ओपन-सोर्स AI मेडिकल निदान में दिग्गजों के बराबर

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की निरंतर प्रगति उद्योगों को नया आकार दे रही है, और शायद चिकित्सा के क्षेत्र से ज़्यादा दांव कहीं ऊंचे नहीं हैं, न ही क्षमता अधिक गहरी है। वर्षों से, सबसे शक्तिशाली AI मॉडल, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLMs), जो मानव-जैसे पाठ को संसाधित करने और उत्पन्न करने में सक्षम हैं, बड़े पैमाने पर प्रौद्योगिकी दिग्गजों की सुरक्षात्मक दीवारों के पीछे रहे हैं। ये मालिकाना सिस्टम, जैसे कि OpenAI से व्यापक रूप से चर्चित GPT-4, ने उल्लेखनीय योग्यता का प्रदर्शन किया, यहां तक कि चिकित्सा निदान के जटिल दायरे तक भी विस्तार किया। फिर भी, उनकी ‘ब्लैक बॉक्स’ प्रकृति और संवेदनशील जानकारी को बाहरी सर्वर पर भेजने की आवश्यकता ने स्वास्थ्य सेवा सेटिंग्स के भीतर व्यापक, सुरक्षित अपनाने के लिए महत्वपूर्ण बाधाएं खड़ी कीं, जहां रोगी की गोपनीयता केवल एक वरीयता नहीं, बल्कि एक जनादेश है। एक महत्वपूर्ण सवाल बना रहा: क्या ओपन-सोर्स AI की उभरती दुनिया चुनौती का सामना कर सकती है, नियंत्रण और गोपनीयता से समझौता किए बिना तुलनीय शक्ति प्रदान कर सकती है?

प्रतिष्ठित Harvard Medical School (HMS) से उभर रहे हालिया निष्कर्ष बताते हैं कि उत्तर एक शानदार हाँ है, जो नैदानिक ​​वातावरण के भीतर AI के अनुप्रयोग में एक संभावित विभक्ति बिंदु को चिह्नित करता है। शोधकर्ताओं ने सावधानीपूर्वक एक प्रमुख ओपन-सोर्स मॉडल की तुलना उसके हाई-प्रोफाइल मालिकाना समकक्ष से की, ऐसे परिणाम सामने लाए जो अत्याधुनिक नैदानिक ​​सहायता तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण कर सकते हैं।

नैदानिक क्षेत्र में एक नया दावेदार प्रवेश करता है

एक अध्ययन में जिसने चिकित्सा और तकनीकी दोनों समुदायों का ध्यान खींचा है, HMS शोधकर्ताओं ने ओपन-सोर्स Llama 3.1 405B मॉडल को दुर्जेय GPT-4 के खिलाफ खड़ा किया। परीक्षण का आधार 70 चुनौतीपूर्ण चिकित्सा केस स्टडीज का सावधानीपूर्वक तैयार किया गया सेट था। ये नियमित परिदृश्य नहीं थे; वे जटिल नैदानिक ​​पहेलियों का प्रतिनिधित्व करते थे जो अक्सर नैदानिक ​​अभ्यास में सामने आती हैं। उद्देश्य स्पष्ट था: प्रत्येक AI मॉडल की नैदानिक ​​कुशाग्रता का आमने-सामने मूल्यांकन करना।

हाल ही में प्रकाशित परिणाम चौंकाने वाले थे। Llama 3.1 405B मॉडल, जो उपयोगकर्ताओं को डाउनलोड करने, निरीक्षण करने और संशोधित करने के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है, ने GPT-4 के बराबर, और कुछ मेट्रिक्स में उससे भी बेहतर, नैदानिक ​​सटीकता का प्रदर्शन किया। विशेष रूप से, प्रत्येक मॉडल द्वारा प्रस्तुत प्रारंभिक नैदानिक ​​सुझाव की शुद्धता का मूल्यांकन करते समय, Llama 3.1 405B ने बढ़त बनाए रखी। इसके अलावा, मामले के विवरण को संसाधित करने के बाद प्रस्तावित अंतिम निदान पर विचार करते समय, ओपन-सोर्स दावेदार ने स्थापित बेंचमार्क के खिलाफ फिर से अपनी योग्यता साबित की।

