थायरॉईड कर्करोगाचे निदान: AI ९०% अचूक!

AI मॉडेलची निर्मिती

हा महत्वाकांक्षी AI मॉडेल हाँगकाँग विद्यापीठातील (HKUMed) LKS Faculty of Medicine, InnoHK Laboratory of Data Discovery for Health (InnoHK D24H), आणि London School of Hygiene & Tropical Medicine (LSHTM) यांच्या तज्ञांच्या सहकार्याने तयार करण्यात आला आहे. त्यांचे निष्कर्ष npj Digital Medicine या प्रतिष्ठित জার্নালमध्ये प्रकाशित झाले आहेत. AI क्लिनिकल प्रॅक्टिसमध्ये बदल घडवून आणण्याची आणि रुग्णांसाठी चांगले परिणाम देण्याची क्षमता दर्शवते.

थायरॉईड कर्करोग, हाँगकाँग आणि जगभरात मोठ्या प्रमाणात आढळणारा कर्करोग आहे, यासाठी अचूक व्यवस्थापन धोरणे आवश्यक आहेत. या धोरणांचे यश दोन महत्वाच्या प्रणालींवर अवलंबून असते:

• अमेरिकन जॉइंट कमिटी ऑन कॅन्सर (AJCC) किंवा ट्यूमर-नोड-मेटास्टॅसिस (TNM) कर्करोग स्टेजिंग प्रणाली: ही प्रणाली कर्करोगाचा प्रसार आणि व्याप्ती निर्धारित करण्यासाठी वापरली जाते. आता हे 8 वे সংস্করণ आहे.
• अमेरिकन थायरॉईड असोसिएशन (ATA) धोका वर्गीकरण प्रणाली: ही प्रणाली कर्करोग परत येण्याचा किंवा वाढण्याचा धोका वर्गीकृत करते.

या प्रणाली रुग्णांच्या जगण्याची शक्यता आणि उपचार निर्णय घेण्यासाठी आवश्यक आहेत. तथापि, क्लिष्ट माहिती एकत्रित करण्याची पारंपरिक पद्धत वेळखाऊ आणि অकार्यक्षम आहे.

AI सहाय्यक कसे कार्य करते

या अडचणींवर मात करण्यासाठी, रिसर्च टीमने एक AI सहाय्यक तयार केला आहे जो ChatGPT आणि DeepSeek मध्ये वापरल्या जाणार्‍या मोठ्या भाषेच्या मॉडेलचा (LLMs) वापर करतो. हे LLMs मानवी ভাষা समजून घेण्यासाठी आणि त्यावर प्रक्रिया करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत, ज्यामुळे ते क्लिनिकल कागदपत्रांचे विश्लेषण करू शकतात आणि थायरॉईड कर्करोगाच्या स्टेजिंग आणि धोका वर्गीकरणाची अचूकता आणि कार्यक्षमता वाढवू शकतात.

AI मॉडेल चार ऑफलाइन ओपन-सोर्स LLMs- Mistral (Mistral AI), Llama (Meta), Gemma (Google), आणि Qwen (Alibaba)- वापरते. हे मॉडेल पॅथोलॉजी अहवाल, शस्त्रक्रिया नोट्स आणि इतर संबंधित वैद्यकीय नोंदींसह विस्तृत श्रेणीतील ক্লিনिकल माहितीवर प्रक्रिया करू शकते.

AI मॉडेलचे प्रशिक्षण आणि प्रमाणीकरण

AI मॉडेलला यूएस-आधारित ओपन-ॲक्सेस डेटासेट वापरून प्रशिक्षित केले गेले आहे. या डेटासेटमध्ये कॅन्सर जीनोम ॲटलास प्रोग्राम (TCGA) मधील ५० थायरॉईड कर्करोग रुग्णांचे पॅथोलॉजी अहवाल आहेत. प्रशिक्षणानंतर, मॉडेलची कार्यक्षमता 289 TCGA रुग्णांच्या पॅथोलॉजी अहवालांविरुद्ध आणि अनुभवी एंडोक्राइन सर्जननी तयार केलेल्या 35 बनावट प्रकरणांविरुद्ध तपासली गेली. या व्यापक प्रमाणीकरण प्रक्रियेने हे सुनिश्चित केले की मॉडेल विविध ক্লিনিক্যাল परिस्थितींमध्ये मजबूत आणि বিশ্বাসार्হ आहे.

