एआई चिकित्सकों को प्रतिस्थापित नहीं, वर्धित करने के लिए है – विचार नेताओं

डॉग टीनी, नवाचार सलाहकार और कोरिंडस के पूर्व सीओओ द्वारा:

एआई और स्वास्थ्य सेवा में इसके अनुप्रयोग पिछले कई वर्षों में काफी परिपक्व हो गए हैं। एआई प्रौद्योगिकियां स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के लिए पहले से अधिक व्यापक रूप से उपलब्ध हैं और वे स्वास्थ्य सेवा में विशेष रूप से उच्च जटिलता वाली रोबोट- सहायता प्राप्त प्रक्रियाओं में असाधारण मात्रा में अंतर्दृष्टि और पूर्वानुमान की मांग करने वाले चिकित्सकों के लिए अवसर प्रदान करते हैं। दुर्भाग्य से, अभी भी एक धारणा है कि एआई, इसकी परिपक्वता के परिणामस्वरूप, अंततः चिकित्सक की भूमिका को प्रतिस्थापित कर देगा, हालांकि यह सच्चाई से आगे नहीं हो सकता है।

वास्तव में, एआई चिकित्सकों को नए ज्ञान और क्षमताओं से सशक्त बनाता है जो नैदानिक निर्णय लेने में सुधार करते हैं और अधिक सकारात्मक रोगी परिणाम प्राप्त करने में मदद करते हैं। यह उनका ध्यान तकनीकी रूप से हृदय के माध्यम से तार को मैन्यूवर करने से अधिक मामले की रणनीति और सबसे अच्छे संभव परिणाम को प्राप्त करने के बारे में सोचने की ओर बदलता है। रोबोट- सहायता प्राप्त प्रक्रियात्मक सेटिंग्स में तैनात किए जाने पर, एआई ऐतिहासिक नैदानिक और प्रक्रियात्मक ज्ञान का एक विश्वकोश बनाने में मदद कर सकता है जिसे कोई भी चिकित्सक किसी भी मामले को हल करने के लिए एक्सेस कर सकता है। कंप्यूटर दृष्टि जैसी क्षमताओं को शामिल करना वर्तमान मानक देखभाल को क्रांतिकारी बना देगा, चिकित्सकों को एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करेगा जो जटिलताओं का जवाब देने और उन्हें पहले ही रोकने में सक्षम होगा। यह सब कुछ चिकित्सक को प्रक्रिया में मुख्य चालक के रूप में रखते हुए किया जाता है।

डेटा-ड्रिवन इनसाइट और मशीन लर्निंग के साथ आधार रखना

आज, चिकित्सक मुख्य रूप से व्यक्तिगत अनुभव और व्यक्तिगत निर्णय लेने की क्षमताओं पर निर्भर करते हैं जो उनके प्रशिक्षण, पूरे किए गए प्रक्रियाओं की संख्या और अन्य कारकों के आधार पर भिन्न हो सकते हैं। एआई का मूल चिकित्सकों को नए डेटा और सूचनात्मक अंतर्दृष्टि से परिचित कराता है जो पहले उनके लिए उपलब्ध नहीं थे, जो जटिल प्रक्रियात्मक सेटिंग्स में विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है। इन मामलों में, जहां रोबोटिक उपकरणों को ऐतिहासिक डेटा स्टोर्स से जोड़ा जाता है, एआई असाधारण मूल्य प्रदान करता है जो ज्ञान की खाई को हजारों समान मामलों से अंतर्दृष्टि से भरता है। एक चिकित्सक को अपने स्वयं के अनुभव से परे ऐतिहासिक मामले के डेटा तक पहुंच प्रदान करके, वे इन जटिल प्रक्रियाओं से जुड़े कुछ जोखिमों को कम कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग रोबोटिक सिस्टम को अनुभव से सीखने और नए इनपुट के अनुसार समायोजित करने में सक्षम बनाता है। इसके परिणामस्वरूप, रोबोट अपनी गतिविधियों को उन तकनीकों की नकल करने के लिए स्वचालित कर सकता है जिनका उपयोग दुनिया के सर्वश्रेष्ठ चिकित्सकों द्वारा किया जाता है, जो चुनौतियों का सामना करने की संभावना को बढ़ाता है जो एक मामले के दौरान उत्पन्न होती हैं। अंततः, यह चिकित्सकों को मामले की रणनीति पर ध्यान केंद्रित करने और जटिलताओं का अधिक प्रभावी ढंग से जवाब देने की अनुमति देता है। यह प्रकार की डेटा-ड्रिवन इनसाइट पेशेवर बेसबॉल के परिदृश्य में डेटा द्वारा किए गए परिवर्तन की तरह है, जो 2000 के दशक की शुरुआत में पुस्तक मनीबॉल के प्रकाशन द्वारा उजागर किया गया था। पुस्तक ने ओकलैंड एथलेटिक्स और प्रबंधक बिली बीन का अनुसरण किया, जिन्होंने एक टीम बनाने के लिए एक डेटा-संचालित, साक्ष्य-आधारित दृष्टिकोण को अपनाया, पुराने तरीकों की जगह ले ली जो डेटा से रहित थे। बदले में, यह मॉडल एक बड़ी सफलता थी और खेल के एक नए युग को डेटा द्वारा संचालित किया गया था।

