हेल्थकेयर-विशिष्ट मूलभूत मॉडल की परिवर्तनकारी क्षमता

पिछले दो वर्षों में, GPT-4 जैसे सामान्यवादी मूलभूत मॉडल महत्वपूर्ण रूप से विकसित हुए हैं, जो बड़े डेटासेट, बढ़े हुए मॉडल आकार और वास्तुशिल्प सुधारों के कारण अभूतपूर्व क्षमताएं प्रदान करते हैं। ये मॉडल विभिन्न क्षेत्रों में कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अनुकूल हैं। हालाँकि, हेल्थकेयर एआई को अभी भी विशिष्ट कार्यों के लिए डिज़ाइन किए गए मॉडल की विशेषता है। उदाहरण के लिए, हड्डी के फ्रैक्चर के लिए एक्स-रे का विश्लेषण करने के लिए प्रशिक्षित एक मॉडल केवल फ्रैक्चर की पहचान करेगा और व्यापक रेडियोलॉजी रिपोर्ट तैयार करने की क्षमता का अभाव होगा। के सबसे 500 एआई मॉडल खाद्य एवं औषधि प्रशासन द्वारा अनुमोदित एक या दो उपयोग के मामलों तक सीमित हैं। हालाँकि, फाउंडेशन मॉडल, जो विभिन्न कार्यों में अपनी व्यापक प्रयोज्यता के लिए जाने जाते हैं, स्वास्थ्य देखभाल अनुप्रयोगों में परिवर्तनकारी दृष्टिकोण के लिए मंच तैयार कर रहे हैं।

जबकि चिकित्सा अनुप्रयोगों के लिए मूलभूत मॉडल विकसित करने के शुरुआती प्रयास किए गए हैं, यह व्यापक दृष्टिकोण अभी तक हेल्थकेयर एआई में प्रचलित नहीं हुआ है। यह धीमी गति से अपनाना मुख्य रूप से बड़े और विविध स्वास्थ्य देखभाल डेटासेट तक पहुंच से जुड़ी चुनौतियों के साथ-साथ विभिन्न प्रकार के मेडिकल डेटा पर तर्क करने के लिए मॉडल की आवश्यकता के कारण है। स्वास्थ्य देखभाल का अभ्यास स्वाभाविक रूप से मल्टीमॉडल है और इसमें छवियों, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर), सेंसर, पहनने योग्य उपकरण, जीनोमिक्स और बहुत कुछ से जानकारी शामिल है। इस प्रकार, एक मूलभूत स्वास्थ्य देखभाल मॉडल भी स्वाभाविक रूप से मल्टीमॉडल होना चाहिए। बहरहाल, मल्टीमॉडल आर्किटेक्चर और स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण में हालिया प्रगति, जो लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता के बिना विभिन्न डेटा प्रकारों को संभाल सकती है, एक हेल्थकेयर फाउंडेशनल मॉडल का मार्ग प्रशस्त कर रही है।

हेल्थकेयर में जेनरेटिव एआई की वर्तमान स्थिति

स्वास्थ्य सेवा पारंपरिक रूप से प्रौद्योगिकी को अपनाने में धीमी रही है, हालाँकि, ऐसा लगता है कि इसे अपनाया गया है जनरेटिव एआई और अधिक तेजी से. HIMSS24 में, स्वास्थ्य देखभाल प्रौद्योगिकी पेशेवरों के लिए सबसे बड़ा वैश्विक सम्मेलन, जेनरेटिव AI लगभग हर प्रस्तुति का केंद्र बिंदु था।

स्वास्थ्य देखभाल में जेनरेटिव एआई के पहले उपयोग के मामलों में से एक, जिसे व्यापक रूप से अपनाया गया है, नैदानिक ​​​​दस्तावेज़ीकरण के प्रशासनिक भार को कम करने पर केंद्रित है। परंपरागत रूप से, रोगी की बातचीत और देखभाल प्रक्रियाओं का दस्तावेजीकरण करने में चिकित्सकों के समय का एक बड़ा हिस्सा (प्रति दिन 2 घंटे) खर्च होता है, जो अक्सर उन्हें सीधे रोगी देखभाल से वंचित कर देता है।

