एआई व्यवधान के लिए इंटरवेंशनल रेडियोलॉजी उपयुक्त है - विचारक नेता

द्वारा: ओज़ मोस्कोविच, एआई और डेटा साइंस लीड, XACT रोबोटिक्स.

स्वास्थ्य सेवा का लगभग हर क्षेत्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए अनुप्रयोगों की खोज कर रहा है, लेकिन चिकित्सा के कुछ क्षेत्र ऐसे हैं जो दूसरों की तुलना में एआई व्यवधान के लिए अधिक अवसर पेश करते हैं। मेडिकल रोबोटिक्स में डेटा साइंस टीम के प्रमुख के रूप में, मैं ज़रूरत के क्षेत्रों को खोजने के लिए उत्सुक हूं, और कोई भी मेडिकल विशेषता इंटरवेंशनल रेडियोलॉजी की तुलना में एआई की स्पष्ट आवश्यकता प्रस्तुत नहीं करती है।

आज इंटरवेंशनल रेडियोलॉजी के सामने आने वाली चुनौतियों में शामिल हैं:

• विशेषज्ञों की कमी: केवल के बारे में 10 प्रतिशत कई रेडियोलॉजिस्ट इंटरवेंशनल रेडियोलॉजी में उप-विशेषता प्रशिक्षण प्राप्त करते हैं।
• लागत: विशेषज्ञ की कमी रोगियों के लिए अतिरिक्त लागत में योगदान करती है। विशेष रूप से, ग्रामीण मरीज़, अक्सर निकटतम इंटरवेंशनल रेडियोलॉजिस्ट को खोजने के लिए यात्रा करते हैं - लागत लगाना यात्रा और आवास के लिए.
• समय पर निदान: हाल ही में सिनाई अध्ययन पाया गया कि पहले निदान से फेफड़ों के कैंसर से होने वाली मौतों में काफी गिरावट आई।
• ट्यूमर गुण: संभावित ट्यूमर का निदान करते समय, आकार, स्थान और ऊतक अनुपालन सभी के कारण निदान और उपचार में देरी हो सकती है।
• प्रक्रिया संबंधी विसंगतियाँ: कभी-कभी मैन्युअल प्रक्रियात्मक तरीकों को वांछित लक्ष्य तक पहुँचने के लिए कई प्रविष्टियों की आवश्यकता होती है, जिसके परिणामस्वरूप लंबी प्रक्रिया समय, पुनः प्रवेश या जटिलताएँ हो सकती हैं।

सौभाग्य से, आज उपलब्ध उपकरण पहले से ही उन चुनौतियों को कम करने में मदद कर रहे हैं और एआई उनमें से प्रमुख है। एआई और मशीन लर्निंग क्षमताओं को रोबोटिक और इमेजिंग प्लेटफॉर्म के साथ जोड़कर, हमारी स्वास्थ्य सेवा प्रणाली गुणवत्तापूर्ण देखभाल तक पहुंच का विस्तार कर सकती है। इसमें बायोप्सी और एब्लेशन जैसी प्रक्रियाओं की गति, दक्षता और उपलब्धता में सुधार करना शामिल है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक सकारात्मक परिणाम और संतुष्ट रोगी होंगे।

रोबोटिक्स में अवसर

चिकित्सा जगत में रोबोटिक प्रणालियों का प्रसार हुआ है, लेकिन बायोप्सी या एब्लेशन जैसी प्रक्रियाओं में जटिल और सटीक छवि-निर्देशित योजना और निगरानी की मांग रोबोटिक्स को इंटरवेंशनल रेडियोलॉजी के लिए आदर्श बनाती है। सटीक, रोबोट-संचालित सम्मिलन और स्टीयरिंग के साथ, चिकित्सक संभावित जीवन-घातक बीमारियों का पहले ही निदान और उपचार कर सकते हैं - जब ट्यूमर छोटे होते हैं और उपचार के लिए अधिक संवेदनशील होते हैं। रोबोटिक तकनीक एआई और मशीन लर्निंग को इंटरवेंशनल रेडियोलॉजी में शामिल करने का अवसर भी प्रदान करती है।

