हाल के वर्षों में, चिकित्सा क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का प्रभाव越来越显著, विशेष रूप से रोग निदान और उपचार योजना के क्षेत्र में। चिकित्सा बड़े दृश्य भाषा मॉडल (Med-LVLMs) का विकास, अधिक बुद्धिमान चिकित्सा निदान उपकरणों की संभावना प्रदान करता है। हालांकि, इन मॉडलों को वास्तविक अनुप्रयोग में एक महत्वपूर्ण समस्या का सामना करना पड़ता है, जिसे तथ्य幻觉 कहा जाता है। यह घटना न केवल गलत निदान परिणामों का कारण बन सकती है, बल्कि रोगियों के स्वास्थ्य पर गंभीर परिणाम भी डाल सकती है।
इस समस्या को हल करने के लिए जो चिकित्सा AI को परेशान करती है, शोधकर्ताओं ने एक पूरी तरह से नया मल्टी-मोडल खोज-प्रवर्धित जनरेटिव सिस्टम विकसित किया है, जिसे MMed-RAG नाम दिया गया है। इस सिस्टम का डिज़ाइन लक्ष्य Med-LVLMs की तथ्यात्मक सटीकता को बढ़ाना है, जिससे चिकित्सा निदान की विश्वसनीयता में सुधार हो सके। MMed-RAG की सबसे बड़ी विशेषता इसकी क्षेत्र-संवेदनशील खोज तंत्र है, जो इसे विभिन्न प्रकार की चिकित्सा छवियों को संभालते समय अधिक प्रभावी और सटीक रूप से प्रदर्शन करने में सक्षम बनाती है।
विशेष रूप से, MMed-RAG एक क्षेत्र पहचान मॉड्यूल का उपयोग करता है, जिसका कार्य है कि यह इनपुट की गई चिकित्सा छवि के आधार पर सबसे उपयुक्त खोज मॉडल का स्वचालित रूप से चयन करता है। यह स्व-adaptive चयन विधि न केवल खोज की सटीकता को बढ़ाती है, बल्कि यह सुनिश्चित करती है कि सिस्टम विभिन्न चिकित्सा छवियों की आवश्यकताओं का तेजी से जवाब दे सके। उदाहरण के लिए, जब डॉक्टर एक रेडियोलॉजी छवि अपलोड करते हैं, तो सिस्टम तुरंत पहचान सकता है कि यह किस क्षेत्र की छवि है और विश्लेषण के लिए संबंधित मॉडल का चयन कर सकता है।
इसके अलावा, MMed-RAG ने एक स्व-adaptive कैलिब्रेशन विधि को पेश किया है, जो खोजे गए संदर्भ की मात्रा का बुद्धिमान चयन करने के लिए है। पहले, कई सिस्टम खोज के दौरान एक बार में बड़ी मात्रा में जानकारी प्राप्त करते थे, लेकिन यह जानकारी अंतिम निदान में हमेशा सहायक नहीं होती। MMed-RAG स्व-adaptive कैलिब्रेशन के माध्यम से, विभिन्न परिदृश्यों में सबसे उपयुक्त संदर्भ जानकारी का चयन कर सकता है, जिससे जानकारी के उपयोग की दक्षता बढ़ती है।
इस सिस्टम के आधार पर, MMed-RAG ने RAG-आधारित पसंद सूक्ष्म समायोजन रणनीति को भी शामिल किया है। इस रणनीति का उद्देश्य मॉडल के उत्तर उत्पन्न करते समय क्रॉस-मोडल संरेखण और समग्र संरेखण में सुधार करना है।
विशेष रूप से, सिस्टम ने कुछ पसंदीदा जोड़े बनाए हैं, जो मॉडल को उत्तर उत्पन्न करते समय चिकित्सा छवियों का पूरी तरह से उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं, भले ही कुछ उत्तर बिना छवियों के सही हों, उन्हें प्राथमिकता देने से बचना चाहिए। इस तरह, न केवल निदान की सटीकता बढ़ी है, बल्कि यह भी मदद करता है कि मॉडल अनिश्चितता का सामना करते समय प्राप्त संदर्भ जानकारी को बेहतर तरीके से समझ सके, और अप्रासंगिक डेटा से प्रभावित होने से बच सके।
कई चिकित्सा डेटा सेट पर परीक्षण के माध्यम से, MMed-RAG का प्रदर्शन बहुत उत्कृष्ट रहा है। शोधकर्ताओं ने पाया कि इस सिस्टम ने औसतन 43.8% तथ्यात्मक सटीकता बढ़ाई है, जिससे चिकित्सा AI की विश्वसनीयता में काफी सुधार हुआ है। यह परिणाम न केवल चिकित्सा क्षेत्र में बुद्धिमानी के विकास में नई ऊर्जा जोड़ता है, बल्कि भविष्य के चिकित्सा निदान उपकरणों के विकास के लिए एक संदर्भ प्रदान करता है।
MMed-RAG के आगमन के साथ, हम उम्मीद कर सकते हैं कि भविष्य की चिकित्सा AI डॉक्टरों और रोगियों की सेवा में अधिक सटीकता से कार्य करेगी, और वास्तव में स्मार्ट चिकित्सा के दृष्टिकोण को साकार करेगी।
पेपर: https://arxiv.org/html/2410.13085v1
प्रोजेक्ट लिंक: https://github.com/richard-peng-xia/MMed-RAG
मुख्य बिंदु:
🌟 MMed-RAG सिस्टम क्षेत्र-संवेदनशील खोज तंत्र के माध्यम से विभिन्न चिकित्सा छवियों की प्रक्रिया क्षमता को बढ़ाता है।
🔍 स्व-adaptive कैलिब्रेशन विधि सुनिश्चित करती है कि खोज संदर्भ का चयन अधिक सटीक हो, जानकारी के उपयोग की दक्षता अधिक हो।
💡 प्रयोगात्मक परिणाम बताते हैं कि MMed-RAG ने कई चिकित्सा डेटा सेट में तथ्यात्मक सटीकता में 43.8% का सुधार किया है।