जीपीटी-4 या मेडपाम-2 जैसे एआई मॉडल का उपयोग प्रगति नोट्स, डिस्चार्ज सारांश और रेफरल पत्रों जैसे प्रमुख दस्तावेजों का मसौदा तैयार करने के लिए रोगी डेटा और चिकित्सक-रोगी बातचीत की निगरानी के लिए किया जा रहा है। ये ड्राफ्ट आवश्यक जानकारी को सटीक रूप से कैप्चर करते हैं, इसके लिए केवल चिकित्सक की समीक्षा और अनुमोदन की आवश्यकता होती है। इससे कागजी कार्रवाई का समय काफी कम हो जाता है, जिससे चिकित्सकों को रोगी की देखभाल, सेवा की गुणवत्ता बढ़ाने और बर्नआउट को कम करने पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।

हालाँकि, स्वास्थ्य देखभाल में मूलभूत मॉडलों का व्यापक अनुप्रयोग अभी भी पूरी तरह से साकार नहीं हुआ है। GPT-4 जैसे सामान्यवादी मूलभूत मॉडल की कई सीमाएँ हैं; इस प्रकार, एक स्वास्थ्य देखभाल-विशिष्ट मूलभूत मॉडल की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, GPT-4 में चिकित्सा छवियों का विश्लेषण करने या अनुदैर्ध्य रोगी डेटा को समझने की क्षमता का अभाव है, जो सटीक निदान प्रदान करने के लिए महत्वपूर्ण है। इसके अतिरिक्त, इसके पास सबसे अद्यतित चिकित्सा ज्ञान नहीं है, क्योंकि इसे केवल दिसंबर 2023 तक उपलब्ध डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। Google का MedPalm-2 स्वास्थ्य देखभाल-विशिष्ट मूलभूत मॉडल बनाने के पहले प्रयास का प्रतिनिधित्व करता है, जो दोनों उत्तर देने में सक्षम है चिकित्सा संबंधी प्रश्न और चिकित्सा छवियों के बारे में तर्क। हालाँकि, यह अभी भी स्वास्थ्य सेवा में एआई की पूरी क्षमता पर कब्जा नहीं कर पाया है।

हेल्थकेयर फाउंडेशनल मॉडल का निर्माण

हेल्थकेयर मूलभूत मॉडल के निर्माण की प्रक्रिया सार्वजनिक और निजी दोनों स्रोतों से प्राप्त डेटा से शुरू होती है, जिसमें बायोबैंक, प्रयोगात्मक डेटा और रोगी रिकॉर्ड शामिल हैं। यह मॉडल जटिल चिकित्सा कार्यों को करने के लिए विभिन्न डेटा प्रकारों, जैसे छवियों या प्रयोगशाला परिणामों के साथ पाठ को संसाधित और संयोजित करने में सक्षम होगा।

इसके अतिरिक्त, यह नई स्थितियों के बारे में तर्क कर सकता है और अपने परिणामों को चिकित्सकीय रूप से सटीक भाषा में व्यक्त कर सकता है। यह क्षमता चिकित्सा अवधारणाओं और नैदानिक ​​​​डेटा के बीच कारण संबंधों का अनुमान लगाने और उपयोग करने तक फैली हुई है, खासकर जब अवलोकन संबंधी डेटा के आधार पर उपचार की सिफारिशें प्रदान की जाती हैं। उदाहरण के लिए, यह ऑक्सीजन की आपूर्ति में वृद्धि के बावजूद, हाल ही में गंभीर वक्ष आघात और धमनी ऑक्सीजन के स्तर में गिरावट से तीव्र श्वसन संकट सिंड्रोम की भविष्यवाणी कर सकता है।

इसके अलावा, मॉडल नवीनतम चिकित्सा ज्ञान प्राप्त करने के लिए ज्ञान ग्राफ़ या डेटाबेस जैसे संसाधनों से प्रासंगिक जानकारी तक पहुंच बनाएगा, इसके तर्क को बढ़ाएगा और यह सुनिश्चित करेगा कि इसकी सलाह चिकित्सा में नवीनतम प्रगति को दर्शाती है।

हेल्थकेयर फाउंडेशनल मॉडल के अनुप्रयोग और प्रभाव

स्वास्थ्य देखभाल के मूलभूत मॉडल के संभावित उपयोग व्यापक हैं। निदान में, ऐसा मॉडल मानव विश्लेषण पर निर्भरता को कम कर सकता है। उपचार योजना के लिए, मॉडल मरीज के संपूर्ण मेडिकल रिकॉर्ड, आनुवंशिक विवरण और जीवनशैली कारकों पर विचार करके व्यक्तिगत उपचार रणनीतियों को तैयार करने में सहायता कर सकता है। कुछ अन्य अनुप्रयोगों में शामिल हैं:

