अल्जाइमर: कृत्रिम बुद्धि शुरुआत की भविष्यवाणी करती है
मस्तिष्क स्कैन का विश्लेषण करने के लिए सिखाया गया एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण अंतिम निदान से कई साल पहले अल्जाइमर रोग का सटीक अनुमान लगा सकता है।
जिम्मेदार टीम का सुझाव है कि, आगे के सत्यापन के बाद, उपकरण अल्जाइमर के शुरुआती पता लगाने में बहुत मदद कर सकता है, जिससे बीमारी को और अधिक प्रभावी रूप से धीमा करने के लिए उपचार का समय मिल सके।
सैन फ्रांसिस्को में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने गहन शिक्षण एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए 1,002 लोगों के दिमाग की पॉज़िट्रॉन-एमिशन टोमोग्राफी (पीईटी) छवियों का उपयोग किया।
अल्जाइमर रोग की विशेषताओं को कैसे दिखाया जाए और इसके प्रदर्शन को सत्यापित करने के लिए शेष 10 प्रतिशत को एल्गोरिथ्म सिखाने के लिए उन्होंने 90 प्रतिशत छवियों का उपयोग किया।
फिर उन्होंने अन्य 40 लोगों के दिमाग की पीईटी छवियों पर एल्गोरिथ्म का परीक्षण किया। इनसे, एल्गोरिथ्म ने सटीक अनुमान लगाया कि किन व्यक्तियों को अल्जाइमर का अंतिम निदान प्राप्त होगा। स्कैन के बाद औसतन निदान 6 साल से अधिक समय तक चला।
निष्कर्ष पर एक कागज में, जो रेडियोलोजी पत्रिका ने हाल ही में प्रकाशित किया है, टीम का वर्णन है कि अंतिम निदान से पहले 75.8 महीने की औसत एल्गोरिथ्म ने "100 प्रतिशत संवेदनशीलता पर 82 प्रतिशत विशिष्टता हासिल की।"
"हम बहुत प्रसन्न थे," सह लेखक डॉ।Jae Ho Sohn, जो विश्वविद्यालय के रेडियोलॉजी और बायोमेडिकल इमेजिंग विभाग में काम करता है, "एल्गोरिथ्म के प्रदर्शन के साथ।"
"यह अल्जाइमर रोग के लिए उन्नत हर एक मामले की भविष्यवाणी करने में सक्षम था," वे कहते हैं।
अल्जाइमर रोग और पीईटी इमेजिंग
अल्जाइमर एसोसिएशन का अनुमान है कि लगभग 5.7 मिलियन लोग संयुक्त राज्य में अल्जाइमर रोग के साथ रहते हैं और यह आंकड़ा 2050 तक बढ़कर लगभग 14 मिलियन होने की संभावना है।
पहले और अधिक सटीक निदान से न केवल प्रभावित लोगों को लाभ होगा, बल्कि यह समय के साथ चिकित्सा देखभाल और संबंधित लागतों में सामूहिक रूप से लगभग 7.9 ट्रिलियन डॉलर बचा सकता है।
जैसे ही अल्जाइमर रोग बढ़ता है, यह बदलता है कि मस्तिष्क कोशिकाएं ग्लूकोज का उपयोग कैसे करती हैं। ग्लूकोज चयापचय में यह परिवर्तन एक प्रकार की पीईटी इमेजिंग में दिखाई देता है जो 18F-fluorodeoxyglucose (FDG) नामक ग्लूकोज के एक रेडियोधर्मी रूप के तेज को ट्रैक करता है।
अल्जाइमर के शुरुआती लक्षणों के लिए एफडीजी पीईटी छवियों का आकलन करने के लिए वैज्ञानिक गहन शिक्षण एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने में सक्षम होने के बारे में निर्देश देकर।
गहरी सीख es खुद सिखाती है ’
शोधकर्ताओं ने 1,002 व्यक्तियों के दिमाग की 2,109 से अधिक FDG पीईटी छवियों की मदद से एल्गोरिथ्म सिखाया। उन्होंने अल्जाइमर रोग न्यूरोइमेजिंग इनिशिएटिव के अन्य डेटा का भी उपयोग किया।
एल्गोरिथ्म ने गहरी सीखने का उपयोग किया, एक जटिल प्रकार की कृत्रिम बुद्धि जिसमें उदाहरणों के माध्यम से सीखना शामिल है, इसी तरह मनुष्य कैसे सीखते हैं।
डीप लर्निंग एल्गोरिदम को "खुद को सिखाने" की अनुमति देता है कि हजारों छवियों के बीच सूक्ष्म अंतरों को स्पॉट करके क्या देखना है।
एल्गोरिथ्म उतना ही अच्छा था, जितना एफडीजी पीईटी छवियों का विश्लेषण करने वाले मानव विशेषज्ञों से बेहतर नहीं।
लेखक ध्यान दें कि "रेडियोलॉजी पाठकों के साथ तुलना में, डीप लर्निंग मॉडल ने बेहतर प्रदर्शन किया, सांख्यिकीय महत्व के साथ, उन रोगियों को पहचानने में, जिनके पास [अल्जाइमर रोग] का नैदानिक निदान होगा।"
भविष्य के घटनाक्रम
डॉ। सोहन ने कहा कि अध्ययन छोटा था और निष्कर्षों को अब सत्यापन से गुजरना होगा। इसमें विभिन्न क्लीनिकों और संस्थानों में लोगों से समय पर लिए गए बड़े डेटासेट और अधिक चित्रों का उपयोग करना शामिल होगा।
भविष्य में, एल्गोरिथ्म रेडियोलॉजिस्ट के टूलबॉक्स के लिए एक उपयोगी अतिरिक्त हो सकता है और अल्जाइमर रोग के शुरुआती उपचार के अवसरों में सुधार कर सकता है।
शोधकर्ता एल्गोरिदम में अन्य प्रकार की पैटर्न मान्यता को भी शामिल करने की योजना बना रहे हैं।
ग्लूकोज चयापचय में परिवर्तन केवल अल्जाइमर की पहचान नहीं है, अध्ययन के सह-लेखक Youngho Seo, रेडियोलॉजी और बायोमेडिकल इमेजिंग विभाग में एक प्रोफेसर बताते हैं। उन्होंने कहा कि प्रोटीन का असामान्य निर्माण भी इस बीमारी की विशेषता है।
"अगर एफडीजी पीईटी [कृत्रिम बुद्धिमत्ता] के साथ अल्जाइमर रोग की भविष्यवाणी कर सकता है, तो बीटा-एमिलॉयड पट्टिका और ताऊ प्रोटीन पीईटी इमेजिंग संभवतः महत्वपूर्ण पूर्वानुमान शक्ति का एक और आयाम जोड़ सकते हैं।"
युनुघो सेओ
