படங்களிலிருந்து AI மூலம் ஆரம்ப கட்ட புற்றுநோயைக் கண்டறிதல்

படங்களிலிருந்து AI எப்படி ஆரம்ப கட்ட புற்றுநோயைக் கண்டறிகிறது என்பதை அறிய விரும்புகிறீர்களா? இந்தக் கட்டுரையில் INVIAI உடன் மேலும் விவரங்களை தெரிந்து கொள்ளுங்கள்!

புற்றுநோயை ஆரம்ப கட்டத்தில் கண்டறிதல் உயிர் வாழ்வை பெரிதும் மேம்படுத்துகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) தற்போது மருத்துவ படங்களில் உள்ள கட்டிகளை விரைவாகவும் துல்லியமாகவும் கண்டுபிடிக்க மருத்துவர்களுக்கு உதவுகிறது.

ஆயிரக்கணக்கான குறிச்சொற்களுடன் குறிக்கப்பட்ட ஸ்கேன்கள் மற்றும் ஸ்லைட்களில் ஆழ்ந்த கற்றல் மாடல்களை பயிற்சி அளிப்பதன் மூலம், AI நிபுணர் மருத்துவர்கள் கூட கவனிக்காமல் போகும் மாதிரிகளை கற்றுக்கொள்ள முடிகிறது.

விளக்கமாக, AI கருவிகள் மாமோகிராம்கள், மார்பு CT, எக்ஸ்ரே, MRI, அல்ட்ராசவுண்ட் மற்றும் பாதாலஜி ஸ்லைட்களை பகுப்பாய்வு செய்து சந்தேகமான பகுதிகளை குறிக்கவும், அபாயத்தை அளவிடவும் செய்கின்றன.

உதாரணமாக, AI மேம்படுத்திய அல்ட்ராசவுண்ட் ஒரு நோயாளிக்கு அவசியமில்லாத தைராய்டு உயிரணு பரிசோதனையை தவிர்க்க உதவியது, ஏனெனில் அவளது கட்டி நல்ல நோயல்ல என்று காட்டியது.

நிபுணர்கள் கூறுகின்றனர், புற்றுநோய் பராமரிப்பில் AI என்பது "முன்னோக்கி இல்லாத வாய்ப்பு" ஆகும், இது تشخیص மற்றும் சிகிச்சையை மேம்படுத்தும்.

AI மருத்துவ படங்களை எப்படி பகுப்பாய்வு செய்கிறது

படங்கள் பகுப்பாய்வுக்கு AI அமைப்புகள் பொதுவாக ஆழ்ந்த கற்றல் (முக்கியமாக கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள்) பயன்படுத்தி பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி பெறுகின்றன. பயிற்சியின் போது, ஆல்கொரிதம் புற்றுநோயான மற்றும் ஆரோக்கியமான திசுக்களை வேறுபடுத்தும் அம்சங்களை (வடிவங்கள், அமைப்புகள், நிறங்கள் போன்றவை) எடுக்க கற்றுக்கொள்கிறது.

பயிற்சி முடிந்ததும், AI மாடல் புதிய படங்களை ஸ்கேன் செய்து கற்றுக்கொண்ட புற்றுநோய் அம்சங்களுடன் பொருந்தும் மாதிரிகளை வெளிப்படுத்துகிறது.

விளைவாக, AI ஒரு மிக நுணுக்கமான "இரண்டாவது வாசிப்பாளராக" மாறி, மனிதர் கவனிக்காமல் போகும் சிறிய பாதிப்புகளை காட்டுகிறது. உதாரணமாக, AI ஒரு மாமோகிராம் அல்லது CT துண்டை பரிசீலிக்கும் போது சிறிய கால்சிபிகேஷன்கள் அல்லது முட்டைகள் மீது வண்ணப்பட்டைகளும் எச்சரிக்கைகளும் காட்டி ரேடியோலாஜிஸ்டின் கவனத்திற்கு கொண்டு வருகிறது.

AI பகுப்பாய்வுகள் அபாய மதிப்பீட்டையும் செய்ய முடியும்: சில ஆல்கொரிதங்கள் ஒரு படத்திலிருந்து நோயாளியின் எதிர்கால புற்றுநோய் அபாயத்தை கணிக்கின்றன (கற்றுக்கொண்ட தொடர்புகளை பயன்படுத்தி), இதனால் மருத்தவர்கள் தனிப்பட்ட பரிசோதனை இடைவெளிகளை அமைக்க முடியும்.

