स्वास्थ्य देखभाल के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक परिवर्तनकारी शक्ति बनने की उम्मीद है।तो एआई संचालित उपकरणों के प्रभाव से डॉक्टरों और मरीजों को कैसे लाभ होता है?
आज का स्वास्थ्य सेवा उद्योग बहुत परिपक्व है और कुछ बड़े बदलाव कर सकता है।पुरानी बीमारियों और कैंसर से लेकर रेडियोलॉजी और जोखिम मूल्यांकन तक, स्वास्थ्य सेवा उद्योग के पास रोगी देखभाल में अधिक सटीक, कुशल और प्रभावी हस्तक्षेप करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के अनगिनत अवसर हैं।
प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, रोगियों को डॉक्टरों की अधिक से अधिक आवश्यकता होती है, और उपलब्ध डेटा की संख्या चिंताजनक दर से बढ़ रही है।चिकित्सा देखभाल में निरंतर सुधार को बढ़ावा देने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक इंजन बन जाएगी।
पारंपरिक विश्लेषण और नैदानिक निर्णय लेने वाली तकनीक की तुलना में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कई फायदे हैं।जब सीखने का एल्गोरिदम प्रशिक्षण डेटा के साथ इंटरैक्ट करता है, तो यह अधिक सटीक हो सकता है, जिससे डॉक्टरों को निदान, नर्सिंग प्रक्रिया, उपचार परिवर्तनशीलता और रोगी परिणामों पर अभूतपूर्व अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सकता है।
पार्टनर्स हेल्थकेयर द्वारा आयोजित 2018 वर्ल्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मेडिकल इनोवेशन फोरम (डब्ल्यूएमआईएफ) में, चिकित्सा शोधकर्ताओं और नैदानिक विशेषज्ञों ने चिकित्सा उद्योग की प्रौद्योगिकियों और क्षेत्रों पर विस्तार से बताया, जो अगले में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं। दशक।
2018 में डब्ल्यूएमआईएफ के सीओ अध्यक्ष ऐनी किब्लांक्सी, एमडी और पार्टनर्स हेल्थकेयर के मुख्य शैक्षणिक अधिकारी ग्रेग मेयर, एमडी ने कहा कि हर उद्योग क्षेत्र में लाए गए इस तरह के "तोड़फोड़" में मरीजों को महत्वपूर्ण लाभ पहुंचाने की क्षमता है और यह व्यापक है। व्यावसायिक सफलता की संभावना.
पार्टनर हेल्थकेयर के विशेषज्ञों की मदद से, जिनमें हार्वर्ड मेडिकल स्कूल (एचएमएस) के प्रोफेसर, पार्टनर्स के मुख्य डेटा विज्ञान अधिकारी डॉ. कीथ ड्रेयर और मैसाचुसेट्स जनरल हॉस्पिटल (एमजीएच) में अनुसंधान रणनीति और संचालन के निदेशक डॉ. कैथरीन एंड्रेओल शामिल हैं। , 12 तरीके प्रस्तावित किए जिनसे एआई चिकित्सा सेवाओं और विज्ञान में क्रांतिकारी बदलाव लाएगा।
1. मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफ़ेस के माध्यम से सोच और मशीन को एकीकृत करें
संचार के लिए कंप्यूटर का उपयोग करना कोई नया विचार नहीं है, लेकिन कीबोर्ड, माउस और डिस्प्ले के बिना प्रौद्योगिकी और मानव सोच के बीच सीधा इंटरफ़ेस बनाना एक अग्रणी अनुसंधान क्षेत्र है, जिसका कुछ रोगियों के लिए महत्वपूर्ण अनुप्रयोग है।
तंत्रिका तंत्र की बीमारियाँ और आघात कुछ रोगियों को दूसरों और उनके वातावरण के साथ सार्थक बातचीत, आंदोलन और बातचीत की क्षमता खो सकते हैं।कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा समर्थित ब्रेन कंप्यूटर इंटरफ़ेस (बीसीआई) उन रोगियों के लिए उन बुनियादी अनुभवों को बहाल कर सकता है जो इन कार्यों को हमेशा के लिए खोने से चिंतित हैं।
"अगर मैं न्यूरोलॉजी गहन देखभाल इकाई में एक मरीज को देखता हूं जो अचानक कार्य करने या बोलने की क्षमता खो देता है, तो मुझे उम्मीद है कि अगले दिन उसकी संवाद करने की क्षमता बहाल हो जाएगी," न्यूरोटेक्नोलॉजी और न्यूरोरेहैबिलिटेशन सेंटर के निदेशक, एमडी, लेह होचबर्ग ने कहा। मैसाचुसेट्स जनरल अस्पताल (एमजीएच)।ब्रेन कंप्यूटर इंटरफ़ेस (बीसीआई) और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके, हम हाथ की गति से संबंधित तंत्रिकाओं को सक्रिय कर सकते हैं, और हमें पूरी गतिविधि के दौरान रोगी को कम से कम पांच बार दूसरों के साथ संवाद करने में सक्षम होना चाहिए, जैसे कि सर्वव्यापी संचार प्रौद्योगिकियों का उपयोग करना टैबलेट कंप्यूटर या मोबाइल फ़ोन के रूप में."
