આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સ્વાસ્થ્ય સંભાળના ક્ષેત્રમાં પરિવર્તનશીલ બળ બનવાની અપેક્ષા છે.તો એઆઈ સંચાલિત સાધનોની અસરથી ડોકટરો અને દર્દીઓને કેવી રીતે ફાયદો થાય છે?
આજની હેલ્થકેર ઇન્ડસ્ટ્રી ખૂબ જ પરિપક્વ છે અને કેટલાક મોટા ફેરફારો કરી શકે છે.દીર્ઘકાલિન રોગો અને કેન્સરથી લઈને રેડિયોલોજી અને જોખમ મૂલ્યાંકન સુધી, આરોગ્યસંભાળ ઉદ્યોગ પાસે દર્દીની સંભાળમાં વધુ ચોક્કસ, કાર્યક્ષમ અને અસરકારક હસ્તક્ષેપોને જમાવવા માટે ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ કરવાની અસંખ્ય તકો હોવાનું જણાય છે.
ટેક્નોલોજીના વિકાસ સાથે, દર્દીઓને ડોકટરોની ઉચ્ચ અને ઉચ્ચ આવશ્યકતાઓ છે, અને ઉપલબ્ધ ડેટાની સંખ્યા ચિંતાજનક દરે વધતી જાય છે.આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ મેડિકલ કેરમાં સતત સુધારણાને પ્રોત્સાહન આપવાનું એક એન્જિન બનશે.
પરંપરાગત વિશ્લેષણ અને ક્લિનિકલ નિર્ણય લેવાની તકનીકની તુલનામાં, કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના ઘણા ફાયદા છે.જ્યારે લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ પ્રશિક્ષણ ડેટા સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે, ત્યારે તે વધુ સચોટ બની શકે છે, જે ડોકટરોને નિદાન, નર્સિંગ પ્રક્રિયા, સારવારની વિવિધતા અને દર્દીના પરિણામો પર અભૂતપૂર્વ આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા માટે સક્ષમ બનાવે છે.
પાર્ટનર્સ હેલ્થકેર દ્વારા આયોજિત 2018ના વર્લ્ડ આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ મેડિકલ ઈનોવેશન ફોરમ (wmif)માં, મેડિકલ સંશોધકો અને ક્લિનિકલ નિષ્ણાતોએ મેડિકલ ઈન્ડસ્ટ્રીની ટેક્નૉલૉજી અને ક્ષેત્રો વિશે ઝીણવટપૂર્વક જણાવ્યું કે જે આગામી સમયમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાને અપનાવવા પર નોંધપાત્ર અસર કરે તેવી શક્યતા છે. દાયકા
2018 માં wmif ના CO ચેર, MD, એન કિબ્લાન્સી અને પાર્ટનર્સ હેલ્થકેરના મુખ્ય શૈક્ષણિક અધિકારી ગ્રેગ મેયર, એમડીએ જણાવ્યું હતું કે દરેક ઉદ્યોગ ક્ષેત્રે લાવવામાં આવેલ આ પ્રકારનું "સબવર્ઝન" દર્દીઓને નોંધપાત્ર લાભ પહોંચાડવાની ક્ષમતા ધરાવે છે અને તે વ્યાપક છે. વ્યવસાયિક સફળતાની સંભાવના.
હાર્વર્ડ મેડિકલ સ્કૂલ (HMS)ના પ્રોફેસર ડૉ. કીથ ડ્રેયર, ભાગીદારોના ચીફ ડેટા સાયન્સ ઑફિસર અને મેસેચ્યુસેટ્સ જનરલ હૉસ્પિટલ (MGH) ખાતે સંશોધન વ્યૂહરચના અને ઑપરેશન્સના ડિરેક્ટર ડૉ. કૅથરિન એન્ડ્રેઓલ સહિત ભાગીદારો હેલ્થકેરના નિષ્ણાતોની મદદથી , એઆઈ તબીબી સેવાઓ અને વિજ્ઞાનમાં ક્રાંતિ લાવશે તેવી 12 રીતોનો પ્રસ્તાવ મૂક્યો છે.
1. મગજ કોમ્પ્યુટર ઈન્ટરફેસ દ્વારા વિચાર અને મશીનને એકીકૃત કરો
કોમ્યુનિકેટ કરવા માટે કોમ્પ્યુટરનો ઉપયોગ કરવો એ નવો વિચાર નથી, પરંતુ કીબોર્ડ, માઉસ અને ડિસ્પ્લે વગર ટેક્નોલોજી અને માનવ વિચાર વચ્ચે સીધો ઈન્ટરફેસ બનાવવો એ એક સીમાવર્તી સંશોધન ક્ષેત્ર છે, જે કેટલાક દર્દીઓ માટે મહત્વપૂર્ણ એપ્લિકેશન છે.
નર્વસ સિસ્ટમના રોગો અને આઘાતના કારણે કેટલાક દર્દીઓ અર્થપૂર્ણ વાતચીત, હલનચલન અને અન્ય લોકો અને તેમના વાતાવરણ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવાની ક્ષમતા ગુમાવી શકે છે.કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા દ્વારા સમર્થિત બ્રેઈન કોમ્પ્યુટર ઈન્ટરફેસ (BCI) એ દર્દીઓ માટે તે મૂળભૂત અનુભવોને પુનઃસ્થાપિત કરી શકે છે જેઓ આ કાર્યોને કાયમ માટે ગુમાવવાની ચિંતા કરતા હોય છે.
