ऑटोइम्यून बीमारी का पता लगाने के लिए ओपन सोर्स AI टूल विकसित
(old.reddit.com)- ऑटोइम्यून बीमारी खोजने के लिए ओपन सोर्स AI टूल कैसे बनाया गया ($100,000 खर्च करने और 30 से अधिक अस्पताल विज़िट के बाद) - अब इसे कोई भी इस्तेमाल कर सकता है
ओपन सोर्स स्वास्थ्य विश्लेषण टूल बनाने की कहानी
5 वर्षों की स्वास्थ्य समस्याएँ और निदान की प्रक्रिया
- व्यायाम के दौरान आसानी से चोट लगना, रिकवरी धीमी होना, और थकान व जोड़ों में दर्द का अनुभव होना
- 30 से अधिक अस्पतालों और विशेषज्ञों से मिलने तथा $100,000 से अधिक खर्च करने के बाद भी स्पष्ट निदान नहीं मिल पाया
- कई medical experts ने सिर्फ अपने-अपने क्षेत्र को देखा और पूरी तस्वीर को जोड़ नहीं पाए
- अंततः एक rheumatologist ने genetic test और लक्षणों का समग्र विश्लेषण करने के बाद ऑटोइम्यून बीमारी की संभावना पहचानी
जब AI ने वही निदान सुझाया
- medical data को व्यवस्थित करके GPT model में डालने पर उसने अंतिम निदान के समान परिणाम सुझाया
- इसके बाद लेखक ने ऐसे ही समस्याओं से जूझ रहे लोगों के लिए AI-आधारित medical data analysis tool बनाने का निर्णय लिया
ओपन सोर्स प्रोजेक्ट परिचय: OpenHealth
GitHub लिंक: OpenHealth
प्रमुख सुविधाएँ
- medical records upload: PDF, test results, doctor notes आदि अपलोड किए जा सकते हैं
- स्वचालित विश्लेषण और व्यवस्थित करना:
- अलग-अलग फ़ॉर्मैट के test results को standardize करना
- unit conversion (उदाहरण: mg/dL → mmol/L)
- CRP, ESR, CBC, vitamin levels जैसे प्रमुख संकेतकों को निकालना
- test results को समयक्रम में व्यवस्थित करना
- AI का उपयोग कर data analysis:
- test values में बदलाव को ट्रैक करना
- अलग-अलग अस्पतालों के test results की तुलना करना
- कई test data का समग्र विश्लेषण करके patterns की पहचान करना
- विभिन्न AI models के साथ integration संभव:
- local models (जैसे Deepseek) का उपयोग संभव
- GPT-4, Claude आदि के लिए API key होने पर commercial models का भी उपयोग संभव
medical records लाना
- यदि अस्पताल के रिकॉर्ड फ़ाइल के रूप में उपलब्ध नहीं हैं, तो Fasten Health का उपयोग किया जा सकता है
- अमेरिका की अधिकांश medical institutions के साथ integration संभव
- medical records को एक जगह आसानी से मैनेज करने में सहायता
वर्तमान विकास स्थिति
- frontend पूरा हो चुका है और open source के रूप में जारी किया गया है
- document analysis फीचर अभी अलग Python server पर चल रहा है
- भविष्य में इसे migrate करके पूरी तरह local execution संभव बनाने की योजना है
AI और स्वास्थ्य से जुड़ा community
- AI व्यक्तिगत स्वास्थ्य प्रबंधन में कैसे योगदान दे सकता है, इस पर चर्चा के लिए community बनाई गई है: r/AIDoctor
- AI की सीमाओं को स्वीकार करते हुए भी, इसे बेहतर medical analysis tool के रूप में विकसित करने की संभावना पर काम जारी है
5 टिप्पणियां
बहुत उपयोगी है!! 🙂🙂🙂😊😊👍
Hacker News टिप्पणियाँ
हैरानी होती है। मेडिकल क्षेत्र में यह देखना अद्भुत है कि जब आप सवाल पूछते रह सकते हैं और किसी ओवरलोडेड डॉक्टर की क्षमता से ज़्यादा डेटा सामने रख सकते हैं, तो क्या-क्या संभव हो सकता है। जब मेरे दोस्त के पिता गंभीर रूप से बीमार पड़े, तो उसने ChatGPT का इस्तेमाल करके कैंसर रिपोर्टों की व्याख्या की, कई विशेषज्ञों के साथ गहरी तकनीकी बातचीत की, और अपने पिता के इलाज के पक्ष में मजबूती से बात रख सका। यह उस इलाज की वकालत करने में निर्णायक साबित हुआ, जिसके बारे में विशेषज्ञों ने सोचा भी नहीं था। मेरा दोस्त विशेषज्ञों से उनकी ही भाषा में बात कर सका, और ChatGPT के ज़रिए अपने पिता को गैर-तकनीकी ढंग से समझा सका। यह बहुत बड़ी सशक्तता है
