आँख से हृदय तक: वैज्ञानिकों ने केवल एक आँख स्कैन का उपयोग करके हृदय संबंधी समस्याओं का पता लगाने के लिए एआई उपकरण विकसित किया है
लंदन स्थित वैज्ञानिकों ने RETFound नामक एक AI उपकरण विकसित किया है जो चूल्हे में किसी भी अनियमितता की पहचान करने के लिए कई रेटिना स्कैन की जांच कर सकता है, जिसका उपयोग बीमारियों और संभवतः अन्य हृदय संबंधी समस्याओं के निदान के लिए किया जा सकता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कॉर्पोरेट जगत से लेकर चिकित्सा क्षेत्र तक, विभिन्न क्षेत्रों में क्रांति ला रही है। एआई मनुष्यों के लिए एक मूल्यवान सहायक बन रहा है, कार्यों में सहायता कर रहा है और गहन विश्लेषणात्मक अंतर्दृष्टि प्रदान कर रहा है।
एआई के क्षेत्र में हालिया अभूतपूर्व विकास में, वैज्ञानिकों ने एक एआई उपकरण पेश किया है जो हृदय विफलता सहित कई स्वास्थ्य स्थितियों के जोखिम का निदान और भविष्यवाणी करने में सक्षम है।
इस उल्लेखनीय AI उपकरण को RETFound के रूप में जाना जाता है, और यह नेत्र रोगों से लेकर हृदय विफलता और पार्किंसंस रोग तक फैली कई स्वास्थ्य समस्याओं के विकास की संभावना का निदान और भविष्यवाणी करने के लिए AI की शक्ति का लाभ उठाता है। यह व्यक्तियों की रेटिना छवियों का विश्लेषण करके इसे प्राप्त करता है।
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जो चीज़ RETFound को अलग करती है, वह स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण का इसका अभिनव उपयोग है, जिससे शोधकर्ताओं को प्रशिक्षण के लिए उपयोग की जाने वाली 1.6 मिलियन रेटिना छवियों को मैन्युअल रूप से लेबल करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। यह दृष्टिकोण न केवल दक्षता बढ़ाता है बल्कि चिकित्सा निदान के लिए एआई उपकरण विकसित करने से जुड़ी लागत को भी कम करता है।
चैटजीपीटी और अन्य बड़े-भाषा मॉडल की तरह संदर्भ के आधार पर एक वाक्य में अगले शब्द की भविष्यवाणी करना सीखते हैं, आरईटीएफाउंड इन छवियों के लापता हिस्सों की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए रेटिना छवियों के व्यापक डेटासेट के माध्यम से काम करता है।
सरल शब्दों में, यह सीखता है कि रेटिना कैसा दिखना चाहिए और लाखों छवियों में इसकी विशेषताओं को समझता है। यह मूलभूत ज्ञान इसे एक बहुमुखी आधार मॉडल के रूप में काम करने की अनुमति देता है, जो विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए अनुकूल है।
लंदन में मूरफील्ड्स आई हॉस्पिटल एनएचएस फाउंडेशन ट्रस्ट के नेत्र रोग विशेषज्ञ और पेपर के सह-लेखक पीयर्स कीन ने आरईटीएफाउंड पर विस्तार से बताया, जिसमें कहा गया है कि “लाखों छवियों के दौरान, मॉडल किसी तरह सीखता है कि रेटिना कैसा दिखता है और सभी चीजें कैसी दिखती हैं।” रेटिना की विशेषताएं हैं।” यह समझ मॉडल का मूल बनाती है, जो इसे अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए बहुमुखी और अनुकूलन योग्य बनाती है।
पेपर इस बात पर गहराई से प्रकाश डालता है कि कैसे RETFound किसी व्यक्ति के हृदय स्वास्थ्य के बारे में जानकारी प्रदान करने के लिए रेटिना स्कैन का उपयोग करता है। यह रेटिना के अनूठे पहलू पर जोर देता है, क्योंकि वे शरीर की सबसे छोटी रक्त वाहिकाओं का प्रत्यक्ष दृश्य प्रस्तुत करते हैं, जो एक जटिल केशिका नेटवर्क बनाते हैं।
नतीजतन, संपूर्ण संचार प्रणाली को प्रभावित करने वाली स्थितियों, जैसे उच्च रक्तचाप, को सीधे रेटिना छवियों के माध्यम से देखा जा सकता है।
इसके अलावा, रेटिना केंद्रीय तंत्रिका तंत्र के साथ कुछ समानताएं साझा करता है, कुछ पहलुओं में मस्तिष्क से मिलता जुलता है। यह समानता रेटिना की छवियों को तंत्रिका ऊतक के आकलन में नियोजित करने में सक्षम बनाती है। हालाँकि, इन स्कैन की व्याख्या के लिए अक्सर विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, जिससे एआई इस संदर्भ में एक मूल्यवान संपत्ति बन जाती है।
एआई-पावर्ड टूल आरईटीफाउंड ने पहले ही जान लिया है कि बिना लेबल वाले डेटा से सामान्य रेटिना कैसा दिखना चाहिए। इस ज्ञान का उपयोग करके, यह किसी भी असामान्यता का पता लगाने के लिए रेटिना स्कैन का विश्लेषण कर सकता है, जिससे रोग का निदान हो सकता है।
वैज्ञानिक स्वीकार करते हैं कि एआई टूल का प्रदर्शन प्रभावशाली है, खासकर डायबिटिक रेटिनोपैथी जैसी आंखों की बीमारियों का पता लगाने में, दिल के दौरे, दिल की विफलता, स्ट्रोक और पार्किंसंस जैसी प्रणालीगत बीमारियों की भविष्यवाणी करने में इसकी सटीकता त्रुटिहीन नहीं हो सकती है।
फिर भी, यह इस संबंध में कई अन्य एआई मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है। जैसे-जैसे अधिक डेटा और समय सामने आएगा, उम्मीद है कि इसकी सटीकता में सुधार जारी रहेगा।