वैद्यकीय निदानामध्ये ओपन-सोर्स AI चा उदय
कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (AI) सहाय्याने वैद्यकीय निदान करण्याची प्रक्रिया, अलीकडील काळापर्यंत, OpenAI आणि Google सारख्या मोठ्या तंत्रज्ञान कंपन्यांनी विकसित केलेल्या प्रोप्रायटरी AI मॉडेल्सद्वारे मोठ्या प्रमाणावर वर्चस्व गाजवत होती. ही क्लोज्ड-सोर्स मॉडेल्स, शक्तिशाली असली तरी, बाह्य सर्व्हरवर चालतात. यामुळे रुग्णालये आणि डॉक्टरांना रुग्णांचा डेटा त्यांच्या सुरक्षित नेटवर्कच्या बाहेर पाठवावा लागतो, ज्यामुळे डेटा गोपनीयता आणि सुरक्षिततेबद्दल चिंता निर्माण होते.
याउलट, ओपन-सोर्स AI मॉडेल्स एक आकर्षक पर्याय सादर करतात. ही मॉडेल्स विनामूल्य उपलब्ध आहेत आणि महत्त्वाचे म्हणजे, विविध क्लिनिकल वातावरणांच्या विशिष्ट आवश्यकतांनुसार तयार केली जाऊ शकतात. रुग्णालयाच्या स्वतःच्या अंतर्गत सर्व्हरवर ही मॉडेल्स चालवण्याची क्षमता डेटा गोपनीयतेची लक्षणीय वाढलेली पातळी आणि विशिष्ट प्रॅक्टिसच्या अद्वितीय रूग्ण लोकसंख्येसाठी AI ला अनुकूल करण्याची लवचिकता प्रदान करते. तथापि, ओपन-सोर्स मॉडेल्स आणि त्यांच्या प्रोप्रायटरी समकक्षांमधील कार्यक्षमतेतील अंतर ही एक महत्त्वपूर्ण अडचण होती. अलीकडील संशोधन दर्शविते की हे अंतर वेगाने कमी होत आहे.
ओपन-सोर्स AI ची GPT-4 च्या कार्यक्षमतेशी बरोबरी
हार्वर्ड मेडिकल स्कूलच्या संशोधन कार्यसंघाने Meta च्या Llama 3.1 405B या ओपन-सोर्स AI मॉडेलचे GPT-4 विरुद्ध कठोर मूल्यमापन केले. या मूल्यांकनामध्ये दोन्ही मॉडेल्सना The New England Journal of Medicine मध्ये पूर्वी प्रकाशित झालेल्या 92 जटिल निदानात्मक प्रकरणांच्या कठोर चाचणीमध्ये समाविष्ट केले गेले. परिणाम आश्चर्यकारक होते:
- निदानाची अचूकता: Llama 3.1 ने प्रभावी 70% प्रकरणांमध्ये अचूक निदान केले, जे GPT-4 च्या 64% अचूकता दरापेक्षा जास्त होते.
- टॉप सजेशन अचूकता: 41% प्रकरणांमध्ये, Llama 3.1 ने अचूक निदानाला त्याचे प्राथमिक सूचना म्हणून स्थान दिले, जे GPT-4 ने 37% प्रकरणांमध्ये साध्य केले.
- नवीन प्रकरणांवरील कार्यप्रदर्शन: अधिक अलीकडील प्रकरणांच्या उपसंचवर लक्ष केंद्रित केल्यावर, Llama 3.1 ची अचूकता आणखी सुधारली, 73% प्रकरणांचे अचूक निदान केले आणि 45% प्रकरणांमध्ये अचूक निदानाला त्याच्या सूचनांच्या शीर्षस्थानी ठेवले.
हे निष्कर्ष जोरदारपणे सूचित करतात की ओपन-सोर्स AI मॉडेल्स केवळ आघाडीच्या प्रोप्रायटरी मॉडेल्सच्या बरोबरीने येत नाहीत तर काही बाबतीत, त्यांच्या कार्यक्षमतेपेक्षा जास्त आहेत. हे डॉक्टरांना AI-सहाय्यित निदानासाठी एक व्यवहार्य आणि संभाव्यतः अधिक सुरक्षित पर्याय सादर करते.