ब्रेन कंप्यूटर इंटरफ़ेस एमियोट्रोफिक लेटरल स्क्लेरोसिस (एएलएस), स्ट्रोक या एट्रेसिया सिंड्रोम वाले रोगियों के साथ-साथ हर साल दुनिया भर में रीढ़ की हड्डी की चोट वाले 500000 रोगियों के जीवन की गुणवत्ता में काफी सुधार कर सकता है।
2. विकिरण उपकरणों की अगली पीढ़ी का विकास करें
चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एमआरआई), सीटी स्कैनर और एक्स-रे द्वारा प्राप्त विकिरण छवियां मानव शरीर के आंतरिक भाग में गैर-आक्रामक दृश्यता प्रदान करती हैं।हालाँकि, कई नैदानिक प्रक्रियाएं अभी भी बायोप्सी द्वारा प्राप्त भौतिक ऊतक के नमूनों पर निर्भर करती हैं, जिससे संक्रमण का खतरा होता है।
विशेषज्ञों का अनुमान है कि कुछ मामलों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अगली पीढ़ी के रेडियोलॉजी उपकरणों को सटीक और विस्तृत बनाने में सक्षम बनाएगी जो जीवित ऊतक नमूनों की मांग को पूरा करने के लिए पर्याप्त होंगे।
ब्रिघम महिला अस्पताल (बीडब्ल्यूएच) में छवि-निर्देशित न्यूरोसर्जरी के निदेशक, एलेक्जेंड्रा गोल्बी, एमडी ने कहा, "हम डायग्नोस्टिक इमेजिंग टीम को सर्जन या इंटरवेंशनल रेडियोलॉजिस्ट और पैथोलॉजिस्ट के साथ लाना चाहते हैं, लेकिन विभिन्न टीमों के लिए सहयोग हासिल करना एक बड़ी चुनौती है।" और लक्ष्यों की स्थिरता। यदि हम चाहते हैं कि रेडियोलॉजी ऊतक के नमूनों से वर्तमान में उपलब्ध जानकारी प्रदान करे, तो हमें किसी भी पिक्सेल के मूल तथ्यों को जानने के लिए बहुत करीबी मानकों को प्राप्त करने में सक्षम होना होगा। "
इस प्रक्रिया में सफलता चिकित्सकों को घातक ट्यूमर की विशेषताओं के एक छोटे से हिस्से के आधार पर उपचार के निर्णय लेने के बजाय, ट्यूमर के समग्र प्रदर्शन को अधिक सटीक रूप से समझने में सक्षम कर सकती है।
एआई कैंसर की आक्रामकता को बेहतर ढंग से परिभाषित कर सकता है, और उपचार लक्ष्य को अधिक उचित रूप से निर्धारित कर सकता है।इसके अलावा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता "वर्चुअल बायोप्सी" को साकार करने और रेडियोलॉजी के क्षेत्र में नवाचार को बढ़ावा देने में मदद कर रही है, जो ट्यूमर के फेनोटाइपिक और आनुवंशिक विशेषताओं को चिह्नित करने के लिए छवि-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करने के लिए प्रतिबद्ध है।
3. वंचित या विकासशील क्षेत्रों में चिकित्सा सेवाओं का विस्तार करें
विकासशील देशों में अल्ट्रासाउंड तकनीशियनों और रेडियोलॉजिस्ट सहित प्रशिक्षित स्वास्थ्य देखभाल प्रदाताओं की कमी से मरीजों के जीवन को बचाने के लिए चिकित्सा सेवाओं का उपयोग करने की संभावना काफी कम हो जाएगी।
बैठक में बताया गया कि प्रसिद्ध लॉन्गवुड एवेन्यू के साथ बोस्टन के छह अस्पतालों में पश्चिम अफ्रीका के सभी अस्पतालों की तुलना में अधिक रेडियोलॉजिस्ट काम कर रहे हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता आमतौर पर मनुष्यों को सौंपी गई कुछ नैदानिक जिम्मेदारियों को संभालकर चिकित्सकों की गंभीर कमी के प्रभाव को कम करने में मदद कर सकती है।
