एआई और मशीन लर्निंग की बदौलत बायोइनफॉरमैटिक्स महत्वपूर्ण इनोवेशन देख रहा है

डीएनए अनुक्रमण तकनीकों में प्रगति ने शोधकर्ताओं को मानव जीनोम को केवल एक दिन में अनुक्रमित करने में सक्षम बनाया, एक ऐसा कार्य जो पारंपरिक दृष्टिकोणों के साथ लगभग एक दशक तक चलता रहा। यह जैव सूचना विज्ञान में मशीन लर्निंग के कई शक्तिशाली योगदानों में से एक है।

बायोमेडिकल डेटा को संभालने की प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाने के लिए कई बायोटेक कंपनियां एमएल सलाहकारों को नियुक्त करती हैं, बायोइनफॉरमैटिक्स बाजार में एआई का विकास जारी है। इसके 2029 तक $37,027.96 तक पहुंचने का अनुमान है, जो 2022 से 42.7% की सीएजीआर से बढ़ रहा है। क्या आप इस डिजिटल क्रांति का हिस्सा बनना चाहते हैं?

यह लेख एमएल का एक संक्षिप्त परिचय देता है, यह बताता है कि यह जैव चिकित्सा अनुसंधान का समर्थन कैसे करता है, और इस तकनीक को लागू करने में आपके सामने आने वाली चुनौतियों की गणना करता है।

जैव सूचना विज्ञान के लिए मशीन लर्निंग का परिचय

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के व्यापक क्षेत्र का एक सबसेट है। यह सिस्टम को डेटा से स्वतंत्र रूप से सीखने और उन कार्यों को निष्पादित करने में सक्षम बनाता है जिन्हें संभालने के लिए उन्हें स्पष्ट रूप से प्रोग्राम नहीं किया गया है। इसका लक्ष्य मशीनों को उन कार्यों को करने की क्षमता देना है जिनके लिए मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है, जैसे कि निदान, योजना और भविष्यवाणी करना।

मशीन लर्निंग के दो मुख्य प्रकार हैं:

1. एल्गोरिदम को मौजूदा वर्गीकरण प्रणाली और इसके आधार पर भविष्यवाणियां कैसे करें, यह सिखाने के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण लेबल किए गए डेटासेट पर निर्भर करता है। इस एमएल प्रकार का उपयोग निर्णय वृक्षों और तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।
2. अप्रशिक्षित शिक्षण लेबल का उपयोग नहीं करता है। इसके बजाय, एल्गोरिदम डेटा पैटर्न को अपने दम पर उजागर करने का प्रयास करते हैं। दूसरे शब्दों में, वे ऐसी चीजें सीखते हैं जो हम उन्हें सीधे नहीं सिखा सकते। यह मानव मस्तिष्क के काम करने के तरीके के बराबर है।

प्रशिक्षण के दौरान लेबल किए गए और बिना लेबल वाले डेटा को जोड़ना भी संभव है, जिसके परिणामस्वरूप अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण होगा। यह ML प्रकार उपयोगी हो सकता है जब आपके पास पर्यवेक्षित शिक्षण दृष्टिकोण के लिए पर्याप्त उच्च-गुणवत्ता वाला लेबल डेटा नहीं है, लेकिन आप अभी भी इसका उपयोग सीखने की प्रक्रिया को निर्देशित करने के लिए करना चाहते हैं।

जैव सूचना विज्ञान में उपयोग की जाने वाली सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग तकनीकें कौन सी हैं?

