ट्यूमर का पता लगाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को कैसे प्रशिक्षित किया जा सकता है: शोध

ट्यूमर का पता लगाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को कैसे प्रशिक्षित किया जा सकता है: शोध

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) को यह पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है कि ऊतक चित्र में ट्यूमर है या नहीं। हालाँकि, कुछ समय पहले तक, यह एक रहस्य बना हुआ था कि यह अपना निर्णय कैसे करता है। Ruhr-Universitat Bochum के रिसर्च सेंटर फॉर प्रोटीन डायग्नोस्टिक्स (PRODI) की एक टीम एक नए दृष्टिकोण पर काम कर रही है जो AI के निर्णय को स्पष्ट और इसलिए भरोसेमंद बना देगा।

प्रोफेसर एक्सल मोसिग के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने मेडिकल इमेज एनालिसिस जर्नल में दृष्टिकोण का वर्णन किया है।

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अध्ययन के लिए, जैव सूचना विज्ञान वैज्ञानिक एक्सल मोसिग ने पैथोलॉजी संस्थान के प्रमुख प्रोफेसर एंड्रिया टैनपफेल, रुहर-यूनिवर्सिटैट के सेंट जोसेफ अस्पताल के ऑन्कोलॉजिस्ट प्रोफेसर एंके रेनचेर-स्किक और बायोफिजिसिस्ट और प्रोडी के संस्थापक निदेशक प्रोफेसर क्लॉस गेरवर्ट के साथ सहयोग किया। समूह ने एक तंत्रिका नेटवर्क, यानी एक एआई विकसित किया, जो यह वर्गीकृत कर सकता है कि ऊतक के नमूने में ट्यूमर है या नहीं। यह अंत करने के लिए, उन्होंने एआई को बड़ी संख्या में सूक्ष्म ऊतक छवियों को खिलाया, जिनमें से कुछ में ट्यूमर था, जबकि अन्य ट्यूमर मुक्त थे।

एक्सल मोसिग बताते हैं, “शुरुआत में तंत्रिका नेटवर्क एक ब्लैक बॉक्स हैं: यह स्पष्ट नहीं है कि नेटवर्क प्रशिक्षण डेटा से कौन सी पहचान की पहचान करता है।” मानव विशेषज्ञों के विपरीत, उनमें अपने निर्णयों को समझाने की क्षमता का अभाव होता है। “हालांकि, विशेष रूप से चिकित्सा अनुप्रयोगों के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि एआई स्पष्टीकरण में सक्षम है और इस प्रकार भरोसेमंद है, ” अध्ययन में सहयोग करने वाले जैव सूचना विज्ञान वैज्ञानिक डेविड शूमाकर कहते हैं।

एआई मिथ्या धारणाओं पर आधारित है

इसलिए Bochum टीम की व्याख्या योग्य AI विज्ञान के लिए ज्ञात एकमात्र प्रकार के सार्थक कथनों पर आधारित है: मिथ्या परिकल्पना पर। यदि कोई परिकल्पना असत्य है, तो इस तथ्य को एक प्रयोग के माध्यम से प्रदर्शित किया जाना चाहिए। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आमतौर पर आगमनात्मक तर्क के सिद्धांत का पालन करता है: ठोस अवलोकनों, यानी प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके, एआई एक सामान्य मॉडल बनाता है जिसके आधार पर यह आगे के सभी अवलोकनों का मूल्यांकन करता है।

250 साल पहले दार्शनिक डेविड ह्यूम द्वारा अंतर्निहित समस्या का वर्णन किया गया था और इसे आसानी से चित्रित किया जा सकता है: चाहे हम कितने भी सफेद हंस देखें, हम इस डेटा से कभी भी यह निष्कर्ष नहीं निकाल सकते हैं कि सभी हंस सफेद हैं और कोई भी काला हंस मौजूद नहीं है। इसलिए विज्ञान तथाकथित निगमनात्मक तर्क का उपयोग करता है। इस दृष्टिकोण में, एक सामान्य परिकल्पना प्रारंभिक बिंदु है। उदाहरण के लिए, जब एक काले हंस को देखा जाता है, तो यह परिकल्पना कि सभी हंस सफेद होते हैं, गलत साबित होती है।

सक्रियण मानचित्र से पता चलता है कि ट्यूमर कहाँ पाया गया है

“पहली नज़र में, आगमनात्मक एआई और निगमनात्मक वैज्ञानिक पद्धति लगभग असंगत लगती है,” स्टेफ़नी शोरनर, एक भौतिक विज्ञानी, जिन्होंने इसी तरह अध्ययन में योगदान दिया, कहते हैं। लेकिन शोधकर्ताओं ने एक रास्ता खोज लिया। उनका उपन्यास तंत्रिका नेटवर्क न केवल इस बात का वर्गीकरण प्रदान करता है कि ऊतक के नमूने में ट्यूमर है या ट्यूमर मुक्त है, यह सूक्ष्म ऊतक छवि का एक सक्रियण मानचित्र भी बनाता है।

सक्रियण मानचित्र एक मिथ्या परिकल्पना पर आधारित है, अर्थात् तंत्रिका नेटवर्क से प्राप्त सक्रियता नमूने में ट्यूमर क्षेत्रों से बिल्कुल मेल खाती है। इस परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए साइट-विशिष्ट आणविक विधियों का उपयोग किया जा सकता है।

“PRODI में अंतःविषय संरचनाओं के लिए धन्यवाद, हमारे पास भविष्य में भरोसेमंद बायोमार्कर एआई के विकास में परिकल्पना-आधारित दृष्टिकोण को शामिल करने के लिए सर्वोत्तम पूर्वापेक्षाएँ हैं, उदाहरण के लिए कुछ चिकित्सा-प्रासंगिक ट्यूमर उपप्रकारों के बीच अंतर करने में सक्षम होने के लिए,” एक्सल का निष्कर्ष है। मोसिग।

यह कहानी एक वायर एजेंसी फ़ीड से पाठ में संशोधन किए बिना प्रकाशित की गई है। केवल शीर्षक बदल दिया गया है।

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