ವೈದ್ಯಕೀಯ ಎಂಡೋಸ್ಕೋಪ್ ಕಪ್ಪು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ (3) AI ನೈಜ ಸಮಯದ ಸಹಾಯದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ

ವೈದ್ಯಕೀಯ ಎಂಡೋಸ್ಕೋಪ್‌ಗಳ ನೈಜ-ಸಮಯದ AI ನೆರವಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಡೋಸ್ಕೋಪಿಕ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಆಳವಾದ ಸಮ್ಮಿಳನದ ಮೂಲಕ, ಇದು "ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಔಷಧ" ದಿಂದ "ನಿಖರವಾದ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಔಷಧ" ಕ್ಕೆ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದೆ. ಕೆಳಗಿನವು 8 ಆಯಾಮಗಳಿಂದ ಸಮಗ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:

1. ತಾಂತ್ರಿಕ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ

ಮೂಲ ಘಟಕಗಳು:

ಚಿತ್ರ ಸ್ವಾಧೀನ ಪದರ: 4K/8K ಹೈ-ಡೆಫಿನಿಷನ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ+ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ವರ್ಧನೆ (NBI/FECE)

ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪದರ: ಮೀಸಲಾದ AI ವೇಗವರ್ಧಕ ಚಿಪ್ (NVIDIA IGX ನಂತಹ)

ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಾದರಿ ಪದರ:

ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (CNN): ResNet50, EfficientNet, ಇತ್ಯಾದಿ.

ಸಮಯ ಸರಣಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾದರಿ: ವೀಡಿಯೊ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ LSTM

ಬಹುರೂಪಿ ಸಮ್ಮಿಳನ: ಬಿಳಿ ಬೆಳಕು/NBI/ಪ್ರತಿದೀಪಕ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು.

ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್: ನೈಜ-ಸಮಯದ ಟಿಪ್ಪಣಿ+ಅಪಾಯ ಶ್ರೇಣೀಕರಣ ಪ್ರದರ್ಶನ

ಕೆಲಸದ ಹರಿವು:

ಚಿತ್ರ ಸ್ವಾಧೀನ → ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ (ಡಿನೋಸಿಂಗ್/ವರ್ಧನೆ) → AI ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಗಾಯ ಪತ್ತೆ/ವರ್ಗೀಕರಣ) → ನೈಜ-ಸಮಯದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ (ಗಡಿ ಗುರುತು/ಶ್ರೇಣಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್) → ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ಸಂಚರಣೆ

2. ಪ್ರಮುಖ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಗಳು

ನವೀನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್:

ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿ ಕಲಿಕೆ: ಸಾಕಷ್ಟು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡದಿರುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು.

ಡೊಮೇನ್ ಅಳವಡಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ: ವಿವಿಧ ತಯಾರಕರ ಸಾಧನಗಳ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದು.

3D ಗಾಯ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ: ಬಹು ಫ್ರೇಮ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಮಾಣದ ಅಂದಾಜು.

ಬಹು ಕಾರ್ಯ ಕಲಿಕೆ: ಪತ್ತೆ/ವರ್ಗೀಕರಣ/ವಿಭಜನೆಯ ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಅನುಷ್ಠಾನ.

ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ವೇಗವರ್ಧನೆ:

ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಉಪಕರಣಗಳು (ತಾರ್ಕಿಕ ವಿಳಂಬ <50ms)

ವಿಶೇಷ ಎಂಡೋಸ್ಕೋಪ್ AI ಪ್ರೊಸೆಸರ್ (ಒಲಿಂಪಸ್ ENDO-AID ಚಿಪ್ ನಂತಹ)

3. ಮುಖ್ಯ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು

ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಸನ್ನಿವೇಶ:

ಆರಂಭಿಕ ಜಠರಗರುಳಿನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ತಪಾಸಣೆ (ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ 96.3%)

