कृत्रिम बुद्धिमत्तेची (Artificial Intelligence - AI) अथक वाटचाल उद्योगांना नव्याने आकार देत आहे, आणि वैद्यकीय क्षेत्रापेक्षा जास्त धोका किंवा क्षमता इतर कोठेही नाही. अनेक वर्षांपासून, सर्वात शक्तिशाली AI मॉडेल्स, विशेषतः लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (LLMs), जे मानवासारखे मजकूर प्रक्रिया आणि तयार करण्यास सक्षम आहेत, ते मुख्यत्वे तंत्रज्ञान क्षेत्रातील मोठ्या कंपन्यांच्या संरक्षणात्मक भिंतींमागे राहिले आहेत. OpenAI च्या GPT-4 सारख्या या मालकीच्या प्रणालींनी (proprietary systems) वैद्यकीय निदानाच्या गुंतागुंतीच्या क्षेत्रातही उल्लेखनीय क्षमता दर्शविली आहे. तरीही, त्यांचे ‘ब्लॅक बॉक्स’ स्वरूप आणि संवेदनशील माहिती बाह्य सर्व्हरवर पाठवण्याची आवश्यकता यामुळे आरोग्य सेवांमध्ये व्यापक, सुरक्षित वापरासाठी महत्त्वपूर्ण अडथळे निर्माण झाले आहेत, जिथे रुग्णांची गोपनीयता केवळ पसंती नाही, तर एक अनिवार्य अट आहे. एक महत्त्वाचा प्रश्न कायम होता: वाढणारे ओपन-सोर्स AI चे जग या आव्हानाला सामोरे जाऊ शकेल का, नियंत्रण आणि गोपनीयतेशी तडजोड न करता तुलनात्मक शक्ती देऊ शकेल का?
Harvard Medical School (HMS) च्या प्रतिष्ठित संस्थेतून समोर आलेले अलीकडील निष्कर्ष सूचित करतात की याचे उत्तर होकारार्थी आहे, जे क्लिनिकल वातावरणात AI च्या वापरामध्ये संभाव्य महत्त्वपूर्ण बदल दर्शवते. संशोधकांनी एका आघाडीच्या ओपन-सोर्स मॉडेलची त्याच्या उच्च-प्रोफाइल मालकीच्या मॉडेलशी बारकाईने तुलना केली, ज्यातून असे परिणाम समोर आले जे अत्याधुनिक निदान साधनांमध्ये प्रवेश लोकशाहीकृत करू शकतात.
निदान क्षेत्रात एका नवीन स्पर्धकाचा प्रवेश
वैद्यकीय आणि तंत्रज्ञान समुदायांचे लक्ष वेधून घेतलेल्या एका अभ्यासात, HMS संशोधकांनी ओपन-सोर्स Llama 3.1 405B मॉडेलची शक्तिशाली GPT-4 शी तुलना केली. चाचणीसाठी 70 आव्हानात्मक वैद्यकीय केस स्टडीजचा काळजीपूर्वक निवडलेला संच वापरण्यात आला. या सामान्य परिस्थिती नव्हत्या; त्या क्लिनिकल प्रॅक्टिसमध्ये अनेकदा आढळणाऱ्या गुंतागुंतीच्या निदानविषयक कोडी होत्या. उद्देश स्पष्ट होता: प्रत्येक AI मॉडेलच्या निदान क्षमतेचे समोरासमोर मूल्यांकन करणे.
अलीकडे प्रकाशित झालेले निकाल धक्कादायक होते. Llama 3.1 405B मॉडेल, जे वापरकर्त्यांना डाउनलोड करण्यासाठी, तपासण्यासाठी आणि सुधारित करण्यासाठी विनामूल्य उपलब्ध आहे, त्याने GPT-4 च्या बरोबरीने आणि काही मापदंडांमध्ये तर त्याहूनही अधिक निदान अचूकता दर्शविली. विशेषतः, प्रत्येक मॉडेलने दिलेल्या प्राथमिक निदान सूचनेच्या अचूकतेचे मूल्यांकन करताना, Llama 3.1 405B ने आघाडी घेतली. शिवाय, केसच्या तपशिलांवर प्रक्रिया केल्यानंतर प्रस्तावित केलेल्या अंतिम निदानावर विचार करता, ओपन-सोर्स स्पर्धकाने पुन्हा एकदा स्थापित मानदंडांविरुद्ध आपली योग्यता सिद्ध केली.