इनमें से कुछ एल्गोरिदम पर्यवेक्षित/अनियंत्रित शिक्षण श्रेणियों के अंतर्गत सख्ती से आते हैं, और कुछ का उपयोग दोनों विधियों के साथ किया जा सकता है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) तकनीकों का एक समूह है जो असंरचित मानव भाषा को समझ सकता है।

एनएलपी जीव विज्ञान अनुसंधान के संस्करणों के माध्यम से खोज कर सकता है, विभिन्न स्रोतों से किसी दिए गए विषय पर जानकारी एकत्र कर सकता है, और शोध के निष्कर्षों को एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवादित कर सकता है। खनन शोध पत्रों के अलावा, एनएलपी समाधान प्रासंगिक बायोमेडिकल डेटाबेस को पार्स कर सकते हैं।

एनएलपी निम्नलिखित तरीकों से जैव सूचना विज्ञान क्षेत्र को लाभान्वित कर सकता है:

• आनुवंशिक रूपों की व्याख्या करना
• डीएनए अभिव्यक्ति सरणियों का विश्लेषण
• प्रोटीन कार्यों की व्याख्या करना
• नए ड्रग टारगेट की तलाश में

तंत्रिका - तंत्र

यह एक बहुस्तरीय संरचना है जिसमें इसके बिल्डिंग ब्लॉक्स के रूप में नोड्स/न्यूरॉन्स होते हैं। आसन्न परतों में न्यूरॉन्स लिंक के माध्यम से एक दूसरे से जुड़े होते हैं, लेकिन एक ही परत के न्यूरॉन्स आपस में जुड़े नहीं होते हैं। इनपुट लेयर न्यूरॉन्स सूचना प्राप्त करते हैं, इसे प्रोसेस करते हैं, और इसे अगली लेयर के इनपुट के रूप में पास करते हैं। और यह प्रक्रिया तब तक जारी रहती है जब तक कि संसाधित जानकारी आउटपुट परत तक नहीं पहुंच जाती।

सबसे बुनियादी तंत्रिका नेटवर्क को परसेप्ट्रॉन कहा जाता है। इसमें एक न्यूरॉन होता है जो क्लासिफायरियर के रूप में कार्य करता है। यह न्यूरॉन एक इनपुट प्राप्त करता है और एक रैखिक भेदभाव समारोह का उपयोग करके इसे दो वर्गों में से एक में रखता है। बड़े तंत्रिका नेटवर्क में, परतों की संख्या या एक परत में नोड्स की संख्या की कोई सीमा नहीं है।

• जीन अभिव्यक्ति प्रोफाइल का वर्गीकरण
• प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी
• अनुक्रमण डीएनए

क्लस्टरिंग

अनियंत्रित क्लस्टरिंग समानता की आपूर्ति की गई परिभाषा के आधार पर तत्वों को विभिन्न समूहों में व्यवस्थित करने की प्रक्रिया है। इस तरह के वर्गीकरण के परिणामस्वरूप, एक क्लस्टर में स्थित तत्व एक दूसरे से निकटता से संबंधित होते हैं, और दूसरे क्लस्टर में तत्वों से भिन्न होते हैं।

पर्यवेक्षित वर्गीकरण के विपरीत, क्लस्टरिंग में, हम पहले से नहीं जानते कि कितने क्लस्टर बनेंगे। बायोइनफॉरमैटिक्स में इस मशीन लर्निंग दृष्टिकोण का एक प्रसिद्ध उदाहरण जीन की माइक्रोएरे-आधारित अभिव्यक्ति प्रोफाइलिंग है, जहां समान अभिव्यक्ति स्तर वाले जीन एक क्लस्टर में स्थित होते हैं।

आयामीता में कमी

मशीन लर्निंग वर्गीकरण समस्याओं में, वर्गीकरण कारकों/विशेषताओं के आधार पर किया जाता है। कभी-कभी बहुत सारे कारक होते हैं जो अंतिम परिणाम को प्रभावित करते हैं, जिससे डेटासेट की कल्पना करना और हेरफेर करना मुश्किल हो जाता है। डायमेंशनलिटी रिडक्शन एल्गोरिदम डेटासेट को अधिक प्रबंधनीय बनाते हुए, सुविधाओं की संख्या को कम कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक जलवायु वर्गीकरण समस्या की विशेषताओं में आर्द्रता और वर्षा हो सकती है। सादगी के लिए इन दोनों को एक कारक में समेटा जा सकता है क्योंकि ये दोनों निकट से संबंधित हैं।

