मेड-जेमिनी: नेक्स्ट-जेन मल्टीमॉडल मॉडल के साथ मेडिकल एआई को बदलना

पिछले कुछ वर्षों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) चिकित्सा क्षेत्र में धूम मचा रही है। यह मेडिकल इमेज डायग्नोस्टिक्स की सटीकता में सुधार कर रहा है, जीनोमिक डेटा विश्लेषण के माध्यम से वैयक्तिकृत उपचार बनाने में मदद कर रहा है, और जैविक डेटा की जांच करके दवा की खोज में तेजी ला रहा है। फिर भी, इन प्रभावशाली प्रगति के बावजूद, आज अधिकांश एआई एप्लिकेशन केवल एक प्रकार के डेटा, जैसे सीटी स्कैन या आनुवंशिक जानकारी का उपयोग करके विशिष्ट कार्यों तक सीमित हैं। यह एकल-मोडैलिटी दृष्टिकोण डॉक्टरों के काम करने के तरीके से काफी अलग है, जो स्थितियों का निदान करने, परिणामों की भविष्यवाणी करने और व्यापक उपचार योजनाएं बनाने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा को एकीकृत करता है।

रेडियोलॉजी रिपोर्ट तैयार करने, चिकित्सा छवियों का विश्लेषण करने और जीनोमिक डेटा से बीमारियों की भविष्यवाणी करने जैसे कार्यों में चिकित्सकों, शोधकर्ताओं और रोगियों का वास्तव में समर्थन करने के लिए, एआई को पाठ, छवियों, वीडियो और इलेक्ट्रॉनिक सहित जटिल मल्टीमॉडल डेटा पर तर्क करके विविध चिकित्सा कार्यों को संभालने की आवश्यकता है। स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर)। हालाँकि, इनका निर्माण मल्टीमॉडल मेडिकल एआई विभिन्न डेटा प्रकारों को प्रबंधित करने की एआई की सीमित क्षमता और व्यापक बायोमेडिकल डेटासेट की कमी के कारण सिस्टम चुनौतीपूर्ण रहा है।

मल्टीमॉडल मेडिकल एआई की आवश्यकता

हेल्थकेयर चिकित्सा छवियों से लेकर आनुवंशिक जानकारी तक परस्पर जुड़े डेटा स्रोतों का एक जटिल वेब है, जिसका उपयोग हेल्थकेयर पेशेवर मरीजों को समझने और उनका इलाज करने के लिए करते हैं। हालाँकि, पारंपरिक एआई सिस्टम अक्सर एकल डेटा प्रकारों के साथ एकल कार्यों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिससे मरीज की स्थिति का व्यापक अवलोकन प्रदान करने की उनकी क्षमता सीमित हो जाती है। इन यूनिमॉडल एआई सिस्टम को बड़ी मात्रा में लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता होती है, जिसे प्राप्त करना महंगा हो सकता है, क्षमताओं का सीमित दायरा प्रदान करता है, और विभिन्न स्रोतों से अंतर्दृष्टि को एकीकृत करने के लिए चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।

मल्टीमॉडल एआई एक समग्र परिप्रेक्ष्य प्रदान करके मौजूदा मेडिकल एआई सिस्टम की चुनौतियों पर काबू पा सकता है जो विभिन्न स्रोतों से जानकारी को जोड़ता है, जो रोगी के स्वास्थ्य की अधिक सटीक और संपूर्ण समझ प्रदान करता है। यह एकीकृत दृष्टिकोण उन पैटर्न और सहसंबंधों की पहचान करके नैदानिक ​​सटीकता को बढ़ाता है जो प्रत्येक तौर-तरीके का स्वतंत्र रूप से विश्लेषण करते समय छूट सकते हैं। इसके अतिरिक्त, मल्टीमॉडल एआई डेटा एकीकरण को बढ़ावा देता है, जिससे स्वास्थ्य पेशेवरों को रोगी की जानकारी के एकीकृत दृश्य तक पहुंचने की अनुमति मिलती है, जो सहयोग और अच्छी तरह से सूचित निर्णय लेने को बढ़ावा देता है। इसकी अनुकूलनशीलता और लचीलापन इसे विभिन्न डेटा प्रकारों से सीखने, नई चुनौतियों के अनुकूल बनने और चिकित्सा प्रगति के साथ विकसित होने में सक्षम बनाता है।

