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गूगल प्रकाशित शोध से पता चलता है कि इसका एआई यूके परीक्षणों में रेडियोलॉजिस्ट के कार्यभार को कम करते हुए स्तन कैंसर का पता लगाने की सटीकता में सुधार करता है
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यह प्रणाली रेडियोलॉजिस्ट को पहले और अधिक सटीक रूप से कैंसर का पता लगाने में मदद करती है, जिससे स्वास्थ्य देखभाल में महत्वपूर्ण कार्यबल की कमी का समाधान होता है
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यह डायबिटिक रेटिनोपैथी और फेफड़ों के कैंसर स्क्रीनिंग में पिछले काम के बाद Google की नवीनतम हेल्थकेयर एआई तैनाती का प्रतीक है
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यह शोध इस बात पर प्रभाव डाल सकता है कि क्षमता की कमी का सामना कर रहे राष्ट्रीय स्क्रीनिंग कार्यक्रमों में एआई को कैसे एकीकृत किया जाता है
गूगल हाल ही में प्रकाशित शोध से पता चलता है कि इसकी एआई प्रणाली रेडियोलॉजिस्ट को स्तन कैंसर को पहले पकड़ने में मदद कर सकती है, जबकि रोगी की देखभाल के लिए महत्वपूर्ण समय बचा सकती है। यूके हेल्थकेयर सेटिंग्स पर केंद्रित निष्कर्ष, वास्तविक दुनिया की नैदानिक चुनौतियों का समाधान करने के लिए मशीन लर्निंग को तैनात करने में एक महत्वपूर्ण कदम है। चूँकि दुनिया भर में स्वास्थ्य सेवा प्रणालियाँ रेडियोलॉजिस्ट की कमी और बढ़ती स्क्रीनिंग मांगों से जूझ रही हैं, Google के अनुसंधान उपाध्यक्ष योसी मटियास एआई को एक व्यावहारिक समाधान के रूप में पेश कर रहे हैं जो मानव विशेषज्ञता को प्रतिस्थापित करने के बजाय बढ़ाता है।
गूगल नए शोध के साथ क्लिनिकल एआई पर नए सिरे से जोर दे रहा है, जिससे पता चलता है कि कैसे इसके मशीन लर्निंग मॉडल यूके की अति व्यस्त स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली में स्तन कैंसर का पता लगाने में सुधार कर सकते हैं। यह घोषणा, Google के उपाध्यक्ष और प्रमुख, योसी मटियास द्वारा साझा की गई गूगल रिसर्चएआई के व्यावहारिक अनुप्रयोग पर प्रकाश डालता है जो मैमोग्राफी स्क्रीनिंग में सटीकता और दक्षता दोनों को संबोधित करता है।
समय इससे अधिक महत्वपूर्ण नहीं हो सकता। ब्रिटेन की राष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवा वर्षों से रेडियोलॉजिस्ट की कमी से जूझ रही है, जिससे कैंसर स्क्रीनिंग कार्यक्रमों में बाधाएँ पैदा हो रही हैं। के अनुसार हालिया एनएचएस कार्यबल डेटासिस्टम को स्क्रीनिंग लक्ष्यों को पूरा करने के लिए सैकड़ों और रेडियोलॉजिस्ट की आवश्यकता है, जबकि मौजूदा कर्मचारियों को बढ़ते कार्यभार का सामना करना पड़ता है। Google का AI इस अंतर में प्रतिस्थापन के रूप में नहीं बल्कि एक संवर्धन उपकरण के रूप में प्रवेश करता है जो मानव विशेषज्ञों के साथ काम करता है।
शोध से पता चलता है कि एआई प्रणाली रेडियोलॉजिस्ट को ऐसे कैंसर का पता लगाने में मदद करती है जो अन्यथा छूट सकते हैं और साथ ही प्रति स्कैन के लिए आवश्यक समय को कम करते हैं। यह दोहरा लाभ वास्तविक दुनिया की नैदानिक सेटिंग्स में मायने रखता है जहां सटीकता और थ्रूपुट दोनों यह निर्धारित करते हैं कि कितने लोगों की जान बचाई जाएगी। कैंसर को पहले पकड़कर, प्रौद्योगिकी अधिक रोगियों को उपचार विंडो में स्थानांतरित कर सकती है जहां परिणाम नाटकीय रूप से बेहतर होते हैं।
Google कई वर्षों से मेडिकल इमेजिंग AI पर काम कर रहा है, पहले इस पर शोध प्रकाशित कर चुका है मधुमेह संबंधी रेटिनोपैथी स्क्रीनिंग और फेफड़ों के कैंसर का पता लगाना। लेकिन यह स्तन कैंसर का काम एक विशिष्ट स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली के वर्कफ़्लो में एआई को मान्य करने के लिए एक अधिक निरंतर प्रयास का प्रतिनिधित्व करता है। यूके का फोकस रणनीतिक है – एनएचएस की केंद्रीकृत संरचना और डिजिटलीकृत रिकॉर्ड इसे बड़े पैमाने पर एआई तैनाती के लिए एक आदर्श परीक्षण स्थल बनाते हैं।