उदाहरण के लिए, एक एआई इमेजिंग उपकरण तपेदिक के लक्षणों की जांच करने के लिए छाती के एक्स-रे का उपयोग कर सकता है, आमतौर पर एक डॉक्टर के समान सटीकता के साथ।इस सुविधा को संसाधन की कमी वाले क्षेत्रों में प्रदाताओं के लिए एक एप्लिकेशन के माध्यम से तैनात किया जा सकता है, जिससे अनुभवी डायग्नोस्टिक रेडियोलॉजिस्ट की आवश्यकता कम हो जाएगी।
मैसाचुसेट्स जनरल हॉस्पिटल (एमजीएच) में सहायक तंत्रिका विज्ञान और रेडियोलॉजी के एसोसिएट प्रोफेसर डॉ. जयश्री कलपथी क्रैमर ने कहा, "इस तकनीक में स्वास्थ्य देखभाल में सुधार की काफी संभावनाएं हैं।"
हालाँकि, एआई एल्गोरिदम डेवलपर्स को इस तथ्य पर सावधानीपूर्वक विचार करना चाहिए कि विभिन्न राष्ट्रीयताओं या क्षेत्रों के लोगों में अद्वितीय शारीरिक और पर्यावरणीय कारक हो सकते हैं, जो बीमारी के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं।
उन्होंने कहा, "उदाहरण के लिए, भारत में बीमारी से प्रभावित आबादी संयुक्त राज्य अमेरिका से बहुत अलग हो सकती है।"जब हम इन एल्गोरिदम को विकसित करते हैं, तो यह सुनिश्चित करना बहुत महत्वपूर्ण है कि डेटा रोग प्रस्तुति और जनसंख्या की विविधता का प्रतिनिधित्व करता है।हम न केवल एक जनसंख्या के आधार पर एल्गोरिदम विकसित कर सकते हैं, बल्कि यह भी आशा करते हैं कि यह अन्य आबादी में भी भूमिका निभा सकता है।"
4.इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के उपयोग का बोझ कम करें
इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (उसके) ने स्वास्थ्य सेवा उद्योग की डिजिटल यात्रा में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है, लेकिन इस परिवर्तन ने संज्ञानात्मक अधिभार, अंतहीन दस्तावेज़ और उपयोगकर्ता थकान से संबंधित कई समस्याएं ला दी हैं।
इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (उसके) डेवलपर्स अब अधिक सहज इंटरफ़ेस बनाने और दिनचर्या को स्वचालित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रहे हैं जिसमें उपयोगकर्ता का बहुत अधिक समय लगता है।
ब्रिघम हेल्थ के उपाध्यक्ष और मुख्य सूचना अधिकारी डॉ. एडम लैंडमैन ने कहा कि उपयोगकर्ता अपना अधिकांश समय तीन कार्यों पर खर्च करते हैं: नैदानिक दस्तावेज़ीकरण, ऑर्डर प्रविष्टि, और अपने इनबॉक्स को सॉर्ट करना।वाक् पहचान और श्रुतलेख नैदानिक दस्तावेज़ प्रसंस्करण को बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं, लेकिन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) उपकरण पर्याप्त नहीं हो सकते हैं।
लैंडमैन ने कहा, "मुझे लगता है कि अधिक साहसी होना और कुछ बदलावों पर विचार करना आवश्यक हो सकता है, जैसे कि क्लिनिकल उपचार के लिए वीडियो रिकॉर्डिंग का उपयोग करना, जैसे पुलिस कैमरे पहनती है।"भविष्य में पुनर्प्राप्ति के लिए इन वीडियो को अनुक्रमित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का उपयोग किया जा सकता है।सिरी और एलेक्सा की तरह, जो घर पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायकों का उपयोग करते हैं, भविष्य में आभासी सहायकों को मरीजों के बिस्तर के पास लाया जाएगा, जिससे चिकित्सकों को चिकित्सा ऑर्डर दर्ज करने के लिए एम्बेडेड इंटेलिजेंस का उपयोग करने की अनुमति मिलेगी।"
