कैसे एआई और एमएल चिकित्सा निगरानी को बदलने के लिए डेटा संग्रह को बढ़ा रहे हैं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) लगभग हर उद्योग में पाए जा सकते हैं, जिससे कुछ लोग नवाचार के नए युग पर विचार कर रहे हैं - विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा में, जहां यह अनुमान लगाया गया है कि एआई की भूमिका तेजी से बढ़ेगी। 50 तक सालाना 2025% की दर. एमएल तेजी से निदान, इमेजिंग, में सहायता करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है। पूर्वानुमानित स्वास्थ्य, और अधिक.

बाजार में नए चिकित्सा उपकरणों और पहनने योग्य वस्तुओं के साथ, एमएल में लोगों को अपने स्वयं के स्वास्थ्य को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए आसानी से सुलभ जानकारी एकत्र करने, विश्लेषण करने और वितरित करके चिकित्सा निगरानी को बदलने की क्षमता है - जिससे पुरानी बीमारियों का शीघ्र पता लगाने या रोकथाम की संभावना में सुधार होता है। ऐसे कई कारक हैं जिन्हें शोधकर्ताओं को इन नवीन प्रौद्योगिकियों को विकसित करते समय ध्यान में रखना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे उच्चतम गुणवत्ता वाले डेटा एकत्र कर रहे हैं और वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों के लिए उपयुक्त स्केलेबल, सटीक और न्यायसंगत एमएल एल्गोरिदम का निर्माण कर रहे हैं।

नैदानिक ​​अनुसंधान और डेटा विश्लेषण को मापने के लिए एमएल का उपयोग करना

पिछले 25 वर्षों में, चिकित्सा उपकरणों का विकास विशेष रूप से कोविड-19 महामारी के दौरान इसमें तेजी आई है। हम अधिक उपभोक्ता उपकरणों जैसे कि फिटनेस ट्रैकर और पहनने योग्य वस्तुओं को कमोडिटीज़ में देखना शुरू कर रहे हैं, और मेडिकल डायग्नोस्टिक उपकरणों में विकास बदलाव देख रहे हैं। जैसे-जैसे ये उपकरण बाज़ार में लाये जाते हैं, उनकी क्षमताएँ विकसित होती रहती हैं। अधिक चिकित्सा उपकरणों का अर्थ है अधिक सतत डेटा और बड़े, अधिक विविध डेटा सेट जिनका विश्लेषण करने की आवश्यकता है। मैन्युअल रूप से किए जाने पर यह प्रसंस्करण थकाऊ और अकुशल हो सकता है। एमएल व्यापक डेटासेट का तेजी से और अधिक सटीकता के साथ विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है, पैटर्न की पहचान करता है जो परिवर्तनकारी अंतर्दृष्टि का कारण बन सकता है।

यह सारा डेटा अब हमारी उंगलियों पर होने के कारण, हमें सबसे पहले यह सुनिश्चित करना होगा कि हम इसे संसाधित कर रहे हैं सही डेटा। डेटा उस तकनीक को आकार देता है और सूचित करता है जिसका हम उपयोग करते हैं, लेकिन सभी डेटा समान लाभ प्रदान नहीं करते हैं। हमें तुलनात्मक आधार रेखा के रूप में स्वर्ण-मानक चिकित्सा संदर्भों द्वारा समर्थित सही डेटा संग्रह विधियों के साथ उच्च-गुणवत्ता, निरंतर, निष्पक्ष डेटा की आवश्यकता है। यह सुनिश्चित करता है कि हम सुरक्षित, न्यायसंगत और सटीक एमएल एल्गोरिदम का निर्माण कर रहे हैं।

चिकित्सा उपकरण क्षेत्र में न्यायसंगत प्रणाली विकास सुनिश्चित करना

एल्गोरिदम विकसित करते समय, शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को अपनी इच्छित आबादी पर अधिक व्यापक रूप से विचार करना चाहिए। अधिकांश कंपनियों के लिए एकल, आदर्श, गैर-वास्तविक दुनिया के उदाहरण में अध्ययन और नैदानिक ​​​​परीक्षण करना असामान्य नहीं है। हालाँकि, यह महत्वपूर्ण है कि डेवलपर्स डिवाइस के लिए सभी वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों पर विचार करें, और उनकी इच्छित आबादी के दैनिक आधार पर प्रौद्योगिकी के साथ होने वाली सभी संभावित बातचीत पर विचार करें। हम पूछते हैं: डिवाइस के लिए इच्छित जनसंख्या कौन है, और क्या हम पूरी जनसंख्या को शामिल कर रहे हैं? क्या लक्षित दर्शकों में से प्रत्येक के पास प्रौद्योगिकी तक समान पहुँच है? वे प्रौद्योगिकी के साथ कैसे संवाद करेंगे? क्या वे प्रौद्योगिकी के साथ 24/7 या रुक-रुक कर बातचीत करेंगे?

