एआई से थायराइड कैंसर निदान में क्रांति

एक अभूतपूर्व चिकित्सा प्रौद्योगिकी प्रगति हुई है जिसमें दुनिया का पहला आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मॉडल बनाया गया है जो 90% से अधिक की उल्लेखनीय सटीकता के साथ थायराइड कैंसर के चरण और जोखिम श्रेणी दोनों को वर्गीकृत करने में सक्षम है। यह अभिनव उपकरण फ्रंटलाइन चिकित्सकों के लिए पूर्व-परामर्श तैयारी के समय को लगभग 50% तक कम करने का वादा करता है, जो कैंसर निदान और प्रबंधन की दक्षता और परिशुद्धता में एक बड़ी छलांग है।

एआई मॉडल की उत्पत्ति

इस अग्रणी एआई मॉडल का विकास हांगकांग विश्वविद्यालय (एचकेयूमेड) के एलकेएस फैकल्टी ऑफ मेडिसिन, हेल्थ (इनोएचके डी24एच) के लिए डेटा डिस्कवरी की इनोएचके प्रयोगशाला और लंदन स्कूल ऑफ हाइजीन एंड ट्रॉपिकल मेडिसिन (एलएसएचटीएम) के विशेषज्ञों की एक अंतःविषय अनुसंधान टीम के सहयोगात्मक प्रयासों का परिणाम है। उनके निष्कर्ष, प्रतिष्ठित पत्रिका एनपीजे डिजिटल मेडिसिन में प्रकाशित, नैदानिक ​​अभ्यास को बदलने और रोगी परिणामों में सुधार करने के लिए एआई की क्षमता को उजागर करते हैं।

थायराइड कैंसर, हांगकांग और दुनिया भर दोनों में एक प्रचलित दुर्दमता है, जिसके लिए सटीक प्रबंधन रणनीतियों की आवश्यकता होती है। इन रणनीतियों की सफलता दो महत्वपूर्ण प्रणालियों पर निर्भर करती है:

• अमेरिकन जॉइंट कमेटी ऑन कैंसर (एजेसीसी) या ट्यूमर-नोड-मेटास्टेसिस (टीएनएम) कैंसर स्टेजिंग सिस्टम: इस प्रणाली, जो अब अपने 8वें संस्करण में है, का उपयोग कैंसर की सीमा और प्रसार को निर्धारित करने के लिए किया जाता है।
• अमेरिकन थायराइड एसोसिएशन (एटीए) जोखिम वर्गीकरण प्रणाली: यह प्रणाली कैंसर की पुनरावृत्ति या प्रगति के जोखिम को वर्गीकृत करती है।

ये प्रणालियाँ रोगी की उत्तरजीविता दरों की भविष्यवाणी करने और उपचार संबंधी निर्णय लेने के लिए अपरिहार्य हैं। हालांकि, जटिल नैदानिक ​​जानकारी को इन प्रणालियों में मैन्युअल रूप से एकीकृत करने की पारंपरिक विधि अक्सर समय लेने वाली और अक्षमताओं से ग्रस्त होती है।

एआई असिस्टेंट कैसे काम करता है

इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, अनुसंधान दल ने एक एआई असिस्टेंट तैयार किया जो बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का लाभ उठाता है, जो चैटजीपीटी और डीपसीक में उपयोग किए जाने वाले मॉडल के समान हैं। इन एलएलएम को मानव भाषा को समझने और संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे वे नैदानिक ​​दस्तावेजों का विश्लेषण कर सकते हैं और थायराइड कैंसर स्टेजिंग और जोखिम वर्गीकरण की सटीकता और दक्षता को बढ़ा सकते हैं।

एआई मॉडल मुफ्त-पाठ नैदानिक ​​दस्तावेजों का विश्लेषण करने के लिए चार ऑफ़लाइन ओपन-सोर्स एलएलएम-मिस्ट्रल (मिस्ट्रल एआई), लामा (मेटा), जेम्मा (गूगल), और क्यूवेन (अलीबाबा) का उपयोग करता है। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि मॉडल पैथोलॉजी रिपोर्ट, सर्जिकल नोट्स और अन्य प्रासंगिक चिकित्सा रिकॉर्ड सहित नैदानिक ​​जानकारी की एक विस्तृत श्रृंखला को संसाधित कर सकता है।

