स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्यों गलत स्थान पर तैनात की जा रही है

उद्योग गलत समस्या का पीछा कर रहा है

स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की वर्तमान चर्चा में स्वायत्तता की बात है। क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता बीमारियों का निदान कर सकती है? क्या यह दवा लिख सकती है? क्या यह अंततः चिकित्सक की जगह ले सकती है?

हमें अब इन क्या अगरों पर विचार करने की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि हमारे पास स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग के वास्तविक जीवन के मामले हैं। यूटा ने पहले से ही नियामक सैंडबॉक्स के माध्यम से नुस्खे नवीनीकरण में स्वायत्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए दरवाजा खोल दिया है। अन्य राज्य यह देखने के लिए देख रहे हैं कि क्या वे शुरुआती पायलट स्वीकार्य सुरक्षा और दक्षता दिखाते हैं।

लेकिन मुझे लगता है कि चिकित्सक की जगह कृत्रिम बुद्धिमत्ता लेने के बारे में सोचना उद्योग के लिए शुरू करने के लिए गलत जगह है।

चिकित्सक के साथ क्लिनिकल संबंध में कृत्रिम बुद्धिमत्ता कितना अवशोषित कर सकती है, इसके बारे में पूछने से पहले, हमें एक बहुत ही सरल और तात्कालिक समस्या से निपटना चाहिए जो हमारे सामने बैठी है। चिकित्सक प्रशासनिक कार्य से अभिभूत हैं। रोगी अभी भी समय पर नियुक्ति नहीं ले सकते क्योंकि पहुंच मरीजों की मांग की कमी से नहीं, बल्कि चिकित्सक के समय की कमी से सीमित है। यह वह जगह है जहां प्रतीक्षा सूची शुरू होती है, और यह वह जगह है जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता की आवश्यकता है ताकि परिचालन भार को कम किया जा सके।

यह मानसिक स्वास्थ्य देखभाल में विशेष रूप से महसूस किया जा सकता है। लगभग 22 मिलियन अमेरिकी एडीएचडी के साथ रहते हैं, और चिंता विकार लगभग 19% अमेरिकी वयस्कों को प्रभावित करते हैं एक वर्ष में। यह लगभग 31% जीवन भर है। दोनों स्थितियां बहुत ही इलाज योग्य हैं, फिर भी लाखों मार्गदर्शन सिफारिश वाली देखभाल प्राप्त नहीं करते हैं। समस्या जागरूकता की कमी नहीं है, क्योंकि बाजार में एक नज़र यह दिखाएगी कि स्व-मदद उपकरण, सामग्री, ट्रैकर और एडीएचडी के अनुकूल ऐप्स की एक विविधता है। वास्तविक अंतर देखभाल, निदान और दवा प्रबंधन तक पहुंच का है, जब उपयुक्त हो।

यह लेख एक सरल शुरुआती बिंदु के लिए तर्क देता है। स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की उच्चतम-आरओआई भूमिका प्रशासनिक है। इसे क्लिनिकल सेटिंग में बहुत जल्दी उपयोग करने से अधिक समस्याएं पैदा हो सकती हैं जितनी कि लाभ हो सकते हैं। यदि हम चाहते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता देखभाल का एक विश्वसनीय हिस्सा बन जाए, तो हमें इसे पहले वहां तैनात करना चाहिए जहां बोझ सबसे भारी है और लाभ तात्कालिक है।

डेटा बताता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता कहां अधिक कुशल हो सकती है

एक पैटर्न है जो बहुत जल्दी खुद को प्रकट करता है जब आप स्वास्थ्य सेवा में निर्माण करते हैं। जो भी चिकित्सक आप नियुक्त करते हैं, कुछ महीनों के भीतर, वह चिकित्सक पूरी तरह से बुक हो जाता है। हमने इसे बार-बार देखा है। इसका मतलब यह नहीं है कि केवल प्रदाता की कमी है, बल्कि प्रदाता का समय कैसे उपभोग किया जाता है जब एक पैनल भरना शुरू होता है।

