Google एक एआई बनाता है जो फेफड़ों के कैंसर का पता लगाने में मदद करता है

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L आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के शोधकर्ता (WHO) नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल के साथ काम करने वाले Google ने एक एआई मॉडल बनाया है जो फेफड़ों के कैंसर का पता लगा सकता है। विश्व स्वास्थ्य संगठन के आंकड़ों के अनुसार, फेफड़े के कैंसर (फेफड़ों में घातक ऊतक) दुनिया भर में मौत के सबसे सामान्य कारणों में से एक है, एक वर्ष में दो मिलियन से अधिक लोगों की मौत और कई लोगों की मौत। स्तन कैंसर की तरह।

हेल्थकेयर पेशेवरों की मदद करने के लिए एल्गोरिदम और कंप्यूटर हेल्थकेयर क्षेत्र में उन्नत तरीकों को विकसित करने में मदद कर सकते हैं।

हालांकि, इन उपकरणों के उपयोगी होने के लिए, उन्हें किसी भी तकनीकी या कंप्यूटर ज्ञान के बिना भी, सभी के लिए सुलभ और समझने योग्य होना चाहिए, डॉक्टरों और रोगियों के लिए।

वास्तव में, यह ज्ञात होना चाहिए कि सभी डिजिटल उपकरणों का संचालन कंप्यूटर प्रोग्राम और डेटा पर आधारित है।

"कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्द का अर्थ है कि ये उपकरण अपने लिए सोचने में सक्षम हैं। यदि सही ढंग से प्रोग्राम किया जाता है, तो स्मार्ट डिवाइस प्रदान किए गए डेटा का मूल्यांकन कर सकते हैं और "मक्खी पर" प्रक्रियाओं या मापदंडों को बदल सकते हैं। पर्याप्त जानकारी को देखते हुए, वे अपने स्वयं के कोड को 'सीख' सकते हैं और संशोधित कर सकते हैं इन नए मापदंडों के आधार पर।

पिछले तीन वर्षों से, Google की टीमें स्वास्थ्य संबंधी समस्याओं में, स्वास्थ्य संबंधी समस्याओं का निदान करने से लेकर मेडिकल रिकॉर्ड में मरीज के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए AI को लागू कर रही हैं।

आज हम नए शोध साझा कर रहे हैं कि कैसे एआई फेफड़ों के कैंसर की भविष्यवाणी कर सकता है जो दुनिया भर में कई लोगों के लिए जीवित रहने की संभावना को बढ़ाता है।

जीवन की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

नेचर मेडिसिन में 20 मई को प्रकाशित शोध में विस्तृत गहरे सीखने के मॉडल का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया गया था कि किसी मरीज को फेफड़ों का कैंसर है या नहीं, फेफड़ों के कैंसर के जोखिम के स्कोर को पैदा करना और फेफड़ों के कैंसर के स्थान की पहचान करना।

"यह दिखाते हुए कि गहन सीखने से संवेदनशीलता का त्याग किए बिना विशिष्टता बढ़ सकती है, हम आशा करते हैं कि कैंसर की पहचान के लागत-लाभ पैमाने को बदलने में एआई की भूमिका के बारे में अधिक शोध और चर्चा हो सकती है।" , हम Google ब्लॉग पर पढ़ सकते हैं।

श्रीवा शेट्टी कहती हैं, "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम छाती के स्कैनर के पूरे शरीर रचना का विश्लेषण करने के लिए 3 डी वॉल्यूमेट्रिक डीप लर्निंग का इस्तेमाल करता है, साथ ही ऑब्जेक्ट डिटेक्शन तकनीक के आधार पर पैचेज करता है।" , Google के तकनीकी प्रबंधक।

एकल स्कैन का विश्लेषण करके, मॉडल ने कैंसर का पता लगाया (औसतन 5%) छह मानव विशेषज्ञों के एक समूह की तुलना में अधिक बार और झूठी सकारात्मक को कम करने की संभावना 11% अधिक थी (एक गलत सकारात्मक एक द्विदिश चुनाव में निर्णय का परिणाम है, जिसे सकारात्मक घोषित किया गया है, जहां यह वास्तव में नकारात्मक है)

रेडियोलॉजिस्ट अक्सर एक ही सीटी स्कैन में सैकड़ों 2D इमेज देखते हैं और कैंसर का पता लगाना थोड़ा मुश्किल और मुश्किल हो सकता है। हमने एक ऐसा मॉडल बनाया जो न केवल फेफड़ों के कैंसर की सामान्य भविष्यवाणी (3 डी मात्रा में देखी गई) को उत्पन्न कर सकता है, बल्कि फेफड़ों (फेफड़े के पिंड) में सूक्ष्म घातक ऊतक की पहचान भी कर सकता है। 

मॉडल पिछले स्कैन से भी जानकारी ले सकता है, जो फेफड़ों के कैंसर के खतरे की भविष्यवाणी करने में उपयोगी है क्योंकि संदिग्ध फेफड़े के पिंड की वृद्धि दर दुर्भावना का संकेत हो सकती है।

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ये प्रारंभिक परिणाम उत्साहजनक हैं, लेकिन आगे के अध्ययन नैदानिक ​​अभ्यास में प्रभाव और उपयोगिता का मूल्यांकन करेंगे।

हमारे शोध में, हमने राष्ट्रीय फेफड़े स्क्रीनिंग ट्रायल और नॉर्थवेस्टर्न विश्वविद्यालय से निर्धारित NIH अनुसंधान डेटा से 45,856 नल छाती सीटी डिटेक्शन मामलों (जिसमें कुछ कैंसर का पता लगाया गया था) का दोहन किया। हमने परिणामों को दूसरे डेटा सेट के साथ सत्यापित किया और 6 अमेरिकी बोर्ड प्रमाणित रेडियोलॉजिस्ट के साथ हमारे परिणामों की तुलना की।

Google ने घोषणा की कि वह मॉडल को Google क्लाउड हेल्थकेयर एपीआई के माध्यम से उपलब्ध कराएगा क्योंकि यह साथी संगठनों के साथ आगे परीक्षण और परीक्षण जारी रखता है।

Fuente: https://www.blog.google/


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