कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वास्थ्य सेवा का भविष्य

विकसित और विकासशील दुनिया दोनों ही अभूतपूर्व जनसांख्यिकी परिवर्तनों का सामना कर रहे हैं। कुछ दुनिया के सबसे बड़े देशों में जन्म दर न्यूनतम स्तर पर पहुंच गई है, जबकि अरबों श्रमिक सेवानिवृत्ति के लिए तैयार हैं।

शोधकर्ताओं और नीति निर्माताओं ने पिछले दो दशकों में, बढ़ती स्वास्थ्य देखभाल लागत के साथ उम्र बढ़ने वाली आबादी से निपटने के तरीकों की सक्रिय रूप से तलाश शुरू की है। समग्र रूप से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सबसे अधिक लाभकारी समाधान माना जाता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता न केवल मूलभूत कार्यों को स्वचालित करती है, जिससे कई मामलों में महंगे मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता समाप्त हो जाती है, बल्कि यह रोगियों को अधिक गोपनीयता और विवेक देने के लिए भी उपयोग की जा सकती है। इसके अलावा, मशीन लर्निंग के लिए धन्यवाद, आज स्थापित किए गए कार्यान्वयन समय के साथ बेहतर हो सकते हैं और भविष्य में उत्पन्न होने वाली नई चुनौतियों के अनुसार समायोजित हो सकते हैं।

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

स्ट्रीमलाइन 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 आवेदन के माध्यम से कम किया जा सकता है, जिनमें न्यूरल नेटवर्क शामिल हैं, संभावित औषधीय घटकों की आणविक संरचनाओं को वर्गीकृत करने वाले डेटाबेस के लिए।

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

जैसा कि बखूबी रिपोर्ट किया गया है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता विश्लेषण पिछले एक साल से अधिक समय से कोविड -19 टीकों और उपचारों के विकास में भी एकीकृत है। जैसे ही वायरस के नए स्ट्रेन दिखाई देते हैं,同 एक ही प्रौद्योगिकी को लागू किया जाता है।

स्वचालित चिकित्सा प्रलेखन

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

वर्तमान में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) प्रौद्योगिकी मौजूद है जो चिकित्सा डेटा संग्रह और भंडारण से संबंधित कई प्रक्रियाओं को स्ट्रीमलाइन कर सकती है। जबकि वॉयस रिकग्निशन और डिक्टेशन सॉफ्टवेयर चिकित्सा में कुछ नया नहीं है, प्रस्ताव मरीजों के साथ चिकित्सा पेशेवरों के सभी इंटरैक्शन का दस्तावेजीकरण और विश्लेषण करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम लागू करने के लिए किए जा रहे हैं।

इस प्रौद्योगिकी का एक सुझाया गया कार्यान्वयन यह होगा कि चिकित्सकों द्वारा पहने जाने वाले कैमरों का उपयोग करके रिकॉर्ड की गई वीडियो को संसाधित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता 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 में, अपने व्यस्त दिन से बाहर निकलकर एक भौतिक जांच के लिए एक चिकित्सक को देखना एक अनावश्यक परेशानी की तरह लग सकता है। ऐसी स्थितियों में रहने वाले लोगों के लिए, गंभीर स्थितियां अक्सर तब तक अनदेखी रहती हैं जब तक कि बहुत देर हो चुकी होती है।

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

पहले से ही, क्लिनिकल गुणवत्ता वाली इमेजिंग तक पहुंच के बिना क्षेत्रों में डॉक्टर अपने मरीजों का विश्लेषण करने के लिए अपने मोबाइल फोन से ली गई तस्वीरों का उपयोग करना शुरू कर चुके हैं। वास्तव में, मशीन लर्निंग से संचालित सॉफ्टवेयर वाले स्मार्टफोन त्वचा कैंसर और मेलानोमा का निदान 90% की दर से सटीकता के साथ कर रहे हैं। उपभोक्ता-ग्रेड एप्स 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। अमेरिकी एफडीए द्वारा अनुमोदित एल्गोरिदम विकसित किए गए हैं जो फोटो विश्लेषण के माध्यम से मधुमेह रोगियों में रेटिनोपैथी का पता लगा सकते हैं।

चैटबॉट-संचालित टेलीमेडिसिन

हर किसी के पास कुछ चीजें हैं जिन्हें वे निजी रखना पसंद करते हैं, और कई लोगों के लिए, स्वास्थ्य एक ऐसी चीज है। स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों के साथ स्वास्थ्य मुद्दों पर चर्चा करना स्वाभाविक रूप से सावधानी के साथ किया जाता है, लेकिन कुछ लोगों के लिए, स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों के साथ भी संवाद करना डरावना लग सकता है।

चैटबॉट ऐसे मरीजों के लिए एक समाधान प्रदान कर सकते हैं। टेलीमेडिसिन में नियुक्ति निर्धारण, पर्चे भरने और ट्राइएज के लिए पहले से ही सक्रिय रूप से उपयोग की जाने वाली यह तकनीक, मूल रूप से स्व-प्रशासित स्वास्थ्य देखभाल के बारे में सलाह की आवश्यकता वाले व्यक्तियों के साथ जुड़ने के तरीके के रूप में जांच की जा रही है।

वास्तव में, शोधकर्ताओं ने यूनाइटेड किंगडम में पाया कि चैटबॉट अधिक कलंकित स्वास्थ्य स्थितियों, जैसे कि यौन संचारित रोगों का सामना करने वाले मरीजों के लिए पहली पसंद होगी। अधिक गुमनामी के साथ, मरीजों को आगे चलकर बड़ी चिंताओं का कारण बनने वाले मुद्दों के लिए मदद मांगने की अधिक संभावना होगी, यदि अन्यथा उपचार नहीं किया जाता है।

निष्कर्ष

इस लेख में वर्णित स्वास्थ्य सेवा में एआई के उपयोग के मामले केवल एक छोटा सा नमूना है 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।

मुख्य बात, तब, सिद्धांत को वास्तविकता में बदलने की क्षमता है। डाइगर में, हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग से संबंधित सैद्धांतिक विचारों को व्यावसायिक मूल्य जोड़ने वाले क्रियाशील समाधानों में बदलने में विशेषज्ञता रखते हैं। हमारी सेवाओं के बारे में अधिक जानने के लिए कृपया हमसे संपर्क करें या हमारी वेबसाइट पर जाएं।