स्टैनफोर्ड न्यूरल नेटवर्क डॉक्टरों की तुलना में एक्स-रे पर निमोनिया का निदान करता है

सैनफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक स्व-शिक्षण एल्गोरिदम विकसित किया है जो चिकित्सा छवियों (छाती के एक्स-रे) का निदान कर सकता है। यह सॉफ्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म केवल निमोनिया में माहिर है, लेकिन यह पेशेवर रेडियोलॉजिस्ट की तुलना में अपने कार्य को बेहतर तरीके से करता है।

निमोनिया अलग है, और तंत्रिका नेटवर्क एक्स-रे द्वारा इसकी 14 किस्मों में प्रतिष्ठित है। वैज्ञानिकों ने सार्वजनिक डोमेन में अपने काम के परिणामों को आर्कएक्सिव पर प्रकाशित किया है। "सॉफ्टवेयर छवियों का विश्लेषण एक मुश्किल काम है, और हम इसके बारे में जानते हैं," सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म के डेवलपर्स में से एक कहते हैं। "हमने सैकड़ों हजारों मेडिकल छवियों के आधार पर" प्रशिक्षण "आयोजित करके स्व-शिक्षण एल्गोरिदम विकसित करने का निर्णय लिया।"

यह काम NIH क्लिनिकल सेंटर द्वारा प्रदान किए गए डेटासेट का उपयोग करता है। यह एक विशाल डेटाबेस है, जिसमें फ्लोरोस्कोपी का उपयोग करके प्राप्त मानव छाती के 112 हजार से अधिक ललाट चित्र शामिल हैं। इन छवियों में, 14 विभिन्न विकृति को प्रतिष्ठित किया जा सकता है। इस जानकारी ने इन विकृतियों के निदान के लिए सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म को "ट्रेन" करना संभव बना दिया।

प्रशिक्षण पूरा होने के बाद, वैज्ञानिकों ने यह जांचने का निर्णय लिया कि प्रणाली कितनी अच्छी तरह से निदान करती है। मशीन द्वारा अपना निदान किए जाने के बाद, शोधकर्ताओं ने डॉक्टरों को भी ऐसा करने के लिए कहा। डॉक्टरों ने 420 छवियों का विश्लेषण किया और उनमें से प्रत्येक के लिए अपना निदान किया। जैसा कि यह निकला, कंप्यूटर प्रणाली मनुष्यों की तुलना में अधिक सटीक रूप से निमोनिया का निदान करने में सक्षम थी।

निमोनिया एक खतरनाक और आम बीमारी है। अकेले संयुक्त राज्य अमेरिका में, निमोनिया के साथ, हर साल लगभग 1 मिलियन लोग अस्पतालों में जाते हैं। एक्स-रे पर पता लगाने के लिए कुछ विकृति बेहद कठिन हैं - इस बीमारी की कुछ किस्मों में भी अंतर्निहित संकेत। उसी समय, मशीन सीखने से डॉक्टरों को इस समस्या से निपटने में मदद मिल सकती है।

यहां रोगी के लिए मुख्य खतरा यह है कि यदि चिकित्सक सही ढंग से निदान नहीं करता है, तो इससे अनुचित उपचार की नियुक्ति हो सकती है। नतीजतन, रोगी का इलाज किया जाएगा, लेकिन उसकी हालत खराब हो जाएगी। स्थिति इस तथ्य से बढ़ जाती है कि डॉक्टरों को प्रति दिन इस तरह की सैकड़ों छवियों का विश्लेषण करना पड़ता है, जिसके परिणामस्वरूप ध्यान खींचा जाता है। और मशीन, अपने गुणवत्ता प्रशिक्षण के अधीन, घड़ी के आसपास काम कर सकती है, व्यावहारिक रूप से गलतियां किए बिना। इसके अलावा, एक कंप्यूटर सिस्टम फोटो में सबसे छोटे विवरणों को उजागर कर सकता है, जो सही निदान करने के लिए महत्वपूर्ण है, लेकिन मनुष्यों के लिए अदृश्य है।

डेवलपर्स ने छवियों का विश्लेषण करते समय मानव शरीर के गर्मी मानचित्र जैसा कुछ बनाने के लिए अपनी प्रणाली को "सिखाया"। केवल तापमान दिखाने के बजाय, फेफड़ों के कुछ हिस्सों को अलग-अलग रंगों में चिह्नित किया जाता है, जहां मशीन निमोनिया के लक्षण "देखा"। प्रसंस्करण के बाद, एक व्यक्ति पहले से ही चित्रों की जांच कर रहा है, सबसे पहले, उन क्षेत्रों पर ध्यान देना, जिन्हें मशीन "सबसे" के रूप में चिह्नित करती है।

शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि इस तरह की प्रणाली जल्द ही आम तौर पर स्वीकृत और व्यापक हो जाएगी। “हम चिकित्सा एल्गोरिदम बनाने और सुधारने के लिए जारी रखने जा रहे हैं जो असामान्यताओं का पता लगाने में मदद करते हैं। हम यह भी उम्मीद करते हैं कि जल्द ही हम चिकित्सा डेटा के सार्वजनिक रूप से उपलब्ध व्यक्तिगत सेट उपलब्ध करा पाएंगे जो कि इसी तरह की या अन्य समस्याओं पर काम करने वाले अन्य विशेषज्ञों द्वारा उपयोग किया जा सकता है, ”शोध समूह के एक प्रतिनिधि जेरेमी इरविन ने कहा।



दवा में एक्स-रे रोगी के स्वास्थ्य की जानकारी का सबसे महत्वपूर्ण स्रोत हैं। कई डॉक्टर बस ऐसी छवियों से अभिभूत हैं। उनके साथ काम करने के कई घंटों के बाद, चिकित्सक की ध्यान केंद्रित करने की क्षमता कम हो जाती है, ध्यान कम हो जाता है, इसलिए, त्रुटि की संभावना अधिक है। प्रक्रिया का स्वचालन समस्या को हल करने में मदद कर सकता है, जिससे चिकित्सा त्रुटियों की संख्या कम हो जाएगी।

वैज्ञानिकों द्वारा किया गया कार्य अद्वितीय नहीं है। अब, आईबीएम और Google जैसे कई स्टार्टअप और बड़े निगम इसी तरह के विकास में लगे हुए हैं। निमोनिया के अलावा, कंप्यूटर सिस्टम पहले से ही ट्यूमर के संकेतों, हृदय प्रणाली की समस्याओं और एक्स-रे और अन्य चिकित्सा छवियों पर अन्य असामान्यताओं का पता लगाने में सक्षम हैं।