यह उपलब्धि केवल प्रदर्शन के लिए ही महत्वपूर्ण नहीं है, बल्कि इसके प्रतिनिधित्व के लिए भी महत्वपूर्ण है। पहली बार, एक आसानी से सुलभ, पारदर्शी ओपन-सोर्स टूल ने केस स्टडीज पर आधारित चिकित्सा निदान के मांग वाले कार्य में अग्रणी क्लोज्ड-सोर्स सिस्टम के समान उच्च स्तर पर काम करने में सक्षम साबित हुआ है। Arjun K. Manrai ’08, एक HMS प्रोफेसर जिन्होंने शोध का निरीक्षण किया, ने प्रदर्शन में समानता को ‘काफी उल्लेखनीय’ बताया, खासकर ऐतिहासिक संदर्भ को देखते हुए।

ओपन-सोर्स लाभ: डेटा गोपनीयता और अनुकूलन को अनलॉक करना

हार्वर्ड अध्ययन द्वारा उजागर किया गया वास्तविक गेम-चेंजर ओपन-सोर्स और मालिकाना मॉडल के बीच मूलभूत अंतर में निहित है: पहुंच और नियंत्रण। GPT-4 जैसे मालिकाना मॉडल को आमतौर पर उपयोगकर्ताओं को प्रसंस्करण के लिए प्रदाता के सर्वर पर डेटा भेजने की आवश्यकता होती है। स्वास्थ्य सेवा में, यह तुरंत खतरे की घंटी बजाता है। रोगी की जानकारी - लक्षण, चिकित्सा इतिहास, परीक्षण के परिणाम - कल्पना योग्य सबसे संवेदनशील डेटा में से हैं, जो संयुक्त राज्य अमेरिका में HIPAA जैसे कड़े नियमों द्वारा संरक्षित हैं। इस डेटा को अस्पताल के सुरक्षित नेटवर्क के बाहर प्रसारित करने की संभावना, यहां तक कि उन्नत AI विश्लेषण के संभावित लाभ के लिए भी, एक बड़ी बाधा रही है।

ओपन-सोर्स मॉडल, जैसे कि Llama 3.1 405B, इस गतिशीलता को मौलिक रूप से बदलते हैं। क्योंकि मॉडल का कोड और पैरामीटर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं, संस्थान इसे अपने स्वयं के सुरक्षित बुनियादी ढांचे के भीतर डाउनलोड और तैनात कर सकते हैं।

• डेटा संप्रभुता: अस्पताल AI को पूरी तरह से अपने स्थानीय सर्वर या निजी क्लाउड पर चला सकते हैं। रोगी डेटा को संस्थान के संरक्षित वातावरण को छोड़ने की कभी आवश्यकता नहीं होती है, प्रभावी रूप से बाहरी डेटा ट्रांसमिशन से जुड़ी गोपनीयता चिंताओं को समाप्त करता है। इस अवधारणा को अक्सर ‘डेटा को मॉडल तक’ भेजने के बजाय ‘मॉडल को डेटा तक’ लाने के रूप में संदर्भित किया जाता है।
• उन्नत सुरक्षा: प्रक्रिया को इन-हाउस रखने से तृतीय-पक्ष AI प्रदाताओं से संबंधित संभावित डेटा उल्लंघनों के लिए हमले की सतह काफी कम हो जाती है। परिचालन वातावरण पर नियंत्रण पूरी तरह से स्वास्थ्य सेवा संस्थान के पास रहता है।
• पारदर्शिता और ऑडिटेबिलिटी: ओपन-सोर्स मॉडल शोधकर्ताओं और चिकित्सकों को संभावित रूप से मॉडल की वास्तुकला का निरीक्षण करने और, कुछ हद तक, अपारदर्शी मालिकाना प्रणालियों की तुलना में इसकी निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को बेहतर ढंग से समझने की अनुमति देते हैं। यह पारदर्शिता अधिक विश्वास को बढ़ावा दे सकती है और डिबगिंग या परिशोधन की सुविधा प्रदान कर सकती है।

Thomas A. Buckley, हार्वर्ड के AI in Medicine कार्यक्रम में पीएचडी छात्र और अध्ययन के पहले लेखक, ने इस महत्वपूर्ण लाभ पर जोर दिया। उन्होंने कहा, ‘ओपन-सोर्स मॉडल नए वैज्ञानिक अनुसंधान को अनलॉक करते हैं क्योंकि उन्हें अस्पताल के अपने नेटवर्क में तैनात किया जा सकता है।’ यह क्षमता सैद्धांतिक क्षमता से आगे बढ़ती है और व्यावहारिक, सुरक्षित अनुप्रयोग के लिए द्वार खोलती है।

इसके अलावा, ओपन-सोर्स प्रकृति अनुकूलन के अभूतपूर्व स्तरों की अनुमति देती है। अस्पताल और अनुसंधान समूह अब इन शक्तिशाली आधार मॉडलों को अपने स्वयं के विशिष्ट रोगी डेटा का उपयोग करके ठीक-ठीक कर सकते हैं।

