پيداواري AI سان صحت جي سار سنڀار جي اڳڪٿي واري ماڊل کي وڌائڻ
نمونيا جي چڪاس ۽ ڪينسر جي اسٽيجنگ تي هڪ ڪيس مطالعو
پراجيڪٽ Overview
صحت جي سار سنڀار جي تيزيءَ سان ترقي ڪندڙ ڊومين ۾، جنريٽيو AI کي ملازمت ڏيڻ، خاص طور تي وڏي ٻوليءَ جا ماڊل (LLMs)، بيمارين جي رياستن جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ ڪلينڪل رپورٽن کان اڳتي وڌڻ جي نشاني آهي. ڪلائنٽ، صحت جي تجزيي ۾ هڪ پيچرو ڪندڙ، پنهنجي بيماري جي حالت جي اڳڪٿي جي ماڊل کي بهتر ڪرڻ لاء هڪ مشن تي شروع ڪيو. اوپن سورس MIMIC CXR ڊيٽابيس کي استعمال ڪندي ۽ ابتدائي تجزيي لاءِ جنريٽيو AI اڳڪٿيون شامل ڪرڻ، بعد ۾ ليبل اسٽوڊيو سان دستيابي جي تصديق، مقصد ڪلينڪل رپورٽ جي تجزين لاءِ ماڊل جي درستگي ۽ انحصار کي وڌائڻ هو، خاص طور تي ريڊيولاجي رپورٽون.
مسئلن
صحت جي سارسنڀال واري ڪم جي فلوز ۾ پيدا ٿيندڙ AI اڳڪٿين کي ضم ڪرڻ ڪيترائي چئلينج پيش ڪيا:
ڊيٽا جي رسائي ۽ سيڪيورٽي
اعليٰ معيار تائين رسائي کي محفوظ ڪرڻ، اوپن سورس ميڊيڪل ڊيٽا سيٽس جهڙوڪ MIMIC-CXR هڪ سخت تصديق واري عمل جي ضرورت آهي، رازداري ۽ اخلاقي معيارن جي تعميل کي يقيني بڻائي.
اڳڪٿي جي درستگي
جنريٽو اي آءِ ماڊلز مان ابتدائي نتيجا ڪڏهن ڪڏهن بيماري جي حالت جي اڳڪٿين ۾ غلطين جي نمائش ڪندا آهن، بهتري جي درستگي لاءِ دستي چيڪن جي ضرورت هوندي آهي.
پيچيده بيماري رياست جي سڃاڻپ
بيمارين جي رياستن کي ڪلينڪل رپورٽن جي ناقص ٻولي مان صحيح طور تي درجه بندي ڪرڻ، خاص طور تي جڏهن پيدا ٿيندڙ AI استعمال ڪندي، هڪ اهم رڪاوٽ پيدا ڪيو.
تشريح جي معيار
ليبل اسٽوڊيو ٽول اندر اعليٰ معيار جي، صحيح تشريحن کي يقيني بڻائڻ لاءِ طبي بيمارين جي رياستن جي خاص ڄاڻ ۽ سمجھ جي ضرورت آهي.
حل
شيپ انهن چئلينجن کي منهن ڏيڻ لاءِ هڪ جامع حڪمت عملي اختيار ڪئي:
- معياري سند: ٽيم تيزيءَ سان MIMIC-CXR تائين رسائي جي تصديق واري عمل کي نيويگيٽ ڪيو، ڪارڪردگيءَ جو مظاهرو ڪندي ۽ اخلاقي تحقيقي عملن جي عزم جو.
- ھدايت جي ترقي: LLM اڳڪٿين جي تشريح ۾ تسلسل ۽ معيار کي يقيني بڻائڻ لاءِ دستي تصديق ڪندڙن لاءِ بصيرت واريون هدايتون تيار ڪيون ويون.
- AI اڳڪٿين تي ماهر تبصرا: ليبل اسٽوڊيو استعمال ڪندي LLM اڳڪٿين جي محتاط دستي تصديق ۽ اصلاح، طبي ماهرن جي مدد سان.
- ڪارڪردگي ميٽرڪ: تفصيلي تجزيي ذريعي، شيپ LLM جي ڪارڪردگي جي ماپن کي ڳڻيو جيئن ته مطابقت، درستي، ياد ڪرڻ، ۽ F1 سکور، مسلسل بهتري کي چالو ڪرڻ.
نتيجو
- وڌايل درستگي ريڊيالوجي رپورٽن مان بيماري جي حالتن جي اڳڪٿي ڪرڻ ۾.
