अलीबाबा DAMO अकादमी ने झेजियांग विश्वविद्यालय के पहले संबद्ध अस्पताल के मेडिकल स्कूल और अन्य नैदानिक भागीदारों के सहयोग से DAMO RADAR मॉडल को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया है। यह मॉडल कंट्रास्ट वाले पेट के सीटी स्कैन का विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसके परिणाम साइंस जर्नल में प्रकाशित हुए हैं।
यह प्रणाली एक ही पास में 18 अंगों में 146 से अधिक विभिन्न रोग संबंधी संकेतों की पहचान करने में सक्षम है। परीक्षण डेटासेट पर मूल्यांकन करते समय, मॉडल की सटीकता एक अनुभवी रेडियोलॉजिस्ट के स्तर तक पहुंच गई, जो एक बीमारी और एक मॉडल पर आधारित चिकित्सा एआई दृष्टिकोण से हटकर है, जो अक्सर वास्तविक नैदानिक अभ्यास की स्थितियों में कठिनाइयों का सामना करता है।
DAMO ने बताया कि दृष्टि और भाषा का उपयोग करके पारंपरिक प्रशिक्षण विरल सीटी वॉल्यूम के साथ काम करते समय चुनौतियों का सामना करता है। इसलिए, टीम ने अंग स्तर पर फाइन-ट्यूनिंग विधि लागू की: त्रि-आयामी स्कैन को शारीरिक इकाइयों में विभाजित किया जाता है ताकि चित्र और पाठ रिपोर्ट अंग स्तर पर एक दूसरे से मेल खाएं। फिर अनुकूली कंट्रास्ट मॉडलिंग प्रशिक्षण संकेत को समायोजित करती है।
इस दृष्टिकोण का उद्देश्य एक स्केलेबल, बहुउद्देश्यीय और अधिक व्याख्या योग्य निदान प्रणाली बनाना है, जिसके लिए पहचाने गए संकेतों की सूची बढ़ने पर प्रत्येक नई विकृति विज्ञान के लिए अतिरिक्त मैन्युअल लेबलिंग की आवश्यकता नहीं होती है।
लगभग 40,000 वास्तविक अध्ययनों के विश्लेषण के दौरान, DAMO RADAR ने सभी 146 मूल्यांकित संकेतों पर 0.913 के स्तर पर एरिया अंडर द कर्व (AUC) प्रदर्शित किया। विभिन्न अस्पतालों के 26 रेडियोलॉजिस्टों वाली एक अध्ययन में, मॉडल की औसत सटीकता 23 डॉक्टरों के प्रदर्शन से अधिक थी। प्रकाशित आंकड़ों के अनुसार, एआई प्रॉम्प्ट के उपयोग ने डॉक्टरों की संवेदनशीलता में लगभग 10% की वृद्धि की और पढ़ने के समय में 30% से अधिक की कमी आई, जबकि जूनियर पेशेवरों ने वरिष्ठ सहयोगियों के स्तर के करीब पहुंच गए।
यहां तक कि प्रारंभिक प्रशिक्षण फोकस के बाहर तीव्र पेट के मामलों में भी, जहां डेटा वितरण भिन्न था, AUC लगभग 0.904 पर बनी रही। मॉडल कोड और वज़न अलीबाबा DAMO अकादमी संगठन पर GitHub पर उपलब्ध हैं, और साइंस में वैज्ञानिक लेख विधियों और परीक्षणों का विस्तार से वर्णन करता है। भागीदार अस्पताल मॉडल को रेडियोलॉजी की सबसे कठिन समस्याओं में से एक - मल्टी-ऑर्गन एब्डोमिनल सीटी - के लिए एक नेविगेशनल टूल बताते हैं, जबकि DAMO RADAR को मौलिक चिकित्सा इमेजिंग के सामान्य मॉडल से विशेषज्ञ डिटेक्टरों की ओर एक कदम के रूप में देखता है, जिन्हें नैदानिक मान्यता बढ़ने पर पेट की सीटी के बाहर भी लागू किया जा सकता है।