ஒரு வழக்கில், ஒரு நோயாளியின் AI பகுப்பாய்வு செய்யப்பட்ட தைராய்டு அல்ட்ராசவுண்ட் நல்ல திசுவாக உறுதிப்படுத்தியது, பின்னர் உயிரணு பரிசோதனை முடிவுகளுடன் பொருந்தி அவளது மனஅழுத்தத்தை குறைத்தது.

மார்பு புற்றுநோய் பரிசோதனை

மாமோகிராமி AI முக்கிய தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் ஒரு சிறந்த எடுத்துக்காட்டாகும். ஆய்வுகள் AI ஆதரவு மார்பு புற்றுநோய் கண்டறிதலை பரிசோதனையில் குறிப்பிடத்தக்க அளவில் மேம்படுத்தக்கூடியதாக காட்டுகின்றன.

ஒரு பெரிய ஜெர்மன் பரிசோதனையில், AI கருவியால் உதவிய ரேடியோலாஜிஸ்ட்கள் AI இல்லாமல் கண்டுபிடித்ததைவிட 17.6% அதிகமான புற்றுநோய்களை கண்டுபிடித்தனர்.

குறிப்பாக, AI உதவிய குழு 1,000 பெண்களில் 6.7 புற்றுநோய்களை கண்டுபிடித்தது, சாதாரண குழு 5.7-ஐ கண்டுபிடித்தது, மேலும் நினைவூட்டல் விகிதம் (தவறான எச்சரிக்கைகள்) சிறிது குறைந்தது.

பொதுவாக, மாமோகிராமியில் AI இவை செய்ய முடியும்:

• உணர்திறன் மற்றும் தனித்துவத்தை மேம்படுத்துதல். NCI நிதியளித்த ஆய்வுகள் AI பட ஆல்கொரிதங்கள் "மாமோகிராமியில் மார்பு புற்றுநோய் கண்டறிதலை மேம்படுத்துகின்றன" என்றும், பின்னர் தாக்கம் ஏற்படும் பாதிப்புகளை கணிக்க உதவக்கூடியதாகவும் கூறுகின்றன.
• நுணுக்கமான கண்டுபிடிப்புகளை அடையாளம் காணுதல். AI சிறிய மைக்ரோகால்சிபிகேஷன் குழுக்களோ அல்லது அசமமையான பகுதிகளோ போன்றவற்றை எளிதில் தவறவிடாமல் குறிக்க முடியும், இது கூடுதல் நிபுணர் வாசிப்பாளராக செயல்படுகிறது.
• பணிச்சுமை மற்றும் மாறுபாட்டை குறைத்தல். படங்களை முன்-பரிசோதனை செய்து, AI சந்தேகமான வழக்குகளை ரேடியோலாஜிஸ்ட்களுக்கு முன்னுரிமை அளிக்க முடியும், அதிகரிக்கும் மாமோகிராம் எண்ணிக்கையை கையாள உதவுகிறது.

குறிப்பாக, FDA பல AI-ஆதரவு மாமோகிராமி கருவிகளை (எ.கா. iCAD, DeepHealth-இன் SmartMammo) மருத்துவ பயன்பாட்டிற்கு அனுமதித்துள்ளது, அவை உண்மையான சூழலில் புற்றுநோய்களை ஆரம்ப கட்டத்தில் கண்டுபிடிக்கும் திறனை கொண்டவை என அங்கீகரிக்கப்பட்டுள்ளன.

உயிர் நுரையீரல் புற்றுநோய் பரிசோதனை

மருத்துவ படங்களில் உயிர் நுரையீரல் புற்றுநோய் கண்டறிதலுக்கும் AI பயன்படுத்தப்படுகிறது. குறைந்த அளவு கதிர்வீச்சு CT (LDCT) ஸ்கேன்கள் அதிக அபாயம் உள்ள புகையிலைபோடும் நபர்களை பரிசோதிக்க பயன்படுகிறது; AI இதன் பட தரம் மற்றும் பாதிப்பு கண்டறிதலை மேம்படுத்த உதவுகிறது.