हे यश केवळ कामगिरीसाठीच महत्त्वाचे नाही, तर ते काय दर्शवते यासाठीही महत्त्वाचे आहे. प्रथमच, सहज उपलब्ध, पारदर्शक ओपन-सोर्स साधनाने केस स्टडीजवर आधारित वैद्यकीय निदानाच्या मागणीपूर्ण कामात आघाडीच्या क्लोज्ड-सोर्स प्रणालींइतक्याच उच्च स्तरावर कार्य करण्यास सक्षम असल्याचे सिद्ध केले आहे. Arjun K. Manrai ’08, या संशोधनाचे पर्यवेक्षण करणारे HMS प्राध्यापक, यांनी कामगिरीतील समानतेला ‘खूपच उल्लेखनीय’ म्हटले, विशेषतः ऐतिहासिक संदर्भ पाहता.
ओपन-सोर्सचा फायदा: डेटा गोपनीयता आणि सानुकूलन अनलॉक करणे
हार्वर्ड अभ्यासाने अधोरेखित केलेला खरा गेम-चेंजर ओपन-सोर्स आणि मालकी मॉडेल्समधील मूलभूत फरकामध्ये आहे: सुलभता आणि नियंत्रण. GPT-4 सारखे मालकी मॉडेल्स सामान्यतः वापरकर्त्यांना प्रक्रियेसाठी प्रदात्याच्या सर्व्हरवर डेटा पाठवण्याची आवश्यकता असते. आरोग्य सेवेत, यामुळे लगेच धोक्याची घंटा वाजते. रुग्णाची माहिती – लक्षणे, वैद्यकीय इतिहास, चाचणी परिणाम – ही कल्पना करता येण्याजोग्या सर्वात संवेदनशील डेटापैकी एक आहे, जी अमेरिकेतील HIPAA सारख्या कठोर नियमांद्वारे संरक्षित आहे. रुग्णालयाच्या सुरक्षित नेटवर्कबाहेर हा डेटा प्रसारित करण्याची शक्यता, जरी प्रगत AI विश्लेषणाच्या संभाव्य फायद्यासाठी असली तरी, एक मोठा अडथळा ठरली आहे.
Llama 3.1 405B सारखे ओपन-सोर्स मॉडेल्स या गतिशीलतेला मूलभूतपणे बदलतात. कारण मॉडेलचा कोड आणि पॅरामीटर्स सार्वजनिकरित्या उपलब्ध आहेत, संस्था ते डाउनलोड करून त्यांच्या स्वतःच्या सुरक्षित पायाभूत सुविधांमध्ये तैनात करू शकतात.
- डेटा सार्वभौमत्व (Data Sovereignty): रुग्णालये AI पूर्णपणे त्यांच्या स्थानिक सर्व्हरवर किंवा खाजगी क्लाउडवर चालवू शकतात. रुग्णाचा डेटा संस्थेच्या संरक्षित वातावरणाबाहेर कधीही पाठवण्याची गरज नाही, ज्यामुळे बाह्य डेटा प्रसारणाशी संबंधित गोपनीयतेच्या चिंता प्रभावीपणे दूर होतात. या संकल्पनेला अनेकदा ‘डेटा मॉडेलकडे पाठवण्याऐवजी’ ‘मॉडेल डेटากडे आणणे’ असे म्हटले जाते.
- वर्धित सुरक्षा (Enhanced Security): प्रक्रिया अंतर्गत ठेवल्याने तृतीय-पक्ष AI प्रदात्यांशी संबंधित संभाव्य डेटा उल्लंघनासाठी हल्ल्याची शक्यता लक्षणीयरीत्या कमी होते. ऑपरेशनल वातावरणावरील नियंत्रण पूर्णपणे आरोग्य सेवा संस्थेकडे राहते.
