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ऊर्जा
ऊर्जा क्या है?
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जबकि एएमआईई ने मानव डॉक्टरों की तुलना में बेहतर निदान क्षमताओं का प्रदर्शन किया है, इसके कार्यान्वयन की नैतिकता के बारे में सवाल बने हुए हैं।
चिकित्सा नवाचार के क्षेत्र में, Google ने हाल ही में अपने AI सिस्टम के साथ एक अभूतपूर्व प्रगति का अनावरण किया है आर्टिकुलेट मेडिकल इंटेलिजेंस एक्सप्लोरर (एएमआईई), जो स्वास्थ्य देखभाल में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एकीकरण में एक महत्वपूर्ण प्रगति को दर्शाता है।
यह महत्वाकांक्षी प्रयास स्वास्थ्य देखभाल प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करना, चिकित्सा पेशेवरों को जटिल मामलों के लिए अधिक समय प्रदान करना और अल्प-सेवा वाले क्षेत्रों तक नैदानिक पहुंच का विस्तार करना है।
चिकित्सा पद्धतियों में एआई को एकीकृत करने पर चल रही बहस के साथ, सिस्टम के उपयोग की सीमा के बारे में सवाल बने हुए हैं। यह इसके अनुसंधान चरण के दौरान विशेष रूप से प्रासंगिक है, जहां मानव परीक्षण इसके विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
प्रणाली का उद्देश्य
एएमआईई को विशिष्ट डोमेन में मानव डॉक्टरों की सटीकता से मेल खाने या उससे आगे निकलने के लिए निदान और उपचार के बीच अंतर को पाटने की उम्मीद है। यह लक्ष्य स्वास्थ्य सेवा कार्य को अधिक सुचारू रूप से चला सकता है, डॉक्टरों को जटिल मामलों के लिए अतिरिक्त समय दे सकता है और उन क्षेत्रों में निदान तक पहुंच बढ़ा सकता है जहां पर्याप्त चिकित्सा सेवाओं की कमी है।
इसके अलावा, Google को उम्मीद है कि उसकी नई प्रणाली विभिन्न बीमारियों के निदान में मानव डॉक्टरों की सटीकता हासिल करेगी या उससे भी आगे निकल जाएगी। इसे मेडिकल रिकॉर्ड के विशाल डेटासेट तक पहुंच और रोगी डेटा में जटिल पैटर्न का विश्लेषण करने की क्षमता के माध्यम से हासिल किया जा सकता है।
एएमआईई को मरीजों के साथ बातचीत में सहानुभूतिपूर्ण और समझदार होने के लिए भी डिज़ाइन किया गया है। यह अधिक सकारात्मक और आरामदायक अनुभव बनाने में मदद कर सकता है, खासकर उन लोगों के लिए जो डॉक्टर को देखने के बारे में चिंतित हो सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, सिस्टम में मरीजों को उनकी विशिष्ट स्थिति के बारे में शैक्षिक सामग्री और संसाधन तुरंत उपलब्ध कराने की क्षमता है, जिससे उन्हें अपने निदान और उपचार विकल्पों को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिलती है।
बड़ी तस्वीर को देखते हुए, एएमआईई की असीमित मात्रा में चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करने की क्षमता बीमारियों के कारणों और प्रगति के बारे में नई अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है। इससे नए और अधिक प्रभावी उपचारों के विकास को बढ़ावा मिल सकता है।
आज, हमने नैदानिक चिकित्सा तर्क और बातचीत के लिए एक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) आधारित अनुसंधान एआई सिस्टम एएमआईई (आर्टिक्यूलेट मेडिकल इंटेलिजेंस एक्सप्लोरर) को पेश करते हुए अपना नवीनतम प्रीप्रिंट साझा किया।🔗 https://t.co/7MiUI7IuU8 pic.twitter.com/kMJzFwKNFw
- गूगल एआई (@GoogleAI) जनवरी ७,२०२१
Google AMIE की प्रभावशीलता
सेवा मेरे सिस्टम का परीक्षण करेंशोधकर्ताओं ने 20 प्रतिभागियों को नकली मरीज़ के रूप में इस्तेमाल किया। प्रत्येक व्यक्ति को एएमआईई और 20 बोर्ड-प्रमाणित चिकित्सकों से ऑनलाइन परामर्श प्राप्त हुआ, लेकिन उन्हें यह नहीं बताया गया कि वे मानव चिकित्सक या एआई के साथ बातचीत कर रहे थे या नहीं। मरीज़ कुल 149 नैदानिक परिदृश्यों से गुज़रे, जिसके बाद उनमें से प्रत्येक ने अपने व्यक्तिगत अनुभव की समीक्षा की।
Google की प्रणाली और चिकित्सकों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए विभिन्न विशेषज्ञों को लाया गया। परिणामों से पता चला कि एएमआईई ने प्रदर्शन किया काफी बेहतर जब निदान सटीकता की बात आई।
बातचीत की गुणवत्ता जैसे विनम्रता, स्थिति और उपचार को स्पष्ट करना, ईमानदारी, और देखभाल और प्रतिबद्धता की अभिव्यक्ति के मामले में, सिस्टम ने 24 में से 26 मानदंडों में चिकित्सकों की क्षमता को भी पार कर लिया।
प्रारंभ में, उपयोग किए गए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की नींव मौजूदा इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और पहले से लिखित चिकित्सा वार्तालापों के आधार पर तैयार की गई थी।
मॉडल के प्रशिक्षण को बढ़ाने के लिए, शोधकर्ताओं ने एलएलएम को एक रोगी की चिकित्सा स्थिति वाले व्यक्ति के परिप्रेक्ष्य और उस व्यक्ति के चिकित्सा इतिहास को समझने और संभावित निदान तैयार करने के इच्छुक दयालु चिकित्सक दोनों के परिप्रेक्ष्य का अनुकरण करने का निर्देश दिया।
