आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स स्वास्थ्य सेवाको क्षेत्रमा रूपान्तरण शक्ति बन्ने अपेक्षा गरिएको छ।त्यसोभए एआई संचालित उपकरणहरूको प्रभावबाट डाक्टरहरू र बिरामीहरूले कसरी फाइदा लिन्छन्?
आजको स्वास्थ्य सेवा उद्योग धेरै परिपक्व छ र केहि प्रमुख परिवर्तन गर्न सक्छ।पुरानो रोग र क्यान्सर देखि रेडियोलोजी र जोखिम मूल्याङ्कन सम्म, स्वास्थ्य सेवा उद्योगसँग बिरामी हेरचाहमा थप सटीक, कुशल र प्रभावकारी हस्तक्षेपहरू प्रयोग गर्न प्रविधि प्रयोग गर्ने अनगिन्ती अवसरहरू देखिन्छन्।
टेक्नोलोजीको विकास संग, रोगीहरु लाई डाक्टरहरु को लागी उच्च र उच्च आवश्यकताहरु छन्, र उपलब्ध डाटा को संख्या एक चिन्ताजनक दर मा वृद्धि जारी छ।चिकित्सा हेरचाहको निरन्तर सुधारलाई बढावा दिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक इन्जिन बन्नेछ।
परम्परागत विश्लेषण र क्लिनिकल निर्णय गर्ने प्रविधिको तुलनामा, कृत्रिम बुद्धिमत्ताका धेरै फाइदाहरू छन्।जब सिकाउने एल्गोरिथ्मले प्रशिक्षण डेटासँग अन्तरक्रिया गर्छ, यो थप सटीक हुन सक्छ, डाक्टरहरूलाई निदान, नर्सिङ प्रक्रिया, उपचार परिवर्तनशीलता र बिरामी परिणामहरूमा अभूतपूर्व अन्तरदृष्टि प्राप्त गर्न सक्षम बनाउँछ।
पार्टनर्स हेल्थकेयर द्वारा आयोजित 2018 वर्ल्ड आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स मेडिकल इनोभेसन फोरम (wmif) मा, चिकित्सा अनुसन्धानकर्ताहरू र क्लिनिकल विज्ञहरूले चिकित्सा उद्योगका प्रविधिहरू र क्षेत्रहरूमा विस्तृत रूपमा व्याख्या गरे जुन अर्कोमा कृत्रिम बुद्धिमत्ताको अपनाउनेमा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्ने सम्भावना छ। दशक।
2018 मा wmif को सीओ अध्यक्ष एनी किब्लान्सी, र पार्टनर्स हेल्थकेयरका प्रमुख शैक्षिक अधिकारी ग्रेग मेयर, एमडी, प्रत्येक उद्योग क्षेत्रमा ल्याइने यस प्रकारको "सबभर्सन" ले बिरामीहरूलाई महत्त्वपूर्ण फाइदा पुर्याउने सम्भावना रहेको बताए। व्यापार सफलता सम्भावना।
साझेदार स्वास्थ्य सेवाका विशेषज्ञहरूको सहयोगमा, डा. किथ ड्रेयर, हार्वर्ड मेडिकल स्कूल (एचएमएस), साझेदारहरूको प्रमुख डाटा विज्ञान अधिकारी, र म्यासाचुसेट्स जनरल हस्पिटल (MGH) मा अनुसन्धान रणनीति र अपरेसनका निर्देशक डा. , AI ले चिकित्सा सेवा र विज्ञानमा क्रान्ति ल्याउने १२ तरिकाहरू प्रस्ताव गरेको छ।
1. मस्तिष्क कम्प्यूटर इन्टरफेस मार्फत सोच र मेसिनलाई एकीकृत गर्नुहोस्
सञ्चार गर्न कम्प्युटर प्रयोग गर्नु कुनै नयाँ विचार होइन, तर किबोर्ड, माउस र डिस्प्ले बिना प्रविधि र मानव सोचबीच प्रत्यक्ष इन्टरफेस सिर्जना गर्नु एक सीमा अनुसन्धान क्षेत्र हो, जुन केही बिरामीहरूको लागि महत्त्वपूर्ण अनुप्रयोग हो।
स्नायु प्रणालीका रोगहरू र आघातले केही बिरामीहरूलाई अर्थपूर्ण कुराकानी, आन्दोलन र अरू र उनीहरूको वातावरणसँग अन्तरक्रिया गर्ने क्षमता गुमाउन सक्छ।ब्रेन कम्प्युटर इन्टरफेस (BCI) आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सद्वारा समर्थित बिरामीहरूको लागि ती आधारभूत अनुभवहरू पुनर्स्थापित गर्न सक्छ जुन यी प्रकार्यहरू सदाको लागि गुमाउने बारे चिन्तित छन्।