आयामीता में कमी के दो मुख्य घटक हैं:

• फ़ीचर चयन । एम्बेडिंग, फ़िल्टरिंग या रैपिंग सुविधाओं द्वारा संपूर्ण मॉडल का प्रतिनिधित्व करने के लिए चर का एक सबसेट चुनता है।
• फ़ीचर निष्कर्षण । किसी डेटासेट में आयामों की संख्या कम करता है। उदाहरण के लिए, एक 3डी स्पेस को दो 2डी स्पेस में तोड़ा जा सकता है।

कम्प्यूटेशनल समय और भंडारण आवश्यकताओं को कम करने के लिए बड़े डेटासेट को संपीड़ित करने के लिए इस प्रकार के एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। यह डेटा में मौजूद बेमानी सुविधाओं को भी समाप्त कर सकता है।

निर्णय वृक्ष वर्गीकारक

यह सबसे लोकप्रिय क्लासिकल सुपरवाइज्ड लर्निंग क्लासिफायरियर में से एक है। ये एल्गोरिदम फ़्लोचार्ट-जैसे ट्री मॉडल बनाने के लिए एक पुनरावर्ती दृष्टिकोण लागू करते हैं, जहाँ प्रत्येक नोड एक विशेषता पर एक परीक्षण का प्रतिनिधित्व करता है। सबसे पहले, एल्गोरिथ्म शीर्ष नोड - रूट - को निर्धारित करता है और फिर एक समय में एक पैरामीटर पर विचार करते हुए पुनरावर्ती पेड़ बनाता है। प्रत्येक क्रम में अंतिम नोड को "लीफ नोड" कहा जाता है। यह अंतिम वर्गीकरण का प्रतिनिधित्व करता है और वर्ग लेबल रखता है।

निर्णय वृक्ष मॉडल प्रशिक्षण के दौरान उच्च कम्प्यूटेशनल शक्ति की मांग करते हैं, लेकिन बाद में वे व्यापक कंप्यूटिंग के बिना वर्गीकरण कर सकते हैं। ये क्लासिफायर जैव सूचना विज्ञान क्षेत्र में मुख्य लाभ यह है कि वे समझने योग्य नियम और व्याख्यात्मक परिणाम उत्पन्न करते हैं।

समर्थन वेक्टर यंत्र

यह एक पर्यवेक्षित एमएल मॉडल है जो दो-समूह वर्गीकरण समस्याओं को हल कर सकता है। डेटा बिंदुओं को वर्गीकृत करने के लिए, ये एल्गोरिदम एक इष्टतम हाइपरप्लेन की तलाश करते हैं जो डेटा बिंदुओं के बीच अधिकतम दूरी के साथ डेटा को दो वर्गों में विभाजित करता है।

हाइपरप्लेन के दोनों ओर स्थित बिंदु विभिन्न वर्गों के हैं। हाइपरप्लेन का आयाम सुविधाओं की संख्या पर निर्भर करता है। दो विशेषताओं के मामले में, निर्णय सीमा एक रेखा है, तीन विशेषताओं के साथ, यह एक 2डी प्लेट है। यह विशेषता एसवीएम को तीन से अधिक विशेषताओं वाले वर्गीकरण के लिए उपयोग करना कठिन बनाती है।

यह दृष्टिकोण कार्यात्मक आरएनए जीनों की कम्प्यूटेशनल पहचान में उपयोगी है। यह उनके अभिव्यक्ति डेटा के आधार पर कैंसर का पता लगाने के लिए जीन के इष्टतम सेट का चयन कर सकता है।

जैव सूचना विज्ञान में मशीन लर्निंग के शीर्ष 5 अनुप्रयोग

मशीन लर्निंग का एक संक्षिप्त परिचय देने और सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले एमएल एल्गोरिदम पर प्रकाश डालने के बाद, आइए देखें कि उन्हें जैव सूचना विज्ञान के क्षेत्र में कैसे तैनात किया जा सकता है।

