চিকিৎসা ইমেজিংয়ে AI: লেবেল দ্বন্দ্ব সমাধানে ৯ জুন ভার্চুয়াল কর্মশালা

মেডিকেল ইমেজিংয়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ব্যবহার দিন দিন বাড়ছে। কিন্তু বিশেষজ্ঞদের মধ্যে লেবেল নিয়ে মতবিরোধ একটি বড় সমস্যা হয়ে দাঁড়িয়েছে। এই সমস্যা সমাধানের জন্য জুন ৯ তারিখে একটি ভার্চুয়াল কর্মশালা অনুষ্ঠিত হবে। dev.to ML সূত্রে এই তথ্য জানা গেছে।

এই কর্মশালায় অংশগ্রহণকারীরা শিখবেন কীভাবে বিশেষজ্ঞদের লেবেল দ্বন্দ্ব মোকাবেলা করতে হয়। পাশাপাশি তারা ক্লিনিকাল ইমেজিংয়ের জন্য উচ্চক্ষমতাসম্পন্ন ফাউন্ডেশন মডেল ফাইন-টিউন করার পদ্ধতি জানতে পারবেন। কর্মশালাটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ কারণ ছোট ডেটাসেট নিয়ে কাজ করার সময় লেবেল দ্বন্দ্ব মডেল ব্যর্থতার প্রধান কারণ হয়ে ওঠে।

মেডিকেল ইমেজিং টিমগুলো বর্তমানে UNI, MedSAM2, এবং BiomedCLIP-এর মতো ফাউন্ডেশন মডেলগুলো নিজেদের ছোট ডেটাসেটে ফাইন-টিউন করছে। এই স্কেলে লেবেল দ্বন্দ্ব মডেল ব্যর্থতার প্রধান কারণ। নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলো যখন বিতর্কিত গ্রাউন্ড ট্রুথ নিয়ে প্রশ্ন তুলবে, তখন এই দ্বন্দ্ব সমাধানের পদ্ধতি জানা জরুরি।

কর্মশালায় অংশগ্রহণের জন্য জুমের মাধ্যমে নিবন্ধন করতে হবে। আয়োজকরা জানিয়েছেন, এখানে হাতে-কলমে প্রশিক্ষণ দেওয়া হবে। অংশগ্রহণকারীরা বাস্তব উদাহরণের মাধ্যমে শিখবেন কীভাবে লেবেল দ্বন্দ্ব চিহ্নিত করতে হয় এবং কীভাবে তা সমাধান করতে হয়।

বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটেও এই কর্মশালা গুরুত্বপূর্ণ। দেশের মেডিকেল ইমেজিং বিশেষজ্ঞরা এবং AI গবেষকরা এই কর্মশালা থেকে উপকৃত হতে পারেন। বাংলাদেশে স্বাস্থ্যসেবায় AI ব্যবহারের সম্ভাবনা অনেক। কিন্তু সঠিক ডেটা এবং লেবেলিংয়ের অভাব একটি বড় বাধা। এই কর্মশালা সেই বাধা দূর করতে সাহায্য করবে।

ভবিষ্যতে মেডিকেল ইমেজিংয়ে AI-র ব্যবহার আরও বাড়বে। সঠিকভাবে লেবেলিং এবং মডেল ফাইন-টিউনিংয়ের মাধ্যমে আরও নির্ভরযোগ্য AI সিস্টেম তৈরি সম্ভব। এই কর্মশালা সেই পথে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ।

আরও পড়ুন

• চীনের ইলেকট্রনিক ওয়ারফেয়ার AI: ৩টি চমক!
• ১০০ বছরের পুরনো গবেষণা: এআই প্রশিক্ষণের চাবিকাঠি মানব ডেটা!
• বাংলাদেশে AI মডেলের খরচ কমানোর ৫টি চমকপ্রদ কৌশল!