ছবির উৎস: Pixabay/CC0 পাবলিক ডোমেইন
জার্নালে প্রকাশিত একটি নতুন আন্তর্জাতিক সমীক্ষা অনুসারে, সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ বড় ভাষা মডেল (LLMs) ব্যবহার স্তন ইমেজিং রিপোর্টের শ্রেণীবিভাগে পরিবর্তন ঘটায় যা রোগীর ব্যবস্থাপনাকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করতে পারে। রেডিওলজি. গবেষকরা বলেছেন যে ফলাফলগুলি এমন পরিস্থিতিতে এই এলএলএমগুলিকে নিয়ন্ত্রণ করার প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেয় যার জন্য উচ্চ স্তরের চিকিৎসা যুক্তির প্রয়োজন হয়।
LL.M হল এক ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) যা আজকাল বহুবিধ উদ্দেশ্যে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। রেডিওলজির ক্ষেত্রে, এলএলএমকে রেডিওলজি অ্যাপ্লিকেশন ফর্ম প্রক্রিয়াকরণ থেকে শুরু করে ইমেজিং পরামর্শ এবং ডায়াগনস্টিক সহায়তা প্রদানের জন্য বিভিন্ন ক্লিনিকাল কাজগুলিতে পরীক্ষা করা হয়েছে।
সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ সাধারণ এলএলএম যেমন ChatGPT (GPT-3.5 এবং GPT-4) এবং Google Gemini (পূর্বে বার্ড) কিছু নির্দিষ্ট কাজের প্রতিশ্রুতিশীল ফলাফল দেখিয়েছে। গুরুত্বপূর্ণভাবে, যাইহোক, তারা আরও জটিল কাজগুলিতে কম সফল হয় যার জন্য উচ্চ স্তরের যুক্তি এবং গভীর ক্লিনিকাল জ্ঞান প্রয়োজন, যেমন ইমেজিং সুপারিশ প্রদান।ব্যবহারকারীরা খুঁজছেন ডাক্তারি পরামর্শ এই অপ্রশিক্ষিত পদ্ধতির সীমাবদ্ধতা সবসময় বোঝা যায় না।
“সাধারণ এলএলএম দক্ষতার মূল্যায়ন গুরুত্বপূর্ণ রয়ে গেছে কারণ এই সরঞ্জামগুলি সবচেয়ে সহজলভ্য এবং অযৌক্তিকভাবে রোগীদের যত্ন নেওয়া এবং নন-রেডিওলজিস্টদের দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে। দ্বিতীয় মতামত“, গবেষণার সহ-প্রধান লেখক ড. আন্দ্রেয়া কোজি, ইমেজিং সাউদার্ন সুইজারল্যান্ডের ইনস্টিটিউট অফ ইমেজিং সাউদার্ন সুইজারল্যান্ডের পোস্টডক্টরাল ফেলো, লুগানো, সুইজারল্যান্ডের একজন রেডিওলজির লেখক ড.
ডাঃ কোজি এবং সহকর্মীরা একটি সাধারণ LL.M পরীক্ষা করার জন্য রওনা হন যেটি দৈনন্দিন ক্লিনিকাল রুটিনের সাথে জড়িত কিন্তু উচ্চতর চিকিৎসা যুক্তির সাথে এবং ইংরেজি ছাড়া অন্য ভাষায় যা LL.M এর ক্ষমতাকে আরও জোর দেয়। . তারা ব্রেস্ট ইমেজিং রিপোর্টিং এবং ডেটা সিস্টেম (BI-RADS) ক্যাটাগরি অ্যাসাইনমেন্ট সম্পর্কিত মানব পাঠক এবং LL.M.s-এর মধ্যে চুক্তির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছিল, স্তনের ক্ষত বর্ণনা এবং শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি বহুল ব্যবহৃত সিস্টেম।
সুইস গবেষকরা নিউইয়র্কের মেমোরিয়াল স্লোন কেটারিং ক্যান্সার সেন্টারে একটি আমেরিকান দল এবং আমস্টারডামের নেদারল্যান্ডস ক্যান্সার ইনস্টিটিউটের একটি ডাচ দলের সাথে সহযোগিতা করেছেন।
