कृत्रिम बुद्धि पहले से ही आंखों की रेटिना संबंधी बीमारियों का निदान कर सकती है

सेल पत्रिका में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने दुनिया को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में उनकी सफलता का समाधान प्रस्तुत किया। उनके द्वारा बनाए गए प्लेटफ़ॉर्म का न केवल पता लगाया जा सकता है, बल्कि आंख की रेटिना के पतन से संबंधित बीमारियों का भी निदान किया जा सकता है। उन्होंने यह हासिल किया, दूसरों के बीच में कंप्यूटर के लर्निंग सिस्टम को बदलकर।

वर्तमान में, हम कार के सेल्फ-पार्किंग जैसे क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर भरोसा करने में सक्षम हैं, लेकिन इस तरह की जटिल स्थितियों में इस पर भरोसा करना क्योंकि अभी तक चिकित्सा निदान आम बात नहीं है। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के वैज्ञानिक इसे बदलना चाहते हैं - कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करके बनाए गए मंच न केवल दो सबसे लोकप्रिय रेटिना रोगों (मैक्यूलर डीजनरेशन और डायबिटिक मैक्यूलर एडिमा) का निदान और अंतर कर सकते हैं, बल्कि रोग की गंभीरता का भी आकलन कर सकते हैं।

इस सफलता की कुंजी एआई सीखने के तरीके को बदल रही है। शोधकर्ताओं ने एक नए विशिष्ट प्रकार के मशीन लर्निंग का उपयोग किया जिसे "ट्रांसफर लर्निंग" कहा जाता है। चिकित्सा में स्थानांतरण सीखने की घटना यह है कि यह आपको एक रोग क्षेत्र से दूसरे में ज्ञान स्थानांतरित करने की अनुमति देता है, जिससे सीखने के लिए आवश्यक समय को कम करते हुए निदान की सटीकता बढ़ जाती है। वर्तमान में, मंच पहले ही 200 हजार को अवशोषित कर चुका है। रेटिना का सीटी स्कैन और 30 सेकंड के भीतर अगर मरीज को इलाज की जरूरत हो तो वह न्याय कर सकता है। निदान की प्रभावशीलता लगभग 95% है, जो लेखक एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित नेत्र रोग विशेषज्ञ की सटीकता के साथ तुलना करते हैं। क्या अधिक है, इसने निदान प्रक्रिया को यथासंभव पारदर्शी बना दिया है ताकि प्रौद्योगिकी से अपरिचित मरीज भी इस पर भरोसा कर सकें। कंप्यूटर एक निरंतर आधार पर दिखाता है कि वह किस क्षेत्र को देख रहा है और किस आधार पर इसका निदान करता है।

ट्रांसफर लर्निंग सिस्टम का उपयोग कैलिफ़ोर्निया के कृत्रिम बुद्धि को छाती के एक्स-रे और 90 प्रतिशत के साथ निदान करने की अनुमति देता है। वायरल और बैक्टीरियल निमोनिया के बीच सटीक अंतर। रचनाकारों की निकटतम योजना चिकित्सा के अन्य क्षेत्रों में भी इसका उपयोग करना है, क्योंकि, उनके अनुसार, हर बार डेटाबेस में वृद्धि होने पर, निदान की प्रभावशीलता बढ़ जाएगी। अंत में, लक्ष्य डॉक्टरों को यह दिखाना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक मूल्यवान उपकरण है जो उन्हें अपने काम को बेहतर बनाने की अनुमति देता है, और यह कि मरीज - कि कंप्यूटर द्वारा किया गया एक त्वरित और सटीक निदान उन्हें तेजी से आवश्यक उपचार से गुजरने की अनुमति देगा।