चिकित्सा उपकरणों को विकसित करते समय जो किसी के दैनिक जीवन में एकीकृत हो जाएंगे, या संभावित रूप से दैनिक व्यवहार में हस्तक्षेप करेंगे, हमें पूरे व्यक्ति - मन, शरीर और पर्यावरण - को भी ध्यान में रखना होगा और ये घटक समय के साथ कैसे बदल सकते हैं। प्रत्येक मनुष्य एक अनूठा अवसर प्रस्तुत करता है, जिसमें पूरे दिन विभिन्न बिंदुओं पर भिन्नताएँ होती हैं। डेटा संग्रह में एक घटक के रूप में समय को समझने से हम अपने द्वारा उत्पन्न अंतर्दृष्टि को बढ़ा सकते हैं।

इन तत्वों को ध्यान में रखकर और शरीर विज्ञान, मनोविज्ञान, पृष्ठभूमि, जनसांख्यिकी और पर्यावरण डेटा के सभी घटकों को समझकर, शोधकर्ता और डेवलपर्स यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि वे उच्च-रिज़ॉल्यूशन, निरंतर डेटा एकत्र कर रहे हैं जो उन्हें मानव स्वास्थ्य अनुप्रयोगों के लिए सटीक और मजबूत मॉडल बनाने में सक्षम बनाता है।

एमएल मधुमेह प्रबंधन को कैसे बदल सकता है

ये एमएल सर्वोत्तम प्रथाएं मधुमेह प्रबंधन क्षेत्र में विशेष रूप से परिवर्तनकारी होंगी। मधुमेह की महामारी दुनिया भर में तेजी से बढ़ रही है: 537M लोग दुनिया भर में टाइप 1 और टाइप 2 मधुमेह के साथ लोग रहते हैं और यह संख्या बढ़ने की उम्मीद है 643 तक 2030एम. इतने सारे प्रभावों के साथ, यह जरूरी है कि मरीजों के पास ऐसे समाधान तक पहुंच हो जो उन्हें दिखाए कि उनके शरीर के अंदर क्या हो रहा है और उन्हें अपनी स्थितियों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने की अनुमति मिलती है।

हाल के वर्षों में, महामारी के जवाब में, शोधकर्ताओं और डेवलपर्स ने रक्त ग्लूकोज को मापने के गैर-आक्रामक तरीकों की खोज शुरू कर दी है, जैसे कि ऑप्टिकल सेंसिंग तकनीक। हालाँकि, इन तरीकों की अलग-अलग मानवीय कारकों जैसे मेलेनिन स्तर, बीएमआई स्तर या त्वचा की मोटाई के कारण ज्ञात सीमाएँ हैं।

रेडियोफ्रीक्वेंसी (आरएफ) सेंसिंग तकनीक ऑप्टिकल सेंसिंग की सीमाओं को पार कर जाती है और इसमें मधुमेह और प्रीडायबिटीज से पीड़ित लोगों के स्वास्थ्य प्रबंधन के तरीके को बदलने की क्षमता है। जब बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करने और पूर्ण ऊतक स्टैक के माध्यम से सुरक्षित रूप से मापने की क्षमता के कारण रक्त ग्लूकोज को गैर-आक्रामक रूप से मापने की बात आती है तो यह तकनीक अधिक विश्वसनीय समाधान प्रदान करती है।

आरएफ सेंसर तकनीक कई लाख आवृत्तियों पर डेटा संग्रह की अनुमति देती है, जिसके परिणामस्वरूप अरबों डेटा अवलोकनों को संसाधित किया जाता है और ऐसे बड़े और नए डेटासेट को प्रबंधित और व्याख्या करने के लिए शक्तिशाली एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है। इस प्रकार की सेंसर तकनीक से उत्पन्न नवीन डेटा की विशाल मात्रा को संसाधित करने और व्याख्या करने में एमएल आवश्यक है, जो तेज़ और अधिक सटीक एल्गोरिदम विकास को सक्षम बनाता है - एक प्रभावी गैर-इनवेसिव ग्लूकोज मॉनिटर बनाने के लिए महत्वपूर्ण है जो सभी इच्छित उपयोग मामलों में स्वास्थ्य परिणामों में सुधार करता है।