ஒரு நன்மை கதிர்வீச்சு குறைப்பு: AI அடிப்படையிலான பட மறுசீரமைப்பு ஆல்கொரிதங்கள் தற்போதைய LDCT ஸ்கேன்களைவிட குறைந்த கதிர்வீச்சுடன் தெளிவான CT படங்களை உருவாக்க முடியும்.

மேலும், AI அடிப்படையிலான கணினி உதவியுடன் கண்டறிதல் (CAD) அமைப்புகள் ஒவ்வொரு CT துண்டையும் தானாக ஸ்கேன் செய்து முட்டைகளை கண்டறிகின்றன. ஒரு முட்டை கண்டுபிடிக்கப்பட்டால், AI அதை படத்தில் குறிக்கிறது, மருத்துவர் பரிசீலிக்க.

சுருக்கமாக, AI உயிர் நுரையீரல் படங்களில் நுணுக்கமான இரண்டாவது வாசிப்பாளராக செயல்பட முடியும்.

உதாரணமாக, சமீபத்திய மாடல்கள் நல்ல மற்றும் தீங்கு விளைவிக்கும் நுரையீரல் முட்டைகளுக்கு உயர் உணர்திறன் காட்டுகின்றன (ஆய்வுக் கருவிகள் சோதனை ஸ்கேன்களில் 90% க்கும் மேல் முட்டைகளை கண்டறிகின்றன). அமெரிக்க FDA உயிர் நுரையீரல் புற்றுநோய் பரிசோதனையில் உதவ AI கருவிகளை அங்கீகரித்துள்ளது, அவை ஆரம்ப تشخیص-இல் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன.

AI தனிப்பட்ட பரிசோதனையையும் உதவக்கூடும்: படங்கள் மற்றும் நோயாளி தரவுகளை இணைத்து, ஆல்கொரிதங்கள் அதிக பரிசோதனை தேவைப்படும் நபர்களை வகைப்படுத்த முடியும்.

(எனினும், தற்போதைய CAD ஆய்வுகள் AI அதிக முட்டைகளை கண்டுபிடித்தாலும், பெரும்பாலான அதிகரிப்பு சிறிய, குறைந்த அபாய முட்டைகளில் உள்ளது, மேலும் அது முன்னேறிய பாதிப்புகளை கண்டறிதலில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றம் செய்யவில்லை.)

தோல் புற்றுநோய் (மெலானோமா)

தோல் மேம்படுத்திய படங்கள் (மிகைப்படுத்தப்பட்ட தோல் புகைப்படங்கள்) AI வெளிச்சம் காட்டும் மற்றொரு பகுதி. ஆயிரக்கணக்கான தோல் பாதிப்பு படங்களில் பயிற்சி பெற்ற நவீன ஆழ்ந்த கற்றல் மாடல்கள் தட்டைகள் நல்லவையா அல்லது தீங்கானவையா என்பதை மிக உயர்ந்த துல்லியத்துடன் வகைப்படுத்த முடியும்.

ஒரு சமீபத்திய ஆய்வில், மேம்படுத்தப்பட்ட நியூரல் நெட்வொர்க் 95–96% துல்லியத்துடன் ஆரம்ப கட்ட மெலானோமாவை தோல் படங்களிலிருந்து கண்டறிந்தது.

இது முக்கியம்: ஆரம்ப கட்ட மெலானோமாவுக்கு சிறந்த முன்னேற்றம் உள்ளது (சுமார் 98% 5 ஆண்டு உயிர் வாழ்வு), ஆனால் பின்னர் கட்டத்திற்கு உயிர் வாழ்வு குறைவாகும்.

சந்தேகமான தட்டைகளை உயிரணு பரிசோதனைக்கு முன் காட்டுவதன் மூலம், AI தோல் மருத்தவர்களுக்கு மெலானோமாவை விரைவாக تشخیص செய்ய உதவக்கூடும்.

AI கருவிகள் தொலைபேசி பயன்பாடுகள் அல்லது சாதனங்களாகவும் உருவாக்கப்படுகின்றன, அவை புகைப்படம் எடுத்த தட்டையை மதிப்பாய்வு செய்து அபாயத்தை கணிக்கின்றன, இதனால் ஆரம்ப تشخیص முதன்மை பராமரிப்பு நிலையங்களிலும் விரிவடைய வாய்ப்பு உள்ளது.