- पारदर्शकता आणि ऑडिटेबिलिटी (Transparency and Auditability): ओपन-सोर्स मॉडेल्स संशोधक आणि डॉक्टरांना मॉडेलच्या आर्किटेक्चरची तपासणी करण्याची आणि काही प्रमाणात, अपारदर्शक मालकी प्रणालींपेक्षा त्याच्या निर्णय घेण्याच्या प्रक्रिया चांगल्या प्रकारे समजून घेण्याची संधी देतात. ही पारदर्शकता अधिक विश्वास वाढवू शकते आणि डीबगिंग किंवा सुधारणेस सुलभ करू शकते.
Thomas A. Buckley, हार्वर्डच्या AI in Medicine प्रोग्राममधील Ph.D. विद्यार्थी आणि अभ्यासाचे प्रथम लेखक, यांनी या महत्त्वपूर्ण फायद्यावर जोर दिला. ‘ओपन-सोर्स मॉडेल्स नवीन वैज्ञानिक संशोधनाचे दरवाजे उघडतात कारण ते रुग्णालयाच्या स्वतःच्या नेटवर्कमध्ये तैनात केले जाऊ शकतात,’ असे त्यांनी सांगितले. ही क्षमता सैद्धांतिक संभाव्यतेच्या पलीकडे जाते आणि व्यावहारिक, सुरक्षित वापरासाठी दार उघडते.
शिवाय, ओपन-सोर्स स्वरूप सानुकूलनाच्या (customization) अभूतपूर्व स्तरांना अनुमती देते. रुग्णालये आणि संशोधन गट आता त्यांच्या स्वतःच्या विशिष्ट रुग्ण डेटाचा वापर करून हे शक्तिशाली बेस मॉडेल्स फाइन-ट्यून करू शकतात.
- लोकसंख्या-विशिष्ट ट्युनिंग (Population-Specific Tuning): एखाद्या विशिष्ट स्थानिक किंवा प्रादेशिक लोकसंख्येचे, प्रचलित रोगांचे आणि रुग्णालयाच्या प्रणालीद्वारे सेवा दिलेल्या अद्वितीय आरोग्य आव्हानांचे अधिक चांगले प्रतिबिंब देण्यासाठी मॉडेलमध्ये बदल केले जाऊ शकतात.
- प्रोटोकॉल संरेखन (Protocol Alignment): रुग्णालयाच्या विशिष्ट निदान मार्गांशी, उपचार प्रोटोकॉलशी किंवा अहवाल मानकांशी जुळवून घेण्यासाठी AI वर्तनात बदल केले जाऊ शकतात.
- विशेष अनुप्रयोग (Specialized Applications): संशोधक विशिष्ट वैद्यकीय डोमेनसाठी मॉडेलच्या अत्यंत विशेष आवृत्त्या विकसित करू शकतात, जसे की रेडिओलॉजी प्रतिमा विश्लेषण व्याख्या समर्थन, पॅथॉलॉजी अहवाल स्क्रीनिंग किंवा दुर्मिळ रोग नमुने ओळखणे.
Buckley यांनी या परिणामावर अधिक स्पष्टीकरण दिले: ‘संशोधक आता थेट रुग्ण डेटासह अत्याधुनिक क्लिनिकल AI वापरू शकतात… रुग्णालये रुग्ण डेटाचा वापर सानुकूल मॉडेल्स विकसित करण्यासाठी करू शकतात (उदाहरणार्थ, त्यांच्या स्वतःच्या रुग्ण लोकसंख्येशी जुळवून घेण्यासाठी).’ सुरक्षितपणे अंतर्गत विकसित केलेल्या या विशेष AI साधनांची क्षमता, एक महत्त्वपूर्ण झेप दर्शवते.
संदर्भ: गुंतागुंतीच्या प्रकरणांमध्ये AI चा धक्का
Harvard टीमचे Llama 3.1 405B मधील संशोधन एका रिकाम्या जागेत केले गेले नाही. ते पूर्वीच्या संशोधनामुळे, विशेषतः एका उल्लेखनीय 2023 च्या पेपरमुळे निर्माण झालेल्या लहरींमधून अंशतः प्रेरित होते. त्या अभ्यासात प्रतिष्ठित New England Journal of Medicine (NEJM) मध्ये प्रकाशित झालेल्या काही सर्वात गोंधळात टाकणाऱ्या क्लिनिकल केसेस हाताळण्यात GPT मॉडेल्सची आश्चर्यकारक प्रवीणता दर्शविली होती. हे NEJM ‘Case Records of the Massachusetts General Hospital’ वैद्यकीय वर्तुळात पौराणिक आहेत – गुंतागुंतीचे, अनेकदा गोंधळात टाकणारे प्रकरणे जे अनुभवी डॉक्टरांनाही आव्हान देतात.