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1. जीन संपादन प्रयोगों को सुगम बनाना

जीन संपादन एक जीव के डीएनए अनुक्रम के एक हिस्से को हटाने, सम्मिलित करने और बदलने के द्वारा किसी जीव की आनुवंशिक संरचना में हेरफेर को संदर्भित करता है। यह प्रक्रिया आमतौर पर सीआरआईएसपीआर तकनीक पर निर्भर करती है, जो काफी प्रभावी है। लेकिन हेरफेर के लिए सही डीएनए अनुक्रम के चयन के क्षेत्र में वांछित होने के लिए अभी भी बहुत सुधार है, और यही वह जगह है जहां एमएल मदद कर सकता है। जैव सूचना विज्ञान के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करके, शोधकर्ता जीन संपादन प्रयोगों के डिजाइन को बढ़ा सकते हैं और उनके परिणामों की भविष्यवाणी कर सकते हैं।

एक शोध दल ने एमएल एल्गोरिदम को अमीनो-एसिड अवशेषों के सबसे इष्टतम संयोजन वेरिएंट की खोज के लिए नियोजित किया जो जीनोम-एडिटिंग प्रोटीन Cas9 को लक्ष्य डीएनए के साथ बाँधने की अनुमति देता है। इन वेरिएंट्स की बड़ी संख्या के कारण, ऐसा प्रयोग बहुत बड़ा होता, लेकिन एमएल-चालित इंजीनियरिंग दृष्टिकोण का उपयोग करने से स्क्रीनिंग का बोझ लगभग 95% कम हो गया।

प्रोटीन संरचना की पहचान

प्रोटिओमिक्स प्रोटीन, उनकी अंतःक्रियाओं, संरचना और मानव शरीर में उनकी भूमिका का अध्ययन है। इस क्षेत्र में भारी जैविक डेटासेट शामिल हैं और कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा है। इसलिए बायोइंफॉर्मेटिक्स में मशीन लर्निंग जैसी तकनीक यहां जरूरी है।

इस क्षेत्र में सबसे सफल अनुप्रयोगों में से एक प्रोटीन के अमीनो एसिड को तीन वर्गों - शीट, हेलिक्स और कॉइल में रखने के लिए कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग कर रहा है। तंत्रिका नेटवर्क 88% -90% की सैद्धांतिक सीमा के साथ 84% की सटीकता प्राप्त कर सकते हैं।

प्रोटिओमिक्स में एमएल का एक अन्य उपयोग प्रोटीन मॉडल स्कोरिंग है, जो प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी करने के लिए आवश्यक कार्य है। जैव सूचना विज्ञान के लिए अपने मशीन सीखने के दृष्टिकोण में, Fayetteville State University के शोधकर्ताओं ने प्रोटीन मॉडल स्कोरिंग में सुधार के लिए ML को तैनात किया । उन्होंने प्रोटीन मॉडल को समूहों में विभाजित किया और प्रत्येक समूह से संबंधित मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए फीचर वेक्टर पर निर्णय लेने के लिए एक एमएल दुभाषिया का उपयोग किया। इन फीचर वैक्टर का उपयोग बाद में एमएल एल्गोरिदम को बेहतर बनाने के लिए किया गया था, जबकि उन्हें प्रत्येक समूह पर अलग से प्रशिक्षण दिया गया था।

3. रोगों से जुड़े जीनों का पता लगाना

शोधकर्ता उन जीनों की पहचान करने के लिए जैव सूचना विज्ञान में मशीन लर्निंग का तेजी से उपयोग कर रहे हैं जो विशेष बीमारियों में शामिल होने की संभावना रखते हैं। यह जीन अभिव्यक्ति माइक्रोएरे और आरएनए अनुक्रमण का विश्लेषण करके प्राप्त किया जाता है।