கருப்பை புற்றுநோய் பரிசோதனை

AI கருப்பை புற்றுநோய் பரிசோதனையை மேம்படுத்துகிறது, கருப்பை டிஜிட்டல் படங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம். உதாரணமாக, CerviCARE அமைப்பு "கருப்பைபடம்" புகைப்படங்களில் (கொல்போஸ்கோபி போன்ற படங்கள்) ஆழ்ந்த கற்றலை பயன்படுத்தி முன்னோக்கி புற்றுநோய் பாதிப்புகளை வேறுபடுத்துகிறது.

பல மைய பரிசோதனையில், CerviCARE AI உயர் தர கருப்பை பாதிப்புகளுக்கு (CIN2+) 98% உணர்திறன் மற்றும் 95.5% தனித்துவத்துடன் செயல்பட்டது.

விளக்கமாக, இத்தகைய AI நிபுணர் கொல்போஸ்கோபிஸ்ட்கள் குறைவான இடங்களில் உதவக்கூடும்: ஆல்கொரிதம் தானாக கவனிக்க வேண்டிய பகுதிகளை குறிக்கிறது, முன்னோக்கி புற்றுநோய் திசு தவறாமல் கண்டறிய உதவுகிறது.

இந்த வகை AI பாரம்பரிய பாப் ஸ்மியர் மற்றும் HPV பரிசோதனைகளுடன் இணைந்து நோயை ஆரம்ப கட்டத்தில் பிடிக்க உதவுகிறது.

NCI கூட கருப்பை பரிசோதனையில் முன்னோக்கி புற்றுநோய் கண்டறிதலை தானாக செய்ய AI ஆராய்ச்சியை குறிப்பிடுகிறது.

கோலன் மற்றும் ரெக்டல் புற்றுநோய் பரிசோதனை

கோலனோஸ்கோபி போது AI நேரடி உதவியாக செயல்படுகிறது. நவீன அமைப்புகள் கோலனோஸ்கோப்பிலிருந்து வீடியோ ஓட்டத்தை தொடர்ச்சியாக பகுப்பாய்வு செய்கின்றன. கேமரா ஒரு பாலிப் அல்லது சந்தேகமான திசுவை படம் பிடித்தால், AI அதை திரையில் வெளிப்படுத்துகிறது (பொதுவாக வண்ணப்பட்டை மற்றும் ஒலி எச்சரிக்கையுடன்) மருத்துவரின் கவனத்தை ஈர்க்க.

AI உதவிய கோலனோஸ்கோபி: அமைப்பு "சரிவான" பாலிப்பை (நீல நிறத்தில் வெளிப்படுத்தப்பட்டது) கண்டுபிடித்து, மருத்துவர் அதை அகற்ற முடியும்.

ஆய்வுகள் AI பயன்படுத்திய கோலனோஸ்கோபியில் கண்டுபிடிக்கப்பட்ட பாலிப்புகளின் எண்ணிக்கை அதிகரித்துள்ளதாக காட்டுகின்றன, குறிப்பாக சிறிய அடினோமாக்கள். இதன் பொருள், AI மருத்துவர்களுக்கு தவறவிடக்கூடிய ஆரம்ப வளர்ச்சிகளை அதிகமாக பிடிக்க உதவுகிறது.

ஒரு பெரிய பரிசோதனையில் (CADILLAC ஆய்வு), AI உதவியுடன் அடினோமா கண்டறிதல் அதிகரித்தது. ஆனால், நிபுணர்கள் பெரும்பாலான அதிகரிப்பு சிறிய, குறைந்த அபாய பாலிப்புகளுக்கே என்று குறிப்பிட்டுள்ளனர், மேலும் அந்த ஆய்வில் பெரிய, அதிக அபாய அடினோமாக்கள் கண்டறிதல் குறிப்பிடத்தக்கமாக அதிகரிக்கவில்லை.

மற்ற வார்த்தையில், AI சிறிய பாதிப்புகளை அடையாளம் காண சிறந்தது, ஆனால் மிகவும் ஆபத்தான முன்னோக்கி புற்றுநோய்களை கண்டுபிடிப்பதில் மேம்பாடு இன்னும் பரிசீலனையில் உள்ளது.

