
सामान्य ट्रांसफार्मर के साथ मानव रोग के प्राकृतिक इतिहास को सीखना
स्वास्थ्य सेवा के तेजी से विकसित होने वाले क्षेत्र में, मानव रोगों की प्रगति को समझना प्रभावी उपचार और रोकथाम रणनीतियों के लिए महत्वपूर्ण है। 17 सितंबर, 2025 को * नेचर * में प्रकाशित "लर्निंग द नेचुरल हिस्ट्री ऑफ ह्यूमन डिजीज विथ जेनरल ट्रांसफार्मर के साथ" लर्निंग द नेचुरल हिस्ट्री ऑफ ह्यूमन डिजीज ऑफ ह्यूमन डिजीज के साथ एक ग्राउंडब्रेकिंग अध्ययन, उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीकों का उपयोग करके मॉडलिंग रोग प्रगति के लिए एक अभिनव दृष्टिकोण का परिचय देता है।
परिचय
अध्ययन डेल्फी-2 एम प्रस्तुत करता है, जो एक जेनेरिक प्री-प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर (जीपीटी) मॉडल है जो एक व्यक्ति के चिकित्सा इतिहास के आधार पर 1,000 से अधिक बीमारियों की दरों की भविष्यवाणी करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। व्यापक डेटासेट का विश्लेषण करके, Delphi-2M रोग प्रक्षेपवक्र, सह-रुग्णता और संभावित भविष्य के स्वास्थ्य परिणामों में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
कार्यप्रणाली
डेटा संग्रहण
शोधकर्ताओं ने यूके बायोबैंक से डेटा का उपयोग किया, जिसमें 0.4 मिलियन प्रतिभागियों के स्वास्थ्य रिकॉर्ड शामिल थे। इस व्यापक डेटासेट ने डेल्फी-2 एम मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक मजबूत नींव प्रदान की।
विकास का मॉडल
डेल्फी-2 एम को चिकित्सा डेटा की जटिलताओं को समायोजित करने के लिए जीपीटी आर्किटेक्चर को संशोधित करके विकसित किया गया था। मॉडल को समय के साथ विभिन्न बीमारियों की प्रगति और निर्भरता को समझने के लिए प्रशिक्षित किया गया था।
सत्यापन
मॉडल की सटीकता और सामान्यता सुनिश्चित करने के लिए, डेल्फी-2 एम को 1.9 मिलियन डेनिश व्यक्तियों से बाहरी डेटा का उपयोग करके मान्य किया गया था। उल्लेखनीय रूप से, यह सत्यापन मॉडल के मापदंडों को बदलने के बिना, इसकी मजबूती और अनुकूलनशीलता का प्रदर्शन किए बिना प्राप्त किया गया था।
प्रमुख निष्कर्ष
रोग दर भविष्यवाणियां
Delphi-2M ने प्रत्येक व्यक्ति के पिछले रोग इतिहास पर सशर्त 1,000 से अधिक बीमारियों की दरों की सटीक भविष्यवाणी की। इसका प्रदर्शन मौजूदा एकल-डिसीज मॉडल के बराबर था, जो बहु-रोग की भविष्यवाणी में इसकी प्रभावशीलता को उजागर करता है।
सिंथेटिक स्वास्थ्य प्रक्षेपवक्र
डेल्फी-2 एम की जनरेटिव प्रकृति ने सिंथेटिक भविष्य के स्वास्थ्य प्रक्षेपवक्रों के नमूने को सक्षम किया। यह क्षमता 20 वर्षों तक संभावित रोग के बोझ का सार्थक अनुमान प्रदान करती है, दीर्घकालिक स्वास्थ्य सेवा योजना के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।
समझाने योग्य एआई अंतर्दृष्टि
अध्ययन ने डेल्फी-2 एम की भविष्यवाणियों की व्याख्या करने के लिए स्पष्ट एआई विधियों को नियोजित किया। इन अंतर्दृष्टि ने रोग श्रेणियों के भीतर और भविष्य के स्वास्थ्य पर उनके समय-निर्भर परिणामों के भीतर सह-रुग्णता के समूहों का खुलासा किया। हालांकि, विश्लेषण ने प्रशिक्षण डेटा से सीखे गए पूर्वाग्रहों को भी उजागर किया, एआई अनुप्रयोगों में डेटा गुणवत्ता के महत्व को रेखांकित किया।
हेल्थकेयर के लिए निहितार्थ
व्यक्तिगत चिकित्सा
व्यक्तिगत रोग प्रक्षेपवक्रों की भविष्यवाणी करने के लिए DELPHI-2M की क्षमता व्यक्तिगत उपचार योजनाओं को सूचित कर सकती है, जिससे स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को रोगी के अद्वितीय स्वास्थ्य इतिहास के आधार पर दर्जी हस्तक्षेप की अनुमति मिलती है और भविष्य के जोखिमों की भविष्यवाणी की जाती है।
सार्वजनिक स्वास्थ्य योजना
संभावित रोग के बोझ का पूर्वानुमान लगाकर, डेल्फी-2 एम सार्वजनिक स्वास्थ्य योजना में सहायता कर सकता है, जिससे संसाधनों के आवंटन और उभरती हुई स्वास्थ्य चुनौतियों का समाधान करने के लिए निवारक रणनीतियों के विकास को सक्षम किया जा सकता है।
प्रिसिजन मेडिसिन दृष्टिकोण
रोग की घटनाओं के बीच अस्थायी निर्भरता में मॉडल की अंतर्दृष्टि सटीक चिकित्सा दृष्टिकोण को बढ़ा सकती है, जिससे अधिक प्रभावी और लक्षित स्वास्थ्य देखभाल हस्तक्षेप हो सकते हैं।
सीमाएं और भविष्य के निर्देश
डेटा पूर्वाग्रह
अध्ययन स्वीकार करता है कि प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह मॉडल की भविष्यवाणियों को प्रभावित कर सकते हैं। भविष्य के अनुसंधान को मॉडल की सटीकता और निष्पक्षता में सुधार करने के लिए इन पूर्वाग्रहों को कम करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
मॉडल सामान्यीकरण
जबकि डेल्फी-2 एम ने विभिन्न डेटासेट में मजबूती का प्रदर्शन किया, विभिन्न आबादी में विभिन्न आबादी में आगे की मान्यता आवश्यक है ताकि विभिन्न स्वास्थ्य सेवा सेटिंग्स में इसकी सामान्यता और प्रयोज्यता सुनिश्चित हो सके।
निष्कर्ष
अध्ययन "जनरेटिव ट्रांसफार्मर के साथ मानव रोग का प्राकृतिक इतिहास सीखना" एआई के स्वास्थ्य सेवा के लिए एक महत्वपूर्ण उन्नति का प्रतिनिधित्व करता है। जेनेरिक ट्रांसफार्मर का लाभ उठाकर, डेल्फी -2 एम व्यक्तिगत चिकित्सा और सार्वजनिक स्वास्थ्य योजना में क्रांति लाने की क्षमता के साथ, रोग की प्रगति को समझने और भविष्यवाणी करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है।
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