कार्यप्रदर्शन आणि अचूकता

चारही LLMs चा आउटपुट एकत्र करून, रिसर्च टीमने AI मॉडेलच्या एकूण कार्यक्षमतेत लक्षणीय सुधारणा केली. मॉडेलने ATA धोका वर्गीकरणामध्ये 88.5% ते 100% आणि AJCC कर्करोग स्टेजिंगमध्ये 92.9% ते 98.1% पर्यंत प्रभावी अचूकता प्राप्त केली. हे पारंपरिक मानवी कागदपत्र पुनरावलोकनांपेक्षा जास्त आहे, ज्यात मानवी चुका आणि विसंगती होण्याची शक्यता असते.

या AI मॉडेलचा सर्वात महत्वाचा फायदा म्हणजे डॉक्टरांना पूर्व-सल्लागार तयारीसाठी लागणारा वेळ सुमारे 50% ने कमी होतो. यामुळे डॉक्टरांना थेट रुग्णांवर अधिक लक्ष केंद्रित करता येते, ज्यामुळे रुग्णांचा अनुभव सुधारतो आणि काळजीची गुणवत्ता वाढते.

रिसर्च टीमचे महत्वाचे निष्कर्ष

हॉंगकॉंग विद्यापीठातील (HKUMed) InnoHK D24H चे व्यवस्थापकीय संचालक आणि सार्वजनिक आरोग्याचे सर कोटवाल অধ্যাপক, জোসেফ টি वू यांनी मॉडेलच्या उत्कृष्ट कामगिरीवर जोर दिला. ते म्हणाले, ‘आमचे मॉडेल AJCC कर्करोगाच्या स्टेज आणि ATA धोका श्रेणीच्या वर्गीकरणामध्ये 90% पेक्षा जास्त अचूकता मिळवते. या मॉडेलचा एक महत्त्वाचा फायदा म्हणजे त्याची ऑफलाइन क्षमता, जी संवेदनशील रुग्णांची माहिती शेअर किंवा अपलोड करण्याची गरज नसताना स्थानिक पातळीवर उपयोगात आणता येते, ज्यामुळे रुग्णांची गोपनीयता जपली जाते.’

प्रोफेसर वू यांनी हे निदर्शनास आणले की हे मॉडेल DeepSeek आणि GPT-4o सारख्या शक्तिशाली ऑनलाइन LLMs च्या बरोबरीने कार्य करते. ते म्हणाले, ‘DeepSeek च्या नुकत्याच झालेल्या पदार्पणानंतर, आम्ही DeepSeek—R1 आणि V3—च्या नवीनतम आवृत्त्या आणि GPT-4o विरुद्ध ‘शून्य-शॉट दृष्टिकोन’ वापरून तुलनात्मक चाचण्या केल्या. आम्हाला हे जाणून आनंद झाला की आमचे मॉडेल या शक्तिशाली ऑनलाइन LLMs च्या बरोबरीने कार्य करते.’

HKUMed मधील क्लिनिकल मेडिसीन शाळेतील सर्जरी विभागातील क्लिनिकल सहाय्यक অধ্যাপক आणि एंडोक्राइन सर्जरीचे प्रमुख डॉ. मॅट्रिक्स फंग मॅन-हिम यांनी मॉडेलच्या व्यावहारिक फायद्यांवर प्रकाश टाकला. ते म्हणाले, ‘गुंतागुंतीच्या पॅथोलॉजी अहवालांमधील, ऑपरेशन नोंदी आणि क्लिनिकल नोट्समधील माहिती काढण्यात आणि त्याचे विश्लेषण करण्यात उच्च अचूकता प्रदान करण्यासोबतच, आमचे AI मॉडेल मानवी व्याख्येच्या तुलनेत डॉक्टरांचा तयारीचा वेळ जवळपास निम्म्याने कमी करते. हे एकाच वेळी आंतरराष्ट्रीय स्तरावर मान्यताप्राप्त दोन क्लिनिकल प्रणालींवर आधारित कर्करोगाचे स्टेजिंग आणि क्लिनिकल धोका वर्गीकरण प्रदान करू शकते.’