"જો હું ન્યુરોલોજી ઇન્ટેન્સિવ કેર યુનિટમાં એવા દર્દીને જોઉં કે જે અચાનક અભિનય અથવા બોલવાની ક્ષમતા ગુમાવી દે છે, તો હું બીજા દિવસે તેની વાતચીત કરવાની ક્ષમતાને પુનઃસ્થાપિત કરવાની આશા રાખું છું," લેઇ હોચબર્ગ, એમડી, ન્યુરોટેક્નોલોજી અને ન્યુરોહેબિલિટેશન સેન્ટરના ડિરેક્ટરે જણાવ્યું હતું. મેસેચ્યુસેટ્સ જનરલ હોસ્પિટલ (MGH).બ્રેઈન કોમ્પ્યુટર ઈન્ટરફેસ (BCI) અને આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ કરીને, આપણે હાથની હિલચાલ સાથે સંબંધિત જ્ઞાનતંતુઓને સક્રિય કરી શકીએ છીએ, અને આપણે દર્દીને સમગ્ર પ્રવૃત્તિ દરમિયાન ઓછામાં ઓછા પાંચ વખત અન્ય લોકો સાથે વાતચીત કરવા સક્ષમ બનાવવું જોઈએ, જેમ કે સર્વવ્યાપક સંચાર તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને. ટેબ્લેટ કમ્પ્યુટર અથવા મોબાઇલ ફોન તરીકે."
બ્રેઈન કોમ્પ્યુટર ઈન્ટરફેસ એમીયોટ્રોફિક લેટરલ સ્ક્લેરોસિસ (ALS), સ્ટ્રોક અથવા એટ્રેસિયા સિન્ડ્રોમ, તેમજ દર વર્ષે વિશ્વભરમાં કરોડરજ્જુની ઈજાવાળા 500000 દર્દીઓના જીવનની ગુણવત્તામાં ઘણો સુધારો કરી શકે છે.
2. રેડિયેશન ટૂલ્સની આગામી પેઢીનો વિકાસ કરો
મેગ્નેટિક રેઝોનન્સ ઇમેજિંગ (MRI), સીટી સ્કેનર્સ અને એક્સ-રે દ્વારા મેળવવામાં આવેલી રેડિયેશન ઈમેજીસ માનવ શરીરના આંતરિક ભાગમાં બિન-આક્રમક દૃશ્યતા પૂરી પાડે છે.જો કે, ઘણી ડાયગ્નોસ્ટિક પ્રક્રિયાઓ હજુ પણ બાયોપ્સી દ્વારા મેળવેલા ભૌતિક પેશીઓના નમૂનાઓ પર આધાર રાખે છે, જેમાં ચેપનું જોખમ હોય છે.
નિષ્ણાતો આગાહી કરે છે કે કેટલાક કિસ્સાઓમાં, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ રેડિયોલોજી ટૂલ્સની આગામી પેઢીને જીવંત પેશીઓના નમૂનાઓની માંગને બદલવા માટે પૂરતી સચોટ અને વિગતવાર બનાવવા માટે સક્ષમ બનાવશે.
બ્રિઘમ વિમેન્સ હોસ્પિટલ (BWh) ખાતે ઇમેજ-ગાઇડેડ ન્યુરોસર્જરીના ડિરેક્ટર, MD એલેક્ઝાન્ડ્રા ગોલ્બીએ જણાવ્યું હતું કે, "અમે સર્જનો અથવા ઇન્ટરવેન્શનલ રેડિયોલોજિસ્ટ અને પેથોલોજીસ્ટ સાથે ડાયગ્નોસ્ટિક ઇમેજિંગ ટીમ લાવવા માંગીએ છીએ, પરંતુ વિવિધ ટીમો માટે સહકાર હાંસલ કરવો એ એક મોટો પડકાર છે. અને ધ્યેયોની સુસંગતતા. જો આપણે પેશીના નમૂનાઓમાંથી હાલમાં ઉપલબ્ધ માહિતી પ્રદાન કરવા માટે રેડિયોલોજી ઇચ્છીએ છીએ, તો કોઈ પણ પિક્સેલની મૂળભૂત હકીકતો જાણવા માટે આપણે ખૂબ નજીકના ધોરણો હાંસલ કરવા સક્ષમ હોવા જોઈએ."
આ પ્રક્રિયામાં સફળતા દાક્તરોને જીવલેણ ગાંઠના લક્ષણોના નાના ભાગના આધારે સારવારના નિર્ણયો લેવાને બદલે ગાંઠના એકંદર પ્રભાવને વધુ સચોટ રીતે સમજવા માટે સક્ષમ બનાવી શકે છે.
AI કેન્સરની આક્રમકતાને વધુ સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત કરી શકે છે અને સારવારના લક્ષ્યને વધુ યોગ્ય રીતે નિર્ધારિત કરી શકે છે.વધુમાં, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ "વર્ચ્યુઅલ બાયોપ્સી" ને સાકાર કરવામાં અને રેડિયોલોજીના ક્ષેત્રમાં નવીનતાને પ્રોત્સાહન આપવામાં મદદ કરી રહી છે, જે ગાંઠોની ફેનોટાઇપિક અને આનુવંશિક લાક્ષણિકતાઓને દર્શાવવા માટે છબી-આધારિત અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરવા માટે પ્રતિબદ્ધ છે.
3. અલ્પ સેવા અથવા વિકાસશીલ વિસ્તારોમાં તબીબી સેવાઓનો વિસ્તાર કરો
અલ્ટ્રાસાઉન્ડ ટેકનિશિયન અને રેડિયોલોજિસ્ટ સહિત વિકાસશીલ દેશોમાં પ્રશિક્ષિત આરોગ્ય સંભાળ પ્રદાતાઓની અછત, દર્દીઓના જીવન બચાવવા માટે તબીબી સેવાઓનો ઉપયોગ કરવાની તકોને મોટા પ્રમાણમાં ઘટાડશે.
