कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रविधिले त्रि-आयामी चिकित्सा छवि विश्लेषणलाई छिटो बनाउँदै

उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता मोडेलहरूले रोगको निदान सिकाउनका लागि सटीक रूपमा वर्गीकृत विशाल मात्रामा चिकित्सा चित्रहरूको आवश्यकता पर्ने ठूलो चुनौतीको सामना गर्दैछन्, र सयौं स्लाइसहरू समावेश गर्ने तीन-आयामी स्क्यानहरूमा विशेषज्ञ चिकित्सकहरूको पुनरावलोकनको आवश्यकता पर्ने हुनाले यो कठिनाइ अझ बढ्दै जान्छ। 'नेचर बायोमेडिकल इन्जिनियरिङ' पत्रिकामा प्रकाशित एक अध्ययनमा, डाक्टर चार्ल्स वाइकोफको नेतृत्वमा रहेका अनुसन्धानकर्ताहरूले 'SLIViT' नामक गहिरो शिक्षाको एक ढाँचा प्रस्तुत गरेका छन्, जसले दुई-आयामी चित्रहरूबाट प्राप्त ज्ञानलाई उपयोग गरेर जटिल तीन-आयामी स्क्यानमा लागू गर्न सक्छ र पारम्परिक विधिहरूको तुलनामा धेरै कम तालिम उदाहरणहरूको आवश्यकता पर्दै आयतन चिकित्सा इमेजिङ डाटाको सटीक विश्लेषण गर्न सक्छ। प्रणालीले उमेरसँग सम्बन्धित म्याकुलर डिजेनेरेसन जस्ता नेत्र रोगहरूसँग सम्बन्धित बायोमार्करहरू पहिचान गर्न उत्कृष्ट प्रदर्शन देखायो, विशेष कृत्रिम बुद्धिमत्ता मोडेलहरूलाई पछि पार्दै र नतिजाहरूको गतिमा चिकित्सकीय विशेषज्ञहरूको प्रदर्शनसँग तुलनीय तर छिटो नतिजा प्राप्त गर्दै। अनुसन्धानकर्ताहरूले यसलाई हृदय, यकृत र फोक्सोको इमेजिङमा पनि लागू गर्न सफल भए, जसले यसलाई प्रत्येक प्रविधिको लागि छुट्टाछुट्टै मोडेल निर्माण गर्ने बजाय विभिन्न चिकित्सा विशेषताहरूमा साझा आधारको रूपमा प्रयोग गर्न सकिने संकेत गर्छ। वाइकोफले यो प्रविधिले रोगका बायोमार्करहरूको अनुसन्धानलाई गति दिन सक्छ, समय र लागत घटाउन सक्छ भन्ने देख्छन्, र चिकित्सकहरूलाई प्रतिस्थापन गर्ने लक्ष्य नभई बढ्दो जटिलता भएका इमेजिङ डाटासँग काम गर्ने उनको क्षमतालाई बलियो बनाउने उद्देश्य रहेको जोड दिन्छन्।