मेड-मिथुन का परिचय

बड़े मल्टीमॉडल एआई मॉडल में हालिया प्रगति ने परिष्कृत चिकित्सा एआई सिस्टम के विकास में एक आंदोलन को जन्म दिया है। इस आंदोलन का नेतृत्व Google और DeepMind कर रहे हैं, जिन्होंने अपना उन्नत मॉडल पेश किया है, मेड-मिथुन. इस मल्टीमॉडल मेडिकल एआई मॉडल ने असाधारण प्रदर्शन किया है 14 उद्योग बेंचमार्क, जैसे प्रतिस्पर्धियों को पछाड़ना OpenAI का GPT-4. मेड-मिथुन पर बना हुआ है मिथुन राशि का परिवार बड़े मल्टीमॉडल मॉडल (एलएमएम) Google DeepMind से, टेक्स्ट, ऑडियो, छवियों और वीडियो सहित विभिन्न प्रारूपों में सामग्री को समझने और उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पारंपरिक मल्टीमॉडल मॉडल के विपरीत, जेमिनी एक अद्वितीयता का दावा करता है विशेषज्ञों का मिश्रण (एमओई) वास्तुकला, विशेषज्ञता के साथ ट्रांसफार्मर मॉडल विशिष्ट डेटा खंडों या कार्यों को संभालने में कुशल। चिकित्सा क्षेत्र में, इसका मतलब है कि मिथुन आने वाले डेटा प्रकार के आधार पर गतिशील रूप से सबसे उपयुक्त विशेषज्ञ को शामिल कर सकता है, चाहे वह रेडियोलॉजी छवि, आनुवंशिक अनुक्रम, रोगी इतिहास, या नैदानिक ​​​​नोट्स हो। यह सेटअप चिकित्सकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले बहु-विषयक दृष्टिकोण को प्रतिबिंबित करता है, जो मॉडल की जानकारी को कुशलतापूर्वक सीखने और संसाधित करने की क्षमता को बढ़ाता है।

मल्टीमॉडल मेडिकल एआई के लिए फाइन-ट्यूनिंग जेमिनी

मेड-मिथुन बनाने के लिए, शोधकर्ता ठीक-ठाक मिथुन अज्ञात मेडिकल डेटासेट पर। यह मेड-मिथुन को मिथुन की मूल क्षमताओं को विरासत में लेने की अनुमति देता है, जिसमें भाषा वार्तालाप, मल्टीमॉडल डेटा के साथ तर्क करना और चिकित्सा कार्यों के लिए लंबे संदर्भों का प्रबंधन करना शामिल है। शोधकर्ताओं ने 2डी तौर-तरीकों, 3डी तौर-तरीकों और जीनोमिक्स के लिए जेमिनी विज़न एनकोडर के तीन कस्टम संस्करणों को प्रशिक्षित किया है। यह विभिन्न चिकित्सा क्षेत्रों में विशेषज्ञों को प्रशिक्षण देने जैसा है। प्रशिक्षण से तीन विशिष्ट मेड-जेमिनी वेरिएंट का विकास हुआ है: मेड-जेमिनी-2डी, मेड-जेमिनी-3डी, और मेड-जेमिनी-पॉलीजेनिक।

• मेड-मिथुन-2डी

मेड-जेमिनी-2डी को पारंपरिक चिकित्सा छवियों जैसे छाती के एक्स-रे, सीटी स्लाइस, पैथोलॉजी पैच और कैमरा चित्रों को संभालने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। यह मॉडल वर्गीकरण, दृश्य प्रश्न उत्तर और पाठ निर्माण जैसे कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। उदाहरण के लिए, छाती के एक्स-रे और निर्देश "क्या एक्स-रे में कोई ऐसे लक्षण दिखे जो कार्सिनोमा (कैंसर के बढ़ने का संकेत) का संकेत दे सकते हैं?", मेड-जेमिनी-2डी एक सटीक उत्तर प्रदान कर सकता है। शोधकर्ताओं ने खुलासा किया कि मेड-जेमिनी-2डी के परिष्कृत मॉडल ने छाती के एक्स-रे के लिए एआई-सक्षम रिपोर्ट पीढ़ी में 1% से 12% तक सुधार किया, जिससे रेडियोलॉजिस्ट की तुलना में "समकक्ष या बेहतर" रिपोर्ट तैयार हुई।

• मेड-मिथुन-3डी

मेड-जेमिनी-2डी की क्षमताओं का विस्तार करते हुए, मेड-जेमिनी-3डी को सीटी और एमआरआई स्कैन जैसे 3डी मेडिकल डेटा की व्याख्या करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। ये स्कैन शारीरिक संरचनाओं का एक व्यापक दृश्य प्रदान करते हैं, जिसके लिए गहरे स्तर की समझ और अधिक उन्नत विश्लेषणात्मक तकनीकों की आवश्यकता होती है। पाठ्य निर्देशों के साथ 3डी स्कैन का विश्लेषण करने की क्षमता चिकित्सा छवि निदान में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतीक है। मूल्यांकन से पता चला कि मेड-जेमिनी-3डी द्वारा तैयार की गई आधे से अधिक रिपोर्टों में रेडियोलॉजिस्ट द्वारा की गई देखभाल संबंधी सिफारिशें ही थीं।