મીટીંગે ધ્યાન દોર્યું હતું કે પશ્ચિમ આફ્રિકાની તમામ હોસ્પિટલો કરતાં બોસ્ટનની પ્રખ્યાત લોંગવુડ એવન્યુ સાથેની છ હોસ્પિટલોમાં વધુ રેડીયોલોજીસ્ટ કામ કરે છે.
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સામાન્ય રીતે મનુષ્યોને સોંપવામાં આવતી કેટલીક ડાયગ્નોસ્ટિક જવાબદારીઓ સંભાળીને ક્લિનિસિયનોની ગંભીર અછતની અસરને ઘટાડવામાં મદદ કરી શકે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, AI ઇમેજિંગ ટૂલ ક્ષય રોગના લક્ષણોની તપાસ કરવા માટે છાતીના એક્સ-રેનો ઉપયોગ કરી શકે છે, સામાન્ય રીતે ડૉક્ટર જેટલી જ ચોકસાઈ સાથે.અનુભવી ડાયગ્નોસ્ટિક રેડિયોલોજિસ્ટની જરૂરિયાત ઘટાડીને, સંસાધન નબળા વિસ્તારોમાં પ્રદાતાઓ માટે એપ્લિકેશન દ્વારા આ સુવિધાનો ઉપયોગ કરી શકાય છે.
મેસેચ્યુસેટ્સ જનરલ હોસ્પિટલ (MGH) ખાતે આસિસ્ટન્ટ ન્યુરોસાયન્સ અને રેડિયોલોજીના સહયોગી પ્રોફેસર ડૉ. જયશ્રી કલ્પથી ક્રેમરે જણાવ્યું હતું કે, "આ ટેક્નોલોજીમાં આરોગ્યસંભાળમાં સુધારો કરવાની મોટી સંભાવના છે."
જો કે, AI અલ્ગોરિધમના વિકાસકર્તાઓએ એ હકીકતને કાળજીપૂર્વક ધ્યાનમાં લેવી જોઈએ કે વિવિધ રાષ્ટ્રીયતા અથવા પ્રદેશોના લોકોમાં અનન્ય શારીરિક અને પર્યાવરણીય પરિબળો હોઈ શકે છે, જે રોગના પ્રભાવને અસર કરી શકે છે.
"ઉદાહરણ તરીકે, ભારતમાં રોગથી પ્રભાવિત વસ્તી યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ કરતા ઘણી અલગ હોઈ શકે છે," તેણીએ કહ્યું.જ્યારે આપણે આ અલ્ગોરિધમ્સ વિકસાવીએ છીએ, ત્યારે તે ખાતરી કરવી ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે કે ડેટા રોગની રજૂઆત અને વસ્તીની વિવિધતાને રજૂ કરે છે.અમે માત્ર એક વસ્તીના આધારે અલ્ગોરિધમ્સ વિકસાવી શકતા નથી, પણ આશા રાખીએ છીએ કે તે અન્ય વસ્તીમાં ભૂમિકા ભજવી શકે છે."
4. ઈલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ્સના ઉપયોગનો બોજ ઘટાડવો
ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ (તેણી) એ હેલ્થકેર ઉદ્યોગની ડિજિટલ સફરમાં મહત્વની ભૂમિકા ભજવી છે, પરંતુ આ પરિવર્તન જ્ઞાનાત્મક ઓવરલોડ, અનંત દસ્તાવેજો અને વપરાશકર્તા થાકને લગતી અસંખ્ય સમસ્યાઓ લાવી છે.
ઈલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ (તેના) ડેવલપર્સ હવે વધુ સાહજિક ઈન્ટરફેસ બનાવવા અને દિનચર્યાઓને સ્વચાલિત કરવા માટે આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ કરી રહ્યાં છે જેમાં વપરાશકર્તા ઘણો સમય લે છે.
બ્રિઘમ હેલ્થના વાઇસ પ્રેસિડેન્ટ અને ચીફ ઇન્ફર્મેશન ઓફિસર ડૉ. એડમ લેન્ડમેને જણાવ્યું હતું કે વપરાશકર્તાઓ તેમનો મોટાભાગનો સમય ત્રણ કાર્યોમાં વિતાવે છે: ક્લિનિકલ દસ્તાવેજીકરણ, ઓર્ડર એન્ટ્રી અને તેમના ઇનબૉક્સને સૉર્ટ કરવા.વાણી ઓળખ અને શ્રુતલેખન ક્લિનિકલ દસ્તાવેજ પ્રક્રિયાને સુધારવામાં મદદ કરી શકે છે, પરંતુ કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા (NLP) સાધનો પૂરતા ન હોઈ શકે.
"મને લાગે છે કે વધુ બોલ્ડ બનવું અને કેટલાક ફેરફારોને ધ્યાનમાં લેવું જરૂરી છે, જેમ કે ક્લિનિકલ સારવાર માટે વિડિયો રેકોર્ડિંગનો ઉપયોગ, જેમ કે પોલીસ કેમેરા પહેરે છે," લેન્ડમેને કહ્યું.આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ ભવિષ્યમાં પુનઃપ્રાપ્તિ માટે આ વીડિયોને અનુક્રમિત કરવા માટે થઈ શકે છે.સિરી અને એલેક્સાની જેમ, જેઓ ઘરે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સહાયકોનો ઉપયોગ કરે છે, વર્ચ્યુઅલ સહાયકોને ભવિષ્યમાં દર્દીઓના પલંગ પર લાવવામાં આવશે, તબીબી ઓર્ડર દાખલ કરવા માટે ચિકિત્સકોને એમ્બેડેડ બુદ્ધિનો ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપશે."
