শিক্ষার্থীর AI চোখের রোগ শনাক্ত করবে, চিকিৎসা খরচ কমবে বাংলাদেশে
একজন কম্পিউটার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের শেষ বর্ষের শিক্ষার্থী ফ্লাস্ক-ভিত্তিক এআই ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি শনাক্তকরণ সিস্টেম তৈরি করেছে। ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনটি সম্পূর্ণ হলেও 5-শ্রেণির মডেলটির ভবিষ্যদ্বাণীতে মিশ্র ফলাফল আসছে। মডেলটির উন্নতির জন্য রেডডিট কমিউনিটির কাছে পরামর্শ চাওয়া হয়েছে।
একজন কম্পিউটার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের শেষ বর্ষের শিক্ষার্থী ফ্লাস্ক-ভিত্তিক এআই ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি শনাক্তকরণ সিস্টেম তৈরি করেছে। ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনটি সম্পূর্ণ হলেও 5-শ্রেণির মডেলটির ভবিষ্যদ্বাণীতে মিশ্র ফলাফল আসছে। মডেলটির উন্নতির জন্য রেডডিট কমিউনিটির কাছে পরামর্শ চাওয়া হয়েছে।
একজন কম্পিউটার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের শেষ বর্ষের শিক্ষার্থী একটি ফ্লাস্ক-ভিত্তিক এআই ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি শনাক্তকরণ সিস্টেম তৈরি করেছে। ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনটি সম্পূর্ণ হলেও 5-শ্রেণির মডেলটির ভবিষ্যদ্বাণীতে মিশ্র ফলাফল আসছে। শিক্ষার্থীটি রেডডিটের মেশিন লার্নিং কমিউনিটিতে মডেলটির উন্নতির জন্য পরামর্শ চেয়েছে।
APTOS 2019 ডেটাসেট ব্যবহার করে তৈরি এই মডেলটি পাঁচটি শ্রেণিতে ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি শনাক্ত করতে পারে। শ্রেণিগুলো হলো: নো ডিআর, মাইল্ড, মডারেট, সিভিয়ার এবং প্রলিফারেটিভ ডিআর। মডেলটি সব শ্রেণির ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারলেও প্রতিটি শ্রেণির নির্ভুলতা সমান নয়।
শিক্ষার্থীটি পুরো ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনটি তৈরি করেছে যাতে রোগী ব্যবস্থাপনা, অথেনটিকেশন, ড্যাশবোর্ড, পিডিএফ রিপোর্ট জেনারেশন, প্রেডিকশন হিস্ট্রি এবং এআই ইনফারেন্সের মতো ফিচার রয়েছে। শুধুমাত্র এআই মডেলটির পারফরম্যান্স নিয়ে তিনি সমস্যায় পড়েছেন। মডেলটির কিছু শ্রেণিতে ভবিষ্যদ্বাণী নির্ভুল হলেও অন্য শ্রেণিতে ভুল হচ্ছে।
বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে এই খবরটি গুরুত্বপূর্ণ। দেশে ডায়াবেটিস রোগীর সংখ্যা দ্রুত বাড়ছে। ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি অন্ধত্বের অন্যতম কারণ। একটি নির্ভুল এআই মডেল চিকিৎসকদের রোগ শনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে। তবে মডেলটির বর্তমান মিশ্র ফলাফল দেখায় যে এআই সিস্টেম তৈরিতে শুধু ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন নয়, মডেলের গুণগত মানও নিশ্চিত করতে হবে।
বাংলাদেশের তরুণ ডেভেলপার ও শিক্ষার্থীদের জন্য এই ঘটনা একটি শিক্ষা। এআই মডেল তৈরির সময় ডেটা প্রিপ্রসেসিং, ক্লাস ইমব্যালেন্স ম্যানেজমেন্ট এবং মডেল আর্কিটেকচার অপ্টিমাইজেশনের মতো বিষয়গুলো গুরুত্ব সহকারে বিবেচনা করতে হবে। শিক্ষার্থীটি সম্ভবত ক্লাস ইমব্যালেন্সের সমস্যায় পড়েছে যেখানে কিছু শ্রেণির ডেটা সংখ্যা কম থাকায় মডেল সেগুলো শিখতে পারে না।
ভবিষ্যতে মডেলটির উন্নতির জন্য কয়েকটি পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে। ডেটা অগমেন্টেশন, ফোকাল লস বা ওয়েটেড ক্রস-এনট্রপি লস ব্যবহার করে ক্লাস ইমব্যালেন্স কমানো সম্ভব। প্রি-ট্রেইন্ড মডেল ব্যবহার করেও ফলাফল উন্নত করা যেতে পারে। রেডডিট কমিউনিটির পরামর্শ শিক্ষার্থীকে দ্রুত সমস্যা সমাধানে সাহায্য 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: Reddit r/MachineLearning
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...