चिकित्सा क्षेत्र में, इमेजिंग डेटा का विश्लेषण हमेशा से ही एक जटिल और श्रमसाध्य प्रक्रिया रही है। हाल ही में, वील कॉर्नेल मेडिकल कॉलेज के शोधकर्ताओं ने एक नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली विकसित की है, जिसे LILAC (लर्निंग-बेस्ड लॉन्गिट्यूडिनल इमेज चेंज इंफ्रेंस) कहा जाता है, जो समय के साथ बदलते हुए मेडिकल इमेजिंग का कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से विश्लेषण और पता लगा सकती है। यह शोध 20 फरवरी को "प्रोसीडिंग्स ऑफ़ द नेशनल एकेडमी ऑफ़ साइंसेज़" में प्रकाशित हुआ था, और इसने कई चिकित्सा परिदृश्यों में LILAC की व्यापक अनुप्रयोग क्षमता को प्रदर्शित किया।
पारंपरिक मेडिकल इमेजिंग विश्लेषण विधियों में अक्सर बड़े पैमाने पर अनुकूलन और पूर्व-प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, मस्तिष्क एमआरआई डेटा के मामले में, शोधकर्ताओं को अक्सर किसी विशिष्ट क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करने के लिए छवियों को समायोजित करने और सही करने में बहुत समय लगाना पड़ता है, और यहां तक कि विभिन्न कोणों, आकारों में अंतर आदि के प्रभावों को भी समाप्त करना पड़ता है। लेकिन LILAC प्रणाली इस प्रक्रिया को बहुत सरल बनाती है, स्वचालित रूप से इन जटिल पूर्व-प्रसंस्करण चरणों को निष्पादित करती है, जिससे शोधकर्ता लंबे समय तक चलने वाली छवि विश्लेषण को अधिक आसानी से कर सकते हैं।
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LILAC का लचीलापन विभिन्न प्रकार की चिकित्सा इमेजिंग के प्रति इसकी अनुकूलन क्षमता में निहित है। शोध दल ने सैकड़ों इन विट्रो निषेचन भ्रूणों की माइक्रोस्कोपिक छवियों के साथ LILAC को प्रशिक्षित किया, और यादृच्छिक छवि जोड़ियों में समय क्रम का निर्धारण करने की इसकी क्षमता का परीक्षण किया। परिणामों से पता चला कि LILAC की सटीकता 99% तक थी। अन्य प्रयोगों में, इस प्रणाली ने घाव भरने के अंतर और वृद्ध लोगों के मस्तिष्क में परिवर्तन का सफलतापूर्वक पता लगाया, और संज्ञानात्मक स्कोर की सटीक भविष्यवाणी भी की।
शोध के प्रमुख डिजाइनर डॉ. किम ही-जोंग ने कहा कि LILAC का लक्ष्य उन स्थितियों का समर्थन करना है जिनके बारे में शोध प्रक्रिया पूरी तरह से समझ में नहीं आती है, खासकर जब व्यक्तियों के बीच बहुत अधिक भिन्नता हो। यह तकनीक न केवल वर्तमान इमेजिंग डेटा के लिए उपयुक्त है, बल्कि भविष्य के अज्ञात परिवर्तनों के लिए भी लचीला प्रतिक्रिया दे सकती है।
वर्तमान में, शोध दल LILAC को वास्तविक दुनिया के नैदानिक परिदृश्यों में लागू करने की योजना बना रहा है, विशेष रूप से एमआरआई स्कैन के माध्यम से प्रोस्टेट कैंसर के रोगियों में उपचार प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने के लिए। इस नवीन प्रणाली के आगमन से निस्संदेह मेडिकल इमेजिंग विश्लेषण के लिए नई आशा और संभावनाएं आई हैं।