AI ઇનબૉક્સમાંથી નિયમિત વિનંતીઓને હેન્ડલ કરવામાં પણ મદદ કરી શકે છે, જેમ કે ડ્રગ સપ્લિમેન્ટ્સ અને પરિણામોની સૂચના.તે એવા કાર્યોને પ્રાધાન્ય આપવામાં પણ મદદ કરી શકે છે કે જેને ખરેખર ચિકિત્સકોના ધ્યાનની જરૂર હોય છે, દર્દીઓ માટે તેમની કરવા માટેની યાદીઓ પર પ્રક્રિયા કરવાનું સરળ બનાવે છે, લેન્ડમેને ઉમેર્યું.
5. એન્ટિબાયોટિક પ્રતિકારનું જોખમ
એન્ટિબાયોટિક પ્રતિકાર માનવો માટે વધતો જતો ખતરો છે, કારણ કે આ મુખ્ય દવાઓનો વધુ પડતો ઉપયોગ સુપરબેક્ટેરિયાના ઉત્ક્રાંતિ તરફ દોરી શકે છે જે હવે સારવારને પ્રતિસાદ આપતા નથી.મલ્ટી ડ્રગ રેઝિસ્ટન્ટ બેક્ટેરિયા હોસ્પિટલના વાતાવરણને ગંભીર નુકસાન પહોંચાડી શકે છે, જે દર વર્ષે હજારો દર્દીઓને મારી નાખે છે.એકલા ક્લોસ્ટ્રિડિયમ ડિફિસિલથી યુએસ હેલ્થ કેર સિસ્ટમ માટે દર વર્ષે લગભગ $5 બિલિયનનો ખર્ચ થાય છે અને 30000 થી વધુ મૃત્યુ થાય છે.
દર્દી લક્ષણો બતાવવાનું શરૂ કરે તે પહેલાં EHR ડેટા ચેપના દાખલાઓને ઓળખવામાં અને જોખમને પ્રકાશિત કરવામાં મદદ કરે છે.આ વિશ્લેષણો ચલાવવા માટે મશીન લર્નિંગ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ટૂલ્સનો ઉપયોગ તેમની ચોકસાઈમાં સુધારો કરી શકે છે અને હેલ્થકેર પ્રદાતાઓ માટે ઝડપી અને વધુ સચોટ ચેતવણીઓ બનાવી શકે છે.
"કૃત્રિમ બુદ્ધિ સાધનો ચેપ નિયંત્રણ અને એન્ટિબાયોટિક પ્રતિકાર માટેની અપેક્ષાઓ પૂરી કરી શકે છે," ડૉ. એરિકા શેનોય, મેસેચ્યુસેટ્સ જનરલ હોસ્પિટલ (MGH) ખાતે ચેપ નિયંત્રણના નાયબ નિયામકએ જણાવ્યું હતું.જો તેઓ આમ ન કરે, તો દરેક જણ નિષ્ફળ જશે.કારણ કે હોસ્પિટલો પાસે પુષ્કળ EHR ડેટા હોય છે, જો તેઓ તેનો સંપૂર્ણ ઉપયોગ ન કરે, જો તેઓ ક્લિનિકલ ટ્રાયલ ડિઝાઇનમાં વધુ સ્માર્ટ અને ઝડપી હોય તેવા ઉદ્યોગો ન બનાવતા હોય, અને જો તેઓ EHR નો ઉપયોગ કરતા નથી જે આ ડેટા બનાવે છે, તેઓ નિષ્ફળતાનો સામનો કરશે."
6.પેથોલોજીકલ ઈમેજીસ માટે વધુ સચોટ વિશ્લેષણ બનાવો
બ્રિઘમ વિમેન્સ હોસ્પિટલ (BWh) ના પેથોલોજી વિભાગના વડા અને HMS ખાતે પેથોલોજીના પ્રોફેસર ડૉ. જેફરી ગોલ્ડને જણાવ્યું હતું કે પેથોલોજીસ્ટ તબીબી સેવા પ્રદાતાઓની સંપૂર્ણ શ્રેણી માટે ડાયગ્નોસ્ટિક ડેટાના સૌથી મહત્વપૂર્ણ સ્ત્રોતોમાંથી એક પ્રદાન કરે છે.
"70% હેલ્થકેર નિર્ણયો પેથોલોજીકલ પરિણામો પર આધારિત હોય છે, અને EHR માંના તમામ ડેટાના 70% થી 75% વચ્ચે પેથોલોજીકલ પરિણામોમાંથી આવે છે," તેમણે કહ્યું.અને વધુ સચોટ પરિણામો, વહેલા યોગ્ય નિદાન કરવામાં આવશે.આ તે ધ્યેય છે જે ડિજિટલ પેથોલોજી અને આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ પાસે હાંસલ કરવાની તક છે."
મોટી ડિજિટલ છબીઓ પર ડીપ પિક્સેલ સ્તરનું વિશ્લેષણ ડોકટરોને સૂક્ષ્મ તફાવતોને ઓળખવામાં સક્ષમ બનાવે છે જે માનવ આંખોમાંથી છટકી શકે છે.
"અમે હવે એવા મુદ્દા પર આવ્યા છીએ જ્યાં અમે વધુ સારી રીતે મૂલ્યાંકન કરી શકીએ છીએ કે કેન્સર ઝડપથી કે ધીમે વિકસે છે કે કેમ, અને ક્લિનિકલ સ્ટેજ અથવા હિસ્ટોપેથોલોજીકલ ગ્રેડિંગને બદલે એલ્ગોરિધમના આધારે દર્દીઓની સારવાર કેવી રીતે બદલવી," ગોલ્ડને કહ્યું.તે એક વિશાળ પગલું આગળ હશે."
