Dilogy departments can adopt AI | रेडियोलॉजी विभाग एआई को तैनात करने के लिए जिम्मेदार ढांचे को अपना सकते हैं?
कैनेडियन जर्नल ऑफ कार्डियोलॉजी में प्रकाशित एक लेख के अनुसार, एक जिम्मेदार ढांचे को अपनाने से चिकित्सा इमेजिंग में एआई को लागू करने में आने वाली चुनौतियों पर काबू पाने में मदद मिल सकती है।
मॉन्ट्रियल विश्वविद्यालय के एमडी/पीएचडी उम्मीदवार एलेक्सिस नोलिन-लापल्मे के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने एक ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम का वर्णन किया, जिसे उन्होंने PACS में AI मॉडल को एकीकृत करते हुए विकसित किया, जिसे PACS-AI कहा जाता है। इस दृष्टिकोण का उद्देश्य मौजूदा मेडिकल इमेजिंग डेटाबेस के साथ उनके एकीकरण और सत्यापन को आसान बनाकर AI मॉडल के मूल्यांकन को बढ़ाना है।
“यह एक टीम के प्रशिक्षण की तरह है। एल्गोरिदम के प्रशिक्षण को अच्छी तरह से समझने की आवश्यकता है,” नोलिन-लापल्मे ने आंटमिनी डॉट कॉम को बताया। “यह किसी भी नैदानिक उपकरण की तरह है। हमें यह समझने की आवश्यकता है कि इसका उपयोग कब करना है और परिणामों की व्याख्या कैसे करनी है।”
चूंकि रेडियोलॉजी विभागों में एआई की लोकप्रियता लगातार बढ़ रही है, इसलिए कुछ विभागों को चिकित्सा छवियों पर प्रौद्योगिकी लागू करने में अनूठी चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है। इन बाधाओं में स्वास्थ्य सेवा प्रणाली अनुप्रयोगों के बीच विविधता, मालिकाना बंद-स्रोत सॉफ़्टवेयर पर निर्भरता और बढ़ते साइबर सुरक्षा खतरे शामिल हैं।
शोधकर्ताओं ने यह भी बताया कि एआई मॉडल को क्लिनिकल सेटिंग्स में इस्तेमाल करने से पहले, उन्हें कई तरह के परिदृश्यों में अपनी प्रभावशीलता दिखानी चाहिए और भावी अध्ययनों द्वारा मान्य होना चाहिए। उन्होंने कहा कि स्वास्थ्य सेवा में एआई तकनीकों का उपयोग करने से महत्वपूर्ण कानूनी और नैतिक मुद्दे उठते हैं।
नोलिन-लापल्मे ने कहा कि एक जिम्मेदार ढांचा ऐसे उपकरण बनाना है जो चिकित्सा समूहों के बीच यथासंभव समान रूप से कार्य करेंगे। इसमें एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है जो विभिन्न रोगी आबादी से निपटने के दौरान अंतर्निहित पूर्वाग्रहों को समझते हैं या उन पर विचार करते हैं।
“मुझे लगता है कि AI में बहुत रुचि है। लोगों को लगता है कि इसका प्रदर्शन बहुत बढ़िया है,” नोलिन-लापल्मे ने कहा। “कभी-कभी, परिणाम विश्वसनीय लग सकते हैं, लेकिन आलोचना के साथ समझना महत्वपूर्ण है।”
Dilogy departments can adopt AI | रेडियोलॉजी विभाग एआई को तैनात करने के लिए जिम्मेदार ढांचे को अपना सकते हैं?
शोधकर्ताओं ने अपनी समीक्षा में PACS-AI का वर्णन किया है, जो एक ओपन-सोर्स, विक्रेता-अज्ञेय सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन है जिसका उद्देश्य मौजूदा मेडिकल इमेजिंग डेटाबेस के साथ उनके एकीकरण और सत्यापन को आसान बनाकर AI मॉडल के मूल्यांकन को बढ़ाना है। टीम ने लिखा कि इसका लक्ष्य स्वास्थ्य सेवा में AI मॉडल की ज़िम्मेदारीपूर्ण, निष्पक्ष और प्रभावी तैनाती की दिशा में एक मार्ग प्रदान करना है।
यह प्लैटफ़ॉर्म मौजूदा क्लिनिकल PACS और AI मॉडल के बीच एक इंटरफ़ेस के रूप में काम करता है। शोधकर्ताओं ने इस बात पर प्रकाश डाला कि इसका मुख्य लक्ष्य देखभाल के बिंदु पर उपयोग के लिए नैदानिक छवियों पर AI मॉडल के स्वचालित, लगभग वास्तविक समय के अनुप्रयोग की अनुमति देना है।
Dilogy departments can adopt AI.
यह प्लेटफ़ॉर्म एक वेब एप्लिकेशन इंटरफ़ेस प्रदान करता है जिसका उपयोग चिकित्सक अस्पताल PACS पर संग्रहीत इमेजिंग अध्ययन की खोज करने और संबंधित छवियों पर लागू किए जाने वाले संगत AI मॉडल का चयन करने के लिए कर सकते हैं। फिर एप्लिकेशन बैकएंड प्रासंगिक छवियों को एकत्र करता है, डेटा तैयार करता है, और AI अनुमान लगाने के लिए कॉल करता है। फिर उपयोगकर्ता को वेब इंटरफ़ेस में परिणाम प्रस्तुत किए जाते हैं।
वर्तमान में, PACS-AI प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग केवल कनाडा और अमेरिका के कई अस्पतालों में शोध उद्देश्यों के लिए किया जा रहा है। लेखकों ने लिखा है कि एक बार जब मॉडल मान्य हो जाते हैं और उन्हें विनियामक मंज़ूरी मिल जाती है, तो PACS-AI का उपयोग नैदानिक AI मॉडल की तैनाती के लिए भी किया जाएगा। उन्होंने यह भी कहा कि नैदानिक उपयोग के लिए दोनों देशों में विनियामक मंज़ूरी की आवश्यकता हो सकती है।
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