‘या पेपरने खूप लक्ष वेधून घेतले आणि मुळात हे दाखवून दिले की हे लार्ज लँग्वेज मॉडेल, ChatGPT, कसेतरी या अविश्वसनीयपणे आव्हानात्मक क्लिनिकल केसेस सोडवू शकते, ज्यामुळे लोकांना धक्का बसला,’ Buckley यांनी आठवण करून दिली. एक AI, जी मूलतः मोठ्या प्रमाणात मजकुरावर प्रशिक्षित एक जटिल पॅटर्न-मॅचिंग मशीन आहे, ती निदानविषयक रहस्ये उलगडू शकते ज्यासाठी अनेकदा खोल क्लिनिकल अंतर्ज्ञान आणि अनुभवाची आवश्यकता असते, ही कल्पना आकर्षक आणि काहींसाठी अस्वस्थ करणारी होती.
‘ही प्रकरणे अत्यंत कठीण आहेत,’ Buckley पुढे म्हणाले. ‘ते Mass General Hospital मध्ये पाहिलेल्या काही सर्वात आव्हानात्मक प्रकरणांपैकी आहेत, त्यामुळे ते डॉक्टरांसाठी भीतीदायक आहेत, आणि जेव्हा AI मॉडेल तेच करू शकते तेव्हा ते तितकेच भीतीदायक असते.’ या पूर्वीच्या प्रदर्शनाने वैद्यकशास्त्रातील LLMs ची कच्ची क्षमता अधोरेखित केली परंतु मालकी प्रणालींमध्ये अंतर्भूत असलेल्या गोपनीयता आणि नियंत्रणाच्या समस्यांचे निराकरण करण्याची निकड देखील वाढवली. जर AI इतके सक्षम होत असेल, तर ते वास्तविक रुग्ण डेटासह सुरक्षितपणे आणि नैतिकदृष्ट्या वापरले जाऊ शकते याची खात्री करणे अत्यंत महत्त्वाचे बनले.
Meta च्या Llama 3.1 405B मॉडेलचे प्रकाशन एका संभाव्य वळणाचा बिंदू दर्शवते. मॉडेलचे प्रचंड प्रमाण – त्याच्या ‘405B’ द्वारे सूचित केले जाते, जे 405 अब्ज पॅरामीटर्स (मॉडेल प्रशिक्षणादरम्यान अंदाज लावण्यासाठी समायोजित करणारे व्हेरिएबल्स) दर्शवते – ओपन-सोर्स समुदायामध्ये एका नवीन स्तरावरील अत्याधुनिकतेचे संकेत देते. या मोठ्या प्रमाणाने सूचित केले की त्यात GPT-4 सारख्या उच्च-स्तरीय मालकी मॉडेल्सच्या कामगिरीशी स्पर्धा करण्यासाठी आवश्यक असलेली जटिलता असू शकते. ‘हे पहिल्यांदाच घडले होते जेव्हा आम्ही विचार केला, अरे, कदाचित ओपन-सोर्स मॉडेल्समध्ये काहीतरी खरोखर वेगळे घडत आहे,’ Buckley यांनी वैद्यकीय क्षेत्रात Llama 3.1 405B ची चाचणी घेण्याची प्रेरणा स्पष्ट करताना नमूद केले.
भविष्याचा आराखडा: संशोधन आणि वास्तविक-जगातील एकत्रीकरण
उच्च-कार्यक्षमतेचे ओपन-सोर्स मॉडेल्स संवेदनशील वैद्यकीय कार्यांसाठी व्यवहार्य आहेत या पुष्टीकरणाचे गंभीर परिणाम आहेत. प्राध्यापक Manrai यांनी अधोरेखित केल्याप्रमाणे, संशोधन ‘अनेक नवीन अभ्यास आणि चाचण्या अनलॉक करते आणि उघडते.’ सुरक्षित रुग्णालय नेटवर्कमध्ये थेट रुग्ण डेटासह काम करण्याची क्षमता, बाह्य डेटा शेअरिंगच्या नैतिक आणि लॉजिस्टिक अडथळ्यांशिवाय, क्लिनिकल AI संशोधनातील एक मोठा अडथळा दूर करते.
