चिकित्सा के क्षेत्र में एआई की पीढ़ियाँ तेज़ी से विकसित हो रही हैं

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20वीं सदी के अंत में कंप्यूटर इंजीनियरों द्वारा प्रोग्राम किए गए, एआई का जन्म मनुष्यों द्वारा बनाए गए निर्देशों (नियमों) के एक सेट के आधार पर हुआ, जिससे प्रौद्योगिकी को बुनियादी समस्याओं को हल करने में मदद मिली।

संपादक की टिप्पणी: सूचना युग में नई तकनीकों से कई उद्योग प्रभावित हो रहे हैं। स्वचालन, कंप्यूटर विज्ञान, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के प्रभाव के साथ, डॉक्टर, अस्पताल, बीमा कंपनियाँ और स्वास्थ्य सेवा से जुड़े उद्योग भी इससे अछूते नहीं हैं। लेकिन विशेष रूप से, स्वास्थ्य के क्षेत्र में, एआई का अन्य उद्योगों की तुलना में अधिक सकारात्मक प्रभाव पड़ा है।

पहली पीढ़ी

इस समय जिस तरह से एआई को प्रशिक्षित किया जा रहा है, उसकी कल्पना मेडिकल छात्रों के दृष्टिकोण के समान ही की जा सकती है। एआई प्रणालियों को भी रोगी के लक्षणों को निदान में बदलने के लिए सैकड़ों एल्गोरिदम सिखाए जा रहे हैं। इसे एआई प्रणालियों में शामिल किए जाने वाले स्वास्थ्य सेवा नियमों की पहली पीढ़ी माना जा रहा है।

जनरेटिव एआई एप्लिकेशन डॉक्टरों को वास्तविक समय में जानकारी अपडेट करने में मदद करते हैं

निर्णय लेने वाले एल्गोरिदम एक पेड़ की तरह बढ़ते हैं, तने (रोगी की समस्या) से शुरू होकर, वहीं से शाखाएँ बनाते हैं। उदाहरण के लिए, अगर कोई मरीज़ ज़ोरदार खांसी की शिकायत करता है, तो डॉक्टर सबसे पहले पूछेगा कि क्या उसे बुखार है। दो तरह के सवाल होंगे, बुखार/बुखार नहीं। शुरुआती जवाबों से स्थिति के बारे में और सवाल पूछे जाएँगे। इससे आगे की शाखाएँ बनेंगी। अंततः, प्रत्येक शाखा एक निदान है, जो बैक्टीरियल, फंगल या वायरल निमोनिया से लेकर कैंसर, हार्ट फेलियर या फेफड़ों की दर्जनों अन्य बीमारियों तक हो सकती है।

सामान्यतः, एआई की पहली पीढ़ी समस्याओं को पहचान सकती थी, लेकिन मेडिकल रिकॉर्ड का विश्लेषण और वर्गीकरण नहीं कर सकती थी। परिणामस्वरूप, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के शुरुआती रूप उतने सटीक नहीं हो सकते थे जितने डॉक्टर चिकित्सा विज्ञान को अपने अंतर्ज्ञान और अनुभव के साथ जोड़ते थे। और इन सीमाओं के कारण, नियम-आधारित एआई का उपयोग अन्य समय में नैदानिक अभ्यास में शायद ही कभी किया जाता था।

पूर्ण स्वचालन

21वीं सदी की शुरुआत में, कृत्रिम बुद्धि का दूसरा युग कृत्रिम संकीर्ण बुद्धिमत्ता (एएनआई) के साथ शुरू हुआ, यानी विशिष्ट कार्यों को हल करने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता। मानव मस्तिष्क की संरचना की नकल करने वाले तंत्रिका नेटवर्क के आगमन ने गहन शिक्षण तकनीक का मार्ग प्रशस्त किया। एएनआई अपने पूर्ववर्तियों से बहुत अलग तरीके से काम करता है। शोधकर्ताओं द्वारा पूर्व-निर्धारित नियम प्रदान करने के बजाय, दूसरी पीढ़ी की प्रणालियाँ विशाल डेटा सेट का उपयोग उन पैटर्नों को समझने के लिए करती हैं जिन्हें समझने में मनुष्यों को लंबा समय लगता।