डॉ. फंग यांनी मॉडेलच्या बहुमुखीपणावर आणि व्यापक स्वीकृतीसाठी असलेल्या क्षमतेवर जोर दिला. ते म्हणाले, ‘AI मॉडेल बहुमुखी आहे आणि सार्वजनिक आणि खाजगी क्षेत्रांमधील विविध सेटिंग्जमध्ये आणि स्थानिक आणि आंतरराष्ट्रीय आरोग्य सेवा आणि संशोधन संस्थांमध्ये सहजपणे समाकलित केले जाऊ शकते. आम्हाला आशा आहे की या AI मॉडेलच्या प्रत्यक्ष अंमलबजावणीमुळे फ्रंटलाइन डॉक्टरांची कार्यक्षमता वाढेल आणि काळजीची गुणवत्ता सुधारेल. याव्यतिरिक्त, डॉक्टरांना त्यांच्या रुग्णांना समुपदेशन करण्यासाठी अधिक वेळ मिळेल.’

HKUMed मधील क्लिनिकल मेडिसीन शाळेतील फॅमिली मेडिसीन आणि प्रायमरी केअर विभागातील मानद सहयोगी অধ্যাপক डॉ. कार्लोस वोंग यांनी वास्तविक रुग्णांच्या डेटासह मॉडेलचे प्रमाणीकरण करण्याच्या महत्त्वावर प्रकाश टाकला. ते म्हणाले, ‘आरोग्य सेवांमध्ये AI चा अवलंब करण्याच्या सरकारच्या मजबूत वकिलीनुसार, हॉस्पिटल अथॉरिटीमधील LLM-आधारित वैद्यकीय अहवाल लेखन प्रणालीच्या नुकत्याच झालेल्या लॉन्चद्वारे दर्शविल्याप्रमाणे, आमचे पुढील पाऊल म्हणजे मोठ्या प्रमाणात वास्तविक रुग्णांच्या डेटासह या AI सहाय्यकाच्या कार्यक्षमतेचे मूल्यांकन करणे.’

डॉ. वोंग यांनी क्लिनिकल सेटिंग्ज आणि हॉस्पिटलमध्ये मॉडेल तैनात करण्याच्या क्षमतेवर जोर दिला. ते म्हणाले, ‘एकदा प्रमाणित झाल्यानंतर, क्लिनिकल आणि हॉस्पिटलमध्ये डॉक्टरांना ऑपरेशनल आणि उपचार कार्यक्षमता सुधारण्यात मदत करण्यासाठी AI मॉडेल त्वरित तैनात केले जाऊ शकते.’

क्लिनिकल प्रॅक्टिससाठी निहितार्थ

या AI मॉडेलच्या विकासामुळे थायरॉईड कर्करोगाच्या निदान आणि व्यवस्थापनाच्या क्षेत्रात क्लिनिकल प्रॅक्टिससाठी मोठे परिणाम आहेत. कर्करोगाचे स्टेजिंग आणि धोका वर्गीकरणाची प्रक्रिया स्वयंचलित करून, मॉडेल डॉक्टरांना रुग्णसेवा, जसे की उपचार योजना आणि रुग्ण समुपदेशन यावर अधिक लक्ष केंद्रित करण्यासाठी मोकळीक देऊ शकते.

शिवाय, मॉडेलची उच्च अचूकता आणि विश्वसनीयता निदान प्रक्रियेतील त्रुटी आणि विसंगतीचा धोका कमी करण्यास मदत करू शकते. यामुळे अधिक माहितीपूर्ण उपचार निर्णय आणि रुग्णांसाठी चांगले परिणाम मिळू शकतात.