विशेष रूप से, जीन की पहचान कैंसर से संबंधित अध्ययनों में उन जीनों की पहचान करने के लिए कर्षण प्राप्त करती है जो कैंसर में योगदान करने की संभावना रखते हैं, साथ ही आणविक स्तर पर उनका विश्लेषण करके ट्यूमर को वर्गीकृत करते हैं।

उदाहरण के लिए, वाशिंगटन विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों के एक समूह ने कैंसर के प्रकार की भविष्यवाणी और वर्गीकरण करने की अपनी क्षमता का परीक्षण करने के लिए निर्णय वृक्ष, समर्थन वेक्टर मशीन और तंत्रिका नेटवर्क सहित जैव सूचना विज्ञान एल्गोरिदम में कई मशीन लर्निंग का उपयोग किया। शोधकर्ताओं ने द कैंसर जीनोम एटलस प्रोजेक्ट से आरएनए अनुक्रमण डेटा को तैनात किया, और पता चला कि रैखिक समर्थन वेक्टर मशीन सबसे सटीक थी, जो कैंसर वर्गीकरण में 95.8% सटीकता को मारती थी।

एक अन्य उदाहरण में, शोधकर्ताओं ने जीन एक्सप्रेशन डेटा के आधार पर स्तन कैंसर के प्रकारों को वर्गीकृत करने के लिए ML का उपयोग किया । यह टीम कैंसर जीनोम एटलस प्रोजेक्ट के डेटा पर भी निर्भर थी। शोधकर्ताओं ने नमूनों को ट्रिपल नकारात्मक स्तन कैंसर में वर्गीकृत किया - सबसे घातक स्तन कैंसर में से एक - और गैर-ट्रिपल नकारात्मक। और एक बार फिर, सपोर्ट वेक्टर मशीन क्लासिफायर ने सबसे अच्छे परिणाम दिए।

गैर-कैंसर रोगों की बात करते हुए, पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने जीन की पहचान करने के लिए मशीन सीखने पर भरोसा किया जो कोरोनरी धमनी रोग (सीएडी) दवाओं के लिए उपयुक्त लक्ष्य होगा। सीएडी से संबंधित एकल न्यूक्लियोटाइड बहुरूपता (एसएनपी) के संयोजन को इंगित करने के लिए टीम ने एमएल-संचालित ट्री-आधारित पाइपलाइन ऑप्टिमाइज़ेशन टूल (टीपीओटी) का इस्तेमाल किया। उन्होंने यूके बायोबैंक से जीनोमिक डेटा का विश्लेषण किया और 28 प्रासंगिक एसएनपी को उजागर किया। इस सूची के शीर्ष पर एसएनपी और सीएडी के बीच के संबंध का पहले साहित्य में उल्लेख किया गया था, और इस शोध ने एक व्यावहारिक मान्यता दी।

4. सार्थक प्रतिमानों की खोज में ज्ञान के आधार को पार करना

उन्नत अनुक्रमण तकनीक प्रत्येक 2.5 वर्षों में जीनोमिक डेटाबेस को दोगुना कर देती है , और शोधकर्ता इस संचित ज्ञान से उपयोगी अंतर्दृष्टि निकालने का तरीका ढूंढ रहे हैं। बायोइंफॉर्मेटिक्स में मशीन लर्निंग बायोमेडिकल प्रकाशनों और रिपोर्ट के माध्यम से अलग-अलग जीन और प्रोटीन की पहचान कर सकता है और उनकी कार्यक्षमता की खोज कर सकता है। यह प्रोटीन डेटाबेस की व्याख्या करने में भी सहायता कर सकता है और साहित्य से प्राप्त जानकारी के साथ उन्हें पूरक कर सकता है।