ಪಾಲಿಪ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ನೈಜ-ಸಮಯದ ತಾರತಮ್ಯ (ಅಡೆನೊಮಾ ಪತ್ತೆ ದರವು 28% ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ)

ಉರಿಯೂತದ ಕರುಳಿನ ಕಾಯಿಲೆಯ ತೀವ್ರತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ (ಹುಣ್ಣು ಪ್ರದೇಶದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ)

ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶ:

ESD/EMR ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ಸಂಚರಣೆ (ನಾಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ನಿಖರತೆ 99.1%)

ರಕ್ತಸ್ರಾವದ ಅಪಾಯದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ (ಆಪರೇಟಿವ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಎಚ್ಚರಿಕೆ)

ಛೇದನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಯೋಜನೆ

4. ವಿಶಿಷ್ಟ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಹೋಲಿಕೆ

5. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮೌಲ್ಯ ಪರಿಶೀಲನೆ

ಬಹು ಕೇಂದ್ರ ಸಂಶೋಧನಾ ದತ್ತಾಂಶ:

ಜಪಾನ್‌ನ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಕೇಂದ್ರ: AI ನೆರವಿನ ಮೂಲಕ ಆರಂಭಿಕ ಗ್ಯಾಸ್ಟ್ರಿಕ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಪತ್ತೆ ದರವು 72% ರಿಂದ 89% ಕ್ಕೆ ಏರಿಕೆಯಾಗಿದೆ.

ಮೇಯೊ ಕ್ಲಿನಿಕ್ ಅಧ್ಯಯನ: ಕೊಲೊನೋಸ್ಕೋಪಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅಡೆನೊಮಾ ತಪ್ಪಿದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ದರವನ್ನು 45% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ

ಚೀನೀ ರಿಯಲ್ ಅಧ್ಯಯನ: ಅನ್ನನಾಳದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯು 32% ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ

ಆರೋಗ್ಯ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು:

ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ 27% ಕಡಿತ (ಅನಗತ್ಯ ಬಯಾಪ್ಸಿಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು)

ವೈದ್ಯರ ತರಬೇತಿ ಅವಧಿಯನ್ನು 40% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

ದೈನಂದಿನ ತಪಾಸಣೆ ಪ್ರಮಾಣವು 35% ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ

6. ತಾಂತ್ರಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿನ ಅಡಚಣೆಗಳು

ಪ್ರಸ್ತುತ ಸವಾಲುಗಳು:

ಡೇಟಾ ಸಿಲೋ ಸಮಸ್ಯೆ (ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಮಾನದಂಡಗಳು)

ಬ್ಲಾಕ್ ಬಾಕ್ಸ್ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ (AI ತೀರ್ಪಿನ ಆಧಾರದ ಸಾಕಷ್ಟು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಿಲ್ಲ)

ಸಲಕರಣೆಗಳ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ (ವಿಭಿನ್ನ ಬ್ರಾಂಡ್‌ಗಳ ಎಂಡೋಸ್ಕೋಪ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಷ್ಟ)

ನೈಜ ಸಮಯದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು (4K ವೀಡಿಯೊ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ವಿಳಂಬ ನಿಯಂತ್ರಣ)

ಪರಿಹಾರ:

ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಕಲಿಕೆಯು ಡೇಟಾ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಒಡೆಯುತ್ತದೆ

ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಶಾಖ ನಕ್ಷೆಯು AI ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ

ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ DICOM-MEIS ಇಂಟರ್ಫೇಸ್

ಮೀಸಲಾದ AI ನಿರ್ಣಯ ಚಿಪ್‌ನ ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣ

7. ಇತ್ತೀಚಿನ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಗಳು

ಗಡಿನಾಡು ನಿರ್ದೇಶನ:

ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಡಿಜಿಟಲ್ ಅವಳಿ: ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್+ನೈಜ-ಸಮಯದ ಹೋಲಿಕೆ

ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸಮ್ಮಿಳನ: ಎಂಡೋಸ್ಕೋಪಿಕ್ ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್/OCT ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು

ಸ್ವಯಂ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ: ಟಿಪ್ಪಣಿ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು

ಕ್ಲೌಡ್ ಸಹಯೋಗ: 5G+ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್

ಪ್ರಗತಿಪರ ಸಾಧನೆಗಳು:

2023 ರಲ್ಲಿ ನೇಚರ್ BME ನಲ್ಲಿ ವರದಿಯಾದ "ಎಂಡೋಸ್ಕೋಪಿಕ್ ವಿಷನ್ ಮಾದರಿ" EndoGPT.

ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ನೈಜ-ಸಮಯದ 3D ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ಸಂಚರಣೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆ

ದೇಶೀಯ ಶುರುಯಿ ರೋಬೋಟ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ AI ವಿಷನ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್

8. ಭವಿಷ್ಯದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು

ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಕಸನ:

ಸಹಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಿಂದ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯವರೆಗಿನ ವಿಕಸನ

ಬಹುಶಿಸ್ತೀಯ AI ಸಮಾಲೋಚನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ (ಎಂಡೋಸ್ಕೋಪಿ+ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ+ಇಮೇಜಿಂಗ್)

ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI (XAI) ವೈದ್ಯಕೀಯ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ

ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ

ಕೈಗಾರಿಕಾ ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನ:

ಸೇವೆ (EaaS) ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಎಂಡೋಸ್ಕೋಪಿ AI

ಸಂಯೋಜಿತ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಉಪಭೋಗ್ಯ ವಸ್ತುಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ AI ಬಯಾಪ್ಸಿ ಸೂಜಿಗಳು)

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ (ತಪಾಸಣೆಯಿಂದ ಅನುಸರಣೆಯವರೆಗೆ)

ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಪ್ರದರ್ಶನ

ವಿಶಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು:

(1) ಗ್ಯಾಸ್ಟ್ರಿಕ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ತಪಾಸಣೆ:

ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಗಾಯಗಳ AI ನೈಜ-ಸಮಯದ ಲೇಬಲಿಂಗ್ (ಗಡಿ/ಸೂಕ್ಷ್ಮನಾಳಗಳು/ಮೇಲ್ಮೈ ರಚನೆಗಳು)

LABC ಶ್ರೇಣೀಕರಣ ವರದಿಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಿ

ಬಯಾಪ್ಸಿ ಸೈಟ್‌ನ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಶಿಫಾರಸು

(2) ಕೊಲೊರೆಕ್ಟಲ್ ESD ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆ:

ಗೆಡ್ಡೆಯ ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆಯ ಆಳದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ

ನಾಳೀಯ ಮಾರ್ಗದ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ

ಭದ್ರತಾ ಗಡಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಕೋನ

ವೈದ್ಯಕೀಯ ಎಂಡೋಸ್ಕೋಪ್ AI "ಸಿಂಗಲ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಪ್ರಗತಿ" ಯಿಂದ "ಸಿಸ್ಟಮ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್" ಗೆ ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ:

ಅಲ್ಪಾವಧಿ (1-3 ವರ್ಷಗಳು): AI ಎಂಡೋಸ್ಕೋಪಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಂರಚನೆಯಾಗುತ್ತದೆ, 60% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ನುಗ್ಗುವ ದರದೊಂದಿಗೆ.

ಮಧ್ಯಾವಧಿ (3-5 ವರ್ಷಗಳು): ಸಂಪೂರ್ಣ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಸಾಧಿಸಿ.

ದೀರ್ಘಾವಧಿ (5-10 ವರ್ಷಗಳು): ಸ್ವಾಯತ್ತ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳ ಜನಪ್ರಿಯತೆ.

ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಎಂಡೋಸ್ಕೋಪಿಕ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮರುರೂಪಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ರೋಗಿಯು ತಜ್ಞ ಮಟ್ಟದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಆನಂದಿಸಬಹುದಾದ ಅಂತರ್ಗತ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.