"यदि मैले न्यूरोलोजी सघन हेरचाह इकाईमा बिरामी देखे जसले अचानक अभिनय गर्न वा बोल्न सक्ने क्षमता गुमाएको छ भने, म अर्को दिन उसको सञ्चार गर्ने क्षमता पुनर्स्थापित गर्ने आशा गर्छु," न्यूरोटेक्नोलोजी र न्यूरोरेहेबिलिटेसन केन्द्रका निर्देशक लेह होचबर्गले भने। म्यासाचुसेट्स जनरल अस्पताल (MGH)।ब्रेन कम्प्युटर इन्टरफेस (BCI) र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको प्रयोग गरेर, हामी हातको चालसँग सम्बन्धित स्नायुहरू सक्रिय गर्न सक्छौं, र हामीले रोगीलाई सम्पूर्ण गतिविधिको समयमा कम्तिमा पाँच पटक अरूसँग सञ्चार गराउन सक्षम हुनुपर्दछ, जस्तै सर्वव्यापी सञ्चार प्रविधिहरू प्रयोग गरेर। ट्याब्लेट कम्प्युटर वा मोबाइल फोनको रूपमा।"
ब्रेन कम्प्युटर इन्टरफेसले एमियोट्रोफिक लेटरल स्क्लेरोसिस (एएलएस), स्ट्रोक वा एट्रेसिया सिन्ड्रोम भएका बिरामीहरूको जीवनको गुणस्तरमा सुधार गर्न सक्छ, साथै प्रत्येक वर्ष विश्वव्यापी रूपमा 500000 स्पाइनल कर्डमा चोटपटक लागेका बिरामीहरू।
2. विकिरण उपकरणहरूको अर्को पुस्ताको विकास गर्नुहोस्
चुम्बकीय अनुनाद इमेजिङ (MRI), CT स्क्यानर, र एक्स-रेहरू द्वारा प्राप्त विकिरण छविहरूले मानव शरीरको भित्री भागमा गैर-आक्रामक दृश्यता प्रदान गर्दछ।यद्यपि, धेरै निदान प्रक्रियाहरू अझै पनि बायोप्सी द्वारा प्राप्त शारीरिक ऊतक नमूनाहरूमा भर पर्छन्, जसमा संक्रमणको जोखिम हुन्छ।
विज्ञहरूले भविष्यवाणी गर्छन् कि केही अवस्थामा, कृत्रिम बुद्धिमत्ताले रेडियोलोजी उपकरणहरूको अर्को पुस्तालाई जीवित तन्तु नमूनाहरूको मागलाई प्रतिस्थापन गर्न पर्याप्त र विस्तृत हुन सक्षम बनाउँछ।
ब्रिघम महिला अस्पताल (BWh) मा छवि-निर्देशित न्यूरोसर्जरीका निर्देशक, एमडी अलेक्जान्ड्रा गोल्बीले भनिन्, "हामी सर्जन वा इन्टरभेन्शनल रेडियोलोजिष्टहरू र रोगविज्ञानीहरूसँग डायग्नोस्टिक इमेजिङ टोली ल्याउन चाहन्छौं, तर विभिन्न टोलीहरूका लागि सहयोग प्राप्त गर्न यो ठूलो चुनौती हो। र लक्ष्यहरूको स्थिरता। यदि हामी रेडियोलोजीले टिस्यु नमूनाहरूबाट हाल उपलब्ध जानकारी प्रदान गर्न चाहन्छौं भने, हामीले कुनै पनि पिक्सेलको आधारभूत तथ्यहरू जान्नको लागि धेरै नजिकको मापदण्डहरू प्राप्त गर्न सक्षम हुनुपर्दछ।"
यस प्रक्रियामा सफलताले चिकित्सकहरूलाई घातक ट्यूमरको विशेषताहरूको सानो अंशमा आधारित उपचार निर्णयहरू गर्नुको सट्टा ट्यूमरको समग्र प्रदर्शनलाई अझ सही रूपमा बुझ्न सक्षम बनाउन सक्छ।
AI ले क्यान्सरको आक्रामकतालाई अझ राम्रोसँग परिभाषित गर्न सक्छ, र थप उचित रूपमा उपचार लक्ष्य निर्धारण गर्न सक्छ।थप रूपमा, कृत्रिम बुद्धिमत्ताले "भर्चुअल बायोप्सी" लाई महसुस गर्न र रेडियोलोजीको क्षेत्रमा नवीनतालाई बढावा दिन मद्दत गरिरहेको छ, जुन ट्यूमरहरूको फेनोटाइपिक र आनुवंशिक विशेषताहरू चित्रण गर्न छवि-आधारित एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्न प्रतिबद्ध छ।
3. सेवा नपुगेका वा विकासशील क्षेत्रहरूमा चिकित्सा सेवाहरू विस्तार गर्नुहोस्
अल्ट्रासाउन्ड प्राविधिक र रेडियोलोजिस्टहरू सहित विकासोन्मुख देशहरूमा प्रशिक्षित स्वास्थ्य सेवा प्रदायकहरूको अभावले बिरामीहरूको जीवन बचाउन चिकित्सा सेवाहरू प्रयोग गर्ने सम्भावनाहरूलाई धेरै कम गर्नेछ।
