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एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल- जिसे लगभग एक मिलियन स्क्रीनिंग मैमोग्राफी इमेजेस पर प्रशिक्षित किया गया है - रेडियोलॉजिस्ट विश्लेषण के साथ संयुक्त होने पर लगभग 90% सटीकता के साथ स्तन कैंसर की पहचान कर सकता है, एक नया अध्ययन पाता है।

अध्ययन में 14 प्रकार के रेडियोलॉजिस्टों के एक समूह के निदान के लिए मूल्य जोड़ने के लिए मशीन सीखने वाले कंप्यूटर प्रोग्राम के एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की क्षमता की जांच की गई, क्योंकि उन्होंने 720 की समीक्षा की थी मैमोग्राम इमेजिस।

"हमारे काम का अंतिम लक्ष्य वृद्धि करना है, प्रतिस्थापित नहीं करना, मानव रेडियोलॉजिस्ट।"

"हमारे अध्ययन में पाया गया है कि AI ने डेटा में कैंसर से संबंधित पैटर्न की पहचान की, जो रेडियोलॉजिस्ट नहीं कर सकते थे, और इसके विपरीत," न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के ग्रॉसमैन स्कूल ऑफ मेडिसिन में रेडियोलॉजी विभाग में सहायक प्रोफेसर वरिष्ठ अध्ययन लेखक क्रिज़्सटॉफ़ गेर कहते हैं।

सेंटर फॉर डेटा साइंस के एक संबद्ध संकाय सदस्य गेरस कहते हैं, "एआई ने मानव आंखों के लिए अदृश्य ऊतक में पिक्सेल-स्तर के बदलावों का पता लगाया, जबकि मनुष्यों ने एआई को उपलब्ध नहीं होने के रूपों का इस्तेमाल किया।" "हमारे काम का अंतिम लक्ष्य वृद्धि करना है, प्रतिस्थापित नहीं करना, मानव रेडियोलॉजिस्ट।"

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2014 में, संयुक्त राज्य अमेरिका में महिलाओं (लक्षणों के बिना) को स्तन कैंसर की जांच के लिए 39 मिलियन से अधिक मैमोग्राफी परीक्षा मिली और करीब फॉलो-अप की आवश्यकता का निर्धारण किया गया। जिन महिलाओं के परीक्षण के परिणाम असामान्य मैमोग्राफी निष्कर्ष निकलते हैं, उनके लिए संदर्भित किया जाता है बीओप्सी, एक प्रक्रिया जो प्रयोगशाला परीक्षण के लिए स्तन ऊतक का एक छोटा सा नमूना निकालती है।

Three images of breast tissue side by side. The first is black and white, the second has spots of green, the third has spots of red.एआई उपकरण ने भविष्यवाणी करना सीखा कि स्तन कैंसर के निदान में रेडियोलॉजिस्ट की सहायता करने के लिए कौन से घाव संभावित रूप से घातक (लाल गर्मी का नक्शा) या संभावित सौम्य (हरा गर्मी का नक्शा) थे। (साभार: NYU स्कूल ऑफ मेडिसिन)

नए अध्ययन में, अनुसंधान दल ने सांख्यिकीय तकनीकों को डिज़ाइन किया है जो उनके कार्यक्रम को "सीखने" देते हैं कि किसी कार्य को बिना बताए कैसे बेहतर किया जाए। इस तरह के कार्यक्रम गणितीय मॉडल का निर्माण करते हैं, जो कि उनके द्वारा खिलाए गए डेटा उदाहरणों के आधार पर निर्णय लेने में सक्षम बनाता है, कार्यक्रम को "अधिक से अधिक" प्राप्त होता है क्योंकि यह अधिक से अधिक डेटा की समीक्षा करता है।

आधुनिक एआई दृष्टिकोण, जो मानव मस्तिष्क से प्रेरणा लेते हैं, परतों में जानकारी को संसाधित करने के लिए जटिल सर्किट का उपयोग करते हैं, प्रत्येक चरण की जानकारी अगले में खिलाते हैं, और रास्ते में जानकारी के प्रत्येक टुकड़े को अधिक या कम महत्व देते हैं।

वर्तमान अध्ययन के लेखकों ने अतीत में किए गए बायोप्सी के परिणामों के साथ मिलान किए गए कई चित्रों पर अपने एआई उपकरण को प्रशिक्षित किया। उनका लक्ष्य रेडियोलॉजिस्ट को आगे बढ़ने के लिए आवश्यक बायोप्सी की संख्या को कम करने में मदद करने के लिए उपकरण को सक्षम करना था। यह केवल प्राप्त किया जा सकता है, गेरास कहते हैं, चिकित्सकों ने स्क्रीनिंग परीक्षाओं के लिए किए गए आकलन की सटीकता में विश्वास को बढ़ाकर (उदाहरण के लिए, कम करना सकारात्मक झूठी और गलत-नकारात्मक परिणाम)।