जो लोग AI को खारिज करते हैं: आप शायद यह नहीं जानते कि कैसा लगता है जब आपको पता हो कि कोई समस्या है, लेकिन जिन विशेषज्ञों से मदद मिलनी चाहिए, उनसे सिर्फ कंधे उचकाने जैसी प्रतिक्रिया मिले। मेरा अनुभव भी यही रहा। ऑर्थोपेडिस्ट ने जोड़ों और कलाई के दर्द को देखा, एंडोक्रिनोलॉजिस्ट ने हार्मोन जाँचे, और रूमेटोलॉजी विशेषज्ञ ने अपने टेस्ट किए। अगर मैं सिर्फ अपने PCP पर निर्भर रहता, तो मैं ibuprofen और उनकी पसंद की किसी बड़ी pharma कंपनी की anti-inflammatory दवा ले रहा होता। मैं ऑनलाइन दूसरे लोगों से बात करके और अपने PCP से HLA-B27 antigen की जाँच माँगकर ankylosing spondylitis का पता लगा सका। इंटरनेट पर किसी ने पूछा, "वे X की जाँच क्यों नहीं कर रहे?" — यह मदद मिलना मेरे लिए किस्मत की बात थी। सोचिए उन लोगों के बारे में जो मेरी तरह भाग्यशाली नहीं हैं या जानकारी तक पहुँच नहीं रखते। अगर AI इस समस्या में मदद कर सकता है, तो यह शानदार है
इस मुद्दे पर मेरे मन में द्वंद्व है। एक तरफ, कोई भी गंभीरता से यह नहीं कह सकता कि अमेरिका की healthcare system अच्छी या पर्याप्त है। यह प्रक्रिया कुछ हद तक tech support को नेविगेट करने जैसी है, जहाँ शुरुआती चरण सबसे आम मामलों की तेज़ छँटाई और बस किसी तरह उपयुक्त समाधान देने पर केंद्रित होते हैं। इसका मतलब यह नहीं कि व्यक्ति अधिक सक्षम नहीं हो सकता। बस system को उसी तरह बनाया ही नहीं गया है। 'L2' support तक पहुँचना tech दुनिया जितना ही निराशाजनक हो सकता है। दूसरी तरफ, domain-specific डेटा की व्याख्या करने के लिए बहुत प्रशिक्षण और अनुभव चाहिए। यह कुछ-कुछ logs देखने जैसा है, जहाँ अक्सर यह जानना ज़्यादा महत्वपूर्ण होता है कि क्या नज़रअंदाज़ करना है। LLM कई संभावित कारणों की सूची उगल सकता है, जिनमें से कुछ hallucination भी हो सकते हैं। लेकिन उन नतीजों के आधार पर आगे क्या करना है, यह ज़्यादातर लोग नहीं कर सकते। इन tools का सबसे तात्कालिक लाभ शायद उन लोगों को होगा जिनके पास इतना समय, ज्ञान, प्रेरणा और दृढ़ता हो कि वे इन्हें प्रभावी ढंग से इस्तेमाल कर सकें। एक बात निश्चित है: जैसा कि इस thread में दूसरे लोग भी कह रहे हैं, healthcare system में आपको अपना पक्ष खुद रखना पड़ता है
यह कितना अच्छा होगा अगर लोग अपने (anonymized) medical records किसी central database में अपलोड कर सकें, ताकि अतिरिक्त insights मिलें और इलाज को दिशा दी जा सके। अगर इसमें नस्ल या राष्ट्रीय मूल जैसी genetic जानकारी भी शामिल हो, तो लोग विकारों की genetics के बारे में सीख सकते हैं। मुझे एक connective tissue disorder है जो Marfan syndrome जैसा दिखता है, और 2010s में मैं UCSF के एक geneticist से मिला था। उन्होंने Marfan, Loeys-Dietz, Lujan-Fryns, Ehlers-Danlos और कई अन्य विकारों को देखा जो मेरे शारीरिक लक्षणों, cardiovascular समस्याओं और skeletal समस्याओं को समझा सकते थे, लेकिन कुछ नहीं मिला