मधुमेह के क्षेत्र में, हम आंतरायिक से निरंतर डेटा में बदलाव भी देख रहे हैं। उदाहरण के लिए, उंगली चुभाने से दिन भर में चुनिंदा बिंदुओं पर रक्त शर्करा के स्तर की जानकारी मिलती है, लेकिन एक सतत ग्लूकोज मॉनिटर (सीजीएम) अधिक लगातार, फिर भी गैर-निरंतर वृद्धि में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। हालाँकि, इन समाधानों के लिए अभी भी त्वचा में छेद करने की आवश्यकता होती है, जिसके परिणामस्वरूप अक्सर दर्द और त्वचा की संवेदनशीलता होती है। एक गैर-आक्रामक रक्त ग्लूकोज निगरानी समाधान हमें आसानी से और माप में देरी के बिना व्यापक आबादी से उच्च गुणवत्ता वाले निरंतर डेटा प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। कुल मिलाकर, यह समाधान निस्संदेह बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव और समय के साथ कम लागत प्रदान करेगा।

इसके अलावा, निरंतर डेटा की उच्च मात्रा अधिक न्यायसंगत और सटीक एल्गोरिदम के विकास में योगदान करती है। जैसे-जैसे अधिक समय श्रृंखला डेटा एकत्र किया जाता है, उच्च रिज़ॉल्यूशन डेटा के संयोजन में, डेवलपर्स समय के साथ रक्त ग्लूकोज का पता लगाने में सटीकता बढ़ाने के लिए बेहतर एल्गोरिदम बनाना जारी रख सकते हैं। यह डेटा निरंतर एल्गोरिदम सुधार को बढ़ावा दे सकता है क्योंकि इसमें विभिन्न कारक शामिल हैं जो दर्शाते हैं कि लोग दिन-प्रतिदिन (और एक ही दिन में) कैसे बदलते हैं, जिससे अत्यधिक सटीक समाधान मिलता है। गैर-आक्रामक समाधान जो विभिन्न महत्वपूर्ण पहलुओं की निगरानी करते हैं, चिकित्सा निगरानी उद्योग को बदल सकते हैं और विभिन्न रोगी आबादी के निरंतर डेटा के माध्यम से मानव शरीर कैसे काम करता है, इसकी गहन जानकारी प्रदान कर सकते हैं।

चिकित्सा उपकरण एक अंतर्संबंधित प्रणाली का निर्माण कर रहे हैं

जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी आगे बढ़ रही है और चिकित्सा उपकरण प्रणालियां सटीकता के उच्च स्तर तक पहुंच रही हैं, मरीजों और उपभोक्ताओं को विभिन्न प्रकार के उत्पादों से उन्नत और मल्टी-मोडल डेटा के माध्यम से अपने दैनिक स्वास्थ्य पर नियंत्रण रखने के अधिक से अधिक अवसर मिल रहे हैं। लेकिन चिकित्सा उपकरण और पहनने योग्य डेटा से सबसे अधिक प्रभाव देखने के लिए, किसी व्यक्ति के स्वास्थ्य का समग्र दृष्टिकोण प्रदान करने के लिए कई उपकरणों में डेटा का सुचारू आदान-प्रदान करने के लिए एक इंटरकनेक्टेड सिस्टम की आवश्यकता होती है।

प्राथमिकता चिकित्सा उपकरण अंतरसंचालनीयता मधुमेह जैसी पुरानी स्थितियों को प्रबंधित करने में मदद करने के लिए इन उपकरणों की पूर्ण क्षमता को अनलॉक किया जाएगा। इंसुलिन पंप और सीजीएम जैसे उपकरणों के बीच सूचनाओं का निर्बाध प्रवाह और आदान-प्रदान व्यक्तियों को अनुमति देगा बेहतर समझ उनकी मधुमेह प्रबंधन प्रणाली की।

उच्च-निष्ठा डेटा में स्वास्थ्य देखभाल उद्योग को बदलने की क्षमता होती है जब एकत्र किया जाता है और सही ढंग से उपयोग किया जाता है। एआई और एमएल की मदद से, चिकित्सा उपकरण व्यक्तियों के साथ व्यक्तिगत व्यवहार करके और किसी व्यक्ति के स्वास्थ्य को गहरे स्तर पर समझकर दूरस्थ रोगी निगरानी के भीतर मापने योग्य विकास कर सकते हैं। एमएल पूर्वानुमानित और निवारक स्वास्थ्य प्रबंधन प्रोटोकॉल को सूचित करने और रोगियों को अपने स्वास्थ्य के बारे में जानकारी तक पहुंच के साथ सशक्त बनाने, डेटा के उपयोग के तरीके को बदलने के लिए डेटा से अंतर्दृष्टि को अनलॉक करने की कुंजी है।