इलिनोइस (यूएस) : रेडियोलॉजिकल सोसाइटी ऑफ नॉर्थ अमेरिका (आरएसएनए) की पत्रिका रेडियोलॉजी में प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार, उच्च नैदानिक सटीकता के साथ एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम की सहायता से पता लगाने में रेडियोलॉजिस्ट के प्रदर्शन में सुधार हुआ है. छाती के एक्स-रे पर फेफड़ों के कैंसर और AI सुझावों की मानव स्वीकृति में वृद्धि.
जबकि एआई-आधारित छवि निदान चिकित्सा क्षेत्र में तेजी से आगे बढ़ा है, एआई-सहायता वाली छवि रीडिंग में रेडियोलॉजिस्ट के क्लिनिकल निर्धारण को प्रभावित करने वाले कारक अभी भी कम खोजे गए हैं. सियोल नेशनल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने देखा कि ये कारक छाती के एक्स-रे की एआई-सहायता रीडिंग के दौरान घातक फेफड़ों के नोड्यूल का पता लगाने को कैसे प्रभावित कर सकते हैं.
इस पूर्वव्यापी अध्ययन में पांच से 18 साल के अनुभव वाले 20 थोरैसिक रेडियोलॉजिस्ट और केवल दो से तीन साल के अनुभव वाले 10 रेडियोलॉजी निवासियों सहित 30 पाठकों ने एआई के बिना 120 छाती एक्स-रे का मूल्यांकन किया. मूल्यांकन किए गए 120 छाती रेडियोग्राफ़ों में से 60 फेफड़े के कैंसर रोगियों (32 पुरुष) के थे और 60 नियंत्रित (36 पुरुष) थे. मरीजों की औसत आयु 67 वर्ष थी. दूसरे सत्र में, प्रत्येक समूह ने उच्च या निम्न-सटीकता एआई द्वारा सहायता प्राप्त एक्स-रे की पुनर्व्याख्या की. पाठक इस तथ्य से अनभिज्ञ थे कि दो अलग-अलग एआई का उपयोग किया गया था.
उच्च सटीकता वाले एआई के उपयोग से कम सटीकता वाले एआई की तुलना में पाठकों के पहचान प्रदर्शन में काफी हद तक सुधार हुआ है. उच्च-सटीकता वाले एआई के उपयोग से पाठक निर्धारण में अधिक लगातार परिवर्तन हुए - एक अवधारणा जिसे संवेदनशीलता के रूप में जाना जाता है.
यह संभव है कि इस अध्ययन में अपेक्षाकृत बड़े नमूना आकार ने एआई के सुझावों में पाठकों के विश्वास को बढ़ाया है," सियोल में रेडियोलॉजी विभाग और इंस्टीट्यूट ऑफ रेडिएशन मेडिसिन के एमडी, पीएचडी, अध्ययन के प्रमुख लेखक चांग मिन पार्क ने कहा. सियोल में नेशनल यूनिवर्सिटी कॉलेज ऑफ मेडिसिन. 'हमें लगता है कि एआई में मानव विश्वास का यह मुद्दा वही है जो हमने इस अध्ययन में संवेदनशीलता में देखा है: उच्च नैदानिक प्रदर्शन एआई का उपयोग करते समय मनुष्य एआई के प्रति अधिक संवेदनशील होते हैं.'
पहले पढ़ने के सत्र की तुलना में, दूसरे पढ़ने के सत्र में उच्च नैदानिक सटीकता एआई द्वारा सहायता प्राप्त पाठकों ने उच्च प्रति-घाव संवेदनशीलता (0.63 बनाम 0.53), और विशिष्टता (0.94 बनाम 0.88) दिखाई. वैकल्पिक रूप से, दूसरे रीडिंग सत्र में कम नैदानिक सटीकता एआई द्वारा सहायता प्राप्त पाठकों ने इनमें से किसी भी माप के लिए दो रीडिंग सत्रों के बीच सुधार नहीं दिखाया. डॉ. पार्क ने कहा, 'हमारे अध्ययन से पता चलता है कि एआई रेडियोलॉजिस्ट की मदद कर सकता है, लेकिन केवल तभी जब एआई का निदान प्रदर्शन मानव पाठक के अनुरूप या उससे अधिक हो.'
परिणाम उच्च नैदानिक प्रदर्शन एआई के उपयोग के महत्व को रेखांकित करते हैं. हालांकि, डॉ. पार्क ने कहा कि 'उच्च नैदानिक प्रदर्शन एआई' (High Diagnostic Performance AI) की परिभाषा कार्य और उस नैदानिक संदर्भ के आधार पर भिन्न हो सकती है जिसमें इसका उपयोग किया जाएगा. उदाहरण के लिए, एक एआई मॉडल जो छाती के एक्स-रे पर सभी असामान्यताओं का पता लगा सकता है, आदर्श लग सकता है. लेकिन व्यवहार में, ऐसे मॉडल का फुफ्फुसीय तपेदिक मास स्क्रीनिंग सेटिंग में कार्यभार को कम करने में सीमित मूल्य होगा.
डॉ. पार्क ने कहा, 'इसलिए, हमारे अध्ययन से पता चलता है कि एआई के चिकित्सकीय रूप से उचित उपयोग के लिए दिए गए कार्यों के लिए उच्च-प्रदर्शन एआई मॉडल के विकास और प्रासंगिक नैदानिक सेटिंग के बारे में विचार दोनों की आवश्यकता होती है, जिस पर एआई लागू किया जाएगा,' भविष्य में, शोधकर्ता छाती के एक्स-रे और सीटी छवियों पर अन्य असामान्यताओं के लिए मानव-एआई सहयोग पर अपने काम का विस्तार करना चाहते हैं.
(एजेंसी इनपुट)