AI मॉडेलमध्ये दुर्गम भागातील रुग्णांसाठी दर्जेदार काळजी सुधारण्याची क्षमता आहे. डॉक्टरांना थायरॉईड कर्करोगाचे अधिक कार्यक्षमतेने निदान आणि व्यवस्थापन करण्यास सक्षम करून, मॉडेल आरोग्य सेवांमध्ये प्रवेश आणि परिणामांमधील असमानता कमी करण्यास मदत करू शकते.

भविष्यातील दिशा

रिसर्च टीम AI मॉडेलला अधिक परिष्कृत आणि सुधारण्याची योजना आखत आहे, त्याचे सामर्थ्य वाढवणे आणि अचूकता वाढवणे यावर लक्ष केंद्रित केले जाईल. भविष्यातील संशोधन कर्करोगाच्या निदान आणि व्यवस्थापनाच्या इतर क्षेत्रांमध्ये मॉडेल वापरण्याच्या क्षमतेचा शोध घेईल.

याव्यतिरिक्त, टीम क्लिनिकल प्रॅक्टिस आणि रुग्णांच्या परिणामांवर AI मॉडेलच्या परिणामांचे मूल्यांकन करण्यासाठी पुढील अभ्यास करण्याची योजना आखत आहे. हे अभ्यास क्लिनिकल वर्कफ्लोमध्ये मॉडेल एकत्रित करण्याचे सर्वोत्तम मार्ग निर्धारित करण्यात मदत करतील आणि ते रुग्णांची काळजी सुधारण्यासाठी प्रभावीपणे वापरले जाईल याची खात्री करतील.

या AI मॉडेलचा विकास थायरॉईड कर्करोगाविरुद्धच्या लढ्यात एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे. आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सच्या शक्तीचा उपयोग करून, संशोधक आणि डॉक्टर कर्करोगाच्या निदान आणि व्यवस्थापनाची अचूकता, कार्यक्षमता आणि सुलभता सुधारण्यासाठी काम करत आहेत, ज्यामुळे रुग्णांसाठी चांगले परिणाम मिळतील.

AI मॉडेलचे घटक आणि कार्यक्षमतेचे तपशीलवार परीक्षण

AI मॉडेलची रचना अनेक अत्याधुनिक तंत्रज्ञानाचा एक परिष्कृत मिलाफ आहे, जी वैद्यकीय निदानात गुंतलेल्या संज्ञानात्मक प्रक्रियांचे अनुकरण करण्यासाठी आणि सुधारण्यासाठी डिझाइन केलेली आहे. त्याच्या केंद्रस्थानी, मॉडेल मोठ्या भाषेच्या मॉडेलवर (LLMs) अवलंबून असते, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सचा एक प्रकार आहे ज्याने मानवी भाषा समजून घेण्यात, अर्थ लावण्यात आणि तयार करण्यात उल्लेखनीय प्राविण्य दर्शविले आहे. हे LLMs, जसे की Mistral, Llama, Gemma आणि Qwen, AI च्या विश्लेषणात्मक क्षमतेसाठी मूलभूत बिल्डिंग ब्लॉक्स म्हणून काम करतात.

मोठ्या भाषेच्या मॉडेलची (LLMs) भूमिका

LLMs ला टेक्स्ट आणि कोडच्या मोठ्या डेटासेटवर प्रशिक्षित केले जाते, ज्यामुळे त्यांना डेटातील नमुने, संबंध आणि सूक्ष्मता ओळखता येतात. या AI मॉडेलच्या संदर्भात, LLMs ला पॅथोलॉजी अहवाल, शस्त्रक्रिया नोट्स आणि इतर वैद्यकीय नोंदींसारख्या क्लिनिकल कागदपत्रांचे विश्लेषण करण्याचे काम दिले जाते. या कागदपत्रांमध्ये अनेकदा क्लिष्ट आणि तांत्रिक ভাষা असते, ज्यामुळे संबंधित माहिती काढण्यासाठी उच्च स्तरावरील समजूतदारपणा आवश्यक असतो.