एआई इनबॉक्स से नियमित अनुरोधों को संभालने में भी मदद कर सकता है, जैसे दवा की खुराक और परिणामों की अधिसूचना।लैंडमैन ने कहा कि यह उन कार्यों को प्राथमिकता देने में भी मदद कर सकता है जिन पर वास्तव में चिकित्सकों को ध्यान देने की आवश्यकता है, जिससे मरीजों के लिए अपनी कार्य सूची को संसाधित करना आसान हो जाएगा।
5.एंटीबायोटिक प्रतिरोध का खतरा
एंटीबायोटिक प्रतिरोध मनुष्यों के लिए एक बढ़ता हुआ खतरा है, क्योंकि इन प्रमुख दवाओं के अत्यधिक उपयोग से सुपरबैक्टीरिया का विकास हो सकता है जो अब उपचार का जवाब नहीं देते हैं।मल्टी ड्रग प्रतिरोधी बैक्टीरिया अस्पताल के वातावरण में गंभीर क्षति पहुंचा सकते हैं, जिससे हर साल हजारों मरीजों की मौत हो सकती है।अकेले क्लोस्ट्रीडियम डिफिसाइल से अमेरिकी स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली को प्रति वर्ष लगभग 5 बिलियन डॉलर का नुकसान होता है और 30000 से अधिक मौतें होती हैं।
ईएचआर डेटा संक्रमण पैटर्न की पहचान करने और रोगी में लक्षण दिखने से पहले जोखिम को उजागर करने में मदद करता है।इन विश्लेषणों को चलाने के लिए मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करने से उनकी सटीकता में सुधार हो सकता है और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के लिए तेज़ और अधिक सटीक अलर्ट तैयार हो सकते हैं।
मैसाचुसेट्स जनरल हॉस्पिटल (एमजीएच) में संक्रमण नियंत्रण की उप निदेशक डॉ. एरिका शेनॉय ने कहा, "कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण संक्रमण नियंत्रण और एंटीबायोटिक प्रतिरोध की अपेक्षाओं को पूरा कर सकते हैं।"यदि वे ऐसा नहीं करते, तो हर कोई असफल हो जाएगा।क्योंकि अस्पतालों के पास बहुत सारा ईएचआर डेटा है, अगर वे इसका पूरा उपयोग नहीं करते हैं, अगर वे ऐसे उद्योग नहीं बनाते हैं जो क्लिनिकल परीक्षण डिजाइन में अधिक स्मार्ट और तेज़ हैं, और यदि वे ईएचआर का उपयोग नहीं करते हैं जो इन डेटा को बनाते हैं, उन्हें असफलता का सामना करना पड़ेगा."
6.पैथोलॉजिकल छवियों के लिए अधिक सटीक विश्लेषण बनाएं
ब्रिघम महिला अस्पताल (बीडब्ल्यूएच) में पैथोलॉजी विभाग के प्रमुख और एचएमएस में पैथोलॉजी के प्रोफेसर डॉ. जेफरी गोल्डन ने कहा कि पैथोलॉजिस्ट चिकित्सा सेवा प्रदाताओं की पूरी श्रृंखला के लिए नैदानिक डेटा के सबसे महत्वपूर्ण स्रोतों में से एक प्रदान करते हैं।
उन्होंने कहा, "स्वास्थ्य देखभाल के 70% निर्णय पैथोलॉजिकल परिणामों पर आधारित होते हैं, और ईएचआर में 70% से 75% के बीच सभी डेटा पैथोलॉजिकल परिणामों से आते हैं।"और परिणाम जितने अधिक सटीक होंगे, उतनी ही जल्दी सही निदान किया जाएगा।यह वह लक्ष्य है जिसे डिजिटल पैथोलॉजी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पास हासिल करने का मौका है।"
बड़ी डिजिटल छवियों पर गहन पिक्सेल स्तर का विश्लेषण डॉक्टरों को उन सूक्ष्म अंतरों को पहचानने में सक्षम बनाता है जो मानव आंखों से बच सकते हैं।
गोल्डन ने कहा, "अब हम उस बिंदु पर आ गए हैं जहां हम बेहतर आकलन कर सकते हैं कि कैंसर तेजी से विकसित होगा या धीरे-धीरे, और नैदानिक चरणों या हिस्टोपैथोलॉजिकल ग्रेडिंग के बजाय एल्गोरिदम के आधार पर रोगियों के उपचार को कैसे बदला जाए।"यह एक बहुत बड़ा कदम होगा."
