अमेरिकी रक्षा विभाग ने Google के साथ मिलकर एक AI-संचालित माइक्रोस्कोप बनाया है जो डॉक्टरों को कैंसर की पहचान करने में मदद कर सकता है। ऑगमेंटेड रियलिटी माइक्रोस्कोप नामक उपकरण की कीमत आमतौर पर $90,000 और $100,000 के बीच होती है। विशेषज्ञों का मानना है कि संवर्धित वास्तविकता माइक्रोस्कोपी से छोटी प्रयोगशालाओं में डॉक्टरों को मदद मिलेगी क्योंकि उन्हें श्रमिकों की कमी और बढ़ते कार्यभार का सामना करना पड़ रहा है।
सिएटल वीए अस्पताल में अपने कार्यालय में, डॉ. नदीम ज़फ़र को एक विवाद को सुलझाना था।
ज़फ़र एक रोगविज्ञानी, एक डॉक्टर है जो कैंसर जैसी बीमारियों का निदान करने के लिए शरीर के तरल पदार्थ और ऊतकों पर नैदानिक परीक्षण करता है। यह एक ऐसा पेशा है जो अक्सर पर्दे के पीछे काम करता है, लेकिन स्वास्थ्य देखभाल का एक महत्वपूर्ण स्तंभ है।
पिछले साल के अंत में, जफर के सहकर्मियों ने प्रोस्टेट कैंसर के एक मामले के बारे में उनसे सलाह ली। मरीज़ को स्पष्ट रूप से कैंसर था, लेकिन दोनों डॉक्टर इसकी गंभीरता पर असहमत थे। ज़फ़र का मानना है कि कैंसर उनके सहकर्मियों की तुलना में अधिक आक्रामक है।
ज़फ़र ने अपने माइक्रोस्कोप की ओर रुख किया - पैथोलॉजी में एक क्लासिक पसंदीदा उपकरण जिस पर डॉक्टर निदान करने में मदद के लिए भरोसा करते हैं। लेकिन यह उपकरण कोई साधारण माइक्रोस्कोप नहीं है. यह एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता माइक्रोस्कोप है जिसे Google और अमेरिकी रक्षा विभाग द्वारा संयुक्त रूप से बनाया गया है।
इस जोड़ी ने मामले की जांच के लिए विशेष माइक्रोस्कोप का इस्तेमाल किया और जफर सही थे। कुछ ही सेकंड में, एआई ने ट्यूमर की उस जगह का सटीक पता लगा लिया जिसके बारे में ज़फ़र का मानना था कि वह अधिक आक्रामक था। मशीन द्वारा उनके तर्क का समर्थन करने के बाद, जफर ने कहा कि उनके सहकर्मी आश्वस्त थे।
जफर ने सीएनबीसी को बताया, "उनके चेहरे पर मुस्कान थी और वह सहमत हो गए। यही इस तकनीक की खूबसूरती है, यह एक तरह से मध्यस्थ की तरह है।"
इस कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित उपकरण को ऑगमेंटेड रियलिटी माइक्रोस्कोप (एआरएम) कहा जाता है, और Google और रक्षा विभाग वर्षों से इस पर चुपचाप काम कर रहे हैं। प्रौद्योगिकी अभी भी अपने प्रारंभिक चरण में है और रोगियों के निदान में सहायता के लिए अभी तक सक्रिय रूप से उपयोग नहीं किया गया है, लेकिन प्रारंभिक अध्ययन आशाजनक हैं और अधिकारियों का कहना है कि यह उन रोगविज्ञानियों के लिए एक उपयोगी उपकरण साबित हो सकता है जिनके पास दूसरी राय तक आसान पहुंच नहीं है।
मिटर एक गैर-लाभकारी संस्था है जो प्रौद्योगिकी से जुड़ी बड़ी समस्याओं को हल करने के लिए सरकारी एजेंसियों के साथ साझेदारी करती है। वहां के शोधकर्ता एआरएम के साथ उन कमजोरियों की पहचान करने के लिए काम कर रहे हैं जो नैदानिक रोगविज्ञानियों के लिए समस्याएं पैदा कर सकती हैं।
पहली नज़र में, एआरएम हाई स्कूल जीव विज्ञान कक्षा में एक माइक्रोस्कोप जैसा दिखता है। डिवाइस बेज रंग का है और इसमें पारंपरिक ग्लास स्लाइड की जांच के लिए एक बड़ी ऐपिस और एक ट्रे है, लेकिन यह एक वर्गाकार कंप्यूटर टॉवर से भी जुड़ा है जिसमें एआई मॉडल है।
जब एक ग्लास स्लाइड तैयार की जाती है और माइक्रोस्कोप के नीचे लगाई जाती है, तो एआई कैंसर के स्थान का पता लगा सकता है। रोगविज्ञानी इस चमकीली हरी रेखा को ऐपिस के माध्यम से और एक अलग मॉनिटर पर देख सकता है। एआई कैंसर की गंभीरता भी दिखा सकता है और कैंसर की सीमाओं को पिक्सल में दिखाते हुए डिस्प्ले पर एक काला और सफेद हीट मैप उत्पन्न कर सकता है।
मिटर के वरिष्ठ स्वायत्त सिस्टम इंजीनियर पैट्रिक मिनोट ने कहा, क्योंकि एआई को सीधे माइक्रोस्कोप के दृश्य क्षेत्र पर लगाया जाता है, यह पैथोलॉजिस्ट के स्थापित वर्कफ़्लो को बाधित नहीं करता है।
यह सुविधाजनक व्यावहारिकता एक जानबूझकर डिज़ाइन विकल्प है। स्वास्थ्य देखभाल के कई अन्य क्षेत्रों की तरह, पैथोलॉजिस्ट हाल के वर्षों में कार्यबल की कमी से जूझ रहे हैं। लेकिन जैसे-जैसे आबादी बढ़ती जा रही है, रोगविज्ञानियों का कार्यभार बढ़ता जा रहा है।
यह पैथोलॉजी पेशे के लिए एक खतरनाक संयोजन है। यदि किसी रोगविज्ञानी पर कार्यभार अधिक है और कुछ चूक हो जाती है, तो रोगी के लिए इसके गंभीर परिणाम हो सकते हैं।
कुछ संस्थान दक्षता में सुधार के तरीके के रूप में पैथोलॉजिस्ट के वर्कफ़्लो को डिजिटल बनाने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन डिजिटल पैथोलॉजी अपनी चुनौतियों के साथ आती है। एक स्लाइड को डिजिटाइज़ करने के लिए एक गीगाबाइट से अधिक भंडारण स्थान की आवश्यकता हो सकती है, इसलिए बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह से जुड़े बुनियादी ढांचे और लागत में तेजी से वृद्धि हो सकती है। कई छोटी स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए, डिजिटलीकरण अभी परेशानी के लायक नहीं है।
एआरएम का उद्देश्य डिजिटल पैथोलॉजी सिस्टम को प्रतिस्थापित करना नहीं है, लेकिन मिनोट का कहना है कि यह चिकित्सा संस्थानों को उनकी आवश्यकता को पूरा करने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक रोगविज्ञानी स्लाइड के स्क्रीन कैप्चर लेने के लिए एआरएम के सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना चुन सकता है, जिसे संग्रहीत करने की लागत बहुत कम होगी।
एआरएम यह सुनिश्चित कर सकता है कि भौतिक सूक्ष्मदर्शी, न केवल कंप्यूटर, रोगविज्ञानियों की कार्य प्रक्रियाओं का एक अभिन्न अंग बने रहें।