LLMs टेक्स्टला लहान युनिट्समध्ये, जसे की শব্দ आणि वाक्ये यामध्ये विभाजित करून त्यावर प्रक्रिया करतात आणि नंतर या युनिट्समधील संबंधांचे विश्लेषण करतात. या प्रक्रियेत ट्यूमरचा आकार, लिम्फ नोड सहभाग आणि दूरस्थ मेटास्टेसिससारख्या महत्त्वाच्या घटकांची ओळख समाविष्ट आहे, जे कर्करोगाचे स्टेज आणि धोका श्रेणी निश्चित करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहेत.

ऑफलाइन ओपन-सोर्स LLMs: Mistral, Llama, Gemma आणि Qwen

AI मॉडेल चार ऑफलाइन ओपन-सोर्स LLMs वापरते: Mistral (Mistral AI), Llama (Meta), Gemma (Google) आणि Qwen (Alibaba). अनेक LLMs चा वापर हा मॉडेलची मजबुती आणि अचूकता वाढवण्याच्या उद्देशाने घेतलेला एक धोरणात्मक निर्णय आहे. प्रत्येक LLM ची स्वतःची वेगळी শক্তি आणि দুর্বলতা आहेत आणि त्यांचे आउटपुट एकत्र करून, मॉडेल या प्रणालीच्या एकत्रित बुद्धिमत्तेचा फायदा घेऊ शकते.

• Mistral: कार्यक्षमतेसाठी आणि विविध कार्ये चांगल्या प्रकारे करण्यासाठी ओळखले जाते.
• Llama: संशोधन उद्देशांसाठी डिझाइन केलेले, भाषेच्या समजूतदारपणासाठी एक मजबूत ভিত্তি প্রদান करते.
• Gemma: Google ची पेशकश, इतर Google सेवांसह एकत्रीकरणासाठी आणि प्रश्नोत्तरांमध्ये चांगल्या कामगिरीसाठी ओळखली जाते.
• Qwen: Alibaba द्वारे विकसित, जटिल चीनी भाषेची कार्ये हाताळण्यात उत्कृष्ट.

या विविध LLMs च्या एकत्रीकरणामुळे AI मॉडेलला दृष्टिकोन आणि दृष्टिकोन विस्तृत श्रेणीतून फायदा होतो, ज्यामुळे अधिक अचूक आणि विश्वासार्ह परिणाम मिळतात.

प्रशिक्षण डेटासेट: कॅन्सर जीनोम ॲटलास प्रोग्राम (TCGA)

AI मॉडेलचा प्रशिक्षण डेटासेट कॅन्सर जीनोम ॲटलास प्रोग्राम (TCGA) मधून घेण्यात आला आहे, जो हजारो कर्करोग रुग्णांसाठी जीनोमिक, ক্লিনিক্যাল आणि पॅथॉलॉजिकल डेटा असलेला एक व्यापक सार्वजनिक स्रोत आहे. TCGA डेटासेट माहितीचा खजिना प्रदान करतो जो डेटातील नमुने आणि संबंध ओळखण्यासाठी AI मॉडेलला प्रशिक्षित करण्यासाठी आवश्यक आहे.

प्रशिक्षण डेटासेटमध्ये 50 थायरॉईड कर्करोग रुग्णांचे पॅथोलॉजी अहवाल समाविष्ट आहेत. या अहवालांमध्ये ट्यूमरची वैशिष्ट्ये, जसे की त्याचा आकार, আকৃতি आणि स्थान, तसेच कोणत्याही मेटास्टॅटिक रोगाच्या उपस्थितीबद्दल तपशीलवार माहिती असते. AI मॉडेल ही वैशिष्ट्ये ओळखायला शिकते आणि कर्करोगाचे स्टेज आणि धोका श्रेणी वर्गीकृत करण्यासाठी त्यांचा वापर करते.

