रेडियोलॉजी में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लाभ  

परिचय

रेडियोलॉजी दुनिया में सबसे महत्वपूर्ण और आम तौर पर इस्तेमाल की जाने वाली चिकित्सा विशेषज्ञताओं में से एक है। यह टूटी हड्डियों से लेकर कैंसर तक की कई तरह की चिकित्सा स्थितियों का निदान और उपचार करने में मदद करती है। हाल के वर्षों में, इस बात पर काफी चर्चा हुई है कि रेडियोलॉजी में रोगी देखभाल में सुधार के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग कैसे किया जा सकता है।  

इस क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग से रोगी की देखभाल में काफ़ी सुधार हो सकता है। इस लेख में, हम रेडियोलॉजी में AI के फ़ायदों पर चर्चा करेंगे और यह भी कि यह रोगियों और चिकित्सकों दोनों को कैसे फ़ायदा पहुँचाता है।  

कृत्रिम बुद्धिमत्ता विज्ञान का एक क्षेत्र है जो बुद्धिमान अनुप्रयोगों और मशीनों को बनाने के लक्ष्य का पीछा करता है जो मानव संज्ञानात्मक कार्यों, जैसे कि सीखना और समस्या-समाधान की नकल कर सकते हैं। मशीन लर्निंग (एमएल) और डीप लर्निंग (डीएल) एआई के उपसमूह हैं।  

मशीन लर्निंग का तात्पर्य पैटर्न पहचान का उपयोग करके स्वतंत्र रूप से कार्यों को हल करने के लिए एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना है। उदाहरण के लिए, शोधकर्ता फेफड़ों के स्कैन में निमोनिया को पहचानने के लिए उन्हें प्रशिक्षित करके रेडियोलॉजी में एमएल एल्गोरिदम को लागू कर सकते हैं।  

डीयर लर्निंग समाधान मानव मस्तिष्क के अनुरूप कृत्रिम न्यूरॉन्स वाले तंत्रिका नेटवर्क पर निर्भर करते हैं। इन नेटवर्कों में कई छिपी हुई परतें हैं और ये रैखिक एल्गोरिदम की तुलना में अधिक अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं। चिकित्सा छवियों को पुनर्गठित करने और उनकी उपयोगिता बढ़ाने के लिए गहन शिक्षण एल्गोरिदम का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।  

1. अनुभवी रेडियोलॉजिस्ट द्वारा दिए गए पूर्वनिर्धारित मानदंडों के साथ एक एल्गोरिथ्म प्रोग्रामिंग। ये नियम सॉफ़्टवेयर में हार्डवायर्ड हैं और इसे सीधे नैदानिक कार्य करने में सक्षम बनाते हैं।  

2. एल्गोरिदम को या तो पर्यवेक्षित/अप्रशिक्षित तकनीकों के साथ बड़ी मात्रा में डेटा से सीखने देना। एल्गोरिदम खुद ही पैटर्न निकालता है और ऐसी अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है जो मानव आँख से बच जाती है।  

कंप्यूटर-सहायता प्राप्त पहचान (CAD) रेडियोलॉजी AI का पहला अनुप्रयोग था। CAD में पहचान की एक कठोर योजना है और यह केवल प्रशिक्षण डेटासेट में मौजूद दोषों को ही पहचान सकता है। यह स्वायत्त रूप से नहीं सीख सकता है, और हर नए कौशल को कठोर कोडित करने की आवश्यकता होती है।  

उस समय से, AI काफ़ी विकसित हो चुका है और रेडियोलॉजिस्ट की मदद करने के लिए और भी बहुत कुछ कर सकता है। कुछ मेडिकल डिजिटल इमेज प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को विभिन्न प्रकार की छवियों को प्रबंधित करने, उनमें हेरफेर करने, तीसरे पक्ष के स्वास्थ्य प्रणालियों से कनेक्ट करने और बहुत कुछ करने में सक्षम बनाते हैं।  

रेडियोलॉजी में एआई का उपयोग कई अलग-अलग तरीकों से किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:  

• छवियों में पैटर्न की पहचान करना जो किसी निश्चित स्थिति का संकेत दे सकते हैं  
• विकिरण चिकित्सा उपचार की योजना बनाने में सहायता करना  
• प्रशासनिक कार्यों का स्वचालन  
• डायग्नोस्टिक इमेजिंग अध्ययनों पर दूसरी राय प्रदान करना  