बैठकले पश्चिम अफ्रिकाका सबै अस्पतालहरू भन्दा प्रसिद्ध लङवुड एभिन्यूको बोस्टनका छवटा अस्पतालहरूमा बढी रेडियोलोजिस्टहरू काम गरिरहेको औंल्यायो।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले सामान्यतया मानिसहरूलाई तोकिएको निदानसम्बन्धी जिम्मेवारीहरू लिएर चिकित्सकहरूको गम्भीर अभावको प्रभावलाई कम गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
उदाहरणका लागि, एआई इमेजिङ उपकरणले क्षयरोगका लक्षणहरू जाँच्न छातीको एक्स-रे प्रयोग गर्न सक्छ, सामान्यतया डाक्टरले जस्तै सटीकताका साथ।यो सुविधालाई संसाधन गरिब क्षेत्रहरूमा प्रदायकहरूको लागि अनुप्रयोग मार्फत प्रयोग गर्न सकिन्छ, अनुभवी निदान रेडियोलोजिस्टहरूको आवश्यकतालाई कम गर्दै।
"यस प्रविधिले स्वास्थ्य सेवामा सुधार गर्ने ठूलो सम्भावना छ," डा जयश्री कालपथी क्रेमर, सहायक न्यूरोसाइन्स र म्यासाचुसेट्स जनरल हस्पिटल (एमजीएच) रेडियोलोजीका सहयोगी प्राध्यापकले भने।
यद्यपि, एआई एल्गोरिथ्म विकासकर्ताहरूले यो तथ्यलाई ध्यानपूर्वक विचार गर्नुपर्छ कि विभिन्न राष्ट्रियता वा क्षेत्रका मानिसहरूमा अद्वितीय शारीरिक र वातावरणीय कारकहरू हुन सक्छन्, जसले रोगको प्रदर्शनलाई असर गर्न सक्छ।
"उदाहरणका लागि, भारतमा रोगबाट प्रभावित जनसंख्या संयुक्त राज्य अमेरिकाको भन्दा धेरै फरक हुन सक्छ," उनले भनिन्।जब हामीले यी एल्गोरिदमहरू विकास गर्छौं, डेटाले रोगको प्रस्तुति र जनसंख्याको विविधतालाई प्रतिनिधित्व गर्छ भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्न धेरै महत्त्वपूर्ण हुन्छ।हामी एकल जनसंख्यामा आधारित एल्गोरिदमहरू मात्र विकास गर्न सक्दैनौं, तर यसले अन्य जनसंख्यामा पनि भूमिका खेल्न सक्छ भन्ने आशा राख्छौं।"
4. इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य अभिलेखहरूको प्रयोगको बोझ घटाउनुहोस्
स्वास्थ्य सेवा उद्योगको डिजिटल यात्रामा इलेक्ट्रोनिक हेल्थ रेकर्ड (उनको) ले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेलेको छ, तर यो परिवर्तनले संज्ञानात्मक ओभरलोड, अनन्त कागजातहरू र प्रयोगकर्ता थकानसँग सम्बन्धित धेरै समस्याहरू ल्याएको छ।
इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य रेकर्ड (उनको) विकासकर्ताहरूले अब अधिक सहज इन्टरफेस सिर्जना गर्न र प्रयोगकर्ताको धेरै समय लिने दिनचर्याहरू स्वचालित बनाउन कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोग गर्दैछन्।
ब्रिघम स्वास्थ्यका उपाध्यक्ष र प्रमुख सूचना अधिकारी डा. एडम ल्यान्डम्यानले भने कि प्रयोगकर्ताहरूले आफ्नो अधिकांश समय तीनवटा काममा खर्च गर्छन्: क्लिनिकल कागजात, अर्डर प्रविष्टि, र तिनीहरूको इनबक्सहरू क्रमबद्ध गर्ने।वाक् पहिचान र श्रुतिलेखले क्लिनिकल कागजात प्रशोधन सुधार गर्न मद्दत गर्न सक्छ, तर प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) उपकरणहरू पर्याप्त नहुन सक्छ।
"मलाई लाग्छ कि यो थप साहसी हुन आवश्यक छ र केहि परिवर्तनहरू विचार गर्न आवश्यक छ, जस्तै क्लिनिकल उपचारको लागि भिडियो रेकर्डिङ प्रयोग गरेर, पुलिसले क्यामेरा लगाएको जस्तै," ल्यान्डम्यानले भने।आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङलाई भविष्यमा पुन: प्राप्तिको लागि यी भिडियोहरूलाई अनुक्रमणिका गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।सिरी र एलेक्सा जस्तै, जसले घरमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायकहरू प्रयोग गर्छन्, भर्चुअल सहायकहरूलाई भविष्यमा बिरामीहरूको ओछ्यानमा ल्याइनेछ, जसले चिकित्सकहरूलाई मेडिकल अर्डरहरू प्रविष्ट गर्न इम्बेडेड बुद्धिमत्ता प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ।"