मानसिक चिकित्सा में, लगभग 80% नियुक्तियां नियमित अनुवर्ती होती हैं। ये सभी जटिल निदानिक मुठभेड़ नहीं हैं। कई स्थिर रोगी एक ही उपचार के पाठ्यक्रम को जारी रखते हैं, जांच करते हैं, लक्षणों की समीक्षा करते हैं और यदि सब कुछ अभी भी उपयुक्त है तो दवा को नवीनीकृत करते हैं। फिर भी, ये यात्राएं पूरी तरह से दस्तावेजीकरण, सत्यापन, इतिहास की समीक्षा, पीडीएमपी जांच और नुस्खे के कार्य प्रवाह के पूर्ण भार को ले जाती हैं। प्रदाता प्रशासनिक कार्य पर प्रति सप्ताह औसतन 16 घंटे बिताते हैं। यह समय नए रोगियों या जटिल मामलों के लिए बेहतर नैदानिक ध्यान के लिए जा सकता था।

यह वह जगह है जहां बहुत सारी कृत्रिम बुद्धिमत्ता चर्चा वास्तविक व्यावहारिक वास्तविकता से जुड़ी हुई है। उद्योग यह पूछता रहता है कि क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिकित्सक की भूमिका संभाल सकती है, जबकि वास्तव में एक बड़ा हिस्सा खोया हुआ क्षमता उन कार्यों से आता है जिनमें पहले स्थान पर बहुत अधिक नैदानिक निर्णय लेने की आवश्यकता नहीं होती है। ये कार्य जैसे चार्टिंग, सत्यापन, रिकॉर्ड की समीक्षा और अनुवर्ती कार्य प्रवाह हो सकते हैं। ये वे प्रक्रियाएं हैं जिनमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले से ही एक उपयोगी और मापने योग्य तरीके से समर्थन कर सकती है।

यदि आप उस समय को पुनः प्राप्त करते हैं, तो आप न केवल प्रदाता पर बोझ को कम कर रहे हैं, बल्कि आप अन्य रोगियों के लिए अनुसूची को फिर से खोल रहे हैं। प्रतीक्षा समय एक महत्वपूर्ण स्वास्थ्य सेवा पहुंच मुद्दा है। रोगी अक्सर पेशेवर को देखने के लिए सप्ताह प्रतीक्षा करते हैं, और पहुंच विभिन्न क्षेत्रों में असमान रहती है। एचएचएस यह नोट करता रहता है कि ग्रामीण और फ्रंटियर समुदायों को बहुत कम प्रदाताओं और बहुत कम व्यवहार स्वास्थ्य समर्थन का सामना करना पड़ता है, टेलीहेल्थ को मानसिक स्वास्थ्य देखभाल तक पहुंच बढ़ाने के तरीके के रूप में उद्धृत करता है।

स्वास्थ्य सेवा क्यों कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ स्वचालन करने में सबसे कठिन उद्योग है

स्वास्थ्य सेवा बाहर से मानकीकृत दिखाई दे सकती है। वास्तव में, यह मानकीकृत और परिवर्तनशील दोनों है।

निश्चित रूप से कुछ दिशानिर्देश, नियम और दस्तावेजीकरण नियम हैं। हालांकि, प्रत्येक चिकित्सक भी पिछले सेटिंग्स द्वारा आकार दिए गए आदतों, कार्य प्रवाह और प्रोटोकॉल लाता है। दो प्रदाता एक ही स्थिति का इलाज एक ही कानूनी ढांचे के तहत कर सकते हैं, जबकि अभी भी नियमित देखभाल के तरीके से महत्वपूर्ण रूप से भिन्न हो सकते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता को मानक देखभाल से विचलित हुए बिना उस परिवर्तनशीलता के लिए खाता होना चाहिए। यह एक मॉडल बनाने से कहीं अधिक कठिन काम है जो एक डेमो में अच्छा प्रदर्शन करता है।