उन्होंने आगे कहा, "चिकित्सकों द्वारा डेटा की समीक्षा करने से पहले एआई स्लाइड में रुचि की विशेषताओं की पहचान करके उत्पादकता में सुधार कर सकता है। एआई स्लाइड के माध्यम से फ़िल्टर कर सकता है और हमें सही सामग्री देखने के लिए मार्गदर्शन कर सकता है ताकि हम आकलन कर सकें कि क्या महत्वपूर्ण है और क्या नहीं। इससे सुधार होता है रोगविज्ञानियों के उपयोग की दक्षता और प्रत्येक मामले के उनके अध्ययन का मूल्य बढ़ जाता है।"
चिकित्सा उपकरणों और मशीनों में बुद्धिमत्ता लाएँ
स्मार्ट डिवाइस उपभोक्ता परिवेश पर कब्ज़ा कर रहे हैं और रेफ्रिजरेटर के अंदर वास्तविक समय के वीडियो से लेकर कारों तक ड्राइवर की व्याकुलता का पता लगाने वाले उपकरण प्रदान करते हैं।
चिकित्सा परिवेश में, आईसीयू और अन्य जगहों पर मरीजों की निगरानी के लिए बुद्धिमान उपकरण आवश्यक हैं।स्थिति की गिरावट की पहचान करने की क्षमता बढ़ाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग, जैसे कि यह संकेत देना कि सेप्सिस विकसित हो रहा है, या जटिलताओं की धारणा से परिणामों में काफी सुधार हो सकता है और उपचार की लागत कम हो सकती है।
"जब हम स्वास्थ्य सेवा प्रणाली में विभिन्न डेटा को एकीकृत करने के बारे में बात करते हैं, तो हमें आईसीयू डॉक्टरों को जल्द से जल्द हस्तक्षेप करने के लिए एकीकृत और सचेत करने की आवश्यकता होती है, और इन डेटा का एकत्रीकरण एक अच्छी बात नहीं है जो मानव डॉक्टर कर सकते हैं," मार्क माइकल्स्की ने कहा , बीडब्ल्यूएच में क्लिनिकल डेटा साइंस सेंटर के कार्यकारी निदेशक।इन उपकरणों में स्मार्ट एल्गोरिदम डालने से डॉक्टरों पर संज्ञानात्मक बोझ कम हो जाता है और यह सुनिश्चित होता है कि मरीजों का यथासंभव तुरंत इलाज किया जाए।"
8.कैंसर के इलाज के लिए इम्यूनोथेरेपी को बढ़ावा देना
इम्यूनोथेरेपी कैंसर के इलाज के सबसे आशाजनक तरीकों में से एक है।घातक ट्यूमर पर हमला करने के लिए शरीर की अपनी प्रतिरक्षा प्रणाली का उपयोग करके, मरीज़ जिद्दी ट्यूमर पर काबू पाने में सक्षम हो सकते हैं।हालाँकि, केवल कुछ मरीज़ ही वर्तमान इम्यूनोथेरेपी आहार का जवाब देते हैं, और ऑन्कोलॉजिस्ट के पास अभी भी यह निर्धारित करने के लिए एक सटीक और विश्वसनीय तरीका नहीं है कि कौन से मरीज़ इस आहार से लाभान्वित होंगे।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और अत्यधिक जटिल डेटा सेट को संश्लेषित करने की उनकी क्षमता व्यक्तियों की अद्वितीय जीन संरचना को स्पष्ट करने और लक्षित चिकित्सा के लिए नए विकल्प प्रदान करने में सक्षम हो सकती है।
मैसाचुसेट्स जनरल हॉस्पिटल (एमजीएच) व्यापक निदान केंद्र में कम्प्यूटेशनल पैथोलॉजी और प्रौद्योगिकी विकास के निदेशक डॉ. लॉन्ग ले बताते हैं, "हाल ही में, सबसे रोमांचक विकास चेकपॉइंट अवरोधकों का रहा है, जो कुछ प्रतिरक्षा कोशिकाओं द्वारा उत्पादित प्रोटीन को अवरुद्ध करते हैं।"लेकिन हम अभी भी सभी समस्याओं को नहीं समझ पा रहे हैं, जो बहुत जटिल है।हमें निश्चित रूप से अधिक रोगी डेटा की आवश्यकता है।ये उपचार अपेक्षाकृत नए हैं, इसलिए बहुत से मरीज वास्तव में इन्हें नहीं लेते हैं।इसलिए, चाहे हमें किसी संगठन के भीतर या कई संगठनों में डेटा को एकीकृत करने की आवश्यकता हो, यह मॉडलिंग प्रक्रिया को चलाने के लिए रोगियों की संख्या बढ़ाने में एक महत्वपूर्ण कारक होगा।"
