हस्तक्षेपी रेडियोलॉजी में एआई विकृति के लिए तैयार है – विचार नेताओं

द्वारा: ओज़ मोस्कोविच, एआई और डेटा साइंस लीड, एक्ट रोबोटिक्स।

स्वास्थ्य सेवा के लगभग हर क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोगों की खोज की जा रही है, लेकिन चिकित्सा के कुछ क्षेत्र हैं जो अन्य लोगों की तुलना में एआई विकृति के लिए अधिक अवसर प्रदान करते हैं। मेडिकल रोबोटिक्स में एक डेटा साइंस टीम के लिए, मुझे जरूरतों के क्षेत्रों की तलाश करने के लिए उत्सुक हूं, और कोई चिकित्सा विशेषता हस्तक्षेपी रेडियोलॉजी की तुलना में एआई के लिए अधिक स्पष्ट आवश्यकता प्रस्तुत नहीं करती है।

हस्तक्षेपी रेडियोलॉजी का सामना आज की चुनौतियों में शामिल हैं:

• विशेषज्ञों की कमी: केवल लगभग 10 प्रतिशत रेडियोलॉजिस्ट हस्तक्षेपी रेडियोलॉजी में उप-विशेषज्ञता प्रशिक्षण प्राप्त करते हैं।
• लागत: विशेषज्ञों की कमी मरीजों के लिए अतिरिक्त लागत का कारण बनती है। ग्रामीण मरीजों को अक्सर हस्तक्षेपी रेडियोलॉजिस्ट को खोजने के लिए यात्रा करनी पड़ती है – यात्रा और आवास के लिए लागत का सामना करना पड़ता है।
• समय पर निदान: एक हालिया सिनाई अध्ययन में पाया गया कि पहले निदान से फेफड़ों के कैंसर से होने वाली मौतों में काफी गिरावट आई है।
• ट्यूमर के गुण: जब एक संभावित ट्यूमर का निदान किया जा रहा हो, तो आकार, स्थान और ऊतक अनुपालन सभी निदान और उपचार में देरी का कारण बन सकते हैं।
• प्रक्रिया में असंगतियां: मैनुअल प्रक्रिया विधियों को कभी-कभी वांछित लक्ष्य तक पहुंचने के लिए कई सम्मिलन की आवश्यकता होती है, जिससे प्रक्रिया का समय लंबा हो सकता है, पुनः प्रवेश हो सकता है या जटिलताएं हो सकती हैं।

सौभाग्य से, आज उपलब्ध उपकरण उन चुनौतियों को कम करने में मदद कर रहे हैं और एआई उनमें से एक है। रोबोटिक और इमेजिंग प्लेटफ़ॉर्म के साथ एआई और मशीन लर्निंग क्षमताओं को जोड़कर, हमारी स्वास्थ्य प्रणाली गुणवत्तापूर्ण देखभाल तक पहुंच का विस्तार कर सकती है। इसमें बायोप्सी और एब्लेशन जैसी प्रक्रियाओं की गति, दक्षता और उपलब्धता में सुधार शामिल है, जिससे अधिक सकारात्मक परिणाम और संतुष्ट मरीज़ होते हैं।

रोबोटिक्स में अवसर

रोबोटिक सिस्टम पूरे चिकित्सा में फैल गए हैं, लेकिन बायोप्सी या एब्लेशन जैसी प्रक्रियाओं में जटिल और सटीक इमेज-गाइडेड योजना और निगरानी की मांग हस्तक्षेपी रेडियोलॉजी के लिए रोबोटिक्स को एक आदर्श फिट बनाती है। सटीक, रोबोटिक-चालित सम्मिलन और स्टीयरिंग के साथ, चिकित्सक पहले संभावित जीवन-धमकी देने वाले रोगों का निदान और उपचार कर सकते हैं – जब ट्यूमर छोटे और उपचार के लिए अधिक संवेदनशील होते हैं। रोबोटिक प्रौद्योगिकी हस्तक्षेपी रेडियोलॉजी में एआई और मशीन लर्निंग को और अधिक एकीकृत करने के लिए एक मार्ग प्रदान करती है।

नैदानिक ​​प्रवाहों में एआई-संचालित प्रौद्योगिकियों को विभिन्न डोमेन में शामिल करने के साथ, यह केवल समय की बात है जब रोबोटिक सिस्टम का समान रूप से अपनाया जाएगा। मशीन लर्निंग के साथ मिलकर, रोबोटिक सिस्टम पिछली प्रक्रिया डेटा के विशाल भंडार का लाभ उठा सकते हैं ताकि चिकित्सकों को अत्यधिक सूचित निर्णय लेने में मदद मिल सके। उस डेटा को वैश्विक स्तर पर साझा करने और इसका विश्लेषण करने के साधन प्रदान करके, मशीन लर्निंग एक एकता का कारक बन रहा है जो एक अधिक परिष्कृत स्तर की देखभाल को जन्म देता है जो व्यापक अनुभवों के एक बड़े सेट पर आधारित है। समान विशेषताओं वाले मामलों को खोजने से लेकर जोखिमों और असामान्यताओं को उजागर करने तक, और वास्तविक समय की सिफारिशों तक, यहां तक ​​कि सबसे अनुभवी चिकित्सकों को भी इस सेट की क्षमताओं तक पहुंच का लाभ मिलेगा। इसके अलावा, एआई और इमेजिंग का संयोजन नए क्षमताओं को प्रदान करता है, जैसे कि इमेज एन्हांसमेंट, इमेज फ्यूजन, टिश्यू सेगमेंटेशन और 3डी रेंडरिंग। प्रत्येक चिकित्सक को उनके लक्ष्यों का स्पष्ट चित्र प्रदान करता है, प्रक्रिया की योजना पहले से बनाने की अनुमति देता है और एक अधिक सटीक प्रक्रिया को अनुकूलित कर सकता है और परिणामों को अनुकूलित कर सकता है।

कमियों और अकुशलताओं को संबोधित करना

एआई-संचालित रोबोटिक प्लेटफ़ॉर्म प्रक्रियाओं को अधिक अनुमानित बनाने में सक्षम हैं – पुनः प्रवेश के जोखिम को कम करते हैं और एक निरंतर समय में प्रक्रियाओं को पूरा करते हैं। उस अनुमानितता का एक हिस्सा एक प्रक्रिया के साथ एक ऑप्टिमल परिणाम सुनिश्चित करना है और दूसरी प्रक्रिया के लिए मरीज़ को पुनः प्रवेश करने से बचना है। मेडिकेयर प्रति वर्ष लगभग $30 बिलियन अस्पताल पुनः प्रवेश पर खर्च करता है और उस खर्च का अधिकांश हिस्सा टाले जाने वाले पुनः प्रवेश के लिए जाता है। रोबोटिक प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से प्रक्रियाओं की योजना और बड़े डेटा, मशीन लर्निंग और एआई का लाभ उठाकर, हमारे चिकित्सक प्रक्रियाओं को सटीकता और कुशलता से निष्पादित करेंगे और अवश्यकर प्रक्रियाओं पर अपशिष्ट व्यय को कम करेंगे।

एआई विशेषज्ञों की कमी को हल