எனினும், AI "இரண்டாவது கண்" சோர்வு காரணமாக தவறுகளை குறைத்து, மருத்துவர்களுக்கு இடையேயான மாறுபாட்டையும் குறைக்க உதவுகிறது. FDA AI அமைப்புகளை (CADe) மருத்துவ கோலனோஸ்கோபி பயன்பாட்டிற்கு அனுமதித்துள்ளது, இது எண்டோஸ்கோபிஸ்ட்களுக்கு பாலிப் கண்டறிதலில் உதவுகிறது.

பாதாலஜி மற்றும் பிற படங்களில் AI

AI நேரடி படங்களுக்குப் புறம்பாக பாதாலஜி மற்றும் சிறப்பு ஸ்கேன்களிலும் பயன்படுகிறது. டிஜிட்டல் பாதாலஜி ஸ்லைட்கள் (உயர் தீர்மானம் கொண்ட திசு உயிரணு படங்கள்) AI ஆல்கொரிதங்களால் வாசிக்கப்படுகின்றன.

உதாரணமாக, CHIEF என்ற புதிய AI 19 புற்றுநோய் வகைகளில் 60,000+ முழு ஸ்லைடு படங்களில் பயிற்சி பெற்றது.

இது தானாகவே ஸ்லைடில் புற்றுநோய் செல்களை கண்டறிந்து, காட்சி அம்சங்களிலிருந்து கட்டியின் மூலக்கூறு சுயவிவரத்தையும் கணிக்கிறது. சோதனைகளில், CHIEF பல உறுப்புகளில் காணாத ஸ்லைட்களில் ~94% துல்லியத்துடன் புற்றுநோயைக் கண்டறிந்தது.

அதேபோல், FDA புரோஸ்டேட் உயிரணு பரிசோதனை மாதிரிகளில் புற்றுநோய் பகுதிகளை வெளிப்படுத்த AI மென்பொருளை அங்கீகரித்துள்ளது, இது பாதாலஜிஸ்ட்களுக்கு முக்கிய பகுதிகளில் கவனம் செலுத்த உதவுகிறது. AI கருவிகள் மூளை கட்டி MRI பகுப்பாய்வு மற்றும் தைராய்டு முட்டை அல்ட்ராசவுண்டிலும் அங்கீகரிக்கப்பட்டுள்ளன.

சுருக்கமாக, MRI/CT ஸ்கேன்கள், எக்ஸ்ரே, மைக்ரோஸ்கோப் ஸ்லைட்கள் வரை AI பல்வேறு உதவியாளராக மாறி கவனிக்க வேண்டிய மாற்றங்களை குறிக்கிறது.

ஆரம்ப கண்டறிதலில் AI நன்மைகள்

பல பயன்பாடுகளில், புற்றுநோயை ஆரம்ப கட்டத்தில் பிடிப்பதில் AI பல முக்கிய நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• உயர் உணர்திறன்: AI மிகவும் நுணுக்கமான அறிகுறிகளை கண்டறிய முடியும். மார்பு பரிசோதனையில், AI கடந்த மாமோகிராம்களில் பின்னர் கண்டுபிடிக்கப்பட்ட 20–40% இடைநிலை புற்றுநோய்களை கண்டுபிடித்தது.
  இதன் பொருள், AI மனித வாசிப்பாளர்களை விட புற்றுநோய்களை விரைவாக கண்டுபிடிக்கக்கூடும்.
• துல்லியம் மற்றும் திறன்: ஆய்வுகள் AI உதவிய வாசிப்புகள் தவறான எதிர்மறைகளை குறைத்து, சில நேரங்களில் தவறான நேர்மறைகளையும் குறைத்துள்ளன.
  உதாரணமாக, ஜெர்மனியில் ஒரு பரிசோதனையில் AI ஆதரவு கொண்ட மாமோகிராமி உயிரணு பரிசோதனையின் நேர்மறை முன்னறிவிப்பு மதிப்பை அதிகரித்தது.
• AI மனிதரைவிட வேகமாக படங்களை செயலாக்கி, பரிசோதனை திட்டங்கள் அதிக பணிச்சுமையை தரமின்றி கையாள முடியும்.
• ஒற்றுமையான தரம்: மனிதர்களைப் போல சோர்வு அல்லது கவனக்குறைவால் தவறவிடாமல் AI ஒரே மாதிரியாக அனைத்து வழக்குகளையும் பகுப்பாய்வு செய்கிறது, இது ரேடியோலாஜிஸ்ட்கள் இடையேயான மாறுபாட்டை குறைக்க உதவும்.
• அவசியமற்ற செயல்முறைகளைத் தவிர்த்தல்: நல்ல மற்றும் தீங்கு விளைவிக்கும் பாதிப்புகளை துல்லியமாக வேறுபடுத்துவதால், AI நோயாளிகளை தேவையற்ற பரிசோதனைகளிலிருந்து காப்பாற்றக்கூடும்.
  தைராய்டு உதாரணத்தில், AI உயிரணு பரிசோதனை இல்லாமல் புற்றுநோயை உறுதிப்படுத்தியது.
• தோல் மருத்துவத்தில், AI பயன்பாடுகள் நல்ல தட்டைகள் குறித்து நோயாளிகளை நம்ப வைக்க உதவுகின்றன.
  மொத்தத்தில், நோக்கம் துல்லியமான பரிசோதனை: உண்மையில் சிகிச்சை தேவைப்படும் பகுதிகளை கண்டுபிடித்து, அதிக சிகிச்சையைத் தவிர்ப்பது.
• உலகளாவிய அணுகல்: நிபுணர்கள் குறைவான பகுதிகளில், AI கருவிகள் நிபுணர் மட்ட பரிசோதனையை தொலைதூர மருத்துவமனைகளுக்கு விரிவாக்க முடியும்.
  உதாரணமாக, AI-கொல்போஸ்கோப் குறைந்த வளங்கள் உள்ள பகுதிகளில் செர்விகல் புற்றுநோய் பரிசோதனையில் நர்சுகளுக்கு உதவக்கூடும்.