वर्तमान अध्ययन के लिए, अनुसंधान टीम ने सात वर्षों में नियमित नैदानिक ​​देखभाल के भाग के रूप में एकत्र की गई छवियों का विश्लेषण किया, एकत्र आंकड़ों के माध्यम से स्थानांतरण और बायोप्सी परिणामों के साथ छवियों को जोड़ना। इस प्रयास ने अपने AI टूल के लिए असाधारण रूप से बड़े डेटासेट बनाए, जिन पर प्रशिक्षित करने के लिए लेखक कहते हैं, जिसमें 229,426 डिजिटल स्क्रीनिंग मैमोग्राफी परीक्षा और 1,001,093 चित्र शामिल हैं। अधिकांश डेटाबेस जो शोधकर्ताओं ने आज तक अध्ययन में उपयोग किए हैं, वे 10,000 छवियों या उससे कम तक सीमित हैं।

इस प्रकार, शोधकर्ताओं ने डेटाबेस से छवियों का विश्लेषण करने के लिए इसे प्रोग्रामिंग करके अपने तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया जिसके लिए कैंसर का निदान पहले से ही निर्धारित किया गया था। इसका मतलब यह था कि शोधकर्ताओं को प्रत्येक मैमोग्राफी छवि (कैंसर या नहीं) के लिए "सच्चाई" पता थी क्योंकि उन्होंने उपकरण की सटीकता का परीक्षण किया था, जबकि उपकरण को अनुमान लगाना था। शोधकर्ताओं ने सही भविष्यवाणियों की आवृत्ति में सटीकता को मापा।

इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने अध्ययन एआई मॉडल को डिजाइन करने के लिए पहली बार पूर्ण संकल्प छवि के बहुत छोटे पैच पर विचार करने के लिए अलग से एक गर्मी का नक्शा, रोग संभावना की एक सांख्यिकीय तस्वीर बनाने के लिए। फिर कार्यक्रम कैंसर से जुड़े संरचनात्मक सुविधाओं के लिए पूरे स्तन पर विचार करता है, पिक्सेल-स्तरीय गर्मी के नक्शे में चिह्नित क्षेत्रों पर करीब से ध्यान देता है।

इसके बजाय शोधकर्ताओं ने अपने एआई के लिए खोज करने के लिए छवि सुविधाओं की पहचान की है, उपकरण अपने आप ही खोज कर रहा है कि कौन सी छवि विशेषताएं भविष्यवाणी सटीकता को बढ़ाती हैं। आगे बढ़ते हुए, टीम एआई कार्यक्रम को और अधिक डेटा पर प्रशिक्षित करके इस सटीकता को और अधिक बढ़ाने की योजना बना रही है, शायद स्तन के ऊतकों में परिवर्तन की पहचान करना जो अभी तक कैंसर नहीं हैं, लेकिन होने की संभावना है।

डॉक्टरेट के उम्मीदवार, पहले लेखक नान वू कहते हैं, "डायग्नोस्टिक रेडियोलॉजी में एआई का संक्रमण सेल्फ-ड्राइविंग कारों को अपनाने की तरह आगे बढ़ना चाहिए - धीरे-धीरे और सावधानी से, बिल्डिंग ट्रस्ट, और सिस्टम को बेहतर बनाने के साथ। डेटा विज्ञान केंद्र।

अध्ययन में दिखाई देता है मेडिकल इमेजिंग पर आईईईई व्यवहार.

लेखक के बारे में

वरिष्ठ अध्ययन लेखक Krzysztof Geras न्यू यॉर्क विश्वविद्यालय के ग्रॉसमैन स्कूल ऑफ मेडिसिन में रेडियोलॉजी विभाग में एक सहायक प्रोफेसर हैं।

अतिरिक्त coauthors NYU, SUNY डाउनस्टेट कॉलेज ऑफ मेडिसिन, कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय और Jagiellonian विश्वविद्यालय से हैं।

काम के लिए समर्थन, राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान से, भाग में आया था। इस अध्ययन में उपयोग किए गए मॉडल को नवाचार को चलाने के लिए क्षेत्र को उपलब्ध कराया गया है।

मूल अध्ययन

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