- ترقي هڪ اعلي معيار جي حقيقت مستقبل جي پيداوار جي ترقي لاء ڊيٽا سيٽ ۽ پيدا ٿيندڙ AI اڳڪٿين جي تشخيص.
- بهتر سمجھ بيماري جي رياست جي سڃاڻپ، وڌيڪ قابل اعتماد اڳڪٿين جي سهولت.
ڪيس 1 استعمال ڪريو: مشين لرننگ ماڊل جي تصديق
منظرنامو: جنريٽو اي آءِ سان نمونيا جي اڳڪٿي جي درستگي کي وڌائڻ هن مثال ۾، هڪ جنريٽو اي آءِ ماڊل نمونيا جي نشانين کي ڳولڻ لاءِ سينه جي ايڪس ري رپورٽن مان چڪاس ڪئي. هڪ رپورٽ جنهن ۾ "ساڄي هيٺين لوب ۾ وڌندڙ اوپيسيٽي، هڪ متعدي عمل جو اشارو" شامل آهي، رپورٽ جي مبهم جملي جي ڪري اي آءِ پاران شروعاتي "غير يقيني" درجه بندي کي جنم ڏنو.
تصديق جو عمل:
- هڪ طبي ماهر ليبل اسٽوڊيو اندر رپورٽ جو معائنو ڪيو، AI پاران نمايان ڪيل متن تي ڌيان ڏنو.
- ڪلينڪ جي حوالي سان جائزو وٺڻ ۽ ريڊيالوجيڪل علم کي لاڳو ڪرڻ سان، ماهر رپورٽ کي نمونيا لاءِ حتمي ”مثبت“ قرار ڏنو.
- هن ماهر اصلاح کي واپس AI ماڊل ۾ ضم ڪيو ويو، ان جي جاري سکيا ۽ سڌارڻ کي آسان بڻائي.
نتيجو
- بهتر ماڊل جي درستگي
- پرفارمنس ميٽرڪس جي درستگي کي بهتر ڪرڻ ۽ ياد ڪرڻ
ڪيس 2 استعمال ڪريو: گرائونڊ سچائي ڊيٽا سيٽ ٺاهيو
منظرنامو: جنريٽو اي آءِ سان ڪينسر ٽي اين ايم اسٽيجنگ لاءِ هڪ بينچ مارڪ ڊيٽا سيٽ تيار ڪرڻ
ڪينسر جي ترقي جي پيداوار جي ترقي کي اڳتي وڌائڻ جو مقصد، ڪلائنٽ هڪ جامع زميني سچائي ڊيٽا سيٽ کي گڏ ڪرڻ جي ڪوشش ڪئي. هي ڊيٽا سيٽ نون AI ماڊلز جي تربيت ۽ تشخيص کي بينچ مارڪ ڪندو ته جيئن ڪلينڪل داستانن مان ڪينسر جي TNM اسٽيجنگ جي صحيح اڳڪٿي ڪئي وڃي.
ڊيٽا سيٽ ٺاهڻ جو عمل:
- ڪينسر سان لاڳاپيل رپورٽن جو هڪ وسيع اسپيڪٽرم، جنهن ۾ پيٽولوجي جي نتيجن ۽ تشخيصي جائزو، گڏ ڪيو ويو.
- پيدا ٿيندڙ AI ماڊل هر رپورٽ لاءِ ابتدائي TNM اسٽيجنگ اڳڪٿيون مهيا ڪيون، ان جي سکيا واري نمونن ۽ علم کي استعمال ڪندي.
- طبي ماهرن انهن AI پاران ٺاهيل اڳڪٿين جو جائزو ورتو درستي، غلطين کي درست ڪرڻ، ۽ معلومات کي اضافي ڪرڻ جي صورت ۾ نامڪمل يا غلط AI اڳڪٿين جي صورت ۾.
نتيجو
- هڪ اعلي معيار جي گرائونڊ سچائي ڊيٽا سيٽ ٺاهڻ.
- ڪينسر جي تشخيص ۽ اسٽيجنگ تي ايندڙ نسل جي ماڊل جي سڌاري لاءِ مستقبل جي شين لاءِ فائونڊيشن.
شيپ سان ڪم ڪرڻ اسان جي بيماري جي اڳڪٿي لاءِ انقلاب آڻي ڇڏيو آهي. شيپ جي ڊومين ماهرن پاران ڪيل تشريحن سان اسان جي ماڊلز جي درستگي ۽ اعتبار ۾ خاصي بهتري آئي آھي. انهن جي محتاط تصديق واري عمل جي مهرباني.