एआई मॉडल का प्रशिक्षण और सत्यापन

एआई मॉडल को कैंसर जीनोम एटलस प्रोग्राम (टीसीजीए) से प्राप्त 50 थायराइड कैंसर रोगियों से पैथोलॉजी रिपोर्ट वाले यूएस-आधारित ओपन-एक्सेस डेटासेट का उपयोग करके सावधानीपूर्वक प्रशिक्षित किया गया था। प्रशिक्षण चरण के बाद, मॉडल के प्रदर्शन को 289 टीसीजीए रोगियों और अनुभवी एंडोक्राइन सर्जनों द्वारा बनाए गए 35 छद्म मामलों से पैथोलॉजी रिपोर्ट के खिलाफ कठोरता से मान्य किया गया था। इस व्यापक सत्यापन प्रक्रिया ने सुनिश्चित किया कि मॉडल नैदानिक ​​परिदृश्यों की एक विविध श्रेणी में मजबूत और विश्वसनीय था।

प्रदर्शन और सटीकता

सभी चार एलएलएम के आउटपुट को मिलाकर, अनुसंधान दल ने एआई मॉडल के समग्र प्रदर्शन में काफी सुधार किया। मॉडल ने एटीए जोखिम वर्गीकरण में 88.5% से 100% और एजेसीसी कैंसर स्टेजिंग में 92.9% से 98.1% की प्रभावशाली समग्र सटीकता हासिल की। सटीकता का यह स्तर पारंपरिक मैनुअल दस्तावेज़ समीक्षाओं से अधिक है, जो अक्सर मानवीय त्रुटि और असंगतियों के अधीन होते हैं।

इस एआई मॉडल के सबसे महत्वपूर्ण लाभों में से एक नैदानिक ​​विशेषज्ञों द्वारा पूर्व-परामर्श तैयारी पर खर्च किए जाने वाले समय को लगभग 50% तक कम करने की क्षमता है। यह समय बचत नैदानिक ​​विशेषज्ञों को प्रत्यक्ष रोगी देखभाल के लिए अधिक समय समर्पित करने की अनुमति देती है, जिससे रोगी के समग्र अनुभव में सुधार होता है और देखभाल की गुणवत्ता बढ़ती है।

अनुसंधान टीम से प्रमुख अंतर्दृष्टि

एचकेयूमेड में पब्लिक हेल्थ के सर कोटेवॉल प्रोफेसर और इनोएचके डी24एच के प्रबंध निदेशक प्रोफेसर जोसेफ टी वू ने मॉडल के उत्कृष्ट प्रदर्शन पर जोर देते हुए कहा, ‘हमारा मॉडल एजेसीसी कैंसर चरणों और एटीए जोखिम श्रेणी को वर्गीकृत करने में 90% से अधिक सटीकता हासिल करता है। इस मॉडल का एक महत्वपूर्ण लाभ इसकी ऑफ़लाइन क्षमता है, जो संवेदनशील रोगी जानकारी को साझा करने या अपलोड करने की आवश्यकता के बिना स्थानीय तैनाती की अनुमति देगा, जिससे अधिकतम रोगी गोपनीयता प्रदान की जा सकेगी।’

प्रोफेसर वू ने डीपसीक और जीपीटी-4ओ जैसे शक्तिशाली ऑनलाइन एलएलएम के साथ समान प्रदर्शन करने की मॉडल की क्षमता पर भी प्रकाश डालते हुए कहा, ‘डीपसीक के हालिया पदार्पण को देखते हुए, हमने डीपसीक-आर1 और वी3 के नवीनतम संस्करणों के साथ-साथ जीपीटी-4ओ के खिलाफ ‘शून्य-शॉट दृष्टिकोण’ के साथ आगे तुलनात्मक परीक्षण किए। हमें यह जानकर खुशी हुई कि हमारे मॉडल ने इन शक्तिशाली ऑनलाइन एलएलएम के साथ समान प्रदर्शन किया।’

एचकेयूमेड के क्लिनिकल मेडिसिन स्कूल के सर्जरी विभाग में नैदानिक ​​सहायक प्रोफेसर और एंडोक्राइन सर्जरी के प्रमुख डॉ. मैट्रिक्स फंग मैन-हिम ने मॉडल के व्यावहारिक लाभों को रेखांकित करते हुए कहा, ‘जटिल पैथोलॉजी रिपोर्ट, ऑपरेशन रिकॉर्ड और नैदानिक ​​नोटों से जानकारी निकालने और विश्लेषण करने में उच्च सटीकता प्रदान करने के अलावा, हमारा एआई मॉडल मानव व्याख्या की तुलना में डॉक्टरों की तैयारी के समय को लगभग आधा कर देता है। यह दो अंतरराष्ट्रीय स्तर पर मान्यता प्राप्त नैदानिक ​​प्रणालियों के आधार पर एक साथ कैंसर स्टेजिंग और नैदानिक ​​जोखिम स्तरीकरण प्रदान कर सकता है।’

