सिंथेटिक चिकित्सा छवियाँ (Synthetic Medical Images)

पाठ्यक्रम : GS3/विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी

समाचार में

• AI-जनित सिंथेटिक चिकित्सा छवियों का विकास हुआ है।

सिंथेटिक मेडिकल छवियों के बारे में

• वे MRI, सीटी स्कैन या एक्स-रे जैसे पारंपरिक इमेजिंग उपकरणों द्वारा कैप्चर किए बिना AI या कंप्यूटर एल्गोरिदम द्वारा उत्पन्न होते हैं। 
• ये चित्र पूरी तरह से गणितीय मॉडल या AI तकनीकों जैसे कि जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क (GANs), डिफ्यूजन मॉडल और ऑटोएनकोडर का उपयोग करके बनाए जाते हैं।
  • GANs में एक जनरेटर होता है जो छवियाँ बनाता है और एक विभेदक जो उनकी प्रामाणिकता का आकलन करता है, प्रतिस्पर्धा के माध्यम से सुधार करता है। 
  • VAEs छवियों को अव्यक्त स्थानों में संपीड़ित करता है और उनका पुनर्निर्माण करता है। प्रसार मॉडल यादृच्छिक शोर को चरण-दर-चरण यथार्थवादी छवियों में बदल देता है।

लाभ:

• यह इंट्रा- और इंटर-मोडैलिटी ट्रांसलेशन की अनुमति देता है, जिससे उपलब्ध डेटा से गुम स्कैन तैयार करने में सहायता मिलती है।
  • इंट्रामोडैलिटी ट्रांसलेशन: एक ही इमेजिंग मोडैलिटी के अंदर सिंथेटिक इमेज तैयार करता है (उदाहरण के लिए, MRI स्कैन का पुनर्निर्माण)।
  • इंटर-मोडैलिटी ट्रांसलेशन: विभिन्न मोडैलिटी के बीच डेटा को परिवर्तित करके सिंथेटिक इमेज तैयार करता है (उदाहरण के लिए, MRI डेटा से सीटी स्कैन तैयार करना)।
• यह वास्तविक रोगी डेटा के बिना तैयार किया जाता है, जिससे गोपनीयता संबंधी चिंताएँ कम होती हैं और डेटा साझा करने में सुविधा होती है।
• यह वास्तविक चिकित्सा छवियों को इकट्ठा करने से जुड़े समय और खर्च को संबोधित करता है।

चुनौतियाँ:

• डीपफेक बनाने का जोखिम, जो रोगियों का प्रतिरूपण कर सकता है, जिससे गलत निदान और धोखाधड़ी वाले दावे हो सकते हैं।
• सिंथेटिक छवियां वास्तविक दुनिया के चिकित्सा डेटा की सूक्ष्म बारीकियों को नहीं पकड़ पातीं, जिससे AI निदान की सटीकता खतरे में पड़ जाती है।
• सिंथेटिक छवियों पर अत्यधिक निर्भरता वास्तविकता और बनावट के बीच की रेखा को धुंधला कर सकती है, जिसके परिणामस्वरूप संभावित रूप से ऐसे नैदानिक ​​मॉडल तैयार हो सकते हैं जो वास्तविक रोगी मामलों के एकरूप नहीं होते हैं।

उपाय:

• जबकि सिंथेटिक मेडिकल इमेज नवाचार के अवसर प्रदान करती हैं, उन पर निर्भरता विनियामक और नैतिक चुनौतियों का सामना करती है। स्वास्थ्य सेवा निर्णयों की अखंडता को बनाए रखने के लिए मानवीय निगरानी महत्वपूर्ण है।
• सिंथेटिक छवियों की गुणवत्ता बढ़ाने और यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे वास्तविक दुनिया की चिकित्सा जटिलताओं को दर्शाती हैं, चिकित्सकों और AI इंजीनियरों के बीच सहयोग आवश्यक है।
• वास्तविक दुनिया की स्वास्थ्य सेवा समझ को कम किए बिना लाभ को अधिकतम करने के लिए सिंथेटिक छवियों के उपयोग को आशावाद और सावधानी के साथ किया जाना चाहिए।

Source:TH