AI ले इनबक्सहरूबाट दिनचर्या अनुरोधहरू जस्तै औषधि सप्लिमेन्टहरू र परिणामहरूको सूचनाहरू ह्यान्डल गर्न मद्दत गर्न सक्छ।यसले वास्तवमा चिकित्सकहरूको ध्यान आवश्यक पर्ने कार्यहरूलाई प्राथमिकता दिन पनि मद्दत गर्न सक्छ, बिरामीहरूलाई उनीहरूको गर्नुपर्ने सूचीहरू प्रशोधन गर्न सजिलो बनाउँदछ, ल्यान्डम्यानले थपे।
5. एन्टिबायोटिक प्रतिरोध को जोखिम
एन्टिबायोटिक प्रतिरोधी क्षमता मानिसहरूको लागि बढ्दो खतरा हो, किनभने यी मुख्य औषधिहरूको अत्यधिक प्रयोगले सुपरब्याक्टेरियाको विकासलाई निम्त्याउन सक्छ जसले अब उपचारमा प्रतिक्रिया दिँदैन।बहु औषधी प्रतिरोधी ब्याक्टेरियाले अस्पतालको वातावरणमा गम्भीर क्षति पुर्याउन सक्छ, जसले प्रत्येक वर्ष हजारौं बिरामीहरूलाई मार्छ।क्लोस्ट्रिडियम डिफिसिलले मात्र अमेरिकी स्वास्थ्य सेवा प्रणालीमा प्रति वर्ष लगभग $ 5 बिलियन खर्च गर्दछ र 30000 भन्दा बढी मृत्यु निम्त्याउँछ।
EHR डेटाले रोगीले लक्षणहरू देखाउन सुरु गर्नु अघि संक्रमणको ढाँचाहरू पहिचान गर्न र जोखिमलाई हाइलाइट गर्न मद्दत गर्दछ।यी विश्लेषणहरू ड्राइभ गर्न मेसिन लर्निङ र कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणहरू प्रयोग गर्नाले तिनीहरूको शुद्धता सुधार गर्न र स्वास्थ्य सेवा प्रदायकहरूको लागि छिटो र थप सटीक अलर्टहरू सिर्जना गर्न सक्छ।
"कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणहरूले संक्रमण नियन्त्रण र एन्टिबायोटिक प्रतिरोधको अपेक्षाहरू पूरा गर्न सक्छन्," म्यासाचुसेट्स जनरल अस्पताल (MGH) मा संक्रमण नियन्त्रणका उपनिर्देशक डा एरिका शेनोयले भने।यदि तिनीहरूले गर्दैनन् भने, त्यसपछि सबै असफल हुनेछन्।किनभने अस्पतालहरूसँग धेरै EHR डेटा छ, यदि तिनीहरूले ती पूर्ण रूपमा प्रयोग गर्दैनन् भने, यदि तिनीहरूले क्लिनिकल परीक्षण डिजाइनमा स्मार्ट र छिटो हुने उद्योगहरू सिर्जना गर्दैनन्, र यदि तिनीहरूले यी डेटा सिर्जना गर्ने EHRs प्रयोग गर्दैनन् भने, तिनीहरू असफलताको सामना गर्नेछन्।"
6. रोगविज्ञान छविहरूको लागि थप सटीक विश्लेषण सिर्जना गर्नुहोस्
डा. जेफ्री गोल्डेन, ब्रिघम महिला अस्पताल (BWh) मा प्याथोलोजी विभागका प्रमुख र HMS मा प्याथोलोजीका प्रोफेसरले भने कि प्याथोलोजिस्टहरूले चिकित्सा सेवा प्रदायकहरूको पूर्ण दायराका लागि डायग्नोस्टिक डेटाको सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण स्रोतहरू प्रदान गर्छन्।
"स्वास्थ्य हेरचाह निर्णयहरूको 70% रोगविज्ञान परिणामहरूमा आधारित हुन्छन्, र EHRs मा सबै डेटाको 70% र 75% बीचमा रोगविज्ञान परिणामहरूबाट आउँछ," उनले भने।र अधिक सटीक परिणामहरू छन्, चाँडै सही निदान गरिनेछ।यो लक्ष्य हो कि डिजिटल प्याथोलोजी र कृत्रिम बुद्धि हासिल गर्ने मौका छ।"
ठूला डिजिटल छविहरूमा गहिरो पिक्सेल स्तर विश्लेषणले डाक्टरहरूलाई सूक्ष्म भिन्नताहरू पहिचान गर्न सक्षम बनाउँछ जुन मानव आँखाबाट उम्कन सक्छ।