$100K और 30 डॉक्टर विज़िट, फिर भी कोई जवाब नहीं। यह शायद Ehlers Danlos Syndrome (hEDS) से संबंधित हो सकता है। अगर आज मैं अपने लक्षण AI में डालूँ, तो वह वही सूची देगा जो मैंने डॉक्टरों को दी थी, और hEDS तथा TNXB को candidate genes के रूप में बताएगा। मेरा WGS DNA डेटा तब आया जब डॉक्टरों ने मूलतः मेरी परवाह करना छोड़ दिया था। AFAIK, hEDS का diagnosis सिर्फ विशेषज्ञ ही कर सकते हैं, और AFAIK, TNXB का अनुमान लगाने वाला लगभग कोई नहीं है। वे इसे clEDS कहते हैं, और इसे तब ही दस लाख में एक माना जाता है जब कोई खास TNXB SNP homozygous हो। मेरा मानना है कि ज़्यादातर hEDS उन TNXB SNPs से होता है जिन्हें हानिरहित मान लिया जाता है। यहाँ तक कि hEDS के DNA candidates खोजने वाले शोध भी TNXB को छोड़ देते हैं, क्योंकि माना जाता है कि hEDS दुर्लभ है और TNXB SNPs आम हैं। मुझे नहीं पता AI यह जानकारी कहाँ से लाता है, लेकिन TNXB theory मुख्यतः कुछ उन मरीजों की सोच है जिनमें यह पाया गया है। कुछ असामान्य लेकिन प्रतिभाशाली शोधकर्ता RCCX gene cluster पर फोकस करते हैं। यह कई autoimmune diseases को ट्रिगर करता है। मुझे लगता है AI का जवाब डॉक्टरों से कहीं बेहतर है। अगर AI गलत भी हो, तो भी वह इससे बदतर नहीं हो सकता कि सारे डॉक्टर गलत थे। एक डॉक्टर ने तो मुझसे कहा था कि मुझे thyroid surgery करवानी चाहिए, लेकिन तब तक मैं उन पर भरोसा खो चुका था
सबसे निराशाजनक बात सिर्फ जवाबों की कमी नहीं थी, बल्कि यह भी था कि सब कुछ टुकड़ों में बँटा हुआ था। हर डॉक्टर ने सिर्फ पहेली का एक हिस्सा देखा: ऑर्थोपेडिस्ट ने जोड़ों का दर्द देखा, एंडोक्रिनोलॉजिस्ट ने हार्मोन जाँचे, और रूमेटोलॉजी विशेषज्ञ ने अपने टेस्ट किए। किसी ने पूरी तस्वीर नहीं देखी। जब तक मैं रूमेटोलॉजिस्ट के पास जाकर अपने लक्षणों और genetic test results के संयोजन को लेकर बात नहीं की, तब तक मुझे यह एहसास नहीं हुआ कि मुझे autoimmune disease होने की संभावना हो सकती है
जो भी इस पर शक करता है, उसे सच में नहीं पता कि वह किस बारे में बात कर रहा है। Claude (या किसी और tool) में एक "health and fitness" project सेट कीजिए और यह डालिए: बेसिक डेटा — height, weight, age, sex। Apple Health या किसी और स्रोत से बेसिक metrics snapshot: HRV range, RHR, सामान्य sleep architecture — इसे सब देखने और summarize करने दीजिए। सामान्य diet (क्या आप MFP या Cronometer में ट्रैक करते हैं? बढ़िया, nutrition report अपलोड कीजिए)। जो supplements और medications आप लेते हैं। आपकी सामान्य exercise habits। जो health records आपके पास हैं — blood test results, interpreted imaging results वगैरह। family history, जैसे आप डॉक्टर को समझाते। health complaints का सारांश। और जो भी दूसरी चीज़ें संबंधित लगती हों। फिर कुछ conversation loops के ज़रिए पूछिए कि इसे अधिक उपयोगी बनाने के लिए आप और कौन-सी जानकारी दे सकते हैं। फिर ऐसे सवाल पूछिए जैसे: "<health complaint> को देखते हुए मुझे क्या ज़्यादा करना चाहिए? क्या कम करना चाहिए?" या "संभावित कारणों के बारे में अनुमान लगाइए।" किसी विशेष शिकायत के बिना भी आप पूछ सकते हैं, "ऐसा कौन-सा एक supplement है जिसे मुझे आज शुरू या बंद कर देना चाहिए?" (और बाद में अपनी तरफ से research करना तो ज़ाहिर है ही)। यह जीवन बदल देने वाला है। जो लोग इस पर शक करते हैं, उन्होंने इसे आज़माया नहीं है
RAG + health data analysis में बहुत बड़ी क्षमता है। जाहिर है, सावधानी ज़रूरी है, लेकिन मैंने भी अपने personal health data पर RAG इस्तेमाल किया है। जब डॉक्टर सिर खुजा रहे थे, तब यह बहुत काम आया। मेरे मामले में, मेरा बच्चा breathing/eating problems के कारण अस्पताल में भर्ती था। मैंने mychart के network tab से डेटा निकाला, थोड़ा अतिरिक्त context जोड़ा, और फिर Claude से सवाल किए। मेरा मुख्य उद्देश्य सुबह की rounds के लिए तैयार रहना था। मैं समझना चाहता था कि हर test मुझे किस तरह की जानकारी देगा। यह काफ़ी अच्छा था। आश्चर्य नहीं कि कभी-कभी उसने hallucinate किया या कुछ nuances मिस कर दिए। लेकिन मुझे पहले से पता था कि वह ऐसा करता है। उन गलतियों के बावजूद यह मेरे लिए उपयोगी था। हालाँकि, मैं उससे यह पूछने की कोशिश नहीं करता कि "इन सब बातों को देखते हुए मेरे बच्चे को आखिर हो क्या रहा है"। एक और बात: अगर मैं आपकी जगह होता, तो इसे FHIR या किसी दूसरे common format में output देने लायक बनाता। तब दूसरे tool ecosystems में इसका उपयोग कहीं आसान हो जाता। आप ऊपर FHIR graphql API भी जोड़ सकते हैं