एक उदाहरण शोधकर्ताओं के एक समूह से आता है जिन्होंने प्रोटीन मॉडल स्कोरिंग की सुविधा के लिए साहित्य खनन में जैव सूचना विज्ञान और मशीन सीखने को तैनात किया । प्रोटीन-प्रोटीन डॉकिंग के संरचनात्मक मॉडलिंग के परिणामस्वरूप आमतौर पर कई मॉडल होते हैं जो संरचनात्मक बाधाओं के आधार पर आगे बनाए जाते हैं। टीम ने एमएल एल्गोरिदम का उपयोग प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन पर पबमेड पेपर्स को ट्रेस करने के लिए किया, अवशेषों की खोज की जो मॉडल स्कोरिंग के लिए इन बाधाओं को उत्पन्न करने में मदद कर सकते थे। और यह सुनिश्चित करने के लिए कि बाधाएं प्रासंगिक हैं, वैज्ञानिकों ने प्रासंगिकता के लिए सभी खोजे गए अवशेषों की जांच करने के लिए विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की क्षमता का पता लगाया।

इस शोध से पता चला कि कम्प्यूटेशनल रूप से महंगे तंत्रिका नेटवर्क और कम संसाधन की मांग करने वाली सपोर्ट वेक्टर मशीन दोनों ने बहुत समान परिणाम प्राप्त किए।

5. दवाओं का पुनरुत्पादन

ड्रग रिपर्पोज़िंग, या रीप्रोफाइलिंग, एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग वैज्ञानिक मौजूदा दवाओं के नए अनुप्रयोगों की खोज के लिए करते हैं जिनके लिए उनका इरादा नहीं था। प्रासंगिक डेटाबेस, जैसे बाइंडिंगडीबी और ड्रगबैंक पर दवा विश्लेषण करने के लिए शोधकर्ता जैव सूचना विज्ञान में एआई को अपनाते हैं। नशीली दवाओं के पुनरुत्पादन के लिए तीन प्रमुख दिशाएँ हैं:

• ड्रग-टारगेट इंटरैक्शन लक्ष्य प्रोटीन से सीधे जुड़ने की दवा की क्षमता को देखता है
• ड्रग-ड्रग इंटरेक्शन इस बात की पड़ताल करता है कि कॉम्बिनेशन में लेने पर दवाएं कैसे काम करती हैं
• प्रोटीन-प्रोटीन इंटरेक्शन इंट्रासेल्युलर प्रोटीन की बातचीत की सतह को देखता है, और हॉटस्पॉट्स और एलोस्टेरिक साइटों की खोज करने का प्रयास करता है।

चाइना यूनिवर्सिटी ऑफ पेट्रोलियम और शेडोंग यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने एक डीप न्यूरल नेटवर्क एल्गोरिदम विकसित किया और ड्रगबैंक डेटाबेस पर इसका इस्तेमाल किया। वे ड्रग मॉलिक्यूल्स और माइटोकॉन्ड्रियल फ्यूजन प्रोटीन 2 (एमएफएन2) के बीच ड्रग-टारगेट इंटरैक्शन का अध्ययन करना चाहते थे, जो मुख्य प्रोटीन में से एक है जो संभवतः अल्जाइमर रोग का कारण बन सकता है। अध्ययन बाध्यकारी क्षमता वाले 15 दवा अणुओं की पहचान करता है। आगे की जांच करने पर, यह सामने आया कि उनमें से 11 सफलतापूर्वक एमएफएन2 के साथ डॉक कर सकते हैं। और उनमें से पांच में मध्यम से मजबूत बाध्यकारी बल है।

जैव सूचना विज्ञान में मशीन लर्निंग द्वारा प्रस्तुत चुनौतियाँ

नीचे दिए गए चार कारकों के कारण जैव सूचना विज्ञान में मशीन लर्निंग अन्य क्षेत्रों में एमएल से भिन्न है, जो इस क्षेत्र में एमएल को लागू करने की मुख्य चुनौतियों का भी गठन करते हैं।