• जनसंख्या-विशिष्ट ट्यूनिंग: एक मॉडल को अस्पताल प्रणाली द्वारा सेवा प्रदान की जाने वाली एक विशिष्ट स्थानीय या क्षेत्रीय आबादी की जनसांख्यिकी, प्रचलित बीमारियों और अद्वितीय स्वास्थ्य चुनौतियों को बेहतर ढंग से प्रतिबिंबित करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
• प्रोटोकॉल संरेखण: AI व्यवहार को अस्पताल के विशिष्ट नैदानिक ​​मार्गों, उपचार प्रोटोकॉल या रिपोर्टिंग मानकों के साथ संरेखित करने के लिए समायोजित किया जा सकता है।
• विशिष्ट अनुप्रयोग: शोधकर्ता विशेष चिकित्सा डोमेन के लिए मॉडल के अत्यधिक विशिष्ट संस्करण विकसित कर सकते हैं, जैसे कि रेडियोलॉजी छवि विश्लेषण व्याख्या समर्थन, पैथोलॉजी रिपोर्ट स्क्रीनिंग, या दुर्लभ बीमारी पैटर्न की पहचान करना।

Buckley ने इस निहितार्थ पर विस्तार से बताया: ‘शोधकर्ता अब सीधे रोगी डेटा के साथ अत्याधुनिक नैदानिक ​​AI का उपयोग कर सकते हैं… अस्पताल कस्टम मॉडल विकसित करने के लिए रोगी डेटा का उपयोग कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, अपनी स्वयं की रोगी आबादी के साथ संरेखित करने के लिए)।’ सुरक्षित रूप से इन-हाउस विकसित किए गए बीस्पोक AI उपकरणों की यह क्षमता, एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करती है।

संदर्भ: जटिल मामलों में AI का शॉकवेव

Llama 3.1 405B में हार्वर्ड टीम की जांच एक निर्वात में नहीं की गई थी। यह आंशिक रूप से पहले के शोध, विशेष रूप से एक उल्लेखनीय 2023 पेपर द्वारा बनाई गई लहरों से प्रेरित था। उस अध्ययन ने प्रतिष्ठित New England Journal of Medicine (NEJM) में प्रकाशित कुछ सबसे हैरान करने वाले नैदानिक ​​मामलों से निपटने में GPT मॉडल की आश्चर्यजनक दक्षता का प्रदर्शन किया। ये NEJM ‘Case Records of the Massachusetts General Hospital’ चिकित्सा हलकों में प्रसिद्ध हैं - जटिल, अक्सर हैरान करने वाले मामले जो अनुभवी चिकित्सकों को भी चुनौती देते हैं।

‘इस पेपर ने बहुत ध्यान आकर्षित किया और मूल रूप से दिखाया कि यह बड़ा भाषा मॉडल, ChatGPT, किसी तरह इन अविश्वसनीय रूप से चुनौतीपूर्ण नैदानिक ​​मामलों को हल कर सकता है, जिसने लोगों को चौंका दिया,’ Buckley ने याद किया। यह विचार कि एक AI, अनिवार्य रूप से बड़ी मात्रा में पाठ पर प्रशिक्षित एक जटिल पैटर्न-मिलान मशीन, नैदानिक ​​रहस्यों को सुलझा सकती है, जिसके लिए अक्सर गहरी नैदानिक ​​अंतर्ज्ञान और अनुभव की आवश्यकता होती है, आकर्षक और कुछ के लिए, परेशान करने वाला था।

‘ये मामले कुख्यात रूप से कठिन हैं,’ Buckley ने कहा। ‘वे Mass General Hospital में देखे गए कुछ सबसे चुनौतीपूर्ण मामले हैं, इसलिए वे चिकित्सकों के लिए डरावने हैं, और यह उतना ही डरावना है जब एक AI मॉडल वही काम कर सकता है।’ इस पहले के प्रदर्शन ने चिकित्सा में LLMs की कच्ची क्षमता को रेखांकित किया, लेकिन मालिकाना प्रणालियों में निहित गोपनीयता और नियंत्रण के मुद्दों को संबोधित करने की तात्कालिकता को भी बढ़ाया। यदि AI इतना सक्षम हो रहा था, तो यह सुनिश्चित करना कि इसे वास्तविक रोगी डेटा के साथ सुरक्षित और नैतिक रूप से उपयोग किया जा सके, सर्वोपरि हो गया।