“AI-ஆல் இயக்கப்படும் முறைகள் மருத்துவர்களின் புற்றுநோய் மதிப்பீட்டை திறம்படவும் துல்லியமாகவும் மேம்படுத்த முடியும்”. பல பரிசோதனைகளில், AI மற்றும் மருத்துவர்களின் நிபுணத்துவம் இணைந்தால் தனித்தனியாக இருந்தால் விட சிறந்த முடிவுகளை தருகிறது, அறிவார்ந்த சகோதரரை அணுகுவது போல.

சவால்கள் மற்றும் கவனிக்க வேண்டியவை

AI சில சவால்களையும் கொண்டுள்ளது. குறைந்த அல்லது பரபரப்பற்ற தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற மாடல்கள் அனைத்து நோயாளிகளுக்கும் சமமாக செயல்படாது. உதாரணமாக, AI தோல் பாதிப்பு கண்டறிதல் கருவிகள் பல்வேறு தோல் நிறங்களில் பயிற்சி பெற வேண்டும், பாகுபாடுகளை தவிர்க்க.

தோல் அல்ட்ராசவுண்ட் AI கருவிகள் படங்களில் உள்ள குறைபாடுகள் (முடிகள் அல்லது மோசமான வெளிச்சம் போன்றவை) மற்றும் குறைவாக உள்ள பாதிப்பு வகைகளில் செயல்திறன் குறைவாக இருப்பதை கவனித்துள்ளன.

பரிசோதனையில், அதிக கண்டறிதல்கள் அதிக தவறான எச்சரிக்கைகளைக் குறிக்கலாம்: AI கோலனோஸ்கோபி பல சிறிய பாலிப்புகளை குறித்துள்ளது, அவற்றில் சில புற்றுநோயாக மாறாமல் இருக்கலாம்.

சிறிய பாதிப்புகளை அகற்றுவதற்கு சில ஆபத்துகள் உள்ளன (சிறிய ரத்தசேதம் அல்லது துளைபிடிப்பு வாய்ப்பு). எனவே, மருத்துவர்கள் AI உணர்திறன் மற்றும் தனித்துவத்தை சமநிலைப்படுத்தி அதிக تشخیص-ஐத் தவிர்க்க வேண்டும்.

AI-ஐ மருத்துவ பணியில் இணைப்பது சிக்கலானது. மருத்துவமனைகள் சரிபார்க்கப்பட்ட, FDA அங்கீகாரம் பெற்ற மென்பொருள் மற்றும் பணியாளர்களுக்கான பயிற்சியை தேவைப்படுத்துகின்றன. AI புற்றுநோயை தவறவிட்டால் பொறுப்போர்வை யாருக்கு என்பது பற்றிய ஒழுங்குமுறை மற்றும் பொறுப்பு கேள்விகள் உள்ளன.