તેમણે ઉમેર્યું, "ક્લિનિશિયન ડેટાની સમીક્ષા કરે તે પહેલાં AI સ્લાઇડ્સમાં રસ ધરાવતા લક્ષણોને ઓળખીને ઉત્પાદકતામાં પણ સુધારો કરી શકે છે. AI સ્લાઇડ્સ દ્વારા ફિલ્ટર કરી શકે છે અને યોગ્ય સામગ્રી જોવા માટે અમને માર્ગદર્શન આપી શકે છે જેથી અમે મૂલ્યાંકન કરી શકીએ કે શું મહત્વનું છે અને શું નથી. આ સુધારે છે. પેથોલોજિસ્ટના ઉપયોગની કાર્યક્ષમતા અને દરેક કેસના તેમના અભ્યાસનું મૂલ્ય વધારે છે."
તબીબી ઉપકરણો અને મશીનો માટે ગુપ્ત માહિતી લાવો
સ્માર્ટ ઉપકરણો ઉપભોક્તા વાતાવરણને કબજે કરી રહ્યા છે અને રેફ્રિજરેટરની અંદરના રીઅલ-ટાઇમ વિડિયોથી લઈને કાર સુધીના ઉપકરણો પ્રદાન કરે છે જે ડ્રાઇવરનું વિક્ષેપ શોધી કાઢે છે.
તબીબી વાતાવરણમાં, આઈસીયુ અને અન્ય સ્થળોએ દર્દીઓની દેખરેખ માટે બુદ્ધિશાળી ઉપકરણો આવશ્યક છે.કૃત્રિમ બુદ્ધિનો ઉપયોગ સ્થિતિના બગાડને ઓળખવાની ક્ષમતાને વધારવા માટે, જેમ કે સેપ્સિસનો વિકાસ થઈ રહ્યો છે તે દર્શાવે છે, અથવા ગૂંચવણોની ધારણા પરિણામોમાં નોંધપાત્ર સુધારો કરી શકે છે અને સારવારના ખર્ચમાં ઘટાડો કરી શકે છે.
"જ્યારે આપણે સમગ્ર આરોગ્યસંભાળ પ્રણાલીમાં વિવિધ ડેટાને એકીકૃત કરવાની વાત કરીએ છીએ, ત્યારે આપણે શક્ય તેટલી વહેલી તકે દરમિયાનગીરી કરવા માટે ICU ડોકટરોને સંકલિત કરવાની અને ચેતવણી આપવાની જરૂર છે, અને આ ડેટાનું એકત્રીકરણ માનવ ડોકટરો કરી શકે તે સારી બાબત નથી," માર્ક મિચાલ્સ્કીએ કહ્યું. , BWh ખાતે ક્લિનિકલ ડેટા સાયન્સ સેન્ટરના એક્ઝિક્યુટિવ ડિરેક્ટર.આ ઉપકરણોમાં સ્માર્ટ એલ્ગોરિધમ દાખલ કરવાથી ડોકટરો પરનો જ્ઞાનાત્મક બોજ ઓછો થાય છે અને દર્દીઓને શક્ય તેટલી વહેલી તકે સારવાર આપવામાં આવે તે સુનિશ્ચિત કરે છે."
8. કેન્સરની સારવાર માટે ઇમ્યુનોથેરાપીને પ્રોત્સાહન આપવું
ઇમ્યુનોથેરાપી એ કેન્સરની સારવાર માટેની સૌથી આશાસ્પદ રીતોમાંની એક છે.જીવલેણ ગાંઠો પર હુમલો કરવા માટે શરીરની પોતાની રોગપ્રતિકારક શક્તિનો ઉપયોગ કરીને, દર્દીઓ હઠીલા ગાંઠોને દૂર કરવામાં સક્ષમ બની શકે છે.જો કે, માત્ર થોડા જ દર્દીઓ વર્તમાન રોગપ્રતિકારક ઉપચાર પદ્ધતિને પ્રતિસાદ આપે છે, અને ઓન્કોલોજિસ્ટ્સ પાસે હજુ પણ તે નક્કી કરવા માટે ચોક્કસ અને વિશ્વસનીય પદ્ધતિ નથી કે કયા દર્દીઓને આ પદ્ધતિથી ફાયદો થશે.
મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ અને અત્યંત જટિલ ડેટા સેટ્સનું સંશ્લેષણ કરવાની તેમની ક્ષમતા વ્યક્તિઓની અનન્ય જનીન રચનાને સ્પષ્ટ કરવામાં અને લક્ષિત ઉપચાર માટે નવા વિકલ્પો પ્રદાન કરવામાં સક્ષમ હોઈ શકે છે.
"તાજેતરમાં, સૌથી ઉત્તેજક વિકાસ ચેકપૉઇન્ટ અવરોધકોનો છે, જે ચોક્કસ રોગપ્રતિકારક કોષો દ્વારા ઉત્પાદિત પ્રોટીનને અવરોધે છે," મેસેચ્યુસેટ્સ જનરલ હોસ્પિટલ (MGH) વ્યાપક નિદાન કેન્દ્રના કોમ્પ્યુટેશનલ પેથોલોજી અને ટેક્નોલોજી ડેવલપમેન્ટના ડિરેક્ટર ડૉ. લોંગ લે સમજાવે છે.પરંતુ અમે હજી પણ બધી સમસ્યાઓ સમજી શકતા નથી, જે ખૂબ જ જટિલ છે.અમને ચોક્કસપણે વધુ દર્દી ડેટાની જરૂર છે.આ સારવારો પ્રમાણમાં નવી છે, તેથી ઘણા દર્દીઓ ખરેખર તેને લેતા નથી.તેથી, શું આપણે એક સંસ્થામાં અથવા બહુવિધ સંસ્થાઓમાં ડેટાને એકીકૃત કરવાની જરૂર છે, તે મોડેલિંગ પ્રક્રિયાને ચલાવવા માટે દર્દીઓની સંખ્યામાં વધારો કરવા માટેનું મુખ્ય પરિબળ હશે."
9. ઈલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ્સને વિશ્વસનીય જોખમ અનુમાનોમાં ફેરવો
ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ (તેણી) એ દર્દીના ડેટાનો ખજાનો છે, પરંતુ પ્રદાતાઓ અને વિકાસકર્તાઓ માટે સચોટ, સમયસર અને વિશ્વસનીય રીતે મોટી માત્રામાં માહિતી કાઢવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવું એ સતત પડકાર છે.
ડેટાની ગુણવત્તા અને અખંડિતતાની સમસ્યાઓ, ડેટા ફોર્મેટની મૂંઝવણ, સંરચિત અને અસંગઠિત ઇનપુટ અને અપૂર્ણ રેકોર્ડ સાથે જોડાયેલી, લોકો માટે અર્થપૂર્ણ જોખમ સ્તરીકરણ, અનુમાનિત વિશ્લેષણ અને ક્લિનિકલ નિર્ણય સપોર્ટ કેવી રીતે હાથ ધરવા તે સચોટપણે સમજવું મુશ્કેલ બનાવે છે.
બ્રિઘમ વિમેન્સ હોસ્પિટલ (BWh) ખાતે કટોકટી દવાના આસિસ્ટન્ટ પ્રોફેસર અને હાર્વર્ડ મેડિકલ સ્કૂલ (HMS)ના આસિસ્ટન્ટ પ્રોફેસર ડૉ. ઝિયાદ ઓબરમેયરએ જણાવ્યું હતું કે, "ડેટાને એક જગ્યાએ એકીકૃત કરવા માટે થોડીક મહેનત કરવી પડે છે. પરંતુ બીજી સમસ્યા સમજવાની છે. જ્યારે લોકો ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ (તેણીના) માં રોગની આગાહી કરે છે ત્યારે તેઓ શું મેળવે છે. લોકો સાંભળી શકે છે કે કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના અલ્ગોરિધમ્સ ડિપ્રેશન અથવા સ્ટ્રોકની આગાહી કરી શકે છે, પરંતુ તે શોધી કાઢે છે કે તેઓ વાસ્તવમાં સ્ટ્રોકના ખર્ચમાં વધારાની આગાહી કરી રહ્યા છે. તે તેનાથી ખૂબ જ અલગ છે પોતે સ્ટ્રોક."
તેમણે ચાલુ રાખ્યું, "એમઆરઆઈ પરિણામો પર આધાર રાખવો એ વધુ ચોક્કસ ડેટા સેટ પૂરો પાડવા લાગે છે. પરંતુ હવે આપણે વિચારવું પડશે કે એમઆરઆઈ કોણ પરવડી શકે છે? તેથી અંતિમ આગાહી અપેક્ષિત પરિણામ નથી."
NMR વિશ્લેષણે ઘણા સફળ જોખમ સ્કોરિંગ અને સ્તરીકરણ સાધનોનું નિર્માણ કર્યું છે, ખાસ કરીને જ્યારે સંશોધકો અસંબંધિત ડેટા સેટ્સ વચ્ચે નવા જોડાણોને ઓળખવા માટે ડીપ લર્નિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે.
જો કે, OBERMEYER માને છે કે આ એલ્ગોરિધમ્સ ડેટામાં છુપાયેલા પૂર્વગ્રહોને ઓળખતા નથી તેની ખાતરી કરવી એ સાધનોને જમાવવા માટે નિર્ણાયક છે જે ખરેખર ક્લિનિકલ સંભાળમાં સુધારો કરી શકે.
"સૌથી મોટો પડકાર એ છે કે અમે બ્લેક બોક્સ ખોલવાનું શરૂ કરતા પહેલા અને કેવી રીતે આગાહી કરવી તે જોતા પહેલા અમે જે આગાહી કરી હતી તે બરાબર જાણી લેવી"
10. પહેરવા યોગ્ય ઉપકરણો અને વ્યક્તિગત ઉપકરણો દ્વારા આરોગ્યની સ્થિતિનું નિરીક્ષણ કરવું
લગભગ તમામ ઉપભોક્તા હવે સેન્સરનો ઉપયોગ સ્વાસ્થ્ય મૂલ્ય વિશે ડેટા એકત્રિત કરવા માટે કરી શકે છે.સ્ટેપ ટ્રેકર સાથેના સ્માર્ટફોનથી માંડીને પહેરી શકાય તેવા ઉપકરણો કે જે આખો દિવસ હાર્ટ રેટને ટ્રેક કરે છે, કોઈપણ સમયે વધુને વધુ સ્વાસ્થ્ય સંબંધિત ડેટા જનરેટ કરી શકાય છે.
આ ડેટા એકત્ર કરવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવું અને દર્દીઓ દ્વારા એપ્લિકેશન અને અન્ય હોમ મોનિટરિંગ ઉપકરણો દ્વારા પૂરી પાડવામાં આવેલ માહિતીને પૂરક બનાવવાથી વ્યક્તિગત અને ભીડના સ્વાસ્થ્ય માટે અનન્ય પરિપ્રેક્ષ્ય પ્રદાન કરી શકાય છે.
AI આ વિશાળ અને વૈવિધ્યસભર ડેટાબેઝમાંથી કાર્યવાહી કરવા યોગ્ય આંતરદૃષ્ટિ મેળવવામાં મહત્વની ભૂમિકા ભજવશે.