Meta के Llama 3.1 405B मॉडल की रिलीज़ ने एक संभावित मोड़ का प्रतिनिधित्व किया। मॉडल का विशाल पैमाना - इसके ‘405B’ द्वारा इंगित किया गया, जो 405 बिलियन पैरामीटर (वे चर जिन्हें मॉडल भविष्यवाणियां करने के लिए प्रशिक्षण के दौरान समायोजित करता है) का जिक्र करता है - ने ओपन-सोर्स समुदाय के भीतर परिष्कार के एक नए स्तर का संकेत दिया। इस विशाल पैमाने ने सुझाव दिया कि इसमें GPT-4 जैसे शीर्ष-स्तरीय मालिकाना मॉडल के प्रदर्शन को टक्कर देने के लिए आवश्यक जटिलता हो सकती है। ‘यह एक तरह से पहली बार था जब हमने विचार किया, ओह, शायद ओपन-सोर्स मॉडल में वास्तव में कुछ अलग हो रहा है,’ Buckley ने चिकित्सा डोमेन में Llama 3.1 405B का परीक्षण करने की प्रेरणा बताते हुए कहा।

भविष्य का निर्धारण: अनुसंधान और वास्तविक दुनिया का एकीकरण

इस पुष्टि के कि उच्च-प्रदर्शन वाले ओपन-सोर्स मॉडल संवेदनशील चिकित्सा कार्यों के लिए व्यवहार्य हैं, के गहरे निहितार्थ हैं। जैसा कि प्रोफेसर Manrai ने उजागर किया, शोध ‘बहुत सारे नए अध्ययनों और परीक्षणों को अनलॉक और खोलता है।’ सुरक्षित अस्पताल नेटवर्क के भीतर सीधे रोगी डेटा के साथ काम करने की क्षमता, बाहरी डेटा साझाकरण की नैतिक और लॉजिस्टिक बाधाओं के बिना, नैदानिक ​​AI अनुसंधान के लिए एक बड़ी बाधा को दूर करती है।

संभावनाओं की कल्पना करें:

• वास्तविक समय निर्णय समर्थन: AI उपकरण सीधे इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड (EHR) सिस्टम में एकीकृत होते हैं, आने वाले रोगी डेटा का वास्तविक समय में विश्लेषण करते हुए संभावित निदान सुझाते हैं, महत्वपूर्ण लैब मानों को फ़्लैग करते हैं, या संभावित दवा इंटरैक्शन की पहचान करते हैं, यह सब तब होता है जब डेटा अस्पताल के सिस्टम के भीतर सुरक्षित रूप से रहता है।
• त्वरित अनुसंधान चक्र: शोधकर्ता बड़े, स्थानीय डेटासेट का उपयोग करके AI परिकल्पनाओं का तेजी से परीक्षण और परिशोधन कर सकते हैं, संभावित रूप से नए नैदानिक ​​मार्करों या उपचार प्रभावकारिता की खोज को तेज कर सकते हैं।
• अति-विशिष्ट उपकरणों का विकास: टीमें आला चिकित्सा विशिष्टताओं या विशिष्ट, जटिल प्रक्रियाओं के लिए AI सहायक बनाने पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं, जिन्हें अत्यधिक प्रासंगिक आंतरिक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया हो।

प्रतिमान बदलता है, जैसा कि Manrai ने संक्षेप में कहा: ‘इन ओपन सोर्स मॉडल के साथ, आप मॉडल को डेटा तक ला सकते हैं, इसके विपरीत कि आप अपना डेटा मॉडल को भेजें।’ यह स्थानीयकरण स्वास्थ्य संस्थानों और शोधकर्ताओं को सशक्त बनाता है, नवाचार को बढ़ावा देता है जबकि कड़े गोपनीयता मानकों को बनाए रखता है।

अपरिहार्य मानवीय तत्व: AI सह-पायलट के रूप में, कप्तान नहीं

Llama 3.1 405B जैसे AI उपकरणों के प्रभावशाली प्रदर्शन और आशाजनक क्षमता के बावजूद, इसमें शामिल शोधकर्ता यथार्थवाद की एक महत्वपूर्ण खुराक के साथ उत्साह को कम करने में तत्पर हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, चाहे कितना भी परिष्कृत क्यों न हो, अभी तक मानव चिकित्सकों का प्रतिस्थापन नहीं है - और शायद कभी नहीं होगा। Manrai और Buckley दोनों ने जोर देकर कहा कि मानव निरीक्षण बिल्कुल आवश्यक है।

LLMs सहित AI मॉडल की अंतर्निहित सीमाएँ हैं:

• वास्तविक समझ का अभाव: वे अपने प्रशिक्षण डेटा के आधार पर पैटर्न पहचान और सूचना संश्लेषण में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, लेकिन उनमें वास्तविक नैदानिक ​​अंतर्ज्ञान, सामान्य ज्ञान, और रोगी के जीवन संदर्भ, भावनात्मक स्थिति, या गैर-मौखिक संकेतों की बारीकियों को समझने की क्षमता का अभाव होता है।
• पूर्वाग्रह की संभावना: AI मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को विरासत में ले सकते हैं, संभावित रूप से विकृत सिफारिशों या निदानों को जन्म दे सकते हैं, खासकर कम प्रतिनिधित्व वाले रोगी समूहों के लिए। ओपन-सोर्स मॉडल यहां एक संभावित लाभ प्रदान करते हैं, क्योंकि प्रशिक्षण डेटा और प्रक्रियाओं की कभी-कभी अधिक बारीकी से जांच की जा सकती है, लेकिन जोखिम बना रहता है।
• ‘मतिभ्रम’ और त्रुटियां: LLMs कभी-कभी प्रशंसनीय लगने वाली लेकिन गलत जानकारी (तथाकथित ‘मतिभ्रम’) उत्पन्न करने के लिए जाने जाते हैं। चिकित्सा संदर्भ में, ऐसी त्रुटियों के गंभीर परिणाम हो सकते हैं।
• नवीनता को संभालने में असमर्थता: जबकि वे ज्ञात पैटर्न को संसाधित कर सकते हैं, AI वास्तव में बीमारी की नई प्रस्तुतियों या लक्षणों के अद्वितीय संयोजनों के साथ संघर्ष कर सकता है जो उनके प्रशिक्षण डेटा में अच्छी तरह से प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं।

इसलिए, चिकित्सकों और अन्य स्वास्थ्य पेशेवरों की भूमिका कम नहीं होती बल्कि बदल जाती है। वे महत्वपूर्ण सत्यापनकर्ता, व्याख्याकार और अंतिम निर्णय लेने वाले बन जाते हैं। ‘हमारे नैदानिक ​​सहयोगी वास्तव में महत्वपूर्ण रहे हैं, क्योंकि वे पढ़ सकते हैं कि मॉडल क्या उत्पन्न करता है और गुणात्मक रूप से इसका आकलन कर सकते हैं,’ Buckley ने समझाया। AI का आउटपुट केवल एक सुझाव है, व्यापक नैदानिक ​​तस्वीर के भीतर गंभीर रूप से मूल्यांकन किया जाने वाला डेटा का एक टुकड़ा है। ‘ये परिणाम केवल तभी भरोसेमंद होते हैं जब आप उन्हें चिकित्सकों द्वारा मूल्यांकित करवा सकते हैं।’

Manrai ने इस भावना को प्रतिध्वनित किया, AI की कल्पना एक स्वायत्त निदानकर्ता के रूप में नहीं, बल्कि एक मूल्यवान सहायक के रूप में की। एक पिछली प्रेस विज्ञप्ति में, उन्होंने इन उपकरणों को ‘व्यस्त चिकित्सकों के लिए अमूल्य सह-पायलट’ के रूप में तैयार किया, बशर्ते उनका ‘विवेकपूर्ण तरीके से उपयोग किया जाए और वर्तमान स्वास्थ्य बुनियादी ढांचे में जिम्मेदारी से शामिल किया जाए।’ कुंजी विचारशील एकीकरण में निहित है, जहां AI मानव क्षमताओं को बढ़ाता है - शायद विशाल रोगी इतिहास को जल्दी से सारांशित करके, जटिल मामलों के लिए विभेदक निदान का सुझाव देकर, या संभावित जोखिमों को फ़्लैग करके - बजाय चिकित्सक के निर्णय को प्रतिस्थापित करने का प्रयास करने के।

‘लेकिन यह महत्वपूर्ण है कि चिकित्सक इन प्रयासों को चलाने में मदद करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि AI उनके लिए काम करता है,’ Manrai ने आगाह किया। नैदानिक ​​AI का विकास और परिनियोजन एक सहयोगात्मक प्रयास होना चाहिए, जो रोगी देखभाल की अग्रिम पंक्ति में मौजूद लोगों की जरूरतों और विशेषज्ञता द्वारा निर्देशित हो, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रौद्योगिकी चिकित्सा के अभ्यास को निर्देशित करने के बजाय सेवा प्रदान करती है। हार्वर्ड अध्ययन दर्शाता है कि शक्तिशाली, सुरक्षित उपकरण उपलब्ध हो रहे हैं; अगला महत्वपूर्ण कदम उन्हें जिम्मेदारी से उपयोग करना है।