பல ஆராய்ச்சியாளர்கள் AI ஒரு கருவி என்பதைக் குறிப்பிடுகின்றனர், மாற்று அல்ல; ஒரு ரேடியோலாஜிஸ்ட் கூறியபடி, AI பயன்படுத்துவது "ஒரு திறமையான சகோதரரை ஆலோசனை கேட்கும் போல்" ஆகும். தொடர்ச்சியான பரிசோதனைகள் மற்றும் சந்தை பின்வட்டார ஆய்வுகள் இந்த கருவிகள் உண்மையில் முடிவுகளை மேம்படுத்துவதை உறுதி செய்ய அவசியம்.

எதிர்கால திசைகள்

புற்றுநோய் கண்டறிதலில் AI எதிர்காலம் promising ஆக உள்ளது. ஆராய்ச்சியாளர்கள் “அடிப்படை மாடல்கள்” (பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி பெற்ற பெரிய AI) உருவாக்கி பல பணிகளை ஒரே நேரத்தில் செய்யக்கூடியதாக செய்கின்றனர். ஹார்வார்டின் CHIEF ஒரு எடுத்துக்காட்டு: இது "பாதாலஜிக்கான ChatGPT" போல மில்லியன் பட துண்டுகளில் பயிற்சி பெற்றது மற்றும் பல புற்றுநோய் வகைகளில் செயல்படுகிறது.

இதே போன்ற முறைகள் விரைவில் படங்கள், மரபணு மற்றும் மருத்துவ தரவுகளை இணைத்து மிக தனிப்பட்ட பரிசோதனையை வழங்கக்கூடும். பலவகை AI புற்றுநோய் இருப்பதை மட்டுமல்ல, அதன் தீவிரத்தையும் கணித்து தொடர்ச்சியான பரிசோதனை அளவையும் வழிகாட்டும்.

AI செயல்திறன் புதிய தொழில்நுட்பங்களுடன் விரைவாக மேம்படுகிறது. அடுத்த தலைமுறை CAD அமைப்புகள் மேம்பட்ட நியூரல் நெட்வொர்க் கட்டமைப்புகள் மற்றும் பெரிய மொழி மாடல்களை பயன்படுத்தி படங்களை விளக்குகின்றன. உயிர் நுரையீரல் புற்றுநோயில், பழைய AI அமைப்புகள் இன்றைய மாடல்களுடன் ஒப்பிடும்போது "அரம்பகால" என்று நிபுணர்கள் கூறுகின்றனர், புதிய பதிப்புகள் மிகவும் சிறந்தவை என எதிர்பார்க்கப்படுகின்றன.

ஐரோப்பா மற்றும் அமெரிக்காவில் பல மைய பரிசோதனைகள் AI கருவிகளை பரவலாகச் சோதிக்க நடைபெற்று வருகின்றன. தரவு சேகரிப்புடன், AI உண்மையான உலக முடிவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொண்டு துல்லியத்தை தொடர்ந்து மேம்படுத்தும்.

சுருக்கமாக, AI மருத்துவ படங்களிலிருந்து புற்றுநோய்களை ஆரம்ப கட்டத்தில் கண்டறிய மருத்துவர்களுக்கு ஏற்கனவே உதவி செய்கிறது – மாமோகிராம்கள் மற்றும் CT ஸ்கேன்களிலிருந்து தோல் புகைப்படங்கள் மற்றும் உயிரணு ஸ்லைட்களுக்குள். சவால்கள் இருந்தாலும், நவீன ஆராய்ச்சி மற்றும் ஒழுங்குமுறை அங்கீகாரங்கள் AI புற்றுநோய் பரிசோதனையில் ஒரு நிலையான கூட்டாளியாக மாறும் எதிர்காலத்தை காட்டுகின்றன.

சிகிச்சை மிகச் சிறந்தது இருக்கும் ஆரம்ப கட்டங்களில் கட்டிகளை பிடிப்பதன் மூலம், இந்த தொழில்நுட்பங்கள் உலகம் முழுவதும் பல நோயாளிகளின் முடிவுகளை மேம்படுத்தக்கூடும்.