क्लिनिकल वर्कफ़्लोज़ में कई डोमेन में एआई-संचालित प्रौद्योगिकियों को तेजी से शामिल करने के साथ, रोबोटिक सिस्टम को समान रूप से अपनाना बस समय की बात है। जब मशीन लर्निंग के साथ जोड़ा जाता है, तो रोबोटिक सिस्टम चिकित्सकों को अत्यधिक सूचित निर्णय लेने में मदद करने के लिए बड़ी मात्रा में पिछली प्रक्रिया डेटा का लाभ उठा सकते हैं। उस डेटा को विश्व स्तर पर साझा करके और उसका विश्लेषण करने के साधनों की आपूर्ति करके, मशीन लर्निंग एक एकजुट शक्ति बन रही है जो अनुभवों के व्यापक सेट पर आधारित देखभाल के अधिक परिष्कृत स्तर को जन्म देती है। समान विशेषताओं वाले मामलों को खोजने से लेकर जोखिमों और विसंगतियों को उजागर करने से लेकर वास्तविक समय की सिफारिशों तक, क्षमताओं के इस सेट तक पहुंच से सबसे अनुभवी चिकित्सकों को भी लाभ होगा। इसके अतिरिक्त, एआई और इमेजिंग को जोड़ने से छवि वृद्धि, छवि संलयन, ऊतक विभाजन और 3डी रेंडरिंग जैसी नई क्षमताएं उत्पन्न होती हैं। उनमें से प्रत्येक चिकित्सक को उनके लक्ष्यों की सबसे स्पष्ट तस्वीर देता है, पहले से प्रक्रिया की योजना बनाने की अनुमति देता है और अधिक सटीक प्रक्रिया में योगदान कर सकता है और परिणामों को अनुकूलित कर सकता है।

कमियों और अक्षमताओं को संबोधित करना

एआई-संचालित रोबोटिक प्लेटफ़ॉर्म में प्रक्रियाओं को अधिक पूर्वानुमानित बनाने की क्षमता होती है - जिससे पुन: प्रवेश के जोखिम को कम किया जा सकता है और प्रक्रियाओं को लगातार समय में पूरा किया जा सकता है। उस पूर्वानुमेयता का एक हिस्सा एकल प्रक्रिया के साथ इष्टतम परिणाम सुनिश्चित करना और एक मरीज को दूसरी प्रक्रिया के लिए फिर से भर्ती करने की आवश्यकता से बचना है। मेडिकेयर खर्च करता है लगभग $ 30 बिलियन प्रतिवर्ष अस्पताल में पुनः प्रवेश पर खर्च होता है और उस खर्च का आधे से अधिक हिस्सा परिहार्य पुनः प्रवेश पर खर्च होता है। प्रक्रियाओं की योजना बनाकर और रोबोटिक प्लेटफार्मों के माध्यम से बड़े डेटा, मशीन लर्निंग और एआई का लाभ उठाकर, हमारे चिकित्सक प्रक्रियाओं को सटीक और कुशलता से निष्पादित करेंगे और टालने योग्य प्रक्रियाओं पर व्यर्थ खर्च को कम करेंगे।

एआई के पास विशेषज्ञों की कमी को दूर करने में मदद करने का भी अवसर है। जैसे-जैसे सहज ज्ञान युक्त उपकरण स्वास्थ्य सेवा प्रदाता सुविधाओं में अधिक सामान्य हो जाते हैं और प्रक्रियात्मक ज्ञान अधिक सुलभ हो जाता है, चिकित्सक विस्तारक - यानी चिकित्सक सहायक और नर्स व्यवसायी - अधिक प्रक्रियाएं निष्पादित करेंगे। पारंपरिक प्रक्रियाओं को करने के लिए अधिक चिकित्सकों को उपकरणों के साथ सशक्त बनाकर, हम तनावपूर्ण चिकित्सक आबादी को राहत दे सकते हैं और नैदानिक ​​​​बोझ को अधिक न्यायसंगत रूप से फैला सकते हैं।

चिकित्सा में एआई के अनुप्रयोग सर्वव्यापी होने से वर्षों दूर हैं, लेकिन अंततः, एआई के लिए इंटरवेंशनल रेडियोलॉजी में चिकित्सक की क्षमता बढ़ाने का जबरदस्त अवसर है - यह कभी भी उनकी जगह नहीं लेगा, बल्कि एक शानदार नए टूलबॉक्स के रूप में काम करेगा। रोबोटिक्स, एआई और मशीन लर्निंग डेवलपमेंट टीमों में पहले से ही चल रहे काम को आगे बढ़ाते हुए, हम इंटरवेंशनल रेडियोलॉजी में अत्याधुनिक तकनीक पेश करेंगे। इसमें चिकित्सक की कमी को दूर करने और रोगियों की एक बड़ी आबादी के लिए अधिक कुशलतापूर्वक और शीघ्रता से सकारात्मक परिणाम प्राप्त करने में मदद करने की क्षमता है।