৫২ লাখ স্ক্যানে প্রশিক্ষিত AI মডেল, বাংলাদেশে মস্তিষ্ক রোগ নির্ণয়ে বিপ্লব
মিশিগান বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা NeuroVFM নামে একটি শক্তিশালী ফাউন্ডেশন মডেল তৈরি করেছেন। এটি ৫২.৪ লাখ ক্লিনিকাল এমআরআই ও সিটি স্ক্যান ভলিউম ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত হয়েছে। মডেলটি মস্তিষ্কের শারীরস্থান ও রোগবিদ্যা শেখে, যার জন্য রেডিওলজি রিপোর্টের প্রয়োজন হয় না।
মিশিগান বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা NeuroVFM নামে একটি শক্তিশালী ফাউন্ডেশন মডেল তৈরি করেছেন। এটি ৫২.৪ লাখ ক্লিনিকাল এমআরআই ও সিটি স্ক্যান ভলিউম ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত হয়েছে। মডেলটি মস্তিষ্কের শারীরস্থান ও রোগবিদ্যা শেখে, যার জন্য রেডিওলজি রিপোর্টের প্রয়োজন হয় না।
মিশিগান বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা নিউরোইমেজিংয়ের জন্য NeuroVFM নামে একটি যুগান্তকারী ফাউন্ডেশন মডেল তৈরি করেছেন। এই মডেলটি ৫২.৪ লাখ ক্লিনিকাল এমআরআই ও সিটি স্ক্যান ভলিউমের ওপর প্রশিক্ষিত হয়েছে। এটি মস্তিষ্কের শারীরস্থান ও রোগবিদ্যা শেখে, যার জন্য আলাদা করে রেডিওলজি রিপোর্টের প্রয়োজন হয় না।
এই গবেষণা মেডিকেল ইমেজিংয়ের ক্ষেত্রে একটি বড় অগ্রগতি। সাধারণত এআই মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য লেবেলযুক্ত তথ্যের প্রয়োজন হয়, যা তৈরি করা সময়সাপেক্ষ ও ব্যয়বহুল। NeuroVFM সরাসরি কাঁচা ক্লিনিকাল ডেটা থেকে শিখতে পারে, ফলে এটি আরও দ্রুত ও সাশ্রয়ী। এটি ডাক্তারদের ব্রেইন টিউমার, স্ট্রোক বা অন্যান্য স্নায়বিক রোগ নির্ণয়ে সহায়তা করতে পারে।
NeuroVFM-এর মূল প্রযুক্তি হলো Vol-JEPA, যা I-JEPA এবং V-JEPA-এর একটি সম্প্রসারিত সংস্করণ। I-JEPA ও V-JEPA মূলত ছবি ও ভিডিও ডেটার জন্য তৈরি করা হয়েছিল। Vol-JEPA সেই কৌশলকে ত্রিমাত্রিক মেডিকেল ইমেজিংয়ের জন্য অভিযোজিত করেছে। এটি ভলিউমেট্রিক ডেটার গভীর সম্পর্ক ও প্যাটার্ন শনাক্ত করতে পারে।
গবেষকরা এই মডেলটিকে 'জেনারালিস্ট' বা সাধারণবাদী হিসেবে চিহ্নিত করেছেন। কারণ এটি বিভিন্ন ধরনের স্ক্যান ও রোগের জন্য কাজ করতে পারে। একটি মডেল দিয়েই একাধিক কাজ করা সম্ভব হবে, যেমন টিউমার সনাক্তকরণ, মস্তিষ্কের গঠন বিশ্লেষণ বা রোগের অগ্রগতি পর্যবেক্ষণ। এতে করে হাসপাতাল ও ক্লিনিকের জন্য একটি শক্তিশালী টুল তৈরি হবে।
বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে এই গবেষণা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। দেশে নিউরোলজি ও রেডিওলজি বিশেষজ্ঞের সংখ্যা সীমিত। একটি অটোমেটেড টুল স্ক্যান রিপোর্ট বিশ্লেষণ করে ডাক্তারদের দ্রুত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে। এতে করে গ্রামীণ এলাকার রোগীরাও উন্নত ডায়াগনোসিসের সুযোগ পাবে। তবে মডেলটি বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজন পর্যাপ্ত কম্পিউটিং শক্তি ও প্রশিক্ষিত মানবসম্পদ।
ভবিষ্যতে NeuroVFM আরও বড় ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত হতে পারে এবং অন্যান্য অঙ্গের ইমেজিংয়ের জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে। এই গবেষণা মেডিকেল এআই-এর দরজা আরও প্রশস্ত করবে বলে আশা করা যায়। MarkTechPost এই খবর প্রথম প্রকাশ করেছে।
আরও পড়ুন
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: MarkTechPost
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...