नियमन के संबंध में, अनुपालन परतदार है। राज्य लाइसेंसिंग बोर्ड, संघीय एजेंसियां, हिप्पा, नुस्खा निगरानी प्रणाली, राज्य डेटाबेस और आंतरिक नैदानिक सोप सभी एक दूसरे को प्रभावित करते हैं। एक राज्य में एक अनुपालन कार्रवाई दूसरे राज्य में गैर-अनुपालन हो सकती है। एक ऐसा कार्य प्रवाह जो उत्पाद के दृष्टिकोण से हानिरहित लगता है, नुस्खे, रोगी पहचान, रिकॉर्ड प्रतिधारण या लेखा परीक्षा के मामले में जोखिम भरा हो सकता है। प्रक्रिया में संरचनात्मक जटिलता शामिल है।

डेटा का हिस्सा भी उतना सीधा नहीं है जितना कि कोई सोच सकता है। स्वास्थ्य सेवा में, आप बस सामान्य उपकरणों को एक साथ जोड़कर और उपयोगकर्ता व्यवहार से सीखना शुरू नहीं कर सकते। कुछ मानक विश्लेषण उपकरण और डेटा पाइपलाइन हिप्पा नियमों के कारण उपयुक्त नहीं हैं जब तक कि वे मूल रूप से नहीं बदले जाते। आपको अक्सर नीचे से कस्टम बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। चीजें जैसे कि डेटा कैसे संग्रहीत किया जाता है, संसाधित किया जाता है, ऑडिट किया जाता है और कार्य प्रवाह के भीतर सतह पर आता है। कई कंपनियां इसे कम आंकती हैं जब तक कि वे अपनी निर्माण प्रक्रिया में गहराई से नहीं जातीं और फिर अपना पूरा काम उलट नहीं देतीं।

लेकिन सबसे अधिक, मैं कहूंगा कि सबसे बड़ा मुद्दा यह है कि स्वास्थ्य सेवा में एक गलती करने की लागत बहुत अधिक है।

एक दोषपूर्ण आउटपुट अन्य उद्योगों में केवल असुविधा पैदा कर सकता है, लेकिन स्वास्थ्य सेवा में, यह उपचार की गुणवत्ता, रोगी सुरक्षा, नुस्खे व्यवहार या नियामक जोखिम को प्रभावित कर सकता है। मानव स्वास्थ्य कुछ ऐसा नहीं है जिसके साथ हम अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को बेहतर बनाने के लिए खेल सकते हैं और सही तरीके से। यह सिद्धांत को समझने में हमारी मदद करने के लिए उपयोग किया जाना चाहिए कि इस उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को पहले कहां पेश किया जा सकता है।

स्वास्थ्य में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उच्चतम-आरओआई तैनाती प्रशासनिक परत है

मुझे आशा है कि मैंने पाठक पर चिकित्सक के आसपास के परिचालन घर्षण को साफ करने के महत्व पर जोर दिया है, न कि चिकित्सक को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ बदलने के लिए। मैं यहां व्यावहारिक रूप से इसके बारे में विस्तार से बताऊंगा।

चार्ट जेनरेशन। कृत्रिम बुद्धिमत्ता यात्रा के दौरान वास्तविक समय में दस्तावेजीकरण और निर्माण कर सकती है। यह चार्टिंग बोझ को कम करता है, बाद के घंटों के काम को छोटा करता है और उसी दिन समाप्ति को अधिक वास्तविक बनाता है। मेडविडी के आंतरिक ढांचे में, चार्ट जनरेटर मुठभेड़ के दौरान लगातार दस्तावेजीकरण को अपडेट करता है और चार्टिंग समय को काफी हद तक कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

चार्ट समीक्षा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता आंतरिक एसओपी के खिलाफ चार्ट की भी समीक्षा कर सकती है और नुस्खे स्तर पर पहुंचने से पहले ही विचलन को झंडा दिखा सकती है। अधिकांश स्वास्थ्य गुणवत्ता समीक्षा अभी भी आंशिक और मैनुअल हैं; इसलिए, एक छोटे से नमूने के बजाय प्रत्येक मुठभेड़ की समीक्षा करके, अनुपालन अधिक दिखाई देने योग्य और अधिक सुसंगत हो जाता है।