एक उदाहरण में, शोधकर्ताओं ने ANI सिस्टम को हज़ारों मैमोग्राम दिए, जिनमें से आधे में घातक कैंसर और आधे में सौम्य कैंसर दिखाई दिए। मॉडल मैमोग्राम के आकार, घनत्व और छायांकन में दर्जनों अंतरों को तुरंत पहचानने में सक्षम था, और प्रत्येक अंतर को एक प्रभाव कारक प्रदान किया जो घातक कैंसर की संभावना को दर्शाता था। महत्वपूर्ण बात यह है कि इस प्रकार का AI मनुष्यों की तरह ह्यूरिस्टिक्स (अंगूठे के नियमों) पर निर्भर नहीं करता, बल्कि घातक और सामान्य परीक्षणों के बीच सूक्ष्म अंतरों पर निर्भर करता है जो रेडियोलॉजिस्ट और सॉफ़्टवेयर डिज़ाइनर दोनों के लिए अज्ञात होते हैं।

नियम-आधारित AI के विपरीत, दूसरी पीढ़ी के AI उपकरण कभी-कभी नैदानिक सटीकता में मानव अंतर्ज्ञान से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। हालाँकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का यह रूप गंभीर सीमाएँ भी प्रस्तुत करता है। सबसे पहले, प्रत्येक अनुप्रयोग कार्य-विशिष्ट है। यही है, मैमोग्राम पढ़ने के लिए प्रशिक्षित एक प्रणाली मस्तिष्क स्कैन या छाती के एक्स-रे की व्याख्या नहीं कर सकती है। ANI की सबसे बड़ी सीमा यह है कि यह प्रणाली केवल उतनी ही अच्छी है जितना कि वह डेटा जिस पर प्रशिक्षित किया गया था। इस कमजोरी का एक स्पष्ट उदाहरण तब था जब यूनाइटेडहेल्थकेयर ने सबसे बीमार रोगियों की पहचान करने और उन्हें अतिरिक्त चिकित्सा सेवाएं प्रदान करने के लिए संकीर्ण AI पर भरोसा किया था। जब शोधकर्ताओं ने डेटा को छान मारा, तो उन्होंने पाया कि AI ने एक हानिकारक धारणा बनाई थी। मरीजों को केवल इसलिए स्वस्थ माना जाता था क्योंकि उन्हें अपने मेडिकल रिकॉर्ड में बहुत कम चिकित्सा देखभाल मिली थी

एआई की भावी पीढ़ियाँ भी लोगों को किसी भी डॉक्टर की तरह बीमारियों का निदान करने और उपचार की योजना बनाने में सक्षम बनाएँगी। वर्तमान में, एक जनरेटिव एआई टूल (गूगल का MED-PALM2) ने विशेषज्ञ स्कोर के साथ चिकित्सक लाइसेंसिंग परीक्षा उत्तीर्ण कर ली है। कई अन्य मेडिकल एआई टूल अब डॉक्टरों के समान निदान लिख सकते हैं। हालाँकि, इन मॉडलों के लिए अभी भी चिकित्सक की देखरेख की आवश्यकता होती है और ये डॉक्टरों की जगह लेने की संभावना नहीं रखते। लेकिन अपनी वर्तमान घातीय वृद्धि दर के साथ, इन अनुप्रयोगों के अगले 5 वर्षों में कम से कम 30 गुना अधिक शक्तिशाली बनने की उम्मीद है। चैटजीपीटी जैसे उपकरणों की भावी पीढ़ियों से चिकित्सा विशेषज्ञता सभी के हाथों में आने का अनुमान है, जिससे डॉक्टर-रोगी संबंध में आमूल-चूल परिवर्तन आएगा।

VIET LE द्वारा संकलित

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स्रोत