താമസിയാതെ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മോഡലുകൾ ടിഷ്യു സാമ്പിളുകളിൽ നിന്ന് കാൻസർ ഫലങ്ങൾ ശരിയായി പ്രവചിക്കും
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മെഡിക്കൽ മേഖലയുൾപ്പെടെ എല്ലാ ശാഖകളിലേക്കും എത്തുന്നുണ്ട്. ടിഷ്യു സാമ്പിളുകൾ പഠിക്കുന്നതിലൂടെ ശരീരത്തിലെ ഏറ്റവും ഭയാനകമായ രോഗമായ ക്യാൻസറിന്റെ ഫലം കണ്ടെത്താൻ കഴിയുന്ന ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അടുത്തിടെ ശാസ്ത്രജ്ഞർ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു. ഈ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് നിങ്ങൾക്ക് വ്യക്തിഗത ചികിത്സാ തന്ത്രങ്ങളും നൽകും.
നേച്ചർ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻസ് ജേണലിലാണ് പഠനം പ്രസിദ്ധീകരിച്ചത്. ഗവേഷകരുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, ഒരു ജിഗ്സാ പസിൽ പോലുള്ള ടിഷ്യു സാമ്പിളുകളിലെ കോശങ്ങളുടെ സ്പേഷ്യൽ ക്രമീകരണത്തെക്കുറിച്ച് സാങ്കേതികവിദ്യ പഠിക്കുന്നു.
“ടിഷ്യുകൾക്കുള്ളിലെ കോശങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ഈ സങ്കീർണ്ണമായ സ്പേഷ്യൽ ബന്ധങ്ങൾ ഗ്രഹിക്കാനും രോഗിയുടെ ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കുമ്പോൾ മനുഷ്യ ധാരണയ്ക്ക് അതീതമായ സൂക്ഷ്മ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ശ്രദ്ധേയമായ കഴിവ് പഠനം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു,” യുഎസിലെ ടെക്സസ് യൂണിവേഴ്സിറ്റി സൗത്ത് വെസ്റ്റേൺ മെഡിക്കൽ സെന്ററിലെ പ്രൊഫസറായ ഗ്വാങ്ഹുവ സിയാവോ പറഞ്ഞു.
സ്റ്റാൻഡേർഡ് മെഡിക്കൽ പ്രാക്ടീസിൽ, ടിഷ്യു സാമ്പിളുകൾ പതിവായി രോഗികളിൽ നിന്ന് ശേഖരിക്കുകയും സ്ലൈഡുകളിൽ സ്ഥാപിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് രോഗനിർണയ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ പാത്തോളജിസ്റ്റുകളെ പ്രാപ്തരാക്കാൻ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ഒരു പ്രക്രിയയാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ പരമ്പരാഗത പ്രക്രിയ സമയം ആവശ്യമുള്ളതാണ്, ഗവേഷകർ പറയുന്നതനുസരിച്ച് പാത്തോളജിസ്റ്റുകൾക്കിടയിൽ വ്യാഖ്യാനങ്ങളിൽ വ്യതിയാനങ്ങളുണ്ടാകാം.
കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി, ഒരു പാത്തോളജിസ്റ്റിന്റെ പങ്കിന്റെ ചില വശങ്ങൾ പകർത്തുന്നതിനായി നിരവധി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മോഡലുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഈ മോഡലുകൾക്ക് സെൽ തരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനോ കോശങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ഏകദേശ ഇടപെടലുകൾക്കുള്ള ഒരു മാർഗമായി സെൽ സാമീപ്യം ഉപയോഗിക്കാനോ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, പാത്തോളജിസ്റ്റുകൾ ടിഷ്യു ഇമേജുകൾ എങ്ങനെ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു എന്നതിന്റെ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ വശങ്ങൾ കൃത്യമായി പുനർനിർമ്മിക്കുന്നതിൽ ഈ മോഡലുകൾ പരാജയപ്പെടുന്നു. സെൽ സ്പേഷ്യൽ ഓർഗനൈസേഷനിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുക, ഇമേജുകളിലെ ബാഹ്യ “ശബ്ദം” ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക തുടങ്ങിയ ജോലികൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയയെ സങ്കീർണ്ണമാക്കും.
Experienced Researcher with a demonstrated history of working in the Deep Learning, Computer Vision
