বাংলাদেশে কোভিড-নিউমোনিয়া শনাক্তে ৯৮% নির্ভুল CNN মডেল!
গবেষকরা একটি পরিবর্তিত ডিপ কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) প্রস্তাব করেছে যা বুকের এক্স-রে ছবি থেকে কোভিড-১৯ ও নিউমোনিয়া শনাক্ত করতে পারে। এই মডেলটি ফিচার কনক্যাটেনেশন ব্যবহার করে নির্ভুলতা বাড়িয়েছে।
গবেষকরা একটি পরিবর্তিত ডিপ কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) প্রস্তাব করেছে যা বুকের এক্স-রে ছবি থেকে কোভিড-১৯ ও নিউমোনিয়া শনাক্ত করতে পারে। এই মডেলটি ফিচার কনক্যাটেনেশন ব্যবহার করে নির্ভুলতা বাড়িয়েছে।
গবেষকরা একটি পরিবর্তিত ডিপ কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) তৈরি করেছে যা বুকের এক্স-রে ছবি বিশ্লেষণ করে কোভিড-১৯ ও নিউমোনিয়া শনাক্ত করতে পারে। এই গবেষণাটি dev.to AI-তে প্রকাশিত একটি প্রতিবেদনে তুলে ধরা হয়েছে। মডেলটি ফিচার কনক্যাটেনেশন পদ্ধতি ব্যবহার করে যার ফলে রোগ শনাক্তকরণের নির্ভুলতা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে।
এই মডেলটি স্বাস্থ্যসেবা খাতে AI-র ব্যবহারের একটি গুরুত্বপূর্ণ উদাহরণ। বর্তমানে কোভিড-১৯ ও নিউমোনিয়া শনাক্ত করতে রেডিওলজিস্টদের উপর অনেক নির্ভর করতে হয়। এই নতুন CNN মডেলটি দ্রুত ও নির্ভুল ফলাফল দিতে পারে যা রোগীদের দ্রুত চিকিৎসা শুরু করতে সাহায্য করবে। বিশেষ করে যেসব অঞ্চলে বিশেষজ্ঞ ডাক্তারের অভাব রয়েছে সেখানে এই প্রযুক্তি বড় ভূমিকা রাখতে পারে।
গবেষকরা তাদের মডেলে কনভোলিউশনাল লেয়ারগুলোর মধ্যে ফিচার কনক্যাটেনেশন ব্যবহার করেছে। এই পদ্ধতিতে বিভিন্ন স্তর থেকে প্রাপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলোকে একত্রিত করা হয় যা মডেলটিকে আরও সূক্ষ্ম পার্থক্য বুঝতে সাহায্য করে। প্রচলিত CNN মডেলগুলোর তুলনায় এই নতুন মডেলটি 5 থেকে 10 শতাংশ বেশি নির্ভুলতা দেখিয়েছে। মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য হাজার হাজার এক্স-রে ছবি ব্যবহার করা হয়েছে যাতে এটি কোভিড-১৯, নিউমোনিয়া ও সাধারণ ফুসফুসের অবস্থার মধ্যে পার্থক্য করতে পারে।
AI-ভিত্তিক ইমেজ অ্যানালাইসিস স্বাস্থ্যসেবায় একটি বিপ্লব ঘটাচ্ছে। এই গবেষণায় ব্যবহৃত ডিপ লার্নিং টেকনিকগুলো অন্যান্য রোগ শনাক্তকরণেও ব্যবহার করা যেতে পারে। গবেষকরা জানিয়েছেন যে তাদের মডেলটি শুধু নির্ভুলতায় নয় বরং গতিতেও এগিয়ে রয়েছে। একটি এক্স-রে ছবি বিশ্লেষণ করতে মডেলটির সময় লাগে মাত্র কয়েক সেকেন্ড।
বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে এই গবেষণাটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। দেশে কোভিড-১৯ মহামারির সময় রেডিওলজিস্টদের উপর চাপ অনেক বেড়ে গিয়েছিল। এই ধরনের AI মডেল বাংলাদেশের হাসপাতালগুলোতে সহজেই ব্যবহার করা যেতে পারে। স্থানীয় ডেভেলপাররা এই মডেলটিকে আরও উন্নত করে বাংলায় ব্যবহার উপযোগী করে তুলতে পারে। সরকারি ও বেসরকারি হাসপাতালে এই প্রযুক্তি বাস্তবায়ন করলে রোগ নির্ণয়ের গতি ও নির্ভুলতা বাড়বে।
ভবিষ্যতে গবেষকরা এই মডেলটিকে আরও উন্নত করার পরিকল্পনা করছে। তারা মডেলটিতে আরও বেশি ডেটা যোগ করে এর নির্ভুলতা বাড়াতে চায়। পাশাপাশি মোবাইল অ্যাপ বা ওয়েব প্ল্যাটফর্মে মডেলটিকে ব্যবহারযোগ্য করে তোলার কাজও চলছে। এই প্রযুক্তি স্বাস্থ্যসেবায় AI-র ব্যবহারের একটি নতুন দিগন্ত উন্মোচন করবে বলে আশা করা যায়।
আরও পড়ুন
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: dev.to AI
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...