डॉ. फंग ने मॉडल की बहुमुखी प्रतिभा और व्यापक रूप से अपनाने की क्षमता पर भी जोर देते हुए कहा, ‘एआई मॉडल बहुमुखी है और इसे सार्वजनिक और निजी क्षेत्रों दोनों में विभिन्न सेटिंग्स में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है, और स्थानीय और अंतर्राष्ट्रीय स्वास्थ्य देखभाल और अनुसंधान संस्थानों में भी। हमें विश्वास है कि इस एआई मॉडल के वास्तविक दुनिया में कार्यान्वयन से फ्रंटलाइन चिकित्सकों की दक्षता बढ़ सकती है और देखभाल की गुणवत्ता में सुधार हो सकता है। इसके अलावा, डॉक्टरों के पास अपने रोगियों के साथ परामर्श करने के लिए अधिक समय होगा।’

एचकेयूमेड के क्लिनिकल मेडिसिन स्कूल के परिवार चिकित्सा और प्राथमिक देखभाल विभाग में मानद एसोसिएट प्रोफेसर डॉ. कार्लोस वोंग ने वास्तविक दुनिया के रोगी डेटा के साथ मॉडल को मान्य करने के महत्व पर प्रकाश डालते हुए कहा, ‘स्वास्थ्य देखभाल में एआई को अपनाने के लिए सरकार की मजबूत वकालत के अनुरूप, जैसा कि हाल ही में अस्पताल प्राधिकरण में एलएलएम-आधारित चिकित्सा रिपोर्ट लेखन प्रणाली के लॉन्च द्वारा उदाहरण दिया गया है, हमारा अगला कदम बड़ी मात्रा में वास्तविक दुनिया के रोगी डेटा के साथ इस एआई सहायक के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना है।’

डॉ. वोंग ने नैदानिक ​​सेटिंग और अस्पतालों में मॉडल को तैनात करने की क्षमता पर भी जोर देते हुए कहा, ‘एक बार मान्य हो जाने के बाद, एआई मॉडल को नैदानिक ​​सेटिंग और अस्पतालों में नैदानिक ​​विशेषज्ञों को परिचालन और उपचार दक्षता में सुधार करने में मदद करने के लिए आसानी से तैनात किया जा सकता है।’

नैदानिक ​​अभ्यास के लिए निहितार्थ

इस एआई मॉडल के विकास का थायराइड कैंसर के निदान और प्रबंधन के क्षेत्र में नैदानिक ​​अभ्यास के लिए गहरा अर्थ है। कैंसर स्टेजिंग और जोखिम वर्गीकरण की प्रक्रिया को स्वचालित करके, मॉडल नैदानिक ​​विशेषज्ञों को रोगी देखभाल के अन्य महत्वपूर्ण पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र कर सकता है, जैसे कि उपचार योजना और रोगी परामर्श।

इसके अलावा, मॉडल की उच्च सटीकता और विश्वसनीयता नैदानिक ​​प्रक्रिया में त्रुटियों और असंगतियों के जोखिम को कम करने में मदद कर सकती है। इससे अधिक सूचित उपचार संबंधी निर्णय और रोगी के परिणामों में सुधार हो सकता है।

एआई मॉडल में वंचित क्षेत्रों में रोगियों के लिए गुणवत्तापूर्ण देखभाल तक पहुंच में सुधार करने की भी क्षमता है। नैदानिक ​​विशेषज्ञों को थायराइड कैंसर का अधिक कुशलता से निदान और प्रबंधन करने में सक्षम बनाकर, मॉडल स्वास्थ्य सेवा पहुंच और परिणामों में असमानताओं को कम करने में मदद कर सकता है।

भविष्य की दिशाएँ

अनुसंधान दल एआई मॉडल को परिष्कृत और बेहतर बनाना जारी रखने की योजना बना रहा है, जिसमें इसकी क्षमताओं का विस्तार करने और इसकी सटीकता बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित किया गया है। भविष्य के शोध में कैंसर के निदान और प्रबंधन के अन्य क्षेत्रों में उपयोग किए जाने वाले मॉडल की क्षमता का भी पता लगाया जाएगा।