पूर्व-यात्रा कार्य प्रवाह स्वचालन। प्रदाता का एक बड़ा समय वास्तविक नैदानिक निर्णय से पहले चीजों जैसे पहचान सत्यापन, राज्य डेटाबेस की जांच, चिकित्सा इतिहास की समीक्षा, संभावित परस्पर क्रिया के लिए देखने और पैटर्न की जांच करने में लगता है जो दवा की तलाश या दस्तावेज़ीकरण अंतराल का सुझाव दे सकते हैं। इनमें से कोई भी निर्णय लेने की जगह नहीं लेता, लेकिन सभी समय की खपत करते हैं, जो कारण है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिकित्सक के कदम से पहले इन परतों को संसाधित करने में मदद कर सकती है।

नियमित नुस्खा प्रबंधन। स्थिर अनुवर्ती देखभाल वह जगह है जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता विशेष रूप से उपयोगी हो सकती है। जिन रोगियों के लिए उपचार बना हुआ है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता नुस्खे नवीनीकरण प्रवाह को प्रबंधित करने और रिकॉर्ड तैयार करने में मदद कर सकती है, जबकि चिकित्सक अभी भी अंतिम निर्णय की समीक्षा और अनुमोदन करता है। यह एक पूरी तरह से स्वायत्त देखभाल से एक बहुत ही अलग मॉडल है क्योंकि यह संकीर्ण, सुरक्षित और प्रणाली में वास्तविक बोतलनेक के लिए बहुत अधिक प्रासंगिक है।

इनमें से प्रत्येक उपयोग का मामला एक चीज़ साझा करता है। वे समय बचाते हैं जो देखभाल क्षमता को बढ़ाता है। यह मेरा केंद्रीय तर्क है कि मैं प्रशासनिक परत को पहले तैनात करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उच्चतम-आरओआई स्थान के रूप में देखता हूं।

नैदानिक सेटिंग्स के लिए सही कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तुकला

चिकित्सक प्रतिस्थापन एक और उन कृत्रिम बुद्धिमत्ता के भूत की कहानियों में से एक है जो संवेदनशील हेडलाइंस बनाते हैं और पेशेवरों के दिमाग में असहजता पैदा करते हैं। एक अधिक व्यावहारिक, लाभकारी और आवश्यक मॉडल स्वास्थ्य सेवा में चिकित्सक-केंद्रित संवर्धन है।

इस वास्तुकला के भीतर, चिकित्सक प्रत्येक नैदानिक निर्णय, नुस्खे पर अंतिम कहना है। उपचार योजनाएं अभी भी एक लाइसेंस प्राप्त चिकित्सा प्रदाता द्वारा समीक्षा और अनुमोदित की जाएंगी। कृत्रिम बुद्धिमत्ता केवल दस्तावेजीकरण, सत्यापन, समीक्षा परत और यात्रा के आसपास दोहराए जाने वाले कार्यों को संभालती है। यह कार्यक्षमता में सुधार और जवाबदेही बनाए रखने का सबसे सुरक्षित तरीका है।

स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को वास्तविक नैदानिक डेटा की भी आवश्यकता होती है क्योंकि ऑफ-द-शेल्फ मॉडल और जेनेरिक डेटासेट पर्याप्त नहीं हैं। नैदानिक कार्य प्रवाह बहुत विशिष्ट हैं, नियम बहुत परतदार हैं और त्रुटि के लिए मार्जिन बहुत छोटा है। एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली जो प्रति माह रोगी यात्राओं के एक स्वामित्व डेटासेट पर प्रशिक्षित है, जिसमें प्रदाता की समीक्षा और एसओपी अनुपालन कार्य प्रवाह में निर्मित है, किसी भी प्रणाली का आधार होना चाहिए जो इस क्षेत्र में प्रवेश कर रही है। इसका सार यह है कि स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को वास्तविक दुनिया के नैदानिक ऑपरेशन में आधारित होना चाहिए, न कि सामान्य-उद्देश्य मॉडल क्षमता में।