स्वास्थ्य सेवा में, मशीन लर्निंग द्वारा संचालित प्रक्रियात्मक ज्ञान का एक डेटाबेस चिकित्सकों के लिए समान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, उन्हें पहले से उपलब्ध नहीं होने वाली मूल्यवान जानकारी से लैस करता है। एक रोगी को हजारों समान मामलों के खिलाफ देखने की क्षमता उन्हें यह तय करने के लिए बेहतर, अधिक सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाती है कि वे एक मामले से कैसे निपटते हैं।

अगला कदम: कंप्यूटर दृष्टि और उच्च स्वचालन

रोबोट- सहायता प्राप्त प्रक्रियात्मक सेटिंग्स में एआई की पूरी क्षमता तब पूरी तरह से महसूस की जाती है जब डेटा-ड्रिवन इनसाइट और मशीन लर्निंग को कंप्यूटर दृष्टि के साथ जोड़ा जाता है, जो रोबोटिक सिस्टम को समृद्ध इमेजिंग डेटा के आधार पर स्थितियों की पहचान करने और प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाता है। हृदय संबंधी हस्तक्षेप में, प्रक्रिया समय का एक महत्वपूर्ण प्रतिशत तार मैन्यूवरिंग के लिए समर्पित है, जिसमें से अधिकांश ‘परीक्षण और त्रुटि’ विधि है जो नाविकों के माध्यम से नेविगेट करने के लिए है। यह विधि गलत तरीके से रखे गए चिकित्सा उपकरणों जैसे स्टेंट का कारण बन सकती है, या लंबे समय तक प्रक्रिया के समय का परिणाम हो सकता है जो चिकित्सकों और रोगियों के लिए विकिरण के संपर्क में वृद्धि कर सकता है।

लेकिन, जैसे ही स्वचालित प्रणाली प्रभावी आंदोलनों को सीखती हैं और ज्ञान-आधारित नियम बनाती हैं, हम कंप्यूटर दृष्टि को प्रक्रिया के बड़े हिस्सों को स्वचालित करने की अनुमति दे सकते हैं। कंप्यूटर दृष्टि प्रणाली को जटिलताओं का पता लगाने में भी सक्षम बनाती है जैसे कि जब एक गाइडवायर प्रोलैप्स होता है, और स्वचालित रूप से सुधारात्मक कार्रवाई कर सकती है ताकि डिवाइस को वितरित किया जा सके और रोगी को नुकसान से बचाया जा सके।

महत्वपूर्ण रूप से, स्वचालन, चाहे वह किसी भी उद्योग में हो, एक स्पेक्ट्रम पर है, और ऑटोमोटिव उद्योग एक ठोस उदाहरण प्रदान करता है। आज की कई कारों में ब्रेक असिस्ट, एडाप्टिव क्रूज़ कंट्रोल और लेन सेंटरिंग जैसे निम्न-स्तरीय स्वचालन की कुछ डिग्री है। स्पेक्ट्रम के दूसरी ओर, निर्माता जैसे टेस्ला सुरक्षा-संबंधी सभी कार्यों को स्वचालित करते हैं, जिससे ड्राइवरों को कम कार्रवाई करने की आवश्यकता होती है, हालांकि ड्राइवर अभी भी आवश्यक हैं। स्वास्थ्य सेवा में स्वचालन के लिए भी यही सच है। अंततः, एआई-संचालित स्वचालन चिकित्सकों को ड्राइविंग सीट में रखते हुए कुछ कार्यों को स्वचालित करता है जो चिकित्सकों का ध्यान महत्वपूर्ण तत्वों से दूर ले जाते हैं, जैसे कि मामले की रणनीति और जटिलताओं का जवाब देना।

एआई चिकित्सकों को केंद्र में रखता है

एआई और स्वचालन द्वारा चिकित्सकों को प्रतिस्थापित करने के बारे में चिंताएं कोई आधार नहीं रखती हैं और स्वास्थ्य सेवा में एआई और मशीन लर्निंग के तैनाती की पूरी समझ में नहीं हैं। जैसे स्वायत्त कारों को एक ड्राइवर की आवश्यकता होती है, हम जिस स्वचालित हस्तक्षेप प्रक्रिया की ओर काम कर रहे हैं उसे एक चिकित्सक की मार्गदर्शन की आवश्यकता होगी, लेकिन दुनिया भर के अन्य उच्च कुशल चिकित्सकों के अनुभव पर आधारित एक डिजिटल विश्वकोश के विशेषज्ञता के साथ। स्वचालन प्रक्रियाओं को बहुत उच्च गुणवत्ता के स्तर पर मानकीकृत करेगा, जो रोबोटिक स्वचालन के सर्वोच्च लक्ष्य तक पहुंचता है – मामलों को सुरक्षित, तेज और अधिक प्रभावी बनाना और रोगी पर आघात को कम करना।