"हामी अब यस्तो बिन्दुमा आइपुगेका छौं जहाँ हामी क्यान्सर छिटो वा बिस्तारै विकास हुनेछ कि भनेर राम्रोसँग मूल्याङ्कन गर्न सक्छौं, र क्लिनिकल चरणहरू वा हिस्टोपाथोलोजिकल ग्रेडिङको सट्टा एल्गोरिदममा आधारित बिरामीहरूको उपचार कसरी परिवर्तन गर्ने," गोल्डेनले भने।यो एक ठूलो कदम अगाडि बढ्न गइरहेको छ।"
उनले थपे, "एआईले चिकित्सकहरूले डेटा समीक्षा गर्नु अघि स्लाइडहरूमा रुचिका विशेषताहरू पहिचान गरेर उत्पादकतामा पनि सुधार गर्न सक्छ। AI ले स्लाइडहरू मार्फत फिल्टर गर्न सक्छ र हामीलाई सही सामग्री हेर्नको लागि मार्गदर्शन गर्न सक्छ ताकि हामी के महत्त्वपूर्ण छ र के होइन भनेर मूल्याङ्कन गर्न सक्छौं। यसले सुधार गर्दछ। रोगविज्ञानीहरूको प्रयोगको दक्षता र प्रत्येक केसको उनीहरूको अध्ययनको मूल्य बढाउँछ।
चिकित्सा उपकरण र मेसिनहरूमा बुद्धि ल्याउनुहोस्
स्मार्ट यन्त्रहरूले उपभोक्ताको वातावरणमा कब्जा जमाइरहेका छन् र रेफ्रिजरेटर भित्रको वास्तविक-समय भिडियोदेखि लिएर ड्राइभरको अवरोध पत्ता लगाउने कारहरूमा यन्त्रहरू प्रदान गर्दछ।
चिकित्सा वातावरणमा, ICU र अन्य ठाउँमा बिरामीहरूको निगरानी गर्न बुद्धिमानी उपकरणहरू आवश्यक हुन्छन्।कृत्रिम बुद्धिमत्ताको प्रयोगले अवस्थाको बिग्रिएको पहिचान गर्ने क्षमता बढाउन, जस्तै सेप्सिस विकास हुँदैछ भनेर संकेत गर्दछ, वा जटिलताहरूको धारणाले परिणामहरूलाई उल्लेखनीय रूपमा सुधार गर्न सक्छ र उपचार लागत घटाउन सक्छ।
"जब हामी स्वास्थ्य सेवा प्रणालीमा विभिन्न डाटा एकीकृत गर्ने बारे कुरा गर्छौं, हामीले सकेसम्म चाँडो हस्तक्षेप गर्न आईसीयू डाक्टरहरूलाई एकीकृत र सचेत गर्न आवश्यक छ, र यी डाटाको एकत्रीकरण मानव डाक्टरहरूले गर्न सक्ने राम्रो कुरा होइन," मार्क मिकाल्स्कीले भने। , BWh मा क्लिनिकल डेटा विज्ञान केन्द्रका कार्यकारी निर्देशक।यी उपकरणहरूमा स्मार्ट एल्गोरिदमहरू सम्मिलित गर्नाले डाक्टरहरूमा संज्ञानात्मक बोझ कम हुन्छ र बिरामीहरूलाई सकेसम्म तुरुन्तै उपचार गरिन्छ भनेर सुनिश्चित गर्दछ।"
8. क्यान्सर उपचारको लागि इम्युनोथेरापी प्रवर्द्धन गर्दै
इम्युनोथेरापी क्यान्सर उपचार गर्ने सबैभन्दा आशाजनक तरिकाहरू मध्ये एक हो।घातक ट्यूमरहरू आक्रमण गर्न शरीरको आफ्नै प्रतिरक्षा प्रणाली प्रयोग गरेर, बिरामीहरूले जिद्दी ट्यूमरहरूमाथि विजय प्राप्त गर्न सक्षम हुन सक्छन्।यद्यपि, केही बिरामीहरूले मात्र हालको इम्युनोथेरापी पद्धतिलाई प्रतिक्रिया दिन्छन्, र क्यान्सर विशेषज्ञहरूसँग कुन रोगीहरूले आहारबाट फाइदा लिन्छन् भनेर निर्धारण गर्न अझै सटीक र भरपर्दो विधि छैन।
मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू र अत्यधिक जटिल डेटा सेटहरू संश्लेषण गर्ने तिनीहरूको क्षमताले व्यक्तिहरूको अद्वितीय जीन संरचनालाई स्पष्ट गर्न र लक्षित थेरापीको लागि नयाँ विकल्पहरू प्रदान गर्न सक्षम हुन सक्छ।
"हालसालै, सबैभन्दा रोमाञ्चक विकास चेकपोइन्ट अवरोधकहरू भएको छ, जसले निश्चित प्रतिरक्षा कोशिकाहरूद्वारा उत्पादित प्रोटिनहरूलाई रोक्छ," म्यासाचुसेट्स जनरल अस्पताल (MGH) व्यापक निदान केन्द्रका कम्प्युटेसनल प्याथोलोजी र टेक्नोलोजी विकासका निर्देशक डा. लांग ले बताउँछन्।तर हामी अझै पनि सबै समस्याहरू बुझ्दैनौं, जुन धेरै जटिल छ।हामीलाई निश्चित रूपमा थप बिरामी डेटा चाहिन्छ।यी उपचारहरू अपेक्षाकृत नयाँ छन्, त्यसैले धेरै बिरामीहरूले तिनीहरूलाई वास्तवमा लिँदैनन्।त्यसकारण, चाहे हामीले एक संगठन भित्र वा धेरै संस्थाहरूमा डेटा एकीकृत गर्न आवश्यक छ, यो मोडेलिङ प्रक्रिया ड्राइभ गर्न बिरामीहरूको संख्या बढाउनमा एक प्रमुख कारक हुनेछ।"
9. इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य रेकर्डहरूलाई भरपर्दो जोखिम भविष्यवाणीकर्ताहरूमा बदल्नुहोस्
इलेक्ट्रोनिक हेल्थ रेकर्ड (उनको) बिरामी डेटाको खजाना हो, तर यो प्रदायकहरू र विकासकर्ताहरूको लागि सही, समयमै र भरपर्दो तरिकामा जानकारीको ठूलो मात्रा निकाल्न र विश्लेषण गर्न निरन्तर चुनौती हो।
डाटा गुणस्तर र अखण्डता समस्याहरू, डाटा ढाँचा भ्रम, संरचित र असंरचित इनपुट र अपूर्ण रेकर्डहरू, मानिसहरूलाई अर्थपूर्ण जोखिम स्तरीकरण, भविष्यवाणी विश्लेषण र क्लिनिकल निर्णय समर्थन कसरी गर्ने भनेर सही रूपमा बुझ्न गाह्रो बनाउँछ।
ब्रिघम महिला अस्पताल (BWh) मा आकस्मिक चिकित्साका सहायक प्रोफेसर र हार्वर्ड मेडिकल स्कूल (एचएमएस) का सहायक प्रोफेसर डा. जियाद ओबरमेयरले भने, "डेटालाई एक ठाउँमा एकीकृत गर्न केही कडा परिश्रम गर्नुपर्नेछ। तर अर्को समस्या बुझ्नु हो। इलेक्ट्रोनिक हेल्थ रेकर्ड (उनको) मा कुनै रोगको भविष्यवाणी गर्दा मानिसहरूले के पाउँछन्। मानिसहरूले सुन्न सक्छन् कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमले डिप्रेसन वा स्ट्रोकको भविष्यवाणी गर्न सक्छ, तर तिनीहरूले वास्तवमा स्ट्रोकको लागतमा वृद्धिको भविष्यवाणी गरिरहेका छन् भनेर पत्ता लगाउँछन्। यो धेरै फरक छ। आफैलाई स्ट्रोक।"
उनले जारी राखे, "एमआरआई नतिजाहरूमा भर पर्दा थप विशिष्ट डेटा सेट प्रदान गर्ने देखिन्छ। तर अब हामीले कसले एमआरआई खर्च गर्न सक्छ भनेर सोच्नु पर्छ? त्यसैले अन्तिम भविष्यवाणी अपेक्षित परिणाम होइन।"
NMR विश्लेषणले धेरै सफल जोखिम स्कोरिङ र स्तरीकरण उपकरणहरू उत्पादन गरेको छ, विशेष गरी जब अनुसन्धानकर्ताहरूले असम्बन्धित डेटा सेटहरू बीच नयाँ जडानहरू पहिचान गर्न गहिरो शिक्षा प्रविधिहरू प्रयोग गर्छन्।
यद्यपि, OBERMEYER विश्वास गर्दछ कि यी एल्गोरिदमहरूले डाटामा लुकेका पूर्वाग्रहहरू पहिचान गर्दैनन् भन्ने सुनिश्चित गर्नु भनेको उपकरणहरू प्रयोग गर्नका लागि महत्त्वपूर्ण छ जसले वास्तवमै क्लिनिकल हेरचाह सुधार गर्न सक्छ।
"सबैभन्दा ठूलो चुनौती भनेको हामीले ब्ल्याक बक्स खोल्न र कसरी भविष्यवाणी गर्ने भनेर हेर्नु अघि हामीले के भविष्यवाणी गरेका थियौं भन्ने कुरा निश्चित गर्नु हो," उनले भने।
10. पहिरन योग्य उपकरणहरू र व्यक्तिगत उपकरणहरू मार्फत स्वास्थ्य स्थिति निगरानी
लगभग सबै उपभोक्ताहरूले अब स्वास्थ्य मूल्य बारे डाटा सङ्कलन गर्न सेन्सर प्रयोग गर्न सक्छन्।स्टेप ट्र्याकर भएका स्मार्टफोनहरूदेखि लिएर दिनभरि मुटुको धड्कन ट्र्याक गर्ने पहिरनयोग्य यन्त्रहरूसम्म, कुनै पनि समयमा स्वास्थ्यसम्बन्धी थप डाटा उत्पन्न गर्न सकिन्छ।
यी डाटाहरू सङ्कलन र विश्लेषण र अनुप्रयोगहरू र अन्य गृह निगरानी उपकरणहरू मार्फत बिरामीहरूले प्रदान गरेको जानकारीको पूरकले व्यक्ति र भीड स्वास्थ्यको लागि एक अद्वितीय परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्न सक्छ।
