आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और स्वास्थ्य सेवा का भविष्य

विकसित और विकासशील दोनों दुनिया अभूतपूर्व जनसांख्यिकीय परिवर्तनों का सामना कर रही हैं। कुछ देशों में जन्म दर न्यूनतम स्तर पर पहुंच गई है, जबकि अरबों श्रमिक सेवानिवृत्ति की तैयारी कर रहे हैं।

शोधकर्ताओं और नीति निर्माताओं ने पिछले दो दशकों में, बढ़ती स्वास्थ्य सेवा लागतों को कम करने के तरीकों की तलाश शुरू की है। एआई को सबसे अधिक लाभकारी समाधान माना जा रहा है।

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस न केवल मूलभूत कार्यों को स्वचालित करता है, जिससे कई मामलों में महंगे मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं रहती, बल्कि यह रोगियों को अधिक गोपनीयता और विवेक प्रदान कर सकता है। इसके अलावा, मशीन लर्निंग के माध्यम से, आज लगाए गए कार्यान्वयन समय के साथ बेहतर हो सकते हैं और भविष्य में उत्पन्न होने वाली नई चुनौतियों को पूरा कर सकते हैं।

यह लेख स्वास्थ्य सेवा में एआई/एमएल प्रौद्योगिकियों के कुछ संभावित अनुप्रयोगों पर चर्चा करता है। नीचे वर्णित कुछ भी भविष्य में नहीं है और स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में एआई के बाजार का हिस्सा होगा, जो 2026 तक 44.5 अरब डॉलर तक पहुंच जाने की उम्मीद है।

स्ट्रीमलाइन्ड फार्मास्यूटिकल विकास

प्रत्येक वर्ष, फार्मास्यूटिकल उद्योग अनुसंधान और विकास पर लगभग 100 अरब डॉलर खर्च करता है। इस प्रक्रिया में शामिल कई लागतों को बड़े डेटा विश्लेषण टूल्स के अनुप्रयोग के माध्यम से कम किया जा सकता है, जिसमें न्यूरल नेटवर्क शामिल हैं, जो संभावित औषधीय घटकों के आणविक संरचनाओं को वर्गीकृत करने वाले डेटाबेस में शामिल हैं।

यह रणनीति विशेष रूप से तब आशाजनक साबित हुई है जब समय की कमी होती है, जैसे कि महामारी के दौरान। 2015 में, पूर्वी अफ्रीका में इबोला प्रकोप के दौरान, टोरंटो विश्वविद्यालय ने एआई का उपयोग करके फार्मास्यूटिकल यौगिकों के एक डेटाबेस को तेजी से संसाधित किया। जो उपचार पहले महीनों या वर्षों के विश्लेषण की आवश्यकता होती, वह एक दिन से भी कम समय में प्राप्त किया गया।

जैसा कि अच्छी तरह से रिपोर्ट किया गया है, एआई विश्लेषण पिछले एक साल से अधिक समय से कोविड-19 वैक्सीन और उपचारों के विकास में भी महत्वपूर्ण रहा है। जैसे ही वायरस के नए स्ट्रेन दिखाई देते हैं, उसी प्रौद्योगिकी को लगातार लागू किया जा रहा है।

स्वचालित चिकित्सा प्रलेखन

चूंकि अधिकांश क्लिनिक और अस्पताल रिकॉर्ड पहले से ही डिजिटल प्रारूप में संग्रहीत हैं, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) स्वास्थ्य सेवा में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। यह प्रौद्योगिकी रोगी रिकॉर्ड तक पहुंचने को आसान, तेज और अंततः सस्ता बना दिया है, लेकिन चिकित्सा प्रलेखन का वास्तविक डिजिटलीकरण समय-समय पर दबाव वाले स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के लिए एक महत्वपूर्ण बोझ प्रस्तुत कर सकता है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) प्रौद्योगिकी वर्तमान में मौजूद है जो चिकित्सा डेटा संग्रह और भंडारण से संबंधित कई प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित कर सकती है। जबकि वॉयस रिकग्निशन और डिक्टेशन सॉफ्टवेयर चिकित्सा में कुछ नया नहीं है, अब यह प्रस्ताव किया जा रहा है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम को लागू किया जाए जो चिकित्सा पेशेवरों के रोगियों के साथ बातचीत का पूरा हिस्सा दस्तावेज और विश्लेषण करे।

इस प्रौद्योगिकी का एक सुझाया गया कार्यान्वयन यह होगा कि चिकित्सा पेशेवरों द्वारा पहने जाने वाले कैमरों का उपयोग करके रिकॉर्ड की गई वीडियो को संसाधित करने के लिए एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाए। वास्तव में, यह आज पुलिस अधिकारियों द्वारा पहने जाने वाले बॉडी कैम के समान होगा। इन वीडियो में एकत्र की गई जानकारी को तेजी से सूचीबद्ध किया जा सकता है और आगे के विश्लेषण के लिए अन्य चिकित्सा डेटा के साथ जोड़ा जा सकता है।