1. जैव सूचना विज्ञान एआई महंगा है । एल्गोरिथम ठीक से प्रदर्शन करने के लिए, आपको एक बड़े प्रशिक्षण डेटासेट को प्राप्त करने की आवश्यकता है। हालांकि, उस मामले के लिए 10,000 चेस्ट स्कैन, या किसी अन्य प्रकार के मेडिकल डेटा प्राप्त करना महंगा है।

2. प्रशिक्षण डेटासेट से जुड़ी कठिनाइयाँ । अन्य क्षेत्रों में, यदि आपके पास पर्याप्त प्रशिक्षण डेटा नहीं है, तो आप अपने डेटासेट का विस्तार करने के लिए सिंथेटिक डेटा उत्पन्न कर सकते हैं। हालाँकि, जब मानव अंगों की बात आती है तो यह तरकीब उपयुक्त नहीं हो सकती है। समस्या यह है कि आपका स्कैन जनरेशन सॉफ़्टवेयर वास्तविक मानव का स्कैन उत्पन्न कर सकता है। और यदि आप उस व्यक्ति की अनुमति के बिना उसका उपयोग करना शुरू करते हैं, तो आप उनकी निजता का घोर उल्लंघन करेंगे।

   प्रशिक्षण डेटा से जुड़ी एक और चुनौती यह है कि यदि आप एक ऐसा एल्गोरिथम बनाना चाहते हैं जो दुर्लभ बीमारियों के साथ काम करता है, तो पहले स्थान पर काम करने के लिए बहुत अधिक डेटा नहीं होगा।

3. कॉन्फिडेंस लेवल बहुत हाई होना चाहिए । जब मानव जीवन एल्गोरिथम के प्रदर्शन पर निर्भर करता है, तो बहुत कुछ दांव पर लगा होता है, जो त्रुटि के लिए जगह नहीं छोड़ता है।

4. व्याख्यात्मकता मुद्दा । डॉक्टर एमएल मॉडल का उपयोग करने के लिए खुले नहीं होंगे यदि वे यह नहीं समझते हैं कि इसने अपनी सिफारिशों का उत्पादन कैसे किया। आप इसके बजाय व्याख्या करने योग्य एआई का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन ये एल्गोरिदम उतने शक्तिशाली नहीं हैं जितने कि कुछ ब्लैक-बॉक्स अनपर्यवाइज्ड लर्निंग मॉडल हैं।

एआई से जुड़ी सामान्य चुनौतियों और कार्यान्वयन युक्तियों के लिए, हमारा लेख और एक निःशुल्क ईबुक देखें।

सारांश में

एआई और एमएल प्रौद्योगिकियों के चिकित्सा और जीव विज्ञान के क्षेत्रों में कई अनुप्रयोग हैं। हमारे ब्लॉग पर, आप नैदानिक परीक्षणों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस , कैंसर के निदान और उपचार में एआई , और स्वास्थ्य देखभाल में एआई के लाभों के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

जैव सूचना विज्ञान एक अन्य दवा-संबंधी क्षेत्र है जहां एमएल और एआई-आधारित चिकित्सा समाधान काम आते हैं। जैव सूचना विज्ञान को बड़ी मात्रा में विभिन्न डेटा, जैसे जीनोम अनुक्रम, प्रोटीन संरचना और वैज्ञानिक प्रकाशनों को संभालने की आवश्यकता होती है। ML अपनी डेटा प्रोसेसिंग क्षमताओं के लिए प्रसिद्ध है, हालाँकि, कई AI जैव सूचना विज्ञान मॉडल चलाना महंगा है। एक गहन शिक्षण एल्गोरिथम को प्रशिक्षित करने में सैकड़ों-हजारों डॉलर लग सकते हैं। उदाहरण के लिए, प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी के लिए AlphaFold2 मॉडल के प्रशिक्षण में कई हफ्तों तक चलने वाले 100-200 जीपीयू के बराबर खपत होती है।

आप एआई को लागू करने की लागत कितनी है, इस बारे में हमारे लेख में मूल्य-वार क्या अपेक्षा की जाए, इस बारे में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

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