• मेड-मिथुन-पॉलीजेनिक

मेडिकल इमेजिंग पर ध्यान केंद्रित करने वाले अन्य मेड-जेमिनी वेरिएंट के विपरीत, मेड-जेमिनी-पॉलीजेनिक को जीनोमिक डेटा से बीमारियों और स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। शोधकर्ताओं का दावा है कि मेड-जेमिनी-पॉलीजेनिक पाठ निर्देशों का उपयोग करके जीनोमिक डेटा का विश्लेषण करने वाला अपनी तरह का पहला मॉडल है। प्रयोगों से पता चलता है कि मॉडल अवसाद, स्ट्रोक और ग्लूकोमा सहित आठ स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी करने में पिछले रैखिक पॉलीजेनिक स्कोर से बेहतर प्रदर्शन करता है। उल्लेखनीय रूप से, यह शून्य-शॉट क्षमताओं को भी प्रदर्शित करता है, बिना स्पष्ट प्रशिक्षण के अतिरिक्त स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी करता है। यह प्रगति कोरोनरी धमनी रोग, सीओपीडी और टाइप 2 मधुमेह जैसी बीमारियों के निदान के लिए महत्वपूर्ण है।

विश्वास का निर्माण और पारदर्शिता सुनिश्चित करना

मल्टीमॉडल मेडिकल डेटा को संभालने में अपनी उल्लेखनीय प्रगति के अलावा, मेड-जेमिनी की इंटरैक्टिव क्षमताओं में समाधान करने की क्षमता है मूलभूत चुनौतियाँ चिकित्सा क्षेत्र में एआई को अपनाने में, जैसे एआई की ब्लैक-बॉक्स प्रकृति और नौकरी प्रतिस्थापन के बारे में चिंताएं। विशिष्ट एआई सिस्टम के विपरीत, जो एंड-टू-एंड संचालित होता है और अक्सर प्रतिस्थापन उपकरण के रूप में काम करता है, मेड-जेमिनी स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों के लिए एक सहायक उपकरण के रूप में कार्य करता है। अपनी विश्लेषण क्षमताओं को बढ़ाकर, मेड-जेमिनी नौकरी विस्थापन की आशंकाओं को कम करता है। अपने विश्लेषणों और अनुशंसाओं की विस्तृत व्याख्या प्रदान करने की इसकी क्षमता पारदर्शिता बढ़ाती है, जिससे डॉक्टरों को एआई निर्णयों को समझने और सत्यापित करने की अनुमति मिलती है। यह पारदर्शिता स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों के बीच विश्वास पैदा करती है। इसके अलावा, मेड-जेमिनी मानवीय निरीक्षण का समर्थन करता है, यह सुनिश्चित करता है कि एआई-जनित अंतर्दृष्टि की विशेषज्ञों द्वारा समीक्षा और सत्यापन किया जाता है, एक सहयोगी वातावरण को बढ़ावा देता है जहां एआई और चिकित्सा पेशेवर रोगी देखभाल में सुधार के लिए मिलकर काम करते हैं।

वास्तविक दुनिया में अनुप्रयोग का मार्ग

जबकि मेड-जेमिनी उल्लेखनीय प्रगति प्रदर्शित करता है, यह अभी भी अनुसंधान चरण में है और वास्तविक दुनिया में आवेदन से पहले पूरी तरह से चिकित्सा सत्यापन की आवश्यकता है। विभिन्न नैदानिक ​​सेटिंग्स में मॉडल की विश्वसनीयता, सुरक्षा और प्रभावशीलता सुनिश्चित करने के लिए कठोर नैदानिक ​​​​परीक्षण और व्यापक परीक्षण आवश्यक हैं। शोधकर्ताओं को इसकी मजबूती और सामान्यीकरण सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न चिकित्सा स्थितियों और रोगी जनसांख्यिकी में मेड-जेमिनी के प्रदर्शन को मान्य करना चाहिए। चिकित्सा मानकों और नैतिक दिशानिर्देशों के अनुपालन की गारंटी के लिए स्वास्थ्य अधिकारियों से विनियामक अनुमोदन आवश्यक होगा। मेड-जेमिनी को परिष्कृत करने, किसी भी सीमा को संबोधित करने और इसकी नैदानिक ​​​​उपयोगिता में विश्वास पैदा करने के लिए एआई डेवलपर्स, चिकित्सा पेशेवरों और नियामक निकायों के बीच सहयोगात्मक प्रयास महत्वपूर्ण होंगे।

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मेड-जेमिनी व्यापक निदान और उपचार सिफारिशें प्रदान करने के लिए टेक्स्ट, छवियों और जीनोमिक जानकारी जैसे मल्टीमॉडल डेटा को एकीकृत करके मेडिकल एआई में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करता है। एकल कार्यों और डेटा प्रकारों तक सीमित पारंपरिक एआई मॉडल के विपरीत, मेड-जेमिनी की उन्नत वास्तुकला स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों के बहु-विषयक दृष्टिकोण को प्रतिबिंबित करती है, नैदानिक ​​सटीकता को बढ़ाती है और सहयोग को बढ़ावा देती है। अपनी आशाजनक क्षमता के बावजूद, मेड-जेमिनी को वास्तविक दुनिया में आवेदन से पहले कठोर सत्यापन और नियामक अनुमोदन की आवश्यकता होती है। इसका विकास एक ऐसे भविष्य का संकेत देता है जहां एआई परिष्कृत, एकीकृत डेटा विश्लेषण के माध्यम से रोगी देखभाल में सुधार करते हुए स्वास्थ्य पेशेवरों की सहायता करता है।