एआई एल्गोरिदम असंगत रूप से मधुमेह नेत्र रोग का पता लगाता है

 

 

 

एक नया अध्ययन डायबिटिक रेटिनोपैथी का निदान करने के लिए सात कृत्रिम बुद्धि-आधारित स्क्रीनिंग एल्गोरिदम की प्रभावशीलता को देखता है, दृष्टि हानि के लिए सबसे आम मधुमेह नेत्र रोग है।

डायबिटीज केयर में एक पेपर में, शोधकर्ताओं ने रेटिना विशेषज्ञों की नैदानिक ​​विशेषज्ञता के खिलाफ एल्गोरिदम की तुलना की। पांच कंपनियों ने संयुक्त राज्य अमेरिका (आइनेक, रेटिना-एआई हेल्थ) में दो, चीन में एक (एयरडॉक), एक पुर्तगाल में (रेटमार्कर), और एक फ्रांस (ओएफटीएआई) में परीक्षण किए गए एल्गोरिदम का उत्पादन किया।

शोधकर्ताओं ने 2006 से 2018 तक वेटरन्स अफेयर्स पगेट साउंड हेल्थ केयर सिस्टम और अटलांटा वीए हेल्थ केयर सिस्टम में डायबिटिक रेटिनोपैथी स्क्रीनिंग की मांग करने वाले लगभग 24,000 बुजुर्गों की रेटिना छवियों पर एल्गोरिदम आधारित तकनीकों को तैनात किया।

शोधकर्ताओं ने पाया कि एल्गोरिदम प्रदर्शन के साथ-साथ दावा नहीं करते हैं। इनमें से कई कंपनियां नैदानिक ​​अध्ययन में उत्कृष्ट परिणाम बता रही हैं। लेकिन वास्तविक दुनिया की सेटिंग में उनका प्रदर्शन अज्ञात था।

शोधकर्ताओं ने एक परीक्षण किया जिसमें प्रत्येक एल्गोरिथ्म का प्रदर्शन और मानव स्क्रीनर का प्रदर्शन जो वीए टेलीरिटाइनल स्क्रीनिंग सिस्टम में काम करते हैं, उन सभी की तुलना उन निदानों की तुलना में की गई थी, जो एक ही छवियों को देखते हुए विशेषज्ञ नेत्र रोग विशेषज्ञों ने दिए थे।

जब चिकित्सकों के निदान की तुलना में एल्गोरिदम में से तीन ने बहुत अच्छा प्रदर्शन किया और एक ने बदतर किया। लेकिन परीक्षण में केवल एक एल्गोरिथ्म के साथ-साथ मानव स्क्रीनर्स का प्रदर्शन किया गया।

वॉशिंगटन स्कूल ऑफ मेडिसिन विश्वविद्यालय में नेत्र विज्ञान के सहायक प्रोफेसर लेड शोधकर्ता आरोन ली ने कहा, “यह खतरनाक है कि इनमें से कुछ एल्गोरिदम लगातार प्रदर्शन नहीं कर रहे हैं, क्योंकि वे दुनिया में कहीं इस्तेमाल किए जा रहे हैं।”

कैमरा उपकरण और तकनीक में अंतर एक स्पष्टीकरण हो सकता है। शोधकर्ताओं ने कहा कि उनका परीक्षण दिखाता है कि किसी भी अभ्यास के लिए यह कितना महत्वपूर्ण है जो पहले परीक्षण करने के लिए एआई स्क्रूरर का उपयोग करना चाहता है और दिशानिर्देशों का पालन करना है कि मरीजों की आंखों की छवियों को कैसे ठीक से प्राप्त किया जाए, क्योंकि एल्गोरिदम को न्यूनतम गुणवत्ता के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है छवियों के।

अध्ययन में यह भी पाया गया कि सिएटल और अटलांटा देखभाल सेटिंग्स में रोगी आबादी से छवियों का विश्लेषण करते समय एल्गोरिदम का प्रदर्शन भिन्न था। यह एक आश्चर्यजनक परिणाम था और यह संकेत दे सकता है कि एल्गोरिदम को व्यापक प्रकार की छवियों के साथ प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है।

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