चीनी खोज दिग्गज Baidu को कभी-कभी चीन का Google कहा जाता है। और Google की तरह ही, इसमें नवोन्वेषी परियोजनाओं का एक समूह है जो सीधी खोज से कहीं आगे जाते हैं। हमने हाल ही में Baidu के अद्भुत को कवर किया है हैंडहेल्ड यूनिवर्सल अनुवादक. अब कंपनी ने अपनी नवीनतम उपलब्धि की घोषणा की है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम का उपयोग करना रोगविज्ञानियों को कैंसर का बेहतर निदान करने में सहायता करें।
कंपनी ने एक ए.आई. विकसित किया है। जो बायोप्सीड ऊतक युक्त स्लाइडों का विश्लेषण करने में सक्षम है। अनुभवी रोगविज्ञानियों के लिए भी इन स्लाइडों की समीक्षा करना कठिन हो सकता है, लेकिन Baidu की गहरी सीख प्रौद्योगिकी छोटी ट्यूमर कोशिकाओं को पहले की तुलना में अधिक तेजी से और अधिक सटीकता से देखने में सक्षम है दृष्टिकोण. परीक्षणों में, एल्गोरिदम एक पेशेवर रोगविज्ञानी और तथाकथित के पिछले विजेता दोनों से बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम था कैमलयोन16 चुनौती, एक प्रतियोगिता जिसका उद्देश्य लिम्फ नोड ऊतक वर्गों में कैंसर मेटास्टेसिस का स्वचालित पता लगाने के लिए एल्गोरिदम का मूल्यांकन करना था।
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“ए.आई. का उपयोग करना।” पैथोलॉजी छवियों का विश्लेषण करना एक बहुत ही चुनौतीपूर्ण कार्य है,'' Baidu के मशीन लर्निंग रिसर्च साइंटिस्ट यी ली ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। “40x आवर्धन पर एक डिजीटल पैथोलॉजी स्लाइड में अक्सर अरबों पिक्सेल होते हैं, जो एक तंत्रिका नेटवर्क को संसाधित करने के लिए बहुत बड़ा है। परिणामस्वरूप, मेगा-इमेज को हजारों छोटी व्यक्तिगत छवियों में विभाजित किया जाता है ताकि एक तंत्रिका नेटवर्क उनमें से प्रत्येक का अलग से विश्लेषण कर सके। हमारे तंत्रिका सशर्त यादृच्छिक क्षेत्र (एनसीआरएफ) एल्गोरिदम के बारे में अनोखी बात यह है कि यह एक साथ कई छवियों को देख सकता है - जिसमें संभावित कैंसरग्रस्त क्षेत्र और उसके आसपास शामिल हैं। यह नई क्षमता गलत वर्गीकृत सामान्य कोशिकाओं के रूप में झूठी सकारात्मकता की संख्या को काफी हद तक कम कर देती है।
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अपने श्रेय के लिए, Baidu इस तकनीक को अपने पास नहीं रख रहा है। इसके बजाय, यह इसे खुले स्रोत के माध्यम से चिकित्सा अनुसंधान समुदाय को इस उम्मीद में उपलब्ध करा रहा है कि यह जितना संभव हो उतने लोगों की मदद कर सकता है। (और, आप जानते हैं, इस प्रक्रिया में Baidu के नाम का मूल्य बढ़ाने में मदद करें!)
ली ने कहा, "हमें उम्मीद है कि यह ओपन-सोर्स एल्गोरिदम इस क्षेत्र में भविष्य के शोध के लिए उच्च गुणवत्ता वाली आधार रेखा के रूप में काम कर सकता है।" “इस स्तर पर एल्गोरिदम का मूल्यांकन केवल सीमित संख्या में सार्वजनिक डेटासेट पर किया जाता है। हालाँकि, यह साबित करने के लिए कि यह अभी भी अनुभवी रोगविज्ञानियों की तुलना में उच्च सटीकता बनाए रखता है, एल्गोरिथ्म को और अधिक नैदानिक रूप से प्रासंगिक डेटा का उपयोग करके मूल्यांकन करने की आवश्यकता है। हमारी टीम एल्गोरिदम में सुधार करना और शोधकर्ताओं के साथ सहयोग करना जारी रखेगी जिनके साथ हम नए डेटासेट साझा कर सकते हैं।
ली का कहना है कि लक्ष्य इस मूल्यवान कार्य को करने में डॉक्टरों की जगह लेना नहीं है, बल्कि अपने दैनिक कार्य में रोगविज्ञानियों की दक्षता में सुधार करना है। यदि यह एल्गोरिथम आशा के अनुरूप काम करता है, तो भविष्य में डॉक्टरों को घंटों खर्च करने की आवश्यकता नहीं होगी बायोप्सी से प्रत्येक स्लाइड को देखें, लेकिन केवल प्रभावित क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करें जैसा कि इसके द्वारा पहचाना गया है कलन विधि।
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