9.इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड को विश्वसनीय जोखिम भविष्यवक्ताओं में बदलें
इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (उसका) रोगी डेटा का खजाना है, लेकिन प्रदाताओं और डेवलपर्स के लिए सटीक, समय पर और विश्वसनीय तरीके से बड़ी मात्रा में जानकारी निकालना और विश्लेषण करना एक निरंतर चुनौती है।
डेटा गुणवत्ता और अखंडता की समस्याएं, डेटा प्रारूप भ्रम, संरचित और असंरचित इनपुट और अधूरे रिकॉर्ड के साथ मिलकर, लोगों के लिए यह समझना मुश्किल हो जाता है कि सार्थक जोखिम स्तरीकरण, पूर्वानुमानित विश्लेषण और नैदानिक निर्णय समर्थन कैसे किया जाए।
ब्रिघम महिला अस्पताल (बीडब्ल्यूएच) में आपातकालीन चिकित्सा के सहायक प्रोफेसर और हार्वर्ड मेडिकल स्कूल (एचएमएस) में सहायक प्रोफेसर डॉ. ज़ियाद ओबरमेयर ने कहा, "डेटा को एक स्थान पर एकीकृत करने के लिए कुछ कड़ी मेहनत करनी होगी। लेकिन एक और समस्या समझने की है जब लोग इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (उसके) में किसी बीमारी की भविष्यवाणी करते हैं तो उन्हें क्या मिलता है। लोग सुन सकते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम अवसाद या स्ट्रोक की भविष्यवाणी कर सकते हैं, लेकिन पाते हैं कि वे वास्तव में स्ट्रोक की लागत में वृद्धि की भविष्यवाणी कर रहे हैं। यह उससे बहुत अलग है स्ट्रोक ही।"
उन्होंने आगे कहा, "एमआरआई परिणामों पर भरोसा करना अधिक विशिष्ट डेटा सेट प्रदान करता प्रतीत होता है। लेकिन अब हमें यह सोचना होगा कि एमआरआई का खर्च कौन उठा सकता है? इसलिए अंतिम भविष्यवाणी अपेक्षित परिणाम नहीं है।"
एनएमआर विश्लेषण ने कई सफल जोखिम स्कोरिंग और स्तरीकरण उपकरण तैयार किए हैं, खासकर जब शोधकर्ता असंबंधित प्रतीत होने वाले डेटा सेटों के बीच नए कनेक्शन की पहचान करने के लिए गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करते हैं।
हालाँकि, ओबरमेयर का मानना है कि यह सुनिश्चित करना कि ये एल्गोरिदम डेटा में छिपे पूर्वाग्रहों की पहचान नहीं करते हैं, उन उपकरणों को तैनात करने के लिए महत्वपूर्ण है जो वास्तव में नैदानिक देखभाल में सुधार कर सकते हैं।
उन्होंने कहा, "सबसे बड़ी चुनौती यह सुनिश्चित करना है कि ब्लैक बॉक्स खोलने और भविष्यवाणी करने से पहले हम ठीक से जानते हैं कि हमने क्या भविष्यवाणी की थी।"
10.पहनने योग्य उपकरणों और व्यक्तिगत उपकरणों के माध्यम से स्वास्थ्य स्थिति की निगरानी करना
लगभग सभी उपभोक्ता अब स्वास्थ्य मूल्य के बारे में डेटा एकत्र करने के लिए सेंसर का उपयोग कर सकते हैं।स्टेप ट्रैकर वाले स्मार्टफोन से लेकर पूरे दिन हृदय गति को ट्रैक करने वाले पहनने योग्य उपकरणों तक, किसी भी समय अधिक से अधिक स्वास्थ्य संबंधी डेटा उत्पन्न किया जा सकता है।
इन आंकड़ों को एकत्र करना और उनका विश्लेषण करना और अनुप्रयोगों और अन्य घरेलू निगरानी उपकरणों के माध्यम से रोगियों द्वारा प्रदान की गई जानकारी को पूरक करना व्यक्तिगत और भीड़ के स्वास्थ्य के लिए एक अद्वितीय परिप्रेक्ष्य प्रदान कर सकता है।
एआई इस बड़े और विविध डेटाबेस से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निकालने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।
