स्वास्थ्य मंत्रालय और आइंस्टीन इज़राइलाइट अस्पताल के बीच सहयोग से एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित प्रणाली विकसित हुई है, जिसका उद्देश्य सार्वजनिक स्वास्थ्य पेशेवरों को त्वचा रोगों की स्क्रीनिंग और पहचान में सहायता करना है।
CUTIS-AI नामक इस पहल में रोगी के त्वचा घावों की छवियों का उपयोग किया जाता है, साथ ही नैदानिक, महामारी विज्ञान और सामाजिक-जनसांख्यिकीय डेटा का भी उपयोग किया जाता है जो ब्राज़ीलियाई वास्तविकता को दर्शाता है।
उन विकृति विज्ञानों में से जिन्हें यह प्रणाली पहचानने में सक्षम है उनमें स्पोरोट्राइकोसिस, कटिस्केलर लीशमैनियासिस, हैन्सेनियासिस, क्रोमोब्लास्टोमाइकोसिस, लोबोमाइकोसिस, त्वचा तपेदिक, और लक्सोसेलिक दुर्घटनाओं के कारण होने वाले घाव शामिल हैं, जैसे कि भूरे मकड़ी के काटने से हुए घाव।
यह एप्लिकेशन जो इस एआई का उपयोग संभव बनाता है, हालांकि अभी अध्ययन के चरण में है, इसे प्राथमिक देखभाल के स्वास्थ्य पेशेवरों के साथ किए गए साक्षात्कार के बाद डिज़ाइन किया गया था। एक महत्वपूर्ण कार्यक्षमता यह है कि इसे इंटरनेट एक्सेस के बिना भी संचालित किया जा सकता है, और वर्तमान में इसकी सटीकता दर लगभग 80% है।
यह बताना महत्वपूर्ण है कि CUTIS-AI का इरादा कृत्रिम बुद्धिमत्ता के समर्थन उपकरण के रूप में कार्य करना है, न कि स्वास्थ्य पेशेवरों द्वारा किए गए नैदानिक मूल्यांकन के विकल्प के रूप में।
आइंस्टीन इज़राइलाइट अस्पताल की डेटा वैज्ञानिक इसाबेल कारवाल्हो ने इस बात पर जोर दिया कि CUTIS-AI इन बीमारियों का पता लगाने की क्षमता बढ़ाने के लिए बनाया गया था, जो विशेष रूप से विशेषज्ञों की कमी वाले स्थानों में पेशेवरों के लिए एक बाधा हो सकती हैं। उन्होंने आगे कहा कि घावों की छवियों को संकलित करके, एक ठोस डेटाबेस स्थापित किया जा रहा है, जिससे विशेष रूप से प्राथमिक स्वास्थ्य सेवा में अग्रिम पंक्ति में व्यावहारिक तकनीक के विकास को लाभ होगा।
एप्लिकेशन के साथ किए गए अध्ययन में लगभग 1,400 रोगियों का मूल्यांकन किया गया है और इसमें घावों की 4,000 से अधिक छवियां हैं। रोगियों की यह विविधता कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रशिक्षण में विविध उदाहरणों के साथ सहायता करती है, जिससे मॉडल घावों की विशेषताओं को पहचानने के लिए अधिक उपयुक्त बनता है।
स्वास्थ्य मंत्रालय के स्वास्थ्य और पर्यावरण निगरानी सचिव फैबiano गेराल्डो पिमेंटा जूनियर ने स्वास्थ्य में लागू कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संबंध में डेटा की गुणवत्ता और विविधता के महत्व पर जोर दिया। उन्होंने चेतावनी दी कि सीमित आबादी से बनाई गई तकनीक का अन्य समूहों पर लागू होने पर समान प्रदर्शन नहीं हो सकता है। इस कारण से, उन्होंने विभिन्न त्वचा फोटोटाइप, क्षेत्रों, जीवन स्थितियों और महामारी विज्ञान प्रोफाइल को शामिल करने वाले एक ब्राज़ीलियाई डेटाबेस के निर्माण को आवश्यक माना।