AI ले यस ठूलो र विविध डाटाबेसबाट कार्ययोग्य अन्तर्दृष्टिहरू निकाल्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्नेछ।
तर डा. ओमर अर्नाउट, ब्रिघम महिला अस्पताल (BWh) का न्यूरोसर्जन, सेन्टर फर कम्प्युटेशनल न्यूरोसाइन्स रिजल्टका सीओ निर्देशकले भने कि बिरामीहरूलाई यस घनिष्ट, चलिरहेको निगरानी डेटामा अनुकूलन गर्न मद्दत गर्न थप काम लाग्न सक्छ।
"हामी डिजिटल डाटा प्रशोधन गर्न एकदम स्वतन्त्र थियौं," उनले भने।तर क्याम्ब्रिज एनालिटिक्स र फेसबुकमा डाटा चुहावट हुन थालेपछि मानिसहरू आफूले कुन डाटा सेयर गर्ने भन्ने बारे थप सतर्क हुनेछन्।"
बिरामीहरूले फेसबुक जस्ता ठूला कम्पनीहरू भन्दा आफ्ना डाक्टरहरूलाई बढी विश्वास गर्छन्, उनले थपे, जसले ठूलो मात्रामा अनुसन्धान कार्यक्रमहरूको लागि डाटा उपलब्ध गराउने असुविधालाई कम गर्न मद्दत गर्दछ।
"यो सम्भव छ कि पहिरनयोग्य डेटाले महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्छ किनभने मानिसहरूको ध्यान एकदमै आकस्मिक छ र सङ्कलन गरिएको डेटा धेरै नराम्रो छ," अर्नआउटले भने।लगातार दानेदार डाटा सङ्कलन गरेर, डाटाले डाक्टरहरूलाई बिरामीहरूको राम्रो हेरचाह गर्न मद्दत गर्ने सम्भावना बढी हुन्छ।"
11. स्मार्ट फोनलाई एक शक्तिशाली निदान उपकरण बनाउनुहोस्
विज्ञहरू विश्वास गर्छन् कि स्मार्ट फोनहरू र अन्य उपभोक्ता स्तरका स्रोतहरूबाट प्राप्त गरिएका छविहरू क्लिनिकल गुणस्तर इमेजिङको लागि महत्त्वपूर्ण परिपूरक बन्नेछ, विशेष गरी कम सेवा नभएका क्षेत्रहरू वा विकासोन्मुख देशहरूमा, पोर्टेबल उपकरणहरूको शक्तिशाली कार्यहरू प्रयोग गर्न जारी राखेर।
मोबाइल क्यामेराको गुणस्तर हरेक वर्ष सुधार हुँदैछ, र यसले छविहरू उत्पन्न गर्न सक्छ जुन एआई एल्गोरिथ्म विश्लेषणको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।छाला तथा नेत्रविज्ञान यस प्रवृत्तिका प्रारम्भिक लाभार्थी हुन्।
बेलायती अनुसन्धानकर्ताहरूले बालबालिकाको अनुहारको तस्बिरहरू विश्लेषण गरेर विकासशील रोगहरू पहिचान गर्ने उपकरण पनि विकास गरेका छन्।एल्गोरिदमले बालबालिकाको म्यानडिबल लाइन, आँखा र नाकको स्थिति, र अनुहारको असामान्यताहरू संकेत गर्न सक्ने अन्य विशेषताहरू जस्ता छुट्टै विशेषताहरू पत्ता लगाउन सक्छ।हाल, उपकरणले नैदानिक निर्णय समर्थन प्रदान गर्न 90 भन्दा बढी रोगहरूसँग सामान्य छविहरू मिलाउन सक्छ।
ब्रिघम महिला अस्पताल (BWh) मा माइक्रो/नानो मेडिसिन र डिजिटल स्वास्थ्य प्रयोगशालाका निर्देशक डा हादी शफीले भन्नुभयो: "धेरैजसो व्यक्तिहरू विभिन्न सेन्सरहरू भएका शक्तिशाली मोबाइल फोनहरूसँग सुसज्जित छन्। यो हाम्रो लागि ठूलो अवसर हो। लगभग सबै। उद्योगका खेलाडीहरूले आफ्ना यन्त्रहरूमा Ai सफ्टवेयर र हार्डवेयर निर्माण गर्न थालेका छन्। यो संयोग होइन। हाम्रो डिजिटल संसारमा, हरेक दिन 2.5 मिलियन टेराबाइट भन्दा बढी डाटा उत्पन्न हुन्छ। मोबाइल फोनको क्षेत्रमा, निर्माताहरूले विश्वास गर्छन् कि तिनीहरूले यसलाई प्रयोग गर्न सक्छन्। थप व्यक्तिगत, छिटो र अधिक बौद्धिक सेवाहरू प्रदान गर्न कृत्रिम बुद्धिमत्ताको लागि डाटा।
बिरामीको आँखा, छालाको घाउ, घाउ, सङ्क्रमण, औषधि वा अन्य विषयको तस्बिर सङ्कलन गर्न स्मार्ट फोनको प्रयोगले केही गुनासोहरूको निदान गर्न समय कम गर्दै, सेवा नपुगेका क्षेत्रमा विशेषज्ञहरूको अभावलाई सम्बोधन गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