लेकिन ब्रिघम महिला अस्पताल (बीडब्ल्यूएच) के एक न्यूरोसर्जन और कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस परिणामों के केंद्र के सीओ निदेशक डॉ. उमर अर्नौट ने कहा कि मरीजों को इस अंतरंग, चल रहे निगरानी डेटा के अनुकूल होने में मदद करने के लिए अतिरिक्त काम करना पड़ सकता है।
उन्होंने कहा, ''हम डिजिटल डेटा प्रोसेस करने के लिए काफी स्वतंत्र हुआ करते थे।''लेकिन जैसे-जैसे कैंब्रिज एनालिटिक्स और फेसबुक पर डेटा लीक हो रहा है, लोग इस बात को लेकर अधिक सतर्क हो जाएंगे कि वे जो डेटा साझा करते हैं उसे किसके साथ साझा किया जाए।"
उन्होंने कहा कि मरीज फेसबुक जैसी बड़ी कंपनियों की तुलना में अपने डॉक्टरों पर अधिक भरोसा करते हैं, जिससे बड़े पैमाने पर अनुसंधान कार्यक्रमों के लिए डेटा प्रदान करने की असुविधा को कम करने में मदद मिल सकती है।
अरनौट ने कहा, "संभावना है कि पहनने योग्य डेटा का महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ेगा क्योंकि लोगों का ध्यान बहुत आकस्मिक है और एकत्र किया गया डेटा बहुत कच्चा है।"लगातार बारीक डेटा एकत्र करने से, डेटा से डॉक्टरों को मरीजों की बेहतर देखभाल करने में मदद मिलने की अधिक संभावना है।"
11.स्मार्ट फोन को एक शक्तिशाली डायग्नोस्टिक टूल बनाएं
विशेषज्ञों का मानना है कि पोर्टेबल उपकरणों के शक्तिशाली कार्यों का उपयोग जारी रखने से स्मार्ट फोन और अन्य उपभोक्ता स्तर के संसाधनों से प्राप्त छवियां नैदानिक गुणवत्ता इमेजिंग के लिए एक महत्वपूर्ण पूरक बन जाएंगी, विशेष रूप से कम सेवा वाले क्षेत्रों या विकासशील देशों में।
मोबाइल कैमरे की गुणवत्ता में हर साल सुधार हो रहा है, और यह ऐसी छवियां उत्पन्न कर सकता है जिनका उपयोग एआई एल्गोरिदम विश्लेषण के लिए किया जा सकता है।त्वचाविज्ञान और नेत्रविज्ञान इस प्रवृत्ति के शुरुआती लाभार्थी हैं।
ब्रिटिश शोधकर्ताओं ने बच्चों के चेहरे की छवियों का विश्लेषण करके विकास संबंधी बीमारियों की पहचान करने के लिए एक उपकरण भी विकसित किया है।एल्गोरिदम अलग-अलग विशेषताओं का पता लगा सकता है, जैसे कि बच्चों की अनिवार्य रेखा, आंखों और नाक की स्थिति, और अन्य विशेषताएं जो चेहरे की असामान्यताओं का संकेत दे सकती हैं।वर्तमान में, यह उपकरण नैदानिक निर्णय समर्थन प्रदान करने के लिए 90 से अधिक बीमारियों के साथ सामान्य छवियों का मिलान कर सकता है।
ब्रिघम महिला अस्पताल (बीडब्ल्यूएच) में माइक्रो/नैनो मेडिसिन और डिजिटल स्वास्थ्य प्रयोगशाला के निदेशक डॉ. हादी शफ़ीई ने कहा: "अधिकांश लोग शक्तिशाली मोबाइल फोन से लैस हैं जिनमें कई अलग-अलग सेंसर लगे हैं। यह हमारे लिए एक शानदार अवसर है। लगभग सभी उद्योग के खिलाड़ियों ने अपने उपकरणों में एआई सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर बनाना शुरू कर दिया है। यह कोई संयोग नहीं है। हमारी डिजिटल दुनिया में, हर दिन 2.5 मिलियन टेराबाइट से अधिक डेटा उत्पन्न होता है। मोबाइल फोन के क्षेत्र में, निर्माताओं का मानना है कि वे इसका उपयोग कर सकते हैं अधिक वैयक्तिकृत, तेज़ और अधिक बुद्धिमान सेवाएँ प्रदान करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए डेटा।"
मरीजों की आंखों, त्वचा के घावों, घावों, संक्रमणों, दवाओं या अन्य विषयों की तस्वीरें एकत्र करने के लिए स्मार्ट फोन का उपयोग करने से कुछ शिकायतों के निदान के समय को कम करते हुए, वंचित क्षेत्रों में विशेषज्ञों की कमी को दूर करने में मदद मिल सकती है।