• ग्राउंडेड रेडियोलॉजी रिपोर्ट: हेल्थकेयर फाउंडेशनल मॉडल बहुमुखी सहायक बनाकर डिजिटल रेडियोलॉजी को बदल सकता है जो रिपोर्ट ड्राफ्टिंग को स्वचालित करके और कार्यभार को कम करके रेडियोलॉजिस्ट का समर्थन करता है। यह संपूर्ण रोगी इतिहास को एकीकृत करने में भी सक्षम होगा। उदाहरण के लिए, रेडियोलॉजिस्ट समय के साथ स्थितियों में बदलाव के बारे में मॉडल से पूछ सकते हैं: "क्या आप अंतिम स्कैन के बाद से ट्यूमर के आकार में किसी भी बदलाव की पहचान कर सकते हैं?"
• बेडसाइड क्लिनिकल निर्णय समर्थन: नैदानिक ​​​​ज्ञान का लाभ उठाते हुए, यह स्पष्ट, मुफ्त-पाठ स्पष्टीकरण और डेटा सारांश पेश करेगा, चिकित्सा कर्मचारियों को तत्काल रोगी जोखिमों के बारे में सचेत करेगा और अगले कदमों का सुझाव देगा। उदाहरण के लिए, मॉडल क्लाउड अलर्ट, "चेतावनी: यह मरीज सदमे में जाने वाला है," और कार्रवाई के लिए प्रासंगिक डेटा सारांश और चेकलिस्ट के लिंक प्रदान करता है।
• दवाओं की खोज: ऐसे प्रोटीन को डिज़ाइन करना जो किसी लक्ष्य से विशेष रूप से और मजबूती से बंधता हो, दवा की खोज की नींव है। आरएफडिफ्यूजन जैसे शुरुआती मॉडल ने बाइंडिंग के लक्ष्य जैसे बुनियादी इनपुट के आधार पर प्रोटीन उत्पन्न करना शुरू कर दिया है। इन प्रारंभिक मॉडलों के आधार पर, एक स्वास्थ्य देखभाल-विशिष्ट मूलभूत मॉडल को भाषा और प्रोटीन अनुक्रम दोनों को समझने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। इससे प्रोटीन को डिजाइन करने के लिए टेक्स्ट-आधारित इंटरफ़ेस की पेशकश करने की अनुमति मिलेगी, जिससे संभावित रूप से नई दवाओं के विकास में तेजी आएगी

चुनौतियां

हालाँकि स्वास्थ्य देखभाल-विशिष्ट मूलभूत मॉडल का निर्माण अंतिम लक्ष्य बना हुआ है, और हाल की प्रगति ने इसे और अधिक व्यवहार्य बना दिया है, विभिन्न चिकित्सा अवधारणाओं पर तर्क करने में सक्षम एकल मॉडल विकसित करने में अभी भी महत्वपूर्ण चुनौतियाँ हैं:

• डेटा मैपिंग के कई तौर-तरीके: मॉडल को विभिन्न डेटा तौर-तरीकों जैसे ईएचआर डेटा, मेडिकल इमेजिंग डेटा और जेनेटिक डेटा पर प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। इन तौर-तरीकों पर तर्क करना चुनौतीपूर्ण है क्योंकि उच्च-निष्ठा डेटा का सोर्सिंग करना जो इन सभी तौर-तरीकों में इंटरैक्शन को सटीक रूप से मैप करता है, मुश्किल है। इसके अलावा, सेलुलर गतिशीलता से लेकर आणविक संरचनाओं और जीनोम-व्यापी आनुवंशिक इंटरैक्शन तक विभिन्न जैविक तौर-तरीकों का प्रतिनिधित्व करना जटिल है। मानव डेटा पर इष्टतम प्रशिक्षण अव्यवहार्य और अनैतिक है, इसलिए शोधकर्ता कम पूर्वानुमान वाले पशु मॉडल या सेल लाइनों पर भरोसा करते हैं, जो पूरे जीवों के जटिल कामकाज के लिए प्रयोगशाला माप का अनुवाद करने में एक चुनौती पैदा करता है।
• सत्यापन और सत्यापन: हेल्थकेयर मूलभूत मॉडल अपनी बहुमुखी प्रतिभा के कारण मान्य करना चुनौतीपूर्ण हैं। परंपरागत रूप से, एआई मॉडल को एमआरआई से एक प्रकार के कैंसर का निदान करने जैसे विशिष्ट कार्यों के लिए मान्य किया जाता है। हालाँकि, मूलभूत मॉडल नए, अनदेखे कार्य कर सकते हैं, जिससे सभी संभावित विफलता मोड का अनुमान लगाना कठिन हो जाता है। उन्हें अपने परीक्षण और अनुमोदित उपयोग मामलों के विस्तृत स्पष्टीकरण की आवश्यकता है और ऑफ-लेबल उपयोग के लिए चेतावनी जारी करनी चाहिए। उनके आउटपुट को सत्यापित करना भी जटिल है, क्योंकि वे विविध इनपुट और आउटपुट को संभालते हैं, सटीकता सुनिश्चित करने के लिए संभावित रूप से एक बहु-विषयक पैनल की आवश्यकता होती है।
• सामाजिक पूर्वाग्रह: ये मॉडल पूर्वाग्रहों को कायम रखने का जोखिम उठाते हैं, क्योंकि वे ऐसे डेटा पर प्रशिक्षण ले सकते हैं जो कुछ समूहों का कम प्रतिनिधित्व करता है या जिसमें पक्षपाती सहसंबंध होते हैं। इन पूर्वाग्रहों को संबोधित करना महत्वपूर्ण है, खासकर जब मॉडल का पैमाना बढ़ता है, जो समस्या को बढ़ा सकता है।

