ఆరోగ్య రంగంలో AI
AI శాఖలకు స్వాగతం! 🌳
AI Seeds లో మీరు AI అంటే ఏమిటో నేర్చుకున్నారు. AI Sprouts లో అది ఎలా నేర్చుకుంటుందో - డేటా, అల్గారిథమ్లు, మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్లు - తెలుసుకున్నారు. ఇప్పుడు వాస్తవ ప్రపంచంలో AI ను ఆచరణలో చూసే సమయం వచ్చింది.
అత్యంత ప్రభావవంతమైన రంగాలలో ఒకటైన ఆరోగ్య సంరక్షణ తో ప్రారంభిద్దాం. వ్యాధులను ముందుగా గుర్తించడంలో, మందులను వేగంగా అభివృద్ధి చేయడంలో, మరియు మరింత వ్యక్తిగతీకృత సంరక్షణ అందించడంలో AI ఇప్పటికే వైద్యులకు సహాయం చేస్తోంది. ఇది ఎలా పనిచేస్తుందో - మరియు మనం ఎందుకు జాగ్రత్తగా ఉండాలో అన్వేషిద్దాం.
AI వైద్య చిత్రాలను ఎలా చదువుతుంది 🩻
ఒక రేడియాలజిస్ట్ X-రే ని పరిశీలించేటప్పుడు, వారు నమూనాల కోసం చూస్తారు - ఊపిరితిత్తులపై నీడ, అసాధారణ ముద్ద, సన్నని పగులు. AI కూడా అదే చేస్తుంది, కానీ యంత్ర వేగంతో.
ప్రక్రియ
- చిత్రాలను సేకరించడం - వేలాది లేబుల్ చేయబడిన X-రేలు, MRI లు, లేదా CT స్కాన్లు
- మోడల్ను శిక్షణ ఇవ్వడం - Convolutional Neural Network (CNN) నమూనాలను గుర్తించడం నేర్చుకుంటుంది
- అంచనా వేయడం - మోడల్ ఆందోళన కలిగించే ప్రాంతాలను హైలైట్ చేసి, నమ్మకం స్కోర్ ఇస్తుంది
- వైద్యుడు సమీక్షిస్తారు - తుది నిర్ధారణ మనిషి చేస్తారు
దీన్ని వైద్య చిత్రాల కోసం స్పెల్-చెకర్ లాగా ఆలోచించండి. అనుమానాస్పద ప్రాంతాలను అది గుర్తించి, వైద్యుడు తన దృష్టిని కేంద్రీకరించేలా చేస్తుంది.
# Simplified: loading a chest X-ray and predicting with a pre-trained model
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
model = load_model("chest_xray_model.h5")
img = image.load_img("patient_xray.png", target_size=(224, 224))
img_array = np.expand_dims(image.img_to_array(img) / 255.0, axis=0)
prediction = model.predict(img_array)
confidence = prediction[0][0]
if confidence > 0.5:
print(f"Potential anomaly detected (confidence: {confidence:.1%})")
else:
print(f"No anomaly detected (confidence: {1 - confidence:.1%})")
2020 లో Nature లో ప్రచురించబడిన ఒక అధ్యయనంలో, Google Health అభివృద్ధి చేసిన AI వ్యవస్థ మామోగ్రామ్లలో రొమ్ము క్యాన్సర్ను గుర్తించడంలో ఆరుగురు రేడియాలజిస్ట్లను అధిగమించింది. ఇది తప్పుడు పాజిటివ్లను 5.7% మరియు తప్పుడు నెగటివ్లను 9.4% తగ్గించింది.
ఔషధ ఆవిష్కరణ - 10 సంవత్సరాల నుండి నెలలకు 💊
కొత్త ఔషధాన్ని అభివృద్ధి చేయడానికి సాంప్రదాయకంగా 10–15 సంవత్సరాలు పడుతుంది మరియు కంటే ఎక్కువ ఖర్చవుతుంది. AI ఈ కాలపరిమితిని నాటకీయంగా తగ్గిస్తోంది.
Discussion
Sign in to join the discussion