ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪ੍ਰੈਡੀਕਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ
ਨਮੂਨੀਆ ਖੋਜ ਅਤੇ ਕੈਂਸਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀ
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੇ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੋਂ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ AI, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਛਾਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਗਾਹਕ, ਸਿਹਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟ੍ਰੇਲਬਲੇਜ਼ਰ, ਨੇ ਆਪਣੀ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ। ਓਪਨ-ਸਰੋਤ MIMIC CXR ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਲੇਬਲ ਸਟੂਡੀਓ ਦੇ ਨਾਲ ਦਸਤੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਟੀਚਾ ਕਲੀਨਿਕਲ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਸੀ।
ਚੁਣੌਤੀ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਕਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਡਾਟਾ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ
MIMIC-CXR ਵਰਗੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਬਿਮਾਰੀ ਸਥਿਤੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵਧੀ ਹੋਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਦਸਤੀ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰੋਗ ਰਾਜ ਦੀ ਪਛਾਣ
ਕਲੀਨਿਕਲ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੀ ਸੂਖਮ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਰੋਗ ਰਾਜਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗੁਣਵੱਤਾ
ਲੇਬਲ ਸਟੂਡੀਓ ਟੂਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸਟੀਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਰੋਗ ਰਾਜਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਦਾ ਹੱਲ
ਸ਼ੈਪ ਨੇ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਰਣਨੀਤੀ ਬਣਾਈ ਹੈ:
- ਸਟ੍ਰੀਮਲਾਈਨ ਕ੍ਰੈਡੈਂਸ਼ੀਅਲਿੰਗ: ਟੀਮ ਨੇ MIMIC-CXR ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਕ੍ਰੈਡੈਂਸ਼ੀਅਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨੇਵੀਗੇਟ ਕੀਤਾ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਖੋਜ ਅਭਿਆਸਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ।
- ਗਾਈਡਲਾਈਨ ਵਿਕਾਸ: LLM ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੈਨੂਅਲ ਵੈਲੀਡੇਟਰਾਂ ਲਈ ਸਮਝਦਾਰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
- AI ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ 'ਤੇ ਮਾਹਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ: ਮੈਡੀਕਲ ਮੁਹਾਰਤ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ, ਲੇਬਲ ਸਟੂਡੀਓ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ LLM ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸਾਵਧਾਨੀਪੂਰਵਕ ਮੈਨੂਅਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਕੰਮ ਕੀਤਾ।
- ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ: ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ, ਸ਼ੈਪ ਨੇ LLM ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਕਸੁਰਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਰੀਕਾਲ, ਅਤੇ F1 ਸਕੋਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ, ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।
ਨਤੀਜਾ
- ਵਧੀ ਹੋਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੋਂ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ।
- ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ।
- ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ।
ਕੇਸ 1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ
ਦ੍ਰਿਸ਼: ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਨਾਲ ਨਮੂਨੀਆ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੇ ਨਮੂਨੀਆ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਛਾਤੀ ਦੇ ਐਕਸ-ਰੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ। "ਸੱਜੇ ਹੇਠਲੇ ਲੋਬ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਧੁੰਦਲਾਪਨ, ਇੱਕ ਛੂਤ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਸੰਕੇਤ" ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਦੇ ਕਾਰਨ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ "ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ" ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ।
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ:
- ਇੱਕ ਡਾਕਟਰੀ ਮਾਹਰ ਨੇ ਲੇਬਲ ਸਟੂਡੀਓ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ, ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
- ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੌਜੀਕਲ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਮਾਹਰ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਨਿਮੋਨੀਆ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ "ਸਕਾਰਾਤਮਕ" ਵਜੋਂ ਮੁੜ-ਵਰਗੀਕਰਨ ਕੀਤਾ।
- ਇਸ ਮਾਹਰ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ AI ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਇਸਦੀ ਚੱਲ ਰਹੀ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਨਤੀਜੇ:
- ਸੁਧਾਰੀ ਗਈ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ
- ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਰੀਕਾਲ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ
ਕੇਸ 2 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ
ਦ੍ਰਿਸ਼: ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਨਾਲ ਕੈਂਸਰ ਟੀਐਨਐਮ ਸਟੇਜਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ
ਕੈਂਸਰ ਪ੍ਰਗਤੀ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ, ਕਲਾਇੰਟ ਨੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਡੇਟਾਸੈਟ ਕਲੀਨਿਕਲ ਬਿਰਤਾਂਤਾਂ ਤੋਂ ਕੈਂਸਰ ਦੇ TNM ਸਟੇਜਿੰਗ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੇਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦਾ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਕਰੇਗਾ।
ਡਾਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ:
- ਕੈਂਸਰ-ਸਬੰਧਤ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
- ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲ ਨੇ ਹਰੇਕ ਰਿਪੋਰਟ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ TNM ਸਟੇਜਿੰਗ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ, ਇਸਦੇ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਇਆ।
- ਡਾਕਟਰੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੇ ਅਧੂਰੀਆਂ ਜਾਂ ਗਲਤ AI ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ, ਅਤੇ ਪੂਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਇਹਨਾਂ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ।
ਨਤੀਜੇ:
- ਇੱਕ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ।
- ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਸਟੇਜਿੰਗ 'ਤੇ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ।
ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਨਾਲ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਸਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਆ ਗਈ ਹੈ। ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸੁਚੱਜੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ.