इसके अतिरिक्त, टीम नैदानिक ​​अभ्यास और रोगी परिणामों पर एआई मॉडल के प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए आगे के अध्ययन करने की योजना बना रही है। ये अध्ययन नैदानिक ​​वर्कफ़्लो में मॉडल को एकीकृत करने और यह सुनिश्चित करने के सर्वोत्तम तरीकों को निर्धारित करने में मदद करेंगे कि इसका उपयोग रोगी देखभाल में सुधार के लिए प्रभावी ढंग से किया जाए।

इस एआई मॉडल का विकास थायराइड कैंसर के खिलाफ लड़ाई में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की शक्ति का उपयोग करके, शोधकर्ता और नैदानिक ​​विशेषज्ञ कैंसर के निदान और प्रबंधन की सटीकता, दक्षता और पहुंच में सुधार करने के लिए काम कर रहे हैं, जिससे अंततः रोगियों के लिए बेहतर परिणाम मिल रहे हैं।

एआई मॉडल के घटकों और कार्यक्षमता की विस्तृत जांच

एआई मॉडल की वास्तुकला कई अत्याधुनिक तकनीकों का एक परिष्कृत मिश्रण है, जिसे चिकित्सा निदान में शामिल संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं का अनुकरण और वृद्धि करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके मूल में, मॉडल बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) पर निर्भर करता है, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक प्रकार है जिसने मानव भाषा को समझने, व्याख्या करने और उत्पन्न करने में उल्लेखनीय प्रवीणता का प्रदर्शन किया है। मिस्ट्रल, लामा, जेम्मा और क्यूवेन जैसे ये एलएलएम, एआई की विश्लेषणात्मक क्षमताओं के लिए मूलभूत निर्माण खंड के रूप में काम करते हैं।

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की भूमिका

एलएलएम को टेक्स्ट और कोड के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे वे डेटा के भीतर पैटर्न, संबंध और बारीकियों को समझ पाते हैं। इस एआई मॉडल के संदर्भ में, एलएलएम को नैदानिक ​​दस्तावेजों का विश्लेषण करने का काम सौंपा गया है, जिसमें पैथोलॉजी रिपोर्ट, सर्जिकल नोट्स और अन्य चिकित्सा रिकॉर्ड शामिल हैं। इन दस्तावेजों में अक्सर जटिल और तकनीकी भाषा होती है, जिसके लिए प्रासंगिक जानकारी निकालने के लिए उच्च स्तर की समझ की आवश्यकता होती है।

एलएलएम टेक्स्ट को छोटे इकाइयों में तोड़कर संसाधित करते हैं, जैसे कि शब्द और वाक्यांश, और फिर इन इकाइयों के बीच संबंधों का विश्लेषण करते हैं। इस प्रक्रिया में ट्यूमर के आकार, लिम्फ नोड भागीदारी और दूर मेटास्टेसिस जैसी प्रमुख संस्थाओं की पहचान करना शामिल है, जो कैंसर के चरण और जोखिम श्रेणी को निर्धारित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

ऑफ़लाइन ओपन-सोर्स एलएलएम: मिस्ट्रल, लामा, जेम्मा और क्यूवेन

एआई मॉडल चार ऑफ़लाइन ओपन-सोर्स एलएलएम का उपयोग करता है: मिस्ट्रल (मिस्ट्रल एआई), लामा (मेटा), जेम्मा (गूगल), और क्यूवेन (अलीबाबा)। कई एलएलएम का उपयोग एक रणनीतिक निर्णय है जिसका उद्देश्य मॉडल की मजबूती और सटीकता को बढ़ाना है। प्रत्येक एलएलएम की अपनी अनूठी ताकत और कमजोरियां हैं, और उनके आउटपुट को मिलाकर, मॉडल इन प्रणालियों की सामूहिक बुद्धिमत्ता का लाभ उठा सकता है।

• मिस्ट्रल: अपनी दक्षता और विभिन्न कार्यों पर अच्छा प्रदर्शन करने की क्षमता के लिए जाना जाता है।
• लामा: अनुसंधान उद्देश्यों के लिए डिज़ाइन किया गया, भाषा की समझ के लिए एक मजबूत आधार प्रदान करता है।
• जेम्मा: गूगल की पेशकश, अन्य गूगल सेवाओं के साथ अपने एकीकरण और प्रश्न पूछने में अपने मजबूत प्रदर्शन के लिए जानी जाती है।
• क्यूवेन: अलीबाबा द्वारा विकसित, जटिल चीनी भाषा के कार्यों को संभालने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है।