शक्यतांची कल्पना करा:
- रिअल-टाइम निर्णय समर्थन (Real-time Decision Support): Electronic Health Record (EHR) प्रणालींमध्ये थेट एकत्रित केलेली AI साधने, येणाऱ्या रुग्ण डेटाचे रिअल-टाइममध्ये विश्लेषण करून संभाव्य निदान सुचवणे, गंभीर लॅब व्हॅल्यूज फ्लॅग करणे, किंवा संभाव्य औषध परस्परक्रिया ओळखणे, हे सर्व डेटा रुग्णालयाच्या प्रणालीमध्ये सुरक्षितपणे राहताना.
- वेगवान संशोधन चक्रे (Accelerated Research Cycles): संशोधक मोठ्या, स्थानिक डेटासेटचा वापर करून AI गृहीतकांची वेगाने चाचणी आणि सुधारणा करू शकतील, संभाव्यतः नवीन निदान मार्कर किंवा उपचार प्रभावीतेचा शोध वेगवान करतील.
- अति-विशेष साधनांचा विकास (Development of Hyper-Specialized Tools): टीम्स विशिष्ट वैद्यकीय वैशिष्ट्यांसाठी किंवा विशिष्ट, जटिल प्रक्रियेसाठी AI सहाय्यक तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करू शकतील, जे अत्यंत संबंधित अंतर्गत डेटावर प्रशिक्षित असतील.
Manrai यांनी थोडक्यात सांगितल्याप्रमाणे, प्रतिमान बदलते: ‘या ओपन सोर्स मॉडेल्ससह, तुम्ही मॉडेलला डेटากडे आणू शकता, तुमच्या डेटाला मॉडेलकडे पाठवण्याऐवजी.’ हे स्थानिकीकरण आरोग्य सेवा संस्था आणि संशोधकांना सक्षम करते, कठोर गोपनीयता मानकांचे पालन करताना नवोपक्रमाला चालना देते.
अपरिहार्य मानवी घटक: AI सह-वैमानिक म्हणून, कॅप्टन म्हणून नाही
Llama 3.1 405B सारख्या AI साधनांच्या प्रभावी कामगिरी आणि आशादायक क्षमतेनंतरही, यात सामील असलेले संशोधक उत्साहाला वास्तविकतेच्या महत्त्वपूर्ण डोसने शांत करण्यास तत्पर आहेत. कृत्रिम बुद्धिमत्ता, कितीही अत्याधुनिक असली तरी, अद्याप मानवी डॉक्टरांची जागा घेऊ शकत नाही – आणि कदाचित कधीच घेऊ शकणार नाही. Manrai आणि Buckley दोघांनीही यावर जोर दिला की मानवी देखरेख अत्यंत आवश्यक आहे.
LLMs सह AI मॉडेल्सच्या अंगभूत मर्यादा आहेत:
- खऱ्या समजाचा अभाव (Lack of True Understanding): ते त्यांच्या प्रशिक्षण डेटावर आधारित पॅटर्न ओळखण्यात आणि माहिती संश्लेषणात उत्कृष्ट आहेत, परंतु त्यांच्यात खरी क्लिनिकल अंतर्ज्ञान, सामान्य ज्ञान आणि रुग्णाच्या जीवनातील संदर्भ, भावनिक स्थिती किंवा गैर-मौखिक संकेतांच्या बारकाव्यांना समजून घेण्याची क्षमता नसते.
- पक्षापाताची शक्यता (Potential for Bias): AI मॉडेल्स त्यांच्या प्रशिक्षण डेटामध्ये उपस्थित असलेले पक्षपात आत्मसात करू शकतात, ज्यामुळे संभाव्यतः चुकीच्या शिफारसी किंवा निदान होऊ शकतात, विशेषतः कमी प्रतिनिधित्व असलेल्या रुग्ण गटांसाठी. ओपन-सोर्स मॉडेल्स येथे संभाव्य फायदा देतात, कारण प्रशिक्षण डेटा आणि प्रक्रिया कधीकधी अधिक बारकाईने तपासल्या जाऊ शकतात, परंतु धोका कायम राहतो.
