IIT Mandi ने AI से रोग निदान में हासिल की सफलता
Mandi मंडी इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ़ टेक्नोलॉजी (IIT), मंडी के रिसर्चर्स ने बायोमेडिकल फ्रैगमेंटेड अटेंशन स्पेक्ट्रल ट्रांसफॉर्मर नेटवर्क (BioFASTNet) डेवलप किया है। यह एक एडवांस्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) फ्रेमवर्क है जो फूरियर ट्रांसफॉर्म इंफ्रारेड (FTIR) स्पेक्ट्रा का तेज़, सटीक और ऑटोमेटेड इंटरप्रिटेशन करने में मदद करता है। इस इनोवेशन का मकसद मॉलिक्यूलर एनालिसिस को आसान बनाना है, जिसमें बहुत ज़्यादा प्री-प्रोसेसिंग और एक्सपर्ट-ड्रिवन इंटरप्रिटेशन की ज़रूरत नहीं होती, जिससे बायोमेडिकल डायग्नोस्टिक्स और रिसर्च तेज़ी से हो सके।
यह स्टडी IIT-मंडी में दुर्गेश अमेटा, हार्दिक शर्मा, डॉ. प्रफुल्ल हंबार्डे और प्रोफेसर लक्ष्मीधर बेहरा ने इंडियन नॉलेज सिस्टम एंड मेंटल हेल्थ एप्लीकेशंस (IKSMHA) सेंटर और सेंटर फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड रोबोटिक्स (CAIR) के ज़रिए की थी। FTIR स्पेक्ट्रोस्कोपी का इस्तेमाल हेल्थकेयर, पैथोलॉजी, माइक्रोबायोलॉजी और फार्मास्युटिकल रिसर्च में मॉलिक्यूलर कैरेक्टराइजेशन के लिए बड़े पैमाने पर किया जाता है। हालांकि, पारंपरिक FTIR एनालिसिस के लिए अक्सर कई प्री-प्रोसेसिंग स्टेप्स, खास सॉफ्टवेयर और डोमेन एक्सपर्टीज की ज़रूरत होती है, जिससे रियल-टाइम क्लिनिकल और पॉइंट-ऑफ-केयर सेटिंग्स में इसका इस्तेमाल कम हो जाता है।
BioFASTNet इन चुनौतियों का हल एक हल्के, एंड-टू-एंड डीप लर्निंग आर्किटेक्चर के ज़रिए करता है जो सीधे रॉ इंफ्रारेड स्पेक्ट्रा का एनालिसिस करता है। मॉडल में एक मल्टीरिज़ॉल्यूशन कन्वोल्यूशनल फ़ीचर एक्सट्रैक्टर (MCFE) शामिल है जो फाइन एब्ज़ॉर्प्शन पीक्स और ब्रॉड स्पेक्ट्रल पैटर्न दोनों को कैप्चर करता है, साथ ही एक फ्रैगमेंट-वाइज़ अटेंशन मॉड्यूल (FAM) भी है जो स्पेक्ट्रम के केमिकली मीनिंगफुल रीजन पर फोकस करता है। यह केमिस्ट्री-इन्फॉर्म्ड डिज़ाइन प्रेडिक्शन एक्यूरेसी और मॉडल इंटरप्रिटेबिलिटी दोनों को काफी बेहतर बनाता है।
AI फ्रेमवर्क ने दो इंटरनेशनल लेवल पर मान्यता प्राप्त बेंचमार्क डेटासेट पर स्टेट-ऑफ़-द-आर्ट परफॉर्मेंस दिखाया। 21 फंक्शनल ग्रुप्स में 8,272 मॉलिक्यूलर सैंपल वाले फंक्शनल ग्रुप प्रेडिक्शन डेटासेट पर, BioFASTNet ने CIRSNet और AggMapNet जैसे मौजूदा मॉडल्स से बेहतर परफॉर्म करते हुए, 97.81 परसेंट की शानदार एक्यूरेसी और 91.97 परसेंट का F1-स्कोर हासिल किया। इसने 3,018 मॉलिक्यूल और 109 गंध कैटेगरी वाले बहुत ज़्यादा असंतुलित गंध भविष्यवाणी डेटासेट पर 36.68 प्रतिशत का सबसे अच्छा रिपोर्ट किया गया F1-स्कोर भी रिकॉर्ड किया। रिसर्चर्स के अनुसार, BioFASTNet में कैंसर टिशू कैरेक्टराइजेशन, हिस्टोपैथोलॉजी, माइक्रोबियल आइडेंटिफिकेशन, बायोफ्लूइड एनालिसिस, फार्मास्युटिकल क्वालिटी असेसमेंट, बायोमेडिकल रिसर्च और पॉइंट-ऑफ-केयर डायग्नोस्टिक्स में भविष्य के एप्लिकेशन्स के लिए काफी पोटेंशियल है। हालांकि इन एप्लिकेशन्स के लिए और क्लिनिकल वैलिडेशन की ज़रूरत है, लेकिन यह टेक्नोलॉजी एक्सपर्ट इंटरप्रिटेशन पर निर्भरता को काफी कम कर सकती है और लैबोरेटरी वर्कफ़्लो को तेज़ कर सकती है।
IIT-मंडी के एक स्पोक्सपर्सन ने कहा कि रिसर्च टीम अब रियल-टाइम स्पेक्ट्रल एनालिसिस के लिए स्मार्ट और हैंडहेल्ड FTIR स्पेक्ट्रोमीटर में BioFASTNet को इंटीग्रेट करने की दिशा में काम कर रही है। अभी प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट स्टेज पर, यह टेक्नोलॉजी एक सॉफ्टवेयर-बेस्ड सॉल्यूशन के तौर पर डिज़ाइन की गई है जिसे ऑप्टिकल हार्डवेयर में बदलाव किए बिना मौजूदा FTIR सिस्टम के साथ इंटीग्रेट किया जा सकता है। आगे की कोशिशें बड़े पैमाने पर क्लिनिकल वैलिडेशन, क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म टेस्टिंग, रेगुलेटरी कम्प्लायंस और हेल्थकेयर और इंडस्ट्री पार्टनर्स के साथ मिलकर काम करने पर फोकस करेंगी, ताकि इनोवेशन को प्रैक्टिकल डायग्नोस्टिक टूल्स में बदला जा सके।