चिकित्सकों के लिए, यह वास्तुकला प्रशासनिक कार्य से खोए घंटों को कम करती है और नए रोगियों और जटिल मामलों के लिए अधिक समय आरक्षित करती है। रोगियों के लिए, यह तेजी से स्वास्थ्य सेवा प्रदान करता है कम लागत पर, साथ ही साथ देखभाल के दस्तावेजीकरण और वितरण में अधिक संगति के साथ। नियामकों को भी लाभ होता है क्योंकि उन्हें अधिक दृश्यता मिलती है क्योंकि वर्तमान प्रणाली अक्सर असंगति को बिखरे हुए कार्य प्रवाह के भीतर छुपाती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सही तैनाती कार्य प्रवाह को अधिक पठनीय और समीक्षा योग्य बनाता है। समीक्षा मानव निर्मित दस्तावेजीकरण की तुलना में बहुत आसान है जो ऑडिट करने के लिए आसान है।

एक मापने योग्य कार्य प्रवाह के भीतर विश्वसनीय होने से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक विश्वसनीय उपकरण बन जाती है जो एक ऐसे क्षेत्र में सुधार करती है जिसमें एक इतनी महत्वपूर्ण उद्योग स्पष्ट रूप से संघर्ष करता है।

निष्कर्ष

जब लोग शिकायत करते हैं कि उनका चिकित्सा प्रदाता असावधानी से व्यवहार कर रहा है, तो वे एक वास्तविक मुद्दे को देख रहे हैं। अपने चिकित्सा प्रदाता की ऊर्जा को एक गुब्बारे के रूप में सोचें जो सभी तरफ से साधारण, दोहराए जाने वाले कार्यों द्वारा चुभाया जा रहा है। निश्चित रूप से, उनके पास आपके साथ ध्यान से निपटने के लिए समय या मानसिक बैंडविथ नहीं है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कारण पहले कौन निकाला जाएगा, इसके बारे में डर की ट्रेन पर कूदने के बजाय, स्वास्थ्य सेवा में विशेष रूप से, तकनीक का उपयोग करना अधिक समझदार है ताकि मानवों के साथ संघर्ष करने वाले काम की परतों को ठीक किया जा सके। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का वही चीज जो इसे इतना फायदेमंद बनाती है, उसकी थकानहीनता है – कुछ जो मानव चिकित्सकों के पास नहीं है।

यह समझ में आता है कि स्वास्थ्य सेवा जटिल नियमन, प्रदाता व्यवहार में परिवर्तनशीलता, कस्टम-निर्मित बुनियादी ढांचे की आवश्यकता और त्रुटियों की लागत के कारण कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ स्वचालन करने में मुश्किल है। हालांकि, एक वास्तविक प्रशासनिक रुकावट है जिसे इस प्रौद्योगिकी से ठीक किया जा सकता है जो हमारे हाथों की उंगलियों पर है। आइए इसे उपयोग में लाएं।

प्रशासनिक रुकावट पर शुरू किए बिना, नैदानिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता बड़े पैमाने पर लोगों द्वारा विश्वास हासिल करने के लिए संघर्ष करेगी जब इसकी क्षमताएं आज से परे विकसित होंगी।

मुझे लगता है कि निकट अवधि का मॉडल सीधा है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता इतिहास की समीक्षा करती है, परस्पर क्रिया की जांच करती है, पहचान की पुष्टि करती है, चार्ट जेनरेट करती है और नुस्खे के कार्य प्रवाह को तैयार करती है। चिकित्सक पूरे चित्र की समीक्षा करता है और अंतिम निर्णय को मंजूरी देता है। जो पहले एक स्थिर अनुवर्ती के लिए एक पूरी 20 मिनट की यात्रा की आवश्यकता थी, वह एक छोटा, साफ और सुरक्षित प्रक्रिया बन सकती है।

यह कागज पर छोटा लग सकता है, लेकिन यह एक ऐसी प्रणाली में एक बड़ा ओवरहाल है जो इतने लंबे समय से मैनुअल रही है और हर किसी को प्रभावित करती है।