- ‘भ्रम’ आणि त्रुटी (‘Hallucinations’ and Errors): LLMs कधीकधी संभाव्य वाटणारी परंतु चुकीची माहिती (तथाकथित ‘हॅलुसिनेशन’) तयार करण्यासाठी ओळखले जातात. वैद्यकीय संदर्भात, अशा त्रुटींचे गंभीर परिणाम होऊ शकतात.
- नवीनता हाताळण्यास असमर्थता (Inability to Handle Novelty): जरी ते ज्ञात पॅटर्नवर प्रक्रिया करू शकत असले तरी, AI खऱ्या अर्थाने नवीन रोगांच्या सादरीकरणासह किंवा त्यांच्या प्रशिक्षण डेटामध्ये चांगल्या प्रकारे प्रतिनिधित्व नसलेल्या लक्षणांच्या अद्वितीय संयोजनांसह संघर्ष करू शकते.
म्हणून, डॉक्टर आणि इतर आरोग्यसेवा व्यावसायिकांची भूमिका कमी होत नाही तर बदलते. ते महत्त्वपूर्ण प्रमाणीकरण करणारे, अर्थ लावणारे आणि अंतिम निर्णय घेणारे बनतात. ‘आमचे क्लिनिकल सहयोगी खरोखर महत्त्वाचे आहेत, कारण ते मॉडेल काय तयार करते ते वाचू शकतात आणि त्याचे गुणात्मक मूल्यांकन करू शकतात,’ Buckley यांनी स्पष्ट केले. AI चे आउटपुट केवळ एक सूचना आहे, व्यापक क्लिनिकल चित्रात गंभीरपणे मूल्यांकन करण्यासाठी डेटाचा एक भाग आहे. ‘हे निकाल तेव्हाच विश्वासार्ह असतात जेव्हा तुम्ही त्यांचे डॉक्टरांकडून मूल्यांकन करून घेऊ शकता.’
Manrai यांनी या भावनेला दुजोरा दिला, AI ला स्वायत्त निदानकर्ता म्हणून नव्हे, तर एक मौल्यवान सहाय्यक म्हणून पाहिले. पूर्वीच्या एका प्रसिद्धीपत्रकात, त्यांनी या साधनांना ‘व्यस्त डॉक्टरांसाठी अमूल्य सह-वैमानिक’ म्हणून संबोधले होते, जर ते ‘शहाणपणाने वापरले गेले आणि सध्याच्या आरोग्य पायाभूत सुविधांमध्ये जबाबदारीने समाविष्ट केले गेले.’ मुख्य गोष्ट विचारपूर्वक एकत्रीकरणात आहे, जिथे AI मानवी क्षमता वाढवते – कदाचित मोठ्या रुग्ण इतिहासाचा त्वरीत सारांश देऊन, गुंतागुंतीच्या प्रकरणांसाठी भिन्न निदान सुचवून, किंवा संभाव्य धोके फ्लॅग करून – डॉक्टरांच्या निर्णयाची जागा घेण्याचा प्रयत्न करण्याऐवजी.
‘परंतु हे महत्त्वाचे आहे की डॉक्टरांनी या प्रयत्नांना चालना द्यावी जेणेकरून AI त्यांच्यासाठी काम करेल याची खात्री होईल,’ Manrai यांनी सावध केले. क्लिनिकल AI चा विकास आणि उपयोजन हे एक सहयोगी प्रयत्न असले पाहिजे, जे रुग्ण सेवेच्या आघाडीवर असलेल्यांच्या गरजा आणि कौशल्यांद्वारे मार्गदर्शन केले जाईल, जेणेकरून तंत्रज्ञान वैद्यकीय पद्धतींवर हुकूमत गाजवण्याऐवजी सेवा देईल. हार्वर्डचा अभ्यास दर्शवितो की शक्तिशाली, सुरक्षित साधने उपलब्ध होत आहेत; पुढील महत्त्वपूर्ण पाऊल म्हणजे त्यांचा जबाबदारीने वापर करणे.