डॉक्टरांसाठी मुख्य विचार: ओपन-सोर्स वि प्रोप्रायटरी AI
उच्च-कार्यक्षमता असलेल्या ओपन-सोर्स AI मॉडेल्सच्या उदयानं प्राथमिक काळजी घेणाऱ्या डॉक्टरांसाठी, प्रॅक्टिस मालकांसाठी आणि प्रशासकांसाठी एक महत्त्वपूर्ण निर्णय बिंदू सादर केला आहे. प्रोप्रायटरी आणि ओपन-सोर्स AI मधील निवड अनेक महत्त्वाच्या घटकांच्या काळजीपूर्वक मूल्यांकनावर अवलंबून असते:
डेटा गोपनीयता आणि सुरक्षितता: ओपन-सोर्स मॉडेल्सचा सर्वात महत्त्वाचा फायदा म्हणजे ते स्थानिक पातळीवर होस्ट करण्याची क्षमता. याचा अर्थ असा की संवेदनशील रुग्णांची माहिती रुग्णालयाच्या किंवा प्रॅक्टिसच्या नेटवर्कच्या मर्यादेत सुरक्षितपणे राहते, बाह्य सर्व्हरवर पाठवण्याऐवजी जे तृतीय-पक्ष प्रदात्यांद्वारे व्यवस्थापित केले जातात. हा स्थानिक दृष्टीकोन डेटा उल्लंघनाचा धोका लक्षणीयरीत्या कमी करतो आणि डेटा संरक्षण नियमांचे पालन वाढवतो.
कस्टमायझेशन आणि अनुकूलता: प्रोप्रायटरी AI मॉडेल्स अनेकदा “एक-आकार-सर्वांसाठी-योग्य” (one-size-fits-all) उपाय म्हणून डिझाइन केलेले असतात. ते व्यापक क्षमता देऊ शकत असले तरी, विशिष्ट प्रॅक्टिस किंवा रूग्ण लोकसंख्येच्या विशिष्ट गरजांनुसार ते बारीक-ट्यूनिंग (fine-tuning) करण्याची लवचिकता त्यांच्यात नसते. दुसरीकडे, ओपन-सोर्स AI मॉडेल्स, प्रॅक्टिसच्या स्वतःच्या रूग्ण डेटाचा वापर करून सानुकूलित केले जाऊ शकतात. हे AI मॉडेल्स तयार करण्यास अनुमती देते जे विशिष्ट क्लिनिकल संदर्भासाठी अधिक अचूक आणि संबंधित आहेत.
समर्थन, एकत्रीकरण आणि तांत्रिक कौशल्य: प्रोप्रायटरी AI मॉडेल्स सामान्यत: समर्पित ग्राहक समर्थन आणि विद्यमान इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रेकॉर्ड (EHR) सिस्टमसह सुव्यवस्थित एकत्रीकरणाच्या फायद्यासह येतात. हे अंमलबजावणी प्रक्रिया सुलभ करू शकते आणि चालू असलेली मदत देऊ शकते. तथापि, ओपन-सोर्स मॉडेल्सना सेट अप, देखरेख आणि समस्यानिवारण करण्यासाठी इन-हाउस तांत्रिक कौशल्याची आवश्यकता असते. ओपन-सोर्स AI चा विचार करणाऱ्या प्रॅक्टिसेसने त्यांच्या अंतर्गत क्षमतांचे मूल्यांकन केले पाहिजे किंवा बाह्य समर्थनामध्ये गुंतवणूक करण्यास तयार असले पाहिजे.
खर्चाचा विचार: ओपन सोर्स सॉफ्टवेअर डाउनलोड करण्यासाठी विनामूल्य उपलब्ध असले तरी, एकूण खर्चाचा विचार करणे आवश्यक आहे. अंतर्गत समर्थन, देखभाल आणि संभाव्य बाह्य समर्थनाचा खर्च प्रोप्रायटरी AI च्या सबस्क्रिप्शन खर्चाच्या तुलनेत करणे आवश्यक आहे.
