इस एआई-आधारित मॉडल का उपयोग रोग की गंभीरता का पता लगाने और डॉक्टरों को अधिक सटीक निदान करने में दूर से मदद करने के लिए किया जा सकता है।
घुटने का ऑस्टियोआर्थराइटिस दुनिया भर में सबसे आम मस्कुलोस्केलेटल विकार है और भारत में इसका प्रचलन 28% है। उन्नत चरण में संपूर्ण जोड़ प्रतिस्थापन के अलावा घुटने के ओए का कोई संभावित इलाज नहीं है। इसलिए, दर्द प्रबंधन और व्यवहार सुधार के लिए शीघ्र निदान आवश्यक है। घुटने के पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस के प्रभावी निदान के लिए एमआरआई और सीटी स्कैन घुटने के जोड़ों की 3डी छवि प्रदान करते हैं, लेकिन उनकी उपलब्धता सीमित और महंगी है। नियमित निदान के लिए, एक्स-रे इमेजिंग बहुत प्रभावी और किफायती है।
नैदानिक मूल्यांकन में सहायता के लिए शोधकर्ता एक्स-रे या रेडियोग्राफ़ का उपयोग करके घुटने के पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस का स्वचालित पता लगाने में सुधार करने के लिए काम कर रहे हैं। इस दिशा में, आईआईटी गुवाहाटी टीम ने घुटने के पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस की गंभीरता का स्वचालित रूप से आकलन करने के लिए एक एआई-आधारित मॉडल विकसित किया है।
घुटने के OA भविष्यवाणी मॉडल के बारे में, डॉ. पलाश घोष, आईआईटी गुवाहाटी में गणित विभाग में सहायक प्रोफेसर: “अन्य मॉडलों की तुलना में, हमारा मॉडल उस क्षेत्र को इंगित कर सकता है जो घुटने के पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस की गंभीरता को निर्धारित करने के लिए चिकित्सकीय रूप से सबसे महत्वपूर्ण है, जिससे चिकित्सकों को शुरुआती चरण में बीमारी का सटीक पता लगाने में मदद मिलती है।”
प्रस्तावित दृष्टिकोण लोकप्रिय डीप मॉडलों का प्रत्यक्ष प्लग एंड प्ले नहीं है। एआई-आधारित मॉडल एक कुशल डीप कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) का उपयोग करता है, यानी छवि पहचान से एक एल्गोरिदम। यह मॉडल विश्व स्वास्थ्य संगठन (डब्ल्यूएचओ) द्वारा अनुमोदित केलग्रेन और लॉरेंस (केएल) ग्रेडिंग स्केल के अनुसार ग्रेड 0 (कम गंभीरता) से 4 (उच्च गंभीरता) तक घुटने के पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस की गंभीरता की भविष्यवाणी करता है। यह घुटने के रेडियोग्राफ़ की बहु-स्तरीय विशेषताओं को पकड़ने के लिए नवीनतम गहराई मॉडल, हाई-रिज़ॉल्यूशन नेटवर्क (एचआरनेट) में से एक पर आधारित है।आईआईटी गुवाहाटी के कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग विभाग के प्रोफेसर अरिजीत सूर ने कहा: “यद्यपि प्रस्तावित मॉडल सरल है, यह एक्स-रे जैसे सस्ते रेडियोलॉजिकल तौर-तरीकों के विश्लेषण के लिए एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु हो सकता है। हमारा समूह वर्तमान में इस बात पर ध्यान केंद्रित कर रहा है कि कुशल गहन शिक्षण-आधारित मॉडल कैसे डिज़ाइन किए जाएं ताकि हम सस्ती और आसानी से उपलब्ध तौर-तरीकों जैसे कि बहुत कम-रिज़ॉल्यूशन वाली एक्स-रे छवियों या यहां तक कि एक्स-रे प्लेटों के स्मार्टफोन से ली गई तस्वीरों के साथ काम कर सकें।“टीम इन मॉडलों को संसाधन-बाधित उपकरणों में काम करने के लिए पुन: कॉन्फ़िगर करने पर काम करना जारी रखती है ताकि चिकित्सा पेशेवर आसानी से निदान के लिए प्रारंभिक लेकिन सटीक अनुमान प्राप्त कर सकें।” विशेष रूप से ग्रामीण भारत में।
इसे प्रोफेसर अरिजीत सूर और डॉ. की संयुक्त देखरेख में एमटेक डेटा साइंस के छात्र (अब स्नातक) रोहित कुमार जैन द्वारा विकसित किया गया था। पलाश घोष ने प्रस्तुति दी. शोध दल में पूर्व पीएचडी छात्र भी शामिल हैं। आईआईटी गुवाहाटी में प्रोफेसर सूर के छात्र डॉ. प्रसेन कुमार शर्मा एवं डाॅ. सिबाजी गज (अब क्लीवलैंड क्लिनिक, ओहियो, यूएसए में रिसर्च एसोसिएट)।
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