"भविष्यमा केही प्रमुख घटनाहरू हुन सक्छन्, र हामी केयर पोइन्टमा रोग व्यवस्थापनका केही महत्त्वपूर्ण समस्याहरू समाधान गर्न यो अवसरको फाइदा लिन सक्छौं," शफीले भने।
12. बेडसाइड AI संग क्लिनिकल निर्णय लिने नवीनता
स्वास्थ्य सेवा उद्योग शुल्कमा आधारित सेवाहरूमा फर्किँदा, यो निष्क्रिय स्वास्थ्य सेवाबाट बढ्दो रूपमा टाढा छ।पुरानो रोग, तीव्र रोग घटनाहरू र अचानक बिग्रनु अघि रोकथाम प्रत्येक प्रदायकको लक्ष्य हो, र क्षतिपूर्ति संरचनाले अन्ततः तिनीहरूलाई सक्रिय र भविष्यवाणी हस्तक्षेप प्राप्त गर्न सक्ने प्रक्रियाहरू विकास गर्न अनुमति दिन्छ।
कृत्रिम बुद्धिमत्ताले यस विकासको लागि धेरै आधारभूत प्रविधिहरू प्रदान गर्नेछ, भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषण र क्लिनिकल निर्णय समर्थन उपकरणहरूलाई समर्थन गरेर, प्रदायकहरूले कारबाही गर्नुपर्ने आवश्यकता महसुस गर्नु अघि समस्याहरू समाधान गर्न।कृत्रिम बुद्धिमत्ताले एपिलेप्सी वा सेप्सिसको लागि प्रारम्भिक चेतावनी प्रदान गर्न सक्छ, जसलाई सामान्यतया अत्यधिक जटिल डेटा सेटहरूको गहन विश्लेषण आवश्यक पर्दछ।
ब्रान्डन वेस्टओभर, म्यासाचुसेट्स जनरल हस्पिटल (एमजीएच) मा क्लिनिकल डाटाका निर्देशक, एमडी, मेसिन लर्निङले हृदयघात पछि कोमामा रहेका गम्भीर बिरामी बिरामीहरूको हेरचाहको निरन्तर प्रावधानलाई समर्थन गर्न पनि मद्दत गर्न सक्छ।
सामान्य अवस्थामा चिकित्सकले यस्ता बिरामीको ईईजी डाटा जाँच गर्नुपर्ने उनको भनाइ छ ।यो प्रक्रिया समय-उपभोग र व्यक्तिपरक छ, र परिणामहरू चिकित्सकहरूको सीप र अनुभव अनुसार फरक हुन सक्छ।
उनले भने, "यी बिरामीहरूमा, प्रवृत्ति ढिलो हुन सक्छ।कहिलेकाहीँ जब डाक्टरहरू कोही निको भइरहेको छ कि भनेर हेर्न चाहन्छन्, तिनीहरूले प्रत्येक 10 सेकेन्डमा एक पटक निगरानी गरिएको डाटा हेर्न सक्छन्।तर, २४ घण्टामा सङ्कलन गरिएको १० सेकेन्डको तथ्यांकबाट परिवर्तन भएको छ कि छैन भनेर हेर्नु यो बीचमा कपाल झरेको छ कि छैन हेर्ने जस्तै हो ।यद्यपि, यदि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमहरू र धेरै बिरामीहरूबाट ठूलो मात्रामा डेटा प्रयोग गरिन्छ भने, मानिसहरूले दीर्घकालीन ढाँचाहरू देखेका कुराहरू मिलाउन सजिलो हुनेछ, र केही सूक्ष्म सुधारहरू फेला पार्न सकिन्छ, जसले नर्सिङमा डाक्टरहरूको निर्णय गर्ने क्षमतालाई असर गर्नेछ। ।"
क्लिनिकल निर्णय समर्थनको लागि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रविधिको प्रयोग, जोखिम स्कोरिङ र प्रारम्भिक चेतावनी यस क्रान्तिकारी डेटा विश्लेषण विधिको सबैभन्दा आशाजनक विकास क्षेत्रहरू मध्ये एक हो।
उपकरण र प्रणालीहरूको नयाँ पुस्ताको लागि शक्ति प्रदान गरेर, चिकित्सकहरूले रोगको सूक्ष्मताहरू अझ राम्ररी बुझ्न सक्छन्, नर्सिङ सेवाहरू अझ प्रभावकारी रूपमा प्रदान गर्न सक्छन्, र समस्याहरू पहिले नै समाधान गर्न सक्छन्।आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले क्लिनिकल उपचारको गुणस्तर सुधार गर्ने र बिरामीको हेरचाहमा रोमाञ्चक सफलताहरू ल्याउने नयाँ युगको सुरुवात गर्नेछ।
पोस्ट समय: अगस्ट-06-2021