इन विविध एलएलएम का एकीकरण एआई मॉडल को विभिन्न दृष्टिकोणों और दृष्टिकोणों की एक विस्तृत श्रृंखला से लाभान्वित करने की अनुमति देता है, जिससे अंततः अधिक सटीक और विश्वसनीय परिणाम मिलते हैं।

प्रशिक्षण डेटासेट: कैंसर जीनोम एटलस प्रोग्राम (टीसीजीए)

एआई मॉडल का प्रशिक्षण डेटासेट कैंसर जीनोम एटलस प्रोग्राम (टीसीजीए) से प्राप्त किया गया है, जो हजारों कैंसर रोगियों के लिए जीनोमिक, नैदानिक ​​और पैथोलॉजिकल डेटा युक्त एक व्यापक सार्वजनिक संसाधन है। टीसीजीए डेटासेट जानकारी का खजाना प्रदान करता है जो एआई मॉडल को डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक है।

प्रशिक्षण डेटासेट में 50 थायराइड कैंसर रोगियों से पैथोलॉजी रिपोर्ट शामिल है। इन रिपोर्टों में ट्यूमर की विशेषताओं के बारे में विस्तृत जानकारी होती है, जिसमें इसका आकार, आकार और स्थान शामिल है, साथ ही किसी भी मेटास्टैटिक बीमारी की उपस्थिति के बारे में जानकारी शामिल है। एआई मॉडल इन विशेषताओं की पहचान करना और उनका उपयोग कैंसर के चरण और जोखिम श्रेणी को वर्गीकृत करने के लिए सीखता है।

सत्यापन प्रक्रिया: सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करना

एआई मॉडल के प्रदर्शन को 289 टीसीजीए रोगियों और अनुभवी एंडोक्राइन सर्जनों द्वारा बनाए गए 35 छद्म मामलों से पैथोलॉजी रिपोर्ट का उपयोग करके कठोरता से मान्य किया गया है। सत्यापन प्रक्रिया यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन की गई है कि मॉडल नैदानिक ​​परिदृश्यों की एक विविध श्रेणी में सटीक और विश्वसनीय है।

सत्यापन प्रक्रिया में एआई मॉडल के वर्गीकरण की तुलना मानव विशेषज्ञों द्वारा किए गए वर्गीकरणों से करना शामिल है। एआई मॉडल की सटीकता को उन मामलों के प्रतिशत की गणना करके मापा जाता है जिनमें एआई मॉडल के वर्गीकरण मानव विशेषज्ञों द्वारा किए गए वर्गीकरणों से मेल खाते हैं।

एटीए जोखिम वर्गीकरण और एजेसीसी कैंसर स्टेजिंग में उच्च सटीकता प्राप्त करना

एआई मॉडल एटीए जोखिम वर्गीकरण में 88.5% से 100% और एजेसीसी कैंसर स्टेजिंग में 92.9% से 98.1% की प्रभावशाली समग्र सटीकता प्राप्त करता है। ये उच्च सटीकता दरें नैदानिक ​​अभ्यास को बदलने और रोगी के परिणामों में सुधार करने के लिए एआई की क्षमता को दर्शाती हैं। कैंसर के चरणों और जोखिम श्रेणियों को सटीक रूप से वर्गीकृत करने की मॉडल की क्षमता नैदानिक ​​विशेषज्ञों को अधिक सूचित उपचार संबंधी निर्णय लेने में मदद कर सकती है, जिससे रोगियों के लिए बेहतर परिणाम मिलते हैं।

ऑफ़लाइन क्षमता: रोगी गोपनीयता सुनिश्चित करना

इस एआई मॉडल के सबसे महत्वपूर्ण लाभों में से एक इसकी ऑफ़लाइन क्षमता है। इसका मतलब है कि मॉडल को संवेदनशील रोगी जानकारी को साझा करने या अपलोड करने की आवश्यकता के बिना स्थानीय रूप से तैनात किया जा सकता है। यह रोगी गोपनीयता की रक्षा करने और डेटा सुरक्षा नियमों का अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

ऑफ़लाइन क्षमता एआई मॉडल को संसाधन-बाधित सेटिंग्स में अस्पतालों और क्लीनिकों के लिए अधिक सुलभ बनाती है। इन सुविधाओं में ऑनलाइन एआई मॉडल का समर्थन करने के लिए बैंडविड्थ या बुनियादी ढांचा नहीं हो सकता है, लेकिन वे स्थानीय रूप से तैनात करके एआई मॉडल की क्षमताओं से लाभान्वित हो सकते हैं।