પરંતુ બ્રિઘમ વિમેન્સ હોસ્પિટલ (BWh) ના ન્યુરોસર્જન, કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ પરિણામો માટે કેન્દ્રના સીઓ ડિરેક્ટર ડો. ઓમર અર્નાઉટે જણાવ્યું હતું કે દર્દીઓને આ ઘનિષ્ઠ, ચાલુ મોનિટરિંગ ડેટા સાથે અનુકૂલન કરવામાં મદદ કરવા માટે વધારાનું કામ લાગી શકે છે.
"અમે ડિજિટલ ડેટાની પ્રક્રિયા કરવા માટે તદ્દન મુક્ત હતા," તેમણે કહ્યું.પરંતુ કેમ્બ્રિજ એનાલિટિક્સ અને ફેસબુક પર ડેટા લીક થવાના કારણે લોકો વધુ ને વધુ સાવચેત રહેશે કે તેઓ કયો ડેટા શેર કરે છે તે કોને શેર કરવો."
દર્દીઓ ફેસબુક જેવી મોટી કંપનીઓ કરતાં તેમના ડોકટરો પર વધુ વિશ્વાસ રાખે છે, તેમણે ઉમેર્યું, જે મોટા પાયે સંશોધન કાર્યક્રમો માટે ડેટા પ્રદાન કરવાની અગવડતાને સરળ બનાવવામાં મદદ કરી શકે છે.
"એવું સંભવ છે કે પહેરી શકાય તેવા ડેટા પર નોંધપાત્ર અસર પડશે કારણ કે લોકોનું ધ્યાન ખૂબ જ આકસ્મિક છે અને એકત્રિત કરવામાં આવેલ ડેટા ખૂબ જ રફ છે," અર્નાઉટે જણાવ્યું હતું.સતત દાણાદાર ડેટા એકત્રિત કરીને, ડેટા ડોકટરોને દર્દીઓની વધુ સારી સંભાળમાં મદદ કરે તેવી શક્યતા છે."
11. સ્માર્ટ ફોનને એક શક્તિશાળી ડાયગ્નોસ્ટિક ટૂલ બનાવો
નિષ્ણાતો માને છે કે સ્માર્ટ ફોન્સ અને અન્ય ઉપભોક્તા સ્તરના સંસાધનોમાંથી મેળવેલી છબીઓ પોર્ટેબલ ઉપકરણોના શક્તિશાળી કાર્યોનો ઉપયોગ કરવાનું ચાલુ રાખીને, ખાસ કરીને અન્ડરસેવ્ડ વિસ્તારોમાં અથવા વિકાસશીલ દેશોમાં, ક્લિનિકલ ગુણવત્તા ઇમેજિંગ માટે એક મહત્વપૂર્ણ પૂરક બનશે.
મોબાઇલ કેમેરાની ગુણવત્તા દર વર્ષે સુધરી રહી છે, અને તે એવી છબીઓ જનરેટ કરી શકે છે જેનો ઉપયોગ AI અલ્ગોરિધમ વિશ્લેષણ માટે થઈ શકે છે.ત્વચારોગવિજ્ઞાન અને નેત્રવિજ્ઞાન આ વલણના પ્રારંભિક લાભાર્થીઓ છે.
બ્રિટીશ સંશોધકોએ બાળકોના ચહેરાની છબીઓનું વિશ્લેષણ કરીને વિકાસલક્ષી રોગોને ઓળખવા માટે એક સાધન પણ વિકસાવ્યું છે.એલ્ગોરિધમ અલગ લક્ષણો શોધી શકે છે, જેમ કે બાળકોની મેન્ડિબલ લાઇન, આંખો અને નાકની સ્થિતિ અને ચહેરાની અસાધારણતા સૂચવી શકે તેવા અન્ય લક્ષણો.હાલમાં, ટૂલ ક્લિનિકલ નિર્ણયને સમર્થન આપવા માટે 90 થી વધુ રોગો સાથેની સામાન્ય છબીઓને મેચ કરી શકે છે.
બ્રિઘમ વુમન્સ હોસ્પિટલ (BWh) ખાતે માઇક્રો/નેનો મેડિસિન અને ડિજિટલ હેલ્થ લેબોરેટરીના ડિરેક્ટર ડૉ. હાદી શફીએ કહ્યું: "મોટા ભાગના લોકો પાવરફુલ મોબાઇલ ફોનથી સજ્જ હોય છે જેમાં ઘણાં વિવિધ સેન્સર બિલ્ટ ઇન હોય છે. તે અમારા માટે એક મોટી તક છે. લગભગ તમામ ઉદ્યોગના ખેલાડીઓએ તેમના ઉપકરણોમાં Ai સોફ્ટવેર અને હાર્ડવેર બનાવવાનું શરૂ કર્યું છે. આ કોઈ સંયોગ નથી. આપણા ડિજિટલ વિશ્વમાં, દરરોજ 2.5 મિલિયન ટેરાબાઈટથી વધુ ડેટા જનરેટ થાય છે. મોબાઈલ ફોનના ક્ષેત્રમાં, ઉત્પાદકો માને છે કે તેઓ આનો ઉપયોગ કરી શકે છે. વધુ વ્યક્તિગત, ઝડપી અને વધુ બુદ્ધિશાળી સેવાઓ પ્રદાન કરવા માટે કૃત્રિમ બુદ્ધિ માટેનો ડેટા."
