एक्स-रे जैसी चिकित्सा छवियों में अंतर्निहित अस्पष्टता के कारण, रेडियोलॉजिस्ट अक्सर एक निश्चित विकृति विज्ञान की उपस्थिति का वर्णन करते समय “मई” या “संभावना” जैसे शब्दों का उपयोग करते हैं, जैसे कि निमोनिया।
लेकिन क्या रेडियोलॉजिस्ट शब्द अपने आत्मविश्वास के स्तर को सटीक रूप से व्यक्त करने के लिए उपयोग करते हैं, यह दर्शाता है कि रोगियों में एक विशेष विकृति कितनी बार होती है? एक नए अध्ययन से पता चलता है कि जब रेडियोलॉजिस्ट एक निश्चित पैथोलॉजी के बारे में आत्मविश्वास व्यक्त करते हैं, जैसे कि “बहुत संभावना” जैसे वाक्यांश का उपयोग करते हुए, वे अति आत्मविश्वास के होते हैं, और इसके विपरीत जब वे “संभवतः” जैसे शब्द का उपयोग करके कम आत्मविश्वास व्यक्त करते हैं।
नैदानिक डेटा का उपयोग करते हुए, हार्वर्ड मेडिकल स्कूल से जुड़े अस्पतालों में शोधकर्ताओं और चिकित्सकों के सहयोग से एमआईटी शोधकर्ताओं की एक बहु -विषयक टीम ने प्राकृतिक भाषा की शर्तों का उपयोग करके निश्चितता व्यक्त करते समय विश्वसनीय रेडियोलॉजिस्ट कितने विश्वसनीय रेडियोलॉजिस्ट होते हैं, यह निर्धारित करने के लिए एक रूपरेखा बनाई।
उन्होंने इस दृष्टिकोण का उपयोग स्पष्ट सुझाव प्रदान करने के लिए किया जो रेडियोलॉजिस्ट को निश्चित वाक्यांशों को चुनने में मदद करते हैं जो उनकी नैदानिक रिपोर्टिंग की विश्वसनीयता में सुधार करेंगे। उन्होंने यह भी दिखाया कि एक ही तकनीक प्रभावी रूप से बड़ी भाषा के मॉडल के अंशांकन को बेहतर ढंग से माप सकती है और बेहतर तरीके से शब्दों को संरेखित कर सकती है, जो कि मॉडल का उपयोग उनकी भविष्यवाणियों की सटीकता के साथ आत्मविश्वास को व्यक्त करने के लिए उपयोग करता है।
रेडियोलॉजिस्ट को चिकित्सा छवियों में कुछ विकृति की संभावना का अधिक सटीक वर्णन करने में मदद करने से, यह नया ढांचा महत्वपूर्ण नैदानिक जानकारी की विश्वसनीयता में सुधार कर सकता है।
“रेडियोलॉजिस्ट का उपयोग महत्वपूर्ण है। वे प्रभावित करते हैं कि डॉक्टर कैसे हस्तक्षेप करते हैं, रोगी के लिए उनके निर्णय लेने के संदर्भ में। यदि ये चिकित्सक अपनी रिपोर्टिंग में अधिक विश्वसनीय हो सकते हैं, तो मरीज अंतिम लाभार्थी होंगे,” इस शोध पर एक पेपर के एक पेपर के प्रमुख छात्र और एक पेपर के प्रमुख लेखक पेइकी वांग कहते हैं।
वह वरिष्ठ लेखक पोलिना गोलैंड, एक सनलिन और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग एंड कंप्यूटर साइंस (ईईसीएस) के प्रिसिला चाउ प्रोफेसर, एमआईटी कंप्यूटर साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी (CSAIL), और मेडिकल विजन ग्रुप के नेता के एक प्रमुख अन्वेषक द्वारा शामिल हुए हैं; साथ ही बारबरा डी। लैम, बेथ इज़राइल डेकोनेस मेडिकल सेंटर में एक नैदानिक साथी; यिंगचेंग लियू, एमआईटी स्नातक छात्र में; मैसाचुसेट्स जनरल ब्रिघम (एमजीबी) के एक शोध साथी, अमेनेह असगरी-तर्गी; MIT-IBM वॉटसन AI लैब में एक शोध स्टाफ सदस्य रामेश्वर पांडा; विलियम एम। वेल्स, MGB में रेडियोलॉजी के एक प्रोफेसर और CSAIL में एक शोध वैज्ञानिक; और टीना कपूर, एमजीबी में रेडियोलॉजी के सहायक प्रोफेसर। अनुसंधान को सीखने के अभ्यावेदन पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में प्रस्तुत किया जाएगा।