मज़ेदार बात यह है कि यह लगभग एक textbook example है — data leak और इस गलत (या बेहद बढ़ा-चढ़ाकर तर्क दिए गए) दावे का कि AI प्रमुख और मूल्यवान कामों को हल कर सकता है। यहाँ दो बहुत प्रासंगिक observations ज़रूरी हैं। 1. healthcare system की हालत, और अगर यह अमेरिका है, तो इलाज triage पर आधारित है, और गहरे analysis या specialist तक पहुँचने के लिए कई बाधाओं से गुजरना पड़ता है। यह सब लागत घटाने और साथ ही यह सुनिश्चित करने के लिए है कि आप मरें नहीं। 2. डॉक्टर विज़िट में डेटा इस्तेमाल और इनपुट किया जा रहा है, जिसका मतलब है कि AI ज़रूरी नहीं कि ऐसे तरीके से diagnosis दे रहा हो जिसे वह डॉक्टर की जगह ले सके। कई विज़िट flow-chart decision rules के ज़रिए संभावनाओं को exclude/include करने में मदद करती हैं। AI enthusiasm और industry papers में अक्सर यह दिखता है कि AI ऐसे डेटा पर निर्भर करता है जिसे सिर्फ डॉक्टर के आदेश से ही हासिल किया जा सकता है। इससे यह बात सामने आती है कि value-based care, जिन लोगों की स्थितियों का diagnosis कठिन है, उन्हें बेहतर अनुभव और बेहतर परिणाम दे सकती है
शायद इसे यूँ कहना ज़्यादा सही होगा: मेडिकल स्टाफ $100k और 30 अस्पताल विज़िट के बाद भी मेरी autoimmune disease क्यों नहीं ढूँढ़ पाया?
नमस्ते! मैं OpenHealth प्रोजेक्ट विकसित कर रहा/रही हूँ। आमतौर पर GeekNews पर दूसरों के प्रोजेक्ट देखता/देखती था/थी, तो मेरा बनाया हुआ प्रोजेक्ट यहाँ आया देखकर एक अलग ही भावना हो रही है।
कोरिया में medical data की accessibility अच्छी है, इसलिए LLM के साथ जोड़ने के लिए यह एक अच्छा वातावरण है। National Health Insurance और Health Insurance Review & Assessment Service में medical records देखे जा सकते हैं, और detailed treatment records के लिए अस्पताल से कॉपी जारी करने का अनुरोध करें तो वे मिल सकते हैं।
संबंधित जानकारी मैंने project issue में भी जोड़ दी है (https://github.com/OpenHealthForAll/open-health/issues/36). मैंने भी इसी तरीके से अपने data का उपयोग करके देखा है, और यह बहुत मददगार रहा है।
मेरा मानना है कि medical service में जितना अधिक patient data हो, जितना अधिक medical knowledge हो, और जितनी अधिक analysis intelligence हो, service quality उतनी बेहतर होती है। AI बहुत तेज़ी से आगे बढ़ रहा है, इसलिए मुझे लगता है कि AI-आधारित medical services quality और cost दोनों के मामले में बेहतर होना लगभग तय है.
लेकिन अभी regulation या business model जैसी वजहों से ऐसी services आसानी से मिलना मुश्किल है। इसलिए मैंने जो value अनुभव की है, उसे दूसरों के साथ साझा करने के लिए इस project को open source के रूप में शुरू किया।
जिस किसी की रुचि हो, कृपया संपर्क करें! openhealthforall@gmail.com
वाकई कमाल हैं। आपका समर्थन करता हूँ।
वाह! कमाल है। मैंने इसे Reddit पर देखा था और सोचा था कि यह हमसे कोई खास लेना-देना नहीं रखने वाली बात है, लेकिन आप तो कोरिया से निकले। आपका समर्थन करता हूँ!