प्रमाणीकरण प्रक्रिया: अचूकता आणि विश्वसनीयता सुनिश्चित करणे

AI मॉडेलचे कार्यप्रदर्शन 289 TCGA रुग्णांचे पॅथोलॉजी अहवाल आणि अनुभवी এন্ডোক্রাইন सर्जननी तयार केलेल्या 35 बनावट प्रकरणांचा वापर करून कठोरपणे प्रमाणित केले जाते. प्रमाणीकरण प्रक्रिया हे सुनिश्चित करण्यासाठी डिझाइन केलेली आहे की मॉडेल विविध ক্লিনিক্যাল परिस्थितींमध्ये अचूक आणि বিশ্বাসार्হ आहे.

प्रमाणीकरण प्रक्रियेत AI मॉडेलचे वर्गीकरण मानवी तज्ञांनी केलेल्या वर्गीकरणांशी तुलना करणे समाविष्ट आहे. AI मॉडेलची अचूकता त्या प्रकरणांची टक्केवारी मोजून मोजली जाते ज्यामध्ये AI मॉडेलचे वर्गीकरण मानवी तज्ञांनी केलेल्या वर्गीकरणांशी जुळते.

ATA धोका वर्गीकरण आणि AJCC कर्करोग स्टेजिंगमध्ये उच्च अचूकता प्राप्त करणे

AI मॉडेल ATA धोका वर्गीकरणामध्ये 88.5% ते 100% आणि AJCC कर्करोग स्टेजिंगमध्ये 92.9% ते 98.1% पर्यंत प्रभावी अचूकता प्राप्त करते. ही उच्च अचूकता दर क्लিনिकल प्रॅक्टिसमध्ये बदल घडवून आणण्याची आणि रुग्णांसाठी चांगले परिणाम देण्याची AI ची क्षमता दर्शवते. मॉडेलची कर्करोगाचे स्टेज आणि धोका श्रेणी अचूकपणे वर्गीकृत करण्याची क्षमता डॉक्टरांना अधिक माहितीपूर्ण उपचार निर्णय घेण्यास मदत करू शकते, ज्यामुळे रुग्णांसाठी चांगले परिणाम मिळतात.

ऑफलाइन क्षमता: रुग्णांची गोपनीयता सुनिश्चित करणे

या AI मॉडेलचा सर्वात महत्त्वाचा फायदा म्हणजे त्याची ऑफलाइन क्षमता. याचा अर्थ असा आहे की संवेदनशील रुग्णांची माहिती सामायिक किंवा अपलोड करण्याची गरज नसताना मॉडेल स्थानिक पातळीवर उपयोगात आणता येते. रुग्णांची गोपनीयता जपण्यासाठी आणि डेटा सुरक्षा नियमांचे पालन सुनिश्चित करण्यासाठी हे महत्त्वपूर्ण आहे.

ऑफलाइन क्षमता AI मॉडेलला संसाधन-मर्यादित सेटिंग्जमधील हॉस्पिटल आणि क्लिनिकमध्ये अधिक सुलभ बनवते. या सुविधांमध्ये ऑनलाइन AI मॉडेलला समर्थन देण्यासाठी बँडविड्थ किंवा पायाभूत सुविधा नसू शकतात, परंतु ते AI मॉडेलला स्थानिक पातळीवर तैनात करून त्याच्या क्षमतेचा फायदा घेऊ शकतात.

ऑनलाइन LLMs सोबत तुलना: DeepSeek आणि GPT-4o

रिसर्च टीमने DeepSeek आणि GPT-4o च्या नवीनतम आवृत्त्यांसह तुलनात्मक चाचण्या केल्या, जे दोन शक्तिशाली ऑनलाइन LLMs आहेत. या चाचण्यांच्या निकालांनी दर्शविले की AI मॉडेल या ऑनलाइन LLMs च्या बरोबरीने कार्य करते, ज्यामुळे जगातील सर्वोत्कृष्ट AI प्रणालींशी स्पर्धा करण्याची त्याची क्षमता दिसून येते.

