ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕੋਵਿਡ-19 ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਲੜਾਈ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ

ਕੋਵਿਡ-19 ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਨੇ 2020 ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਤੂਫਾਨ ਨਾਲ ਲੈ ਲਿਆ ਅਤੇ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਚੀਨ, ਅਮਰੀਕਾ, ਸਪੇਨ ਅਤੇ ਯੂਨਾਈਟਿਡ ਕਿੰਗਡਮ ਸਮੇਤ ਕਈ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਤ ਦਾ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾ COVID-19 ਲਾਗਾਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤਿਆਂ ਨੇ ਆਪਣਾ ਧਿਆਨ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।       

ਕਈ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ-ਅਧਾਰਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਛਾਤੀ ਦੇ ਐਕਸ-ਰੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਵਿਡ-19 ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬਿਮਾਰੀ ਫੇਫੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪੂ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਐਕਸ-ਰੇ ਸਕੈਨ ਵਿੱਚ ਚਿੱਟੇ ਚਟਾਕ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। . ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਸਿਧਾਂਤ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਰਜੀਹ ਹੈ।

ਹੁਣ, ਇੰਚਿਓਨ ਨੈਸ਼ਨਲ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ, ਕੋਰੀਆ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਗਵਾਂਗਿਲ ਜੀਓਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕੋਵਿਡ-19 ਨਿਦਾਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਦੋ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI-ਆਧਾਰਿਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਗੈਰ-COVID-19 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਕੋਵਿਡ-19 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਛਾਤੀ ਦੇ ਐਕਸ-ਰੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹੀ ਫਰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪੇਪਰ 27 ਅਕਤੂਬਰ, 2021 ਨੂੰ ਔਨਲਾਈਨ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ 21 ਨਵੰਬਰ, 2021 ਨੂੰ ਆਈਈਈਈ ਇੰਟਰਨੈਟ ਆਫ਼ ਥਿੰਗਜ਼ ਜਰਨਲ ਦੇ ਖੰਡ 8, ਅੰਕ 21 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਦੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਨ ਤੇਜ਼ ਆਰ-ਸੀਐਨਐਨ ਅਤੇ ਰੈਜ਼ਨੇਟ -101। ਪਹਿਲਾ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਖੇਤਰ-ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਦੂਜਾ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ-ਸਿੱਖਿਆ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ 101 ਲੇਅਰਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਵਜੋਂ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ। ResNet-101, ਜਦੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਪ੍ਰੋ. ਜੀਓਨ ਨੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕੀਤੀ, “ਸਾਡੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਸਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਕੋਵਿਡ-101 ਖੋਜ ਲਈ ResNet-19 ਅਤੇ ਤੇਜ਼ R-CNN ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਾਲੀ ਪਹਿਲੀ ਹੈ,” 8800 ਐਕਸ-ਰੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ। 98% ਦੀ ਕਮਾਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ।

ਖੋਜ ਟੀਮ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਕੇਂਦਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਵਿਡ-19 ਦੀ ਛੇਤੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸਾਬਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਏਆਈ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਡਾਕਟਰੀ ਮਾਹਰਾਂ ਦਾ ਕੁਝ ਕੰਮ ਅਤੇ ਦਬਾਅ ਦੂਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੋਂ ਭਾਰੀ ਕੰਮ ਦੇ ਬੋਝ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੋਰ ਆਧੁਨਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਉਪਕਰਣ ਇੰਟਰਨੈਟ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ; ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹੋਰ ਵੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੋਵੇਗੀ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਵਿਡ-19 ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋ. ਜੀਓਨ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ: "ਸਾਡੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਗਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਮੈਡੀਕਲ ਤਸਵੀਰਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।"