आगे रास्ता

जेनेरिक एआई ने पहले से ही चिकित्सकों पर दस्तावेज़ीकरण के बोझ को कम करके स्वास्थ्य सेवा को नया आकार देना शुरू कर दिया है, लेकिन इसकी पूरी क्षमता अभी बाकी है। स्वास्थ्य देखभाल में मूलभूत मॉडल का भविष्य परिवर्तनकारी होने का वादा करता है। एक ऐसी स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली की कल्पना करें जहां निदान न केवल तेज़ हो बल्कि अधिक सटीक भी हो, जहां उपचार योजनाएं व्यक्तिगत रोगियों के आनुवंशिक प्रोफाइल के अनुरूप हों, और जहां वर्षों के बजाय कुछ महीनों में नई दवाओं की खोज की जा सके।

स्वास्थ्य देखभाल-विशिष्ट मूलभूत एआई मॉडल बनाना चुनौतियां पेश करता है, खासकर जब विविध और बिखरे हुए चिकित्सा और नैदानिक ​​​​डेटा को एकीकृत करने की बात आती है। हालाँकि, इन बाधाओं को प्रौद्योगिकीविदों, चिकित्सकों और नीति निर्माताओं के बीच सहयोगात्मक प्रयासों के माध्यम से संबोधित किया जा सकता है। एक साथ काम करके, हम ऐसे वाणिज्यिक ढांचे विकसित कर सकते हैं जो विभिन्न हितधारकों (ईएचआर, इमेजिंग कंपनियों, पैथोलॉजी लैब, प्रदाताओं) को इस डेटा को एकीकृत करने और स्वास्थ्य सेवा के भीतर जटिल, मल्टीमॉडल इंटरैक्शन को संसाधित करने में सक्षम एआई मॉडल आर्किटेक्चर का निर्माण करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं।

इसके अलावा, यह महत्वपूर्ण है कि यह प्रगति एक स्पष्ट नैतिक दिशा-निर्देश और मजबूत नियामक ढांचे के साथ आगे बढ़े ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि इन प्रौद्योगिकियों का उपयोग जिम्मेदारी से और न्यायसंगत रूप से किया जाता है। मान्यता और निष्पक्षता के उच्च मानकों को बनाए रखते हुए, स्वास्थ्य देखभाल समुदाय रोगियों और चिकित्सकों दोनों के बीच विश्वास पैदा कर सकता है और स्वीकृति को बढ़ावा दे सकता है।

स्वास्थ्य सेवा के मूलभूत मॉडलों की क्षमता को पूरी तरह से साकार करने की दिशा में यात्रा एक रोमांचक सीमा है। इस नवोन्मेषी भावना को अपनाकर, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र न केवल मौजूदा चुनौतियों का सामना कर सकता है, बल्कि चिकित्सा विज्ञान में बदलाव ला सकता है। हम स्वास्थ्य सेवा में एक साहसिक नए युग के कगार पर हैं - जो संभावनाओं से भरपूर है और वैश्विक स्तर पर जीवन को बेहतर बनाने के लिए एआई के वादे से प्रेरित है।