शब्दों में अनिश्चितता को डिकोड करना
छाती के एक्स-रे के बारे में एक रिपोर्ट लिखते हुए एक रेडियोलॉजिस्ट कह सकता है कि छवि एक “संभव” निमोनिया दिखाती है, जो एक संक्रमण है जो फेफड़ों में हवा की थैली को भड़काता है। उस स्थिति में, एक डॉक्टर निदान की पुष्टि करने के लिए एक अनुवर्ती सीटी स्कैन का आदेश दे सकता है।
हालांकि, अगर रेडियोलॉजिस्ट लिखते हैं कि एक्स-रे एक “संभावना” निमोनिया दिखाता है, तो डॉक्टर तुरंत उपचार शुरू कर सकते हैं, जैसे कि एंटीबायोटिक दवाओं को निर्धारित करके, जबकि अभी भी गंभीरता का आकलन करने के लिए अतिरिक्त परीक्षणों का आदेश दे रहा है।
वांग का कहना है कि “संभवतः” और “संभावना” जैसे अस्पष्ट प्राकृतिक भाषा शब्दों के अंशांकन, या विश्वसनीयता को मापने की कोशिश करना कई चुनौतियों को प्रस्तुत करता है।
मौजूदा अंशांकन विधियां आमतौर पर एआई मॉडल द्वारा प्रदान किए गए आत्मविश्वास स्कोर पर निर्भर करती हैं, जो मॉडल की अनुमानित संभावना का प्रतिनिधित्व करती है कि इसकी भविष्यवाणी सही है।
उदाहरण के लिए, एक मौसम ऐप कल बारिश की 83 प्रतिशत संभावना की भविष्यवाणी कर सकता है। उस मॉडल को अच्छी तरह से कैलिब्रेट किया जाता है, अगर सभी उदाहरणों में, जहां यह बारिश की 83 प्रतिशत संभावना की भविष्यवाणी करता है, तो यह लगभग 83 प्रतिशत समय की बारिश करता है।
“लेकिन मनुष्य प्राकृतिक भाषा का उपयोग करते हैं, और यदि हम इन वाक्यांशों को एक ही संख्या में मैप करते हैं, तो यह वास्तविक दुनिया का सटीक विवरण नहीं है। यदि कोई व्यक्ति कहता है कि कोई घटना ‘संभावना है,’ वे आवश्यक रूप से सटीक संभावना के बारे में नहीं सोच रहे हैं, जैसे कि 75 प्रतिशत,” वांग कहते हैं।
एक प्रतिशत के लिए निश्चित वाक्यांशों को मैप करने की कोशिश करने के बजाय, शोधकर्ताओं का दृष्टिकोण उन्हें संभाव्यता वितरण के रूप में मानता है। एक वितरण संभावित मूल्यों और उनकी संभावना की सीमा का वर्णन करता है – आंकड़ों में क्लासिक घंटी वक्र के बारे में सोचें।
वांग कहते हैं, “यह प्रत्येक शब्द की अधिक बारीकियों को पकड़ता है।”
अंशांकन का आकलन और सुधार करना
शोधकर्ताओं ने पूर्व कार्य का लाभ उठाया, जिसने रेडियोलॉजिस्ट को संभावित वितरण प्राप्त करने के लिए सर्वेक्षण किया, जो प्रत्येक नैदानिक निश्चितता वाक्यांश के अनुरूप है, “बहुत संभावना” से लेकर “संगत” तक।
उदाहरण के लिए, चूंकि अधिक रेडियोलॉजिस्ट का मानना है कि “संगत” वाक्यांश का अर्थ है कि एक पैथोलॉजी एक चिकित्सा छवि में मौजूद है, इसकी संभावना वितरण एक उच्च शिखर पर तेजी से चढ़ता है, अधिकांश मूल्यों के साथ 90 से 100 प्रतिशत सीमा के आसपास क्लस्टर किया जाता है।
इसके विपरीत वाक्यांश “प्रतिनिधित्व कर सकता है” अधिक अनिश्चितता को व्यक्त करता है, जिससे व्यापक, घंटी के आकार का वितरण लगभग 50 प्रतिशत होता है।
विशिष्ट विधियाँ यह तुलना करके अंशांकन का मूल्यांकन करती हैं कि मॉडल के अनुमानित संभावना स्कोर कितनी अच्छी तरह से सकारात्मक परिणामों की वास्तविक संख्या के साथ संरेखित करते हैं।