গবেষণায় ইংরেজি, ইতালীয় এবং ডাচ ভাষায় লেখা 2,400টি স্তন ইমেজিং প্রতিবেদনের BI-RADS শ্রেণীবিভাগ অন্তর্ভুক্ত ছিল। তিনটি LL.M.s—GPT-3.5, GPT-4, এবং Google Bard (এখন Google Gemini)- BI-RADS বিভাগ নির্ধারণের জন্য শুধুমাত্র মূল রেডিওলজিস্ট দ্বারা বর্ণিত ফলাফলগুলি ব্যবহার করে। গবেষকরা তখন বোর্ড-প্রত্যয়িত স্তন রেডিওলজিস্টদের সাথে এলএলএম-এর কর্মক্ষমতা তুলনা করেন।
BI-RADS বিভাগ নিয়োগের জন্য মানব পাঠকদের মধ্যে চুক্তি প্রায় নিখুঁত। যাইহোক, মানুষ এবং LL.M.s এর মধ্যে চুক্তি বেশি ছিল না। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে, গবেষকরা অসামঞ্জস্যপূর্ণ বিভাগের অ্যাসাইনমেন্টের একটি উচ্চ অনুপাতও পর্যবেক্ষণ করেছেন যার ফলে রোগীর ব্যবস্থাপনায় নেতিবাচক পরিবর্তন হয়েছে। এটি এই বহুল ব্যবহৃত LL.M এর উপর অতিরিক্ত নির্ভরতার সম্ভাব্য পরিণতি সম্পর্কে উদ্বেগ বাড়ায়।
ডাঃ কোজি বলেছেন যে ফলাফলগুলি এলএলএমগুলির নিয়ন্ত্রণের প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরে, কারণ ব্যবহারকারীরা এলএলএম-এর স্বাস্থ্যসেবা-সম্পর্কিত বিভিন্ন গভীরতা এবং জটিলতার প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারে।
“এই অধ্যয়নের ফলাফলগুলি আমাদেরকে স্বাস্থ্যসেবাতে LLM-এর সুবিধা এবং অসুবিধাগুলিকে সাবধানে বোঝার এবং হাইলাইট করার প্রয়োজনীয়তার কথা মনে করিয়ে দেওয়ার ক্রমবর্ধমান প্রমাণ যোগ করে,” তিনি বলেন, “এই প্রোগ্রামগুলি অনেক কাজের জন্য দুর্দান্ত সরঞ্জাম হতে পারে, তবে তাদের উচিত রোগীদের এই সরঞ্জামগুলির অন্তর্নিহিত ত্রুটিগুলি সম্পর্কে সচেতন হতে হবে এবং তারা জটিল প্রশ্নগুলির অসম্পূর্ণ বা এমনকি সম্পূর্ণ ভুল উত্তর পেতে পারে।”
সুইস গবেষকরা সহ-সিনিয়র লেখক সিমোন শিয়াফিনো, এমডি দ্বারা তত্ত্বাবধানে রয়েছেন। মার্কিন দলের নেতৃত্বে ছিলেন সহ-প্রথম লেখক কাটজা পিঙ্কার, এমডি, পিএইচডি, এবং ডাচ দলের নেতৃত্বে ছিলেন সহ-সিনিয়র লেখক রিটসে এম। মান, এমডি, পিএইচডি।
অধিক তথ্য:
GPT-3.5, GPT-4, এবং Google Bard-এর জন্য BI-RADS বিভাগ অ্যাসাইনমেন্ট: একটি বহুভাষিক গবেষণা, রেডিওলজি (2024)।
দ্বারা প্রদান করা হয়
উত্তর আমেরিকার রেডিওলজিক্যাল সোসাইটি
উদ্ধৃতি: GPT-4, Google Gemini-এর স্তনের চিত্রের শ্রেণীবিভাগে ত্রুটি রয়েছে, গবেষণায় পাওয়া গেছে (30 এপ্রিল, 2024), 30 এপ্রিল, 2024 এ সংগৃহীত, https://medicalxpress.com/news/2024-04-gpt- google-gemini- থেকে fall-short .html
এই নথিটি কপিরাইট দ্বারা সুরক্ষিত। ব্যক্তিগত অধ্যয়ন বা গবেষণার উদ্দেশ্যে ন্যায্য লেনদেনের স্বার্থ ছাড়া লিখিত অনুমতি ছাড়া কোনো অংশ পুনরুত্পাদন করা যাবে না। বিষয়বস্তু শুধুমাত্র রেফারেন্স জন্য.
