ಜನರೇಟಿವ್ AI ಜೊತೆಗೆ ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟಿವ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸುವುದು
ನ್ಯುಮೋನಿಯಾ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಹಂತಗಳ ಮೇಲೆ ಒಂದು ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿ
ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅವಲೋಕನ
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ತ್ವರಿತಗತಿಯಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿದ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವರದಿಗಳಿಂದ ರೋಗದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಉತ್ಪಾದಕ AI, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (LLMs) ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಗಣನೀಯ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೈಂಟ್, ಆರೋಗ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಟ್ರಯಲ್‌ಬ್ಲೇಜರ್, ತಮ್ಮ ರೋಗದ ಸ್ಥಿತಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರು. ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ MIMIC CXR ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಲೇಬಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೊದೊಂದಿಗೆ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ನಂತರ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವರದಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದ ವರದಿಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ಸವಾಲುಗಳು
ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳಲ್ಲಿ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಹಲವಾರು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದೆ:
MIMIC-CXR ನಂತಹ ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ, ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಲು ಕಠಿಣವಾದ ರುಜುವಾತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಮಾನದಂಡಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಆರಂಭಿಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ರೋಗದ ಸ್ಥಿತಿಯ ಮುನ್ನೋಟಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ, ವರ್ಧಿತ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ತಪಾಸಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವರದಿಗಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಭಾಷೆಯಿಂದ ರೋಗದ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಗಮನಾರ್ಹ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಲೇಬಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಉಪಕರಣದೊಳಗೆ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ, ನಿಖರವಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕಾಯಿಲೆಯ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ವಿಶೇಷ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಪರಿಹಾರ
ಈ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಶೈಪ್ ಸಮಗ್ರ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿದರು:
- ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತ ರುಜುವಾತು: ತಂಡವು MIMIC-CXR ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಾಗಿ ರುಜುವಾತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಿದೆ, ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ: LLM ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ವ್ಯಾಲಿಡೇಟರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಒಳನೋಟವುಳ್ಳ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
- AI ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಕುರಿತು ತಜ್ಞರ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು: ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರಿಣತಿಯಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ಲೇಬಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು LLM ಮುನ್ನೋಟಗಳ ನಿಖರವಾದ ಕೈಪಿಡಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ತಿದ್ದುಪಡಿ.
- ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮಾಪನಗಳು: ವಿವರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ, ಶೈಪ್ LLM ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಾದ ಕಾನ್ಕಾರ್ಡೆನ್ಸ್, ನಿಖರತೆ, ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ ಮತ್ತು F1 ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿದರು, ಇದು ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಫಲಿತಾಂಶ
- ವರ್ಧಿತ ನಿಖರತೆ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದ ವರದಿಗಳಿಂದ ರೋಗದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವಲ್ಲಿ.
- ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಒಂದು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನೆಲದ ಸತ್ಯ ಭವಿಷ್ಯದ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್.
- ಸುಧಾರಿತ ತಿಳುವಳಿಕೆ ರೋಗದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೇಸ್ 1 ಬಳಸಿ: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ
ಸನ್ನಿವೇಶ: ಜನರೇಟಿವ್ AI ಯೊಂದಿಗೆ ನ್ಯುಮೋನಿಯಾ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಈ ನಿದರ್ಶನದಲ್ಲಿ, ನ್ಯುಮೋನಿಯಾದ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಎದೆಯ ಎಕ್ಸ್-ರೇ ವರದಿಗಳ ಮೂಲಕ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ. ವರದಿಯ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳಿಂದಾಗಿ AI ಯಿಂದ ಆರಂಭಿಕ "ಅನಿಶ್ಚಿತ" ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ "ಬಲಭಾಗದ ಕೆಳಗಿನ ಲೋಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿದ ಅಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂದು ತಿಳಿಸುವ ವರದಿ.
ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ:
- ವೈದ್ಯಕೀಯ ತಜ್ಞರು ಲೇಬಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೊದಲ್ಲಿ ವರದಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರು, AI ನಿಂದ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಿದ ಪಠ್ಯದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದರು.
- ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ತಜ್ಞರು ವರದಿಯನ್ನು ನ್ಯುಮೋನಿಯಾಕ್ಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ "ಪಾಸಿಟಿವ್" ಎಂದು ಮರುವರ್ಗೀಕರಿಸಿದರು.
- ಈ ಪರಿಣಿತ ತಿದ್ದುಪಡಿಯನ್ನು AI ಮಾದರಿಗೆ ಮತ್ತೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅದರ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುತ್ತದೆ.
ಫಲಿತಾಂಶಗಳ:
- ಸುಧಾರಿತ ಮಾದರಿ ನಿಖರತೆ
- ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಮರುಸ್ಥಾಪನೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು
ಕೇಸ್ 2 ಬಳಸಿ: ಗ್ರೌಂಡ್ ಟ್ರುತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ
ಸನ್ನಿವೇಶ: ಜನರೇಟಿವ್ AI ಜೊತೆಗೆ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ TNM ಸ್ಟೇಜಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಪ್ರಗತಿಯ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುವ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ, ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸಮಗ್ರ ನೆಲದ ಸತ್ಯದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರು. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರೂಪಣೆಗಳಿಂದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ನ TNM ಹಂತವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಊಹಿಸಲು ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಹೊಸ AI ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಉತ್ಪಾದನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ:
- ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್-ಸಂಬಂಧಿತ ವರದಿಗಳ ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮಾದರಿಯು ಪ್ರತಿ ವರದಿಗೆ ಆರಂಭಿಕ TNM ಸ್ಟೇಜಿಂಗ್ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿತು, ಅದರ ಕಲಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹತೋಟಿಯಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
- ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರು ಈ ಎಐ-ರಚಿಸಿದ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ನಿಖರತೆಗಾಗಿ, ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ AI ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ನಿದರ್ಶನಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪೂರಕವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಫಲಿತಾಂಶಗಳ:
- ಉನ್ನತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಗ್ರೌಂಡ್ ಟ್ರುತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ರಚನೆ.
- ಫೌಂಡೇಶನ್ ಫಾರ್ ಫ್ಯೂಚರ್ ಪ್ರೊಡಕ್ಟ್ಸ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಹಂತಗಳ ಮೇಲೆ ಮುಂದಿನ-ಜನ್ ಮಾದರಿಗಳ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಾಗಿ.
ಶೈಪ್ ಅವರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ರೋಗದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗೆ ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸಿದೆ. ಶೈಪ್‌ನ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು ನಡೆಸಿದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಿದೆ. ಅವರ ನಿಖರವಾದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು.