रेडियोलॉजी में एआई से मरीज़ कई तरह से लाभान्वित हो सकते हैं।  

सबसे पहले, AI निदान की सटीकता को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि AI छवियों में पैटर्न की पहचान कर सकता है जिसे मानव रेडियोलॉजिस्ट नहीं पहचान पाते। इसका अर्थ यह है कि मरीजों को गलत निदान मिलने की संभावना कम होती है, जिसके कारण अनावश्यक उपचार या उपचार में देरी हो सकती है।  

दूसरा, AI निदान प्राप्त करने में लगने वाले समय को कम करने में मदद कर सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि AI कुछ ऐसे कार्यों को स्वचालित कर सकता है जो रेडियोलॉजिस्ट को सामान्य रूप से करने होते हैं, जैसे छवियों की समीक्षा करना और रिपोर्ट बनाना। इसका मतलब यह है कि मरीजों का निदान शीघ्र हो सकेगा और उपचार जल्दी शुरू हो सकेगा।  

अंत में, AI विकिरण चिकित्सा उपचार की सुरक्षा को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि AI मानव रेडियोलॉजिस्ट की तुलना में विकिरण चिकित्सा उपचार की अधिक सटीक योजना बना सकता है। इसका मतलब यह है कि रोगियों को विकिरण चिकित्सा से दुष्प्रभाव का अनुभव होने की संभावना कम है और वांछित होने की अधिक संभावना है उनके उपचार से परिणाम.  

चिकित्सकों के लिए एआई के भी कई फायदे हैं।  

सबसे पहले, AI चिकित्सकों को प्रशासनिक कार्यों पर समय बचाने में मदद कर सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि AI छवियों की समीक्षा करने और रिपोर्ट बनाने जैसे कार्यों को स्वचालित कर सकता है। इसका मतलब है कि चिकित्सक अपने रोगियों के साथ अधिक समय बिता सकते हैं और कागज़ात पर कम समय बिता सकते हैं।  

दूसरा, AI चिकित्सकों को अपने रोगियों की बेहतर देखभाल करने में मदद कर सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि AI निदान की सटीकता और विकिरण चिकित्सा उपचार की सुरक्षा में सुधार करने में मदद कर सकता है।  

अंत में, AI चिकित्सकों को नवीनतम चिकित्सा अनुसंधान के साथ अद्यतित रहने में मदद कर सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि AI डेटा में पैटर्न की पहचान कर सकता है जो चिकित्सा में नए रुझानों का संकेत दे सकता है। नवीनतम चिकित्सा अनुसंधान के साथ अद्यतन रहकर, चिकित्सक अपने रोगियों को सर्वोत्तम संभव देखभाल प्रदान कर सकते हैं।  

रेडियोलॉजी में AI के इस्तेमाल से जुड़े कुछ संभावित जोखिम हैं। सबसे पहले, मानवीय त्रुटि का जोखिम है। ऐसा इसलिए है क्योंकि AI केवल वही कर सकता है जिसके लिए उसे प्रोग्राम किया गया है, और AI को प्रोग्राम करते समय मनुष्यों द्वारा गलतियाँ करना संभव है। इसके अलावा, पक्षपात का जोखिम भी है। ऐसा इसलिए है क्योंकि एआई को पक्षपातपूर्ण डेटा पर प्रशिक्षित किया जा सकता है, जिससे गलत परिणाम आ सकते हैं।  

अंत में, डेटा गोपनीयता भंग होने का जोखिम है। ऐसा इसलिए है क्योंकि AI मरीजों के बारे में बहुत सारा डेटा एकत्र कर सकता है, जिसका इस्तेमाल अनधिकृत उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है। हालाँकि, इन जोखिमों को AI का जिम्मेदारी से उपयोग करके और यह सुनिश्चित करके कम किया जा सकता है कि डेटा ठीक से सुरक्षित है।  

AI रेडियोलॉजी के क्षेत्र को बेहतर बना रहा है और इससे मरीज़ों और चिकित्सकों दोनों को फ़ायदा हो रहा है। अगर आप मरीज़ या चिकित्सक हैं, तो अपनी रेडियोलॉजी टीम से ज़रूर पूछें कि AI आपकी किस तरह मदद कर सकता है।