इंटरनेट कनेक्शनची आवश्यकता नसताना AI मॉडेल ऑनलाइन LLMs च्या बरोबरीने कार्य करू शकते ही एक महत्त्वपूर्ण बाब आहे. यामुळे AI मॉडेल अधिक विश्वासार्ह आणि सुरक्षित बनते, कारण ते बाह्य सर्व्हर किंवा নেটওয়ার্কवर अवलंबून नसते.

आरोग्य सेवा कार्यक्षमतेवर आणि रुग्णसेवेवर परिवर्तनात्मक प्रभाव

क्लिनिकल वर्कफ्लोमध्ये या AI मॉडेलचे एकत्रीकरण आरोग्य सेवा कार्यक्षमता आणि रुग्णसेवेमध्ये महत्त्वपूर्ण परिवर्तनाची हमी देते. कर्करोगाचे स्टेजिंग आणि धोका वर्गीकरणाची प्रक्रिया स्वयंचलित करण्याची मॉडेलची क्षमता डॉक्टरांना रुग्णसेवा, जसे की उपचार योजना आणि रुग्ण समुपदेशन यावर अधिक लक्ष केंद्रित करण्यासाठी मोकळीक देऊ शकते.

AI मॉडेल निदान प्रक्रियेतील त्रुटी आणि विसंगतीचा धोका कमी करण्यास देखील मदत करू शकते, ज्यामुळे अधिक माहितीपूर्ण उपचार निर्णय आणि रुग्णांसाठी चांगले परिणाम मिळतात. Furthermore, मॉडेल डॉक्टरांना थायरॉईड कर्करोगाचे अधिक कार्यक्षमतेने निदान आणि व्यवस्थापन करण्यास सक्षम करून दुर्गम भागातील रुग्णांसाठी दर्जेदार काळजी सुधारू शकते.

नैतिक विचार संबोधित करणे आणि जबाबदार AI अंमलबजावणी सुनिश्चित करणे

कोणत्याही AI तंत्रज्ञानाप्रमाणे, नैतिक विचार संबोधित करणे आणि जबाबदार AI अंमलबजावणी सुनिश्चित करणे आवश्यक आहे. रिसर्च टीम AI मॉडेल नैतिक, पारदर्शक आणि जबाबदार पद्धतीने विकसित आणि तैनात करण्यासाठी वचनबद्ध आहे.

एक महत्त्वाचा नैतिक विचार म्हणजे AI मॉडेल कोणत्याही विशिष्ट रुग्णांच्या गटाविरुद्ध পক্ষপাতपूर्ण नाही याची खात्री करणे. रिसर्च टीम विविध प्रशिक्षण डेटा वापरून आणि वेगवेगळ्या रुग्ण लोकसंख्येमध्ये मॉडेलच्या कार्यक्षमतेचे काळजीपूर्वक निरीक्षण करून ही समस्या सोडवण्यासाठी काम करत आहे.

आणखी एक नैतिक विचार म्हणजे रुग्णांना त्यांच्या देखरेखेमध्ये AI च्या वापराविषयी माहिती दिली जाईल याची खात्री करणे. रिसर्च टीम रुग्णांना AI मॉडेल कसे वापरले जात आहे आणि त्याचा त्यांच्या देखरेखेवर कसा परिणाम होऊ शकतो याबद्दल स्पष्ट आणि संक्षिप्त माहिती देण्यासाठी वचनबद्ध आहे.

रिसर्च टीम हे सुनिश्चित करण्यासाठी देखील काम करत आहे की AI मॉडेलचा वापर वैद्यकीय नीतिशास्त्राच्या तत्त्वांशी सुसंगत आहे, जसे की উপকারিতা, অহিংসা, स्वायत्तता आणि न्याय. या तत्त्वांचे पालन करून, रिसर्च टीम AI मॉडेलचा उपयोग रुग्णांची काळजी सुधारण्यासाठी आणि आरोग्याची समानता वाढवण्यासाठी मदत करू शकते.