દર્દીઓની આંખો, ચામડીના જખમ, ઘા, ચેપ, દવાઓ અથવા અન્ય વિષયોની છબીઓ એકત્રિત કરવા માટે સ્માર્ટ ફોનનો ઉપયોગ કરવાથી ઓછી સેવા ધરાવતા વિસ્તારોમાં નિષ્ણાતોની અછતને દૂર કરવામાં મદદ મળી શકે છે, જ્યારે અમુક ફરિયાદોનું નિદાન કરવા માટેનો સમય ઓછો થાય છે.
"ભવિષ્યમાં કેટલીક મોટી ઘટનાઓ બની શકે છે, અને અમે કેર પોઈન્ટમાં રોગ વ્યવસ્થાપનની કેટલીક મહત્વપૂર્ણ સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે આ તકનો લાભ લઈ શકીએ છીએ," શફીએ કહ્યું.
12. બેડસાઇડ AI સાથે ક્લિનિકલ નિર્ણય લેવાની નવીનતા
જેમ જેમ હેલ્થકેર ઉદ્યોગ ફી આધારિત સેવાઓ તરફ વળે છે, તેમ તેમ તે નિષ્ક્રિય આરોગ્ય સંભાળથી વધુને વધુ દૂર થઈ રહ્યો છે.દીર્ઘકાલિન રોગ, તીવ્ર રોગની ઘટનાઓ અને અચાનક બગાડ પહેલા નિવારણ એ દરેક પ્રદાતાનું લક્ષ્ય છે, અને વળતર માળખું આખરે તેમને એવી પ્રક્રિયાઓ વિકસાવવા માટે પરવાનગી આપે છે જે સક્રિય અને આગાહીયુક્ત હસ્તક્ષેપ પ્રાપ્ત કરી શકે.
કૃત્રિમ બુદ્ધિ આ ઉત્ક્રાંતિ માટે ઘણી મૂળભૂત તકનીકો પૂરી પાડશે, આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણ અને ક્લિનિકલ નિર્ણય સહાયક સાધનોને ટેકો આપીને, પ્રદાતાઓને પગલાં લેવાની જરૂરિયાત સમજાય તે પહેલાં સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે.આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ એપીલેપ્સી અથવા સેપ્સિસ માટે પ્રારંભિક ચેતવણી પ્રદાન કરી શકે છે, જેને સામાન્ય રીતે અત્યંત જટિલ ડેટા સેટ્સના ઊંડાણપૂર્વક વિશ્લેષણની જરૂર હોય છે.
મેસેચ્યુસેટ્સ જનરલ હોસ્પિટલ (MGH) ના ક્લિનિકલ ડેટાના ડિરેક્ટર, MD, બ્રાન્ડોન વેસ્ટઓવર, જણાવ્યું હતું કે મશીન લર્નિંગ ગંભીર રીતે બીમાર દર્દીઓ, જેમ કે કાર્ડિયાક અરેસ્ટ પછી કોમામાં હોય તેવા દર્દીઓની સંભાળની સતત જોગવાઈને સમર્થન આપવામાં પણ મદદ કરી શકે છે.
તેમણે સમજાવ્યું કે સામાન્ય સંજોગોમાં ડોકટરોએ આ દર્દીઓના EEG ડેટાની તપાસ કરવી પડે છે.આ પ્રક્રિયા સમય માંગી લે તેવી અને વ્યક્તિલક્ષી છે, અને પરિણામો ક્લિનિશિયનોની કુશળતા અને અનુભવ સાથે બદલાઈ શકે છે.
તેમણે કહ્યું, "આ દર્દીઓમાં, વલણ ધીમી હોઈ શકે છે.કેટલીકવાર જ્યારે ડોકટરો એ જોવા માંગે છે કે કોઈ વ્યક્તિ સ્વસ્થ થઈ રહ્યું છે કે કેમ, તેઓ દર 10 સેકન્ડમાં એકવાર મોનિટર કરાયેલ ડેટા જોઈ શકે છે.જો કે, 24 કલાકમાં એકત્રિત કરવામાં આવેલા 10 સેકન્ડના ડેટામાંથી તે બદલાયું છે કે કેમ તે જોવા જેવું છે કે આ દરમિયાન વાળ ઉગ્યા છે કે નહીં.જો કે, જો આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ એલ્ગોરિધમ્સ અને ઘણા દર્દીઓના મોટા પ્રમાણમાં ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં આવે, તો લાંબા ગાળાની પેટર્ન સાથે લોકો જે જુએ છે તેની સાથે મેળ ખાય તે સરળ બનશે, અને કેટલાક સૂક્ષ્મ સુધારાઓ જોવા મળી શકે છે, જે નર્સિંગમાં ડોકટરોની નિર્ણયશક્તિને અસર કરશે. ."
ક્લિનિકલ નિર્ણય સપોર્ટ, જોખમ સ્કોરિંગ અને પ્રારંભિક ચેતવણી માટે કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટેકનોલોજીનો ઉપયોગ આ ક્રાંતિકારી ડેટા વિશ્લેષણ પદ્ધતિના સૌથી આશાસ્પદ વિકાસ ક્ષેત્રોમાંનું એક છે.
નવી પેઢીના સાધનો અને પ્રણાલીઓ માટે શક્તિ પ્રદાન કરીને, ચિકિત્સકો બીમારીની ઘોંઘાટને વધુ સારી રીતે સમજી શકે છે, વધુ અસરકારક રીતે નર્સિંગ સેવાઓ પ્રદાન કરી શકે છે અને સમસ્યાઓનો અગાઉથી ઉકેલ લાવી શકે છે.આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ક્લિનિકલ સારવારની ગુણવત્તામાં સુધારો કરવાના નવા યુગની શરૂઆત કરશે અને દર્દીની સંભાળમાં આકર્ષક પ્રગતિ કરશે.
પોસ્ટ સમય: ઓગસ્ટ-06-2021