शफ़ीई ने कहा, "भविष्य में कुछ बड़ी घटनाएं हो सकती हैं, और हम देखभाल बिंदु में रोग प्रबंधन की कुछ महत्वपूर्ण समस्याओं को हल करने के लिए इस अवसर का लाभ उठा सकते हैं।"
12. बेडसाइड एआई के साथ नैदानिक निर्णय लेने का नवाचार
जैसे-जैसे स्वास्थ्य सेवा उद्योग शुल्क आधारित सेवाओं की ओर मुड़ता है, यह तेजी से निष्क्रिय स्वास्थ्य सेवा से दूर होता जा रहा है।पुरानी बीमारी, तीव्र बीमारी की घटनाओं और अचानक गिरावट से पहले रोकथाम प्रत्येक प्रदाता का लक्ष्य है, और मुआवजा संरचना अंततः उन्हें ऐसी प्रक्रियाएं विकसित करने की अनुमति देती है जो सक्रिय और पूर्वानुमानित हस्तक्षेप प्राप्त कर सकती हैं।
प्रदाताओं को कार्रवाई करने की आवश्यकता का एहसास होने से पहले समस्याओं को हल करने के लिए, पूर्वानुमानित विश्लेषण और नैदानिक निर्णय समर्थन उपकरणों का समर्थन करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस विकास के लिए कई बुनियादी प्रौद्योगिकियां प्रदान करेगी।कृत्रिम बुद्धिमत्ता मिर्गी या सेप्सिस के लिए प्रारंभिक चेतावनी प्रदान कर सकती है, जिसके लिए आमतौर पर अत्यधिक जटिल डेटा सेट के गहन विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
मैसाचुसेट्स जनरल हॉस्पिटल (एमजीएच) में क्लिनिकल डेटा के निदेशक, ब्रैंडन वेस्टओवर, एमडी ने कहा कि मशीन लर्निंग गंभीर रूप से बीमार रोगियों, जैसे कार्डियक अरेस्ट के बाद कोमा में रहने वाले रोगियों के लिए देखभाल के निरंतर प्रावधान का समर्थन करने में भी मदद कर सकता है।
उन्होंने बताया कि सामान्य परिस्थितियों में, डॉक्टरों को इन रोगियों के ईईजी डेटा की जांच करनी होती है।यह प्रक्रिया समय लेने वाली और व्यक्तिपरक है, और परिणाम चिकित्सकों के कौशल और अनुभव के साथ भिन्न हो सकते हैं।
उन्होंने कहा, ''इन रोगियों में प्रवृत्ति धीमी हो सकती है।कभी-कभी जब डॉक्टर यह देखना चाहते हैं कि कोई ठीक हो रहा है या नहीं, तो वे हर 10 सेकंड में एक बार मॉनिटर किए गए डेटा को देख सकते हैं।हालाँकि, 24 घंटों में एकत्र किए गए 10 सेकंड के डेटा से यह देखना कि क्या यह बदल गया है, यह देखने जैसा है कि इस बीच बाल बढ़े हैं या नहीं।हालाँकि, यदि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम और कई रोगियों के बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग किया जाता है, तो दीर्घकालिक पैटर्न के साथ लोगों को जो दिखता है उसका मिलान करना आसान होगा, और कुछ सूक्ष्म सुधार पाए जा सकते हैं, जो नर्सिंग में डॉक्टरों के निर्णय लेने को प्रभावित करेंगे। ."
नैदानिक निर्णय समर्थन, जोखिम स्कोरिंग और प्रारंभिक चेतावनी के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक का उपयोग इस क्रांतिकारी डेटा विश्लेषण पद्धति के सबसे आशाजनक विकास क्षेत्रों में से एक है।
नई पीढ़ी के उपकरणों और प्रणालियों के लिए शक्ति प्रदान करके, चिकित्सक बीमारी की बारीकियों को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं, नर्सिंग सेवाएं अधिक प्रभावी ढंग से प्रदान कर सकते हैं और समस्याओं का पहले से समाधान कर सकते हैं।कृत्रिम बुद्धिमत्ता नैदानिक उपचार की गुणवत्ता में सुधार के एक नए युग की शुरुआत करेगी और रोगी देखभाल में रोमांचक प्रगति करेगी।
पोस्ट करने का समय: अगस्त-06-2021