AI-सहाय्यित औषधांमध्ये एक प्रतिमान बदल
अभ्यासाचे वरिष्ठ लेखक, अर्जुन मनराई, PhD, हार्वर्ड मेडिकल स्कूलमधील बायोमेडिकल इन्फॉर्मेटिक्सचे सहायक प्राध्यापक, यांनी या विकासाच्या महत्त्वावर जोर दिला. “आमच्या माहितीनुसार, हे पहिल्यांदाच घडले आहे की एका ओपन-सोर्स AI मॉडेलने डॉक्टरांनी मूल्यांकन केलेल्या अशा आव्हानात्मक प्रकरणांवर GPT-4 च्या कार्यक्षमतेशी जुळवून घेतले आहे,” मनराई म्हणाले. “हे खरोखरच आश्चर्यकारक आहे की Llama मॉडेल्सने आघाडीच्या प्रोप्रायटरी मॉडेलशी इतक्या लवकर बरोबरी साधली. रुग्ण, काळजी प्रदाते आणि रुग्णालये या स्पर्धेतून फायदा मिळवण्यास तयार आहेत.”
हे संशोधन आरोग्य सेवा संस्था आणि खाजगी प्रॅक्टिसेससाठी ओपन-सोर्स AI पर्यायांचा शोध घेण्याची एक वाढती संधी अधोरेखित करते. हे पर्याय निदानात्मक अचूकता, डेटा सुरक्षा आणि कस्टमायझेशन क्षमता यांच्यात एक आकर्षक संतुलन देतात. प्रोप्रायटरी मॉडेल्स सुविधा आणि सहज उपलब्ध समर्थन देत असताना, उच्च-कार्यक्षमतेच्या ओपन-सोर्स AI चा उदय येणाऱ्या वर्षांमध्ये AI-सहाय्यित औषधांचे स्वरूप बदलण्याची क्षमता ठेवतो.
AI एक ‘कोपायलट’ म्हणून, बदली म्हणून नाही
हे जोर देणे महत्त्वाचे आहे की, या टप्प्यावर, AI ला डॉक्टरांना मदत करण्यासाठी एक मौल्यवान ‘कोपायलट’ म्हणून पाहिले पाहिजे, त्यांच्या क्लिनिकल निर्णयासाठी आणि कौशल्यासाठी बदली म्हणून नाही. AI साधने, जेव्हा विद्यमान आरोग्य सेवा पायाभूत सुविधांमध्ये जबाबदारीने आणि विचारपूर्वक एकत्रित केली जातात, तेव्हा व्यस्त डॉक्टरांसाठी अमूल्य मदत म्हणून काम करू शकतात. ते निदानाची अचूकता आणि गती दोन्ही वाढवू शकतात, ज्यामुळे शेवटी रुग्णांची चांगली काळजी घेतली जाते.
संशोधक आरोग्य सेवेमध्ये AI चा अवलंब आणि विकासामध्ये डॉक्टरांच्या सहभागाच्या महत्त्वावर जोर देतात. डॉक्टरांनी हे सुनिश्चित करण्यात मध्यवर्ती भूमिका बजावली पाहिजे की AI साधने त्यांच्या गरजांनुसार आणि त्यांच्या क्लिनिकल वर्कफ्लोला समर्थन देणार्‍या मार्गाने डिझाइन आणि अंमलात आणली गेली आहेत. वैद्यकशास्त्रातील AI चे भविष्य डॉक्टरांना बदलण्याबद्दल नाही, तर त्यांना त्यांच्या क्षमता वाढवण्यासाठी आणि त्यांच्या रूग्णांचे जीवन सुधारण्यासाठी शक्तिशाली साधनांसह सक्षम करण्याबद्दल आहे. ओपन-सोर्स मॉडेल्सची सतत प्रगती केवळ वैद्यकीय क्षेत्रालाच फायदा देईल आणि डॉक्टरांना त्यांच्या रुग्णांच्या डेटावर नियंत्रण ठेवण्यास प्रोत्साहित करेल.