काठमाडौं ।
माइक्रोसफ्टले चिकित्सकले जस्तै चरणबद्ध रूपमा रोग पहिचान गर्न सक्ने कृत्रिम बुद्धिमतामा आधारित उपकरण विकास गरेको छ।
बिहीबार साइन्स जर्नलमा प्रकाशित एक अध्ययनअनुसार, यस उपकरणले जटिल चिकित्सा समस्याको समाधान गर्ने क्रममा सामान्य चिकित्सकको तुलनामा दुई गुणाभन्दा बढी सही नतिजा दिएको माइक्रोसफ्टका अनुसन्धानकर्ताहरूले बताएका छन्।
अध्ययनअनुसार यो मोडेलले बिरामीलाई सोध्नुपर्ने प्रश्न, गर्नुपर्ने स्वास्थ्य परीक्षण र आवश्यक जाँचहरू पहिचान तथा समन्वय गर्छ। यसका लागि यसमा ‘अर्केस्ट्रेटर’ नामक प्रणाली प्रयोग गरिएको छ। यसले विभिन्न चिकित्सकीय विशेषज्ञले एकसाथ सहकार्य गरेर रोग पहिचान गर्ने अभ्यासको नक्कल गर्दै कृत्रिम बुद्धिमताले समस्या समाधान गर्ने प्रक्रिया व्यवस्थित गर्छ।
हाल प्रयोगमा रहेका चिकित्सा क्षेत्रमा आधारित कृत्रिम बुद्धिमताका मोडेलहरूले सामान्यतया बिरामीका सबै लक्षण, प्रयोगशाला परीक्षणका नतिजा र इमेजिङ रिपोर्ट एकैपटक विश्लेषण गरेर रोग पहिचान गर्छन्।
तर रोग पहिचान गर्ने चरणहरू समन्वय गर्ने अर्केस्ट्रेटर भएको यो मोडेलले सुरुमा बिरामीको स्वास्थ्य इतिहासबारे के सोध्ने र शारीरिक परीक्षणमा कुन कुरा महत्त्वपूर्ण छ भन्ने निर्णय गर्छ। प्राप्त जानकारीका आधारमा कुन परीक्षण गर्ने भन्ने निर्धारण गर्छ र त्यसका नतिजा विश्लेषण गर्छ। आवश्यकताअनुसार थप परीक्षण पनि गराउँछ।
रोयटर्सका अनुसार अनुसन्धानको नेतृत्व गर्ने व्यक्तिहरूका अनुसार, यो प्रक्रियाभरि मोडेलले रोगबारे आफ्ना प्रारम्भिक अनुमान र आगामी योजनालाई अद्यावधिक गरिरहन्छ।
अत्यन्तै दुर्लभ र जटिल प्रकृतिका ३०० भन्दा बढी चिकित्सा समस्याको पहिचान गर्न लगाउँदा, अर्केस्ट्रेटर प्रयोग गर्ने यो मोडेल बिरामीको अवस्था मूल्याङ्कन गर्न र रोग पहिचान गर्न सामान्य चिकित्सकभन्दा दुई गुणाभन्दा बढी सही देखिएको थियो। ती चिकित्सकहरूले भने पाठ्यपुस्तक र इन्टरनेटको सहयोग लिएका थिए।
प्रमुख चिकित्सा डाटाबेसबाट लिइएका आकस्मिक कक्षमा भर्ना भएका बिरामीका अवस्थासम्बन्धी उदाहरणमा पनि यो उपकरणले मानव चिकित्सकभन्दा राम्रो नतिजा दिएको थियो।
अनुसन्धानकर्ताहरूका अनुसार, यसअघि यस्ता कृत्रिम बुद्धिमताका प्रणाली र मानव चिकित्सकको कार्यक्षमता तुलना गर्दा सामान्यतया बहुविकल्पीय प्रश्नहरू प्रयोग गरिन्थ्यो।
माइक्रोसफ्ट एआईको स्वास्थ्य एकाइका कर्पोरेट उपाध्यक्ष डा. डोमिनिक किङले भने, “कृत्रिम बुद्धिमताले यस्ता प्रश्नमा शतप्रतिशत उत्तीर्ण हुने नतिजा हासिल गर्न निकै राम्रो क्षमता देखाएको छ।”
“तर, वास्तविक संसारमा यस्तो हुँदैन। कुनै पनि बिरामीले आफ्नो समस्या राम्रोसँग सारांश बनाएर मलाई देखाउन आएको हुँदैन,” उनले भने।
अनुसन्धानकर्ताहरूले अर्केस्ट्रेटरले परीक्षण तथा रोग पहिचानको प्रक्रिया तयार गर्दा मानव चिकित्सकले त्यसैका लागि काम गर्दा भन्दा कम खर्च लाग्ने पनि पत्ता लगाएका छन्।
माइक्रोसफ्ट एआई हेल्थका एआई प्रमुख हर्षा नोरीले भने, “हामी प्रणालीको सही नतिजा दिने क्षमतामात्रै मापन गरिरहेका छैनौँ। यसले रोग पहिचानका लागि आवश्यक परीक्षण र जाँच कति विवेकपूर्ण र सावधानीपूर्वक गर्छ भन्ने कुरा पनि मापन गरिरहेका छौँ।”
बोस्टनस्थित बेथ इजरायल डिकनेस मेडिकल सेन्टरसँगको सहकार्यमा अनुसन्धानकर्ताहरूले अब आकस्मिक उपचार कक्षको प्रतीक्षालयमा रहेका बिरामीको प्राथमिकता निर्धारण गर्न यो उपकरण कत्तिको सक्षम छ भन्ने परीक्षण गर्नेछन्।
प्रकाशित: ८ कार्तिक २०८३, आईतवार