ऑनलाइन एलएलएम के साथ तुलना: डीपसीक और जीपीटी-4ओ

अनुसंधान टीम ने डीपसीक और जीपीटी-4ओ के नवीनतम संस्करणों के साथ तुलनात्मक परीक्षण किए, जो दो शक्तिशाली ऑनलाइन एलएलएम हैं। इन परीक्षणों के परिणामों से पता चला कि एआई मॉडल इन ऑनलाइन एलएलएम के साथ समान प्रदर्शन करता है, जो दुनिया में सर्वश्रेष्ठ एआई प्रणालियों के साथ प्रतिस्पर्धा करने की अपनी क्षमता को दर्शाता है।

तथ्य यह है कि एआई मॉडल को इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता के बिना ऑनलाइन एलएलएम के साथ समान प्रदर्शन कर सकता है, एक महत्वपूर्ण लाभ है। यह एआई मॉडल को अधिक विश्वसनीय और सुरक्षित बनाता है, क्योंकि यह बाहरी सर्वरों या नेटवर्क पर निर्भर नहीं है।

स्वास्थ्य सेवा दक्षता और रोगी देखभाल पर परिवर्तनकारी प्रभाव

नैदानिक ​​वर्कफ़्लो में इस एआई मॉडल का एकीकरण स्वास्थ्य सेवा दक्षता और रोगी देखभाल में एक महत्वपूर्ण परिवर्तन का वादा करता है। कैंसर स्टेजिंग और जोखिम वर्गीकरण की प्रक्रिया को स्वचालित करने की मॉडल की क्षमता नैदानिक ​​विशेषज्ञों को रोगी देखभाल के अन्य महत्वपूर्ण पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र कर सकती है, जैसे कि उपचार योजना और रोगी परामर्श।

एआई मॉडल नैदानिक ​​प्रक्रिया में त्रुटियों और असंगतियों के जोखिम को कम करने में भी मदद कर सकता है, जिससे अधिक सूचित उपचार संबंधी निर्णय और रोगी के परिणामों में सुधार हो सकता है। इसके अलावा, मॉडल नैदानिक ​​विशेषज्ञों को थायराइड कैंसर का अधिक कुशलता से निदान और प्रबंधन करने में सक्षम बनाकर वंचित क्षेत्रों में रोगियों के लिए गुणवत्तापूर्ण देखभाल तक पहुंच में सुधार कर सकता है।

नैतिक विचारों को संबोधित करना और जिम्मेदार एआई कार्यान्वयन सुनिश्चित करना

किसी भी एआई तकनीक की तरह, नैतिक विचारों को संबोधित करना और जिम्मेदार एआई कार्यान्वयन सुनिश्चित करना आवश्यक है। अनुसंधान टीम एआई मॉडल को नैतिक, पारदर्शी और जवाबदेह तरीके से विकसित और तैनात करने के लिए प्रतिबद्ध है।

एक प्रमुख नैतिक विचार यह सुनिश्चित करना है कि एआई मॉडल रोगियों के किसी विशेष समूह के खिलाफ पक्षपाती न हो। अनुसंधान टीम विविध प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके और विभिन्न रोगी आबादी में मॉडल के प्रदर्शन की सावधानीपूर्वक निगरानी करके इस मुद्दे को संबोधित करने के लिए काम कर रही है।

एक अन्य नैतिक विचार यह सुनिश्चित करना है कि रोगियों को उनकी देखभाल में एआई के उपयोग के बारे में सूचित किया जाए। अनुसंधान टीम रोगियों को इस बारे में स्पष्ट और संक्षिप्त जानकारी प्रदान करने के लिए प्रतिबद्ध है कि एआई मॉडल का उपयोग कैसे किया जा रहा है और यह उनकी देखभाल को कैसे प्रभावित कर सकता है।

अनुसंधान टीम यह सुनिश्चित करने के लिए भी काम कर रही है कि एआई मॉडल का उपयोग चिकित्सा नैतिकता के सिद्धांतों के अनुरूप तरीके से किया जाए, जैसे कि हितकारिता, गैर-हानि, स्वायत्तता और न्याय। इन सिद्धांतों का पालन करके, अनुसंधान टीम यह सुनिश्चित करने में मदद कर सकती है कि एआई मॉडल का उपयोग रोगी देखभाल में सुधार और स्वास्थ्य इक्विटी को बढ़ावा देने के लिए किया जाए।