सेल्फी निदान

दुनिया के कुछ हिस्सों में, स्वास्थ्य क्लिनिक और अस्पताल दूर-दूर हैं। अन्य लोगों के लिए, अपने व्यस्त दिन से समय निकालकर एक चिकित्सक से मिलना अनावश्यक परेशानी लग सकती है। ऐसे लोगों के लिए, गंभीर स्थितियां अक्सर तब तक अनदेखी रहती हैं जब तक कि यह बहुत देर नहीं हो जाती।

सौभाग्य से, दुनिया के सबसे दूरस्थ स्थानों में, अधिकांश लोगों के पास पहले से ही एक शक्तिशाली नैदानिक उपकरण है – उनके स्मार्टफोन। सेल फोन कैमरा इमेजिंग की गुणवत्ता हर साल बेहतर हो रही है, जबकि प्रौद्योगिकी उत्पादन के लिए सस्ती हो रही है। इन उपकरणों के साथ ली गई तस्वीरें निश्चित रूप से एआई एल्गोरिदम द्वारा विश्लेषण के लिए उपयुक्त हैं।

पहले से ही, क्लिनिकल गुणवत्ता वाली इमेजिंग तक पहुंच के बिना क्षेत्रों में डॉक्टर अपने मोबाइल फोन का उपयोग करके ली गई तस्वीरों का उपयोग अपने रोगियों का विश्लेषण करने के लिए करना शुरू कर दिया है। वास्तव में, मशीन लर्निंग से संचालित सॉफ्टवेयर वाले स्मार्टफोन वर्तमान में त्वचा कैंसर और मेलेनोमा का निदान 90% से अधिक की सटीकता दर के साथ कर रहे हैं। उपभोक्ता-ग्रेड ऐप्स बाजार में पहले से ही उपलब्ध हैं जो नियमित उपयोगकर्ताओं को अपने शरीर पर त्वचा परिवर्तन का पता लगाने की अनुमति देते हैं।

इसी तरह की तकनीक नेत्र विज्ञान में लागू की जा रही है। मधुमेह रोगियों में रेटिनोपैथी का पता लगाने के लिए फोटो विश्लेषण के माध्यम से एल्गोरिदम विकसित और अमेरिकी एफडीए द्वारा अनुमोदित किए गए हैं।

चैटबॉट-सक्षम टेलीमेडिसिन

हर किसी के पास कुछ ऐसी चीजें होती हैं जिन्हें वे निजी रखना पसंद करते हैं, और कई लोगों के लिए स्वास्थ्य एक ऐसी चीज है। स्वास्थ्य संबंधी मुद्दों पर सहकर्मियों और सहयोगियों के साथ चर्चा करने में सावधानी समझदारी है, लेकिन कुछ लोगों के लिए, स्वास्थ्य पेशेवरों के साथ भी संवाद करना डरावना लग सकता है।

चैटबॉट ऐसे रोगियों के लिए एक समाधान प्रदान कर सकते हैं। यह तकनीक, जो पहले से ही टेलीमेडिसिन में नियुक्ति अनुसूची, नुस्खे भरने और ट्राइएज के लिए सक्रिय रूप से उपयोग की जा रही है, उन व्यक्तियों के साथ जुड़ने के तरीके के रूप में जांचा जा रहा है जिन्हें स्व-प्रशासित स्वास्थ्य देखभाल के बारे में सलाह की आवश्यकता है।

वास्तव में, यूनाइटेड किंगडम में शोधकर्ताओं ने पाया कि चैटबॉट उन रोगियों के लिए पसंदीदा विकल्प होंगे जो अधिक कलंकित स्वास्थ्य स्थितियों का सामना कर रहे हैं, जैसे कि एसटीडी। अधिक गुमनामी के साथ, रोगी उन मुद्दों के लिए मदद मांगने की अधिक संभावना रखते हैं जो अन्यथा उपचार के बिना छोड़ दिए जा सकते हैं और बाद में बड़ी चिंताएं पैदा कर सकते हैं।

निष्कर्ष

इस लेख में वर्णित स्वास्थ्य सेवा में एआई के उपयोग के मामले केवल एक छोटा सा नमूना हैं जो वास्तव में संभव हो सकता है। मेडटेक विकास के अगले दशक में, हम निश्चित रूप से कई नए नवाचारों का पता लगाएंगे, जिनमें से कुछ के बारे में हम आज केवल कल्पना कर सकते हैं।

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