शोधकर्ताओं का दृष्टिकोण एक ही सामान्य ढांचे का अनुसरण करता है, लेकिन इस तथ्य के लिए यह विस्तार करता है कि निश्चित वाक्यांश संभावनाओं के बजाय संभाव्यता वितरण का प्रतिनिधित्व करते हैं।
अंशांकन में सुधार करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक अनुकूलन समस्या को तैयार और हल किया जो समायोजित करता है कि कितनी बार कुछ वाक्यांशों का उपयोग किया जाता है, वास्तविकता के साथ आत्मविश्वास को बेहतर ढंग से संरेखित करने के लिए।
उन्होंने एक अंशांकन मानचित्र प्राप्त किया जो एक विशिष्ट पैथोलॉजी के लिए रिपोर्ट को अधिक सटीक बनाने के लिए एक रेडियोलॉजिस्ट का उपयोग करने के लिए निश्चित शर्तों का सुझाव देता है।
“शायद, इस डेटासेट के लिए, अगर हर बार रेडियोलॉजिस्ट ने कहा कि निमोनिया ‘मौजूद था,’ उन्होंने वाक्यांश को ‘संभावना वर्तमान’ के बजाय बदल दिया, तो वे बेहतर कैलिब्रेट हो जाएंगे,” वांग बताते हैं।
जब शोधकर्ताओं ने नैदानिक रिपोर्टों का मूल्यांकन करने के लिए अपने ढांचे का उपयोग किया, तो उन्होंने पाया कि रेडियोलॉजिस्ट आम तौर पर एटिक्लेसिस जैसी सामान्य स्थितियों का निदान करते समय अंडरकॉन्फिडेंट होते थे, लेकिन संक्रमण जैसी अधिक अस्पष्ट परिस्थितियों के साथ अतिवृद्धि।
इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने अपनी विधि का उपयोग करके भाषा मॉडल की विश्वसनीयता का मूल्यांकन किया, जो शास्त्रीय तरीकों की तुलना में आत्मविश्वास का अधिक बारीक प्रतिनिधित्व प्रदान करता है जो विश्वास स्कोर पर भरोसा करते हैं।
“बहुत बार, ये मॉडल ‘निश्चित रूप से’ जैसे वाक्यांशों का उपयोग करते हैं। लेकिन क्योंकि वे अपने उत्तरों में बहुत आश्वस्त हैं, यह लोगों को स्वयं बयानों की शुद्धता को सत्यापित करने के लिए प्रोत्साहित नहीं करता है, ”वांग कहते हैं।
भविष्य में, शोधकर्ताओं ने निदान और उपचार में सुधार की उम्मीद में चिकित्सकों के साथ सहयोग जारी रखने की योजना बनाई है। वे पेट के सीटी स्कैन से डेटा को शामिल करने के लिए अपने अध्ययन का विस्तार करने के लिए काम कर रहे हैं।
इसके अलावा, वे यह अध्ययन करने में रुचि रखते हैं कि कैसे ग्रहणशील रेडियोलॉजिस्ट अंशांकन-सुधार के सुझावों के लिए हैं और क्या वे मानसिक रूप से निश्चित रूप से निश्चित वाक्यांशों के अपने उपयोग को समायोजित कर सकते हैं।
“नैदानिक निश्चितता की अभिव्यक्ति रेडियोलॉजी रिपोर्ट का एक महत्वपूर्ण पहलू है, क्योंकि यह महत्वपूर्ण प्रबंधन निर्णयों को प्रभावित करता है। यह अध्ययन विश्लेषण और कैलिब्रेट करने के लिए एक उपन्यास दृष्टिकोण लेता है कि कैसे रेडियोलॉजिस्ट चेस्ट एक्स-रे रिपोर्ट में डायग्नोस्टिक निश्चितता को व्यक्त करते हैं, टर्म उपयोग और संबंधित परिणामों पर प्रतिक्रिया की पेशकश करते हैं,” अतील बी। शिनगारे के साथ काम करते हैं। “इस दृष्टिकोण में रेडियोलॉजिस्ट की सटीकता और संचार में सुधार करने की क्षमता है, जो रोगी की देखभाल में सुधार करने में मदद करेगा।”
कार्य को एक Takeda फैलोशिप, MIT-IBM वॉटसन AI लैब, MIT CSAIL WISTROM कार्यक्रम और MIT JAMEEL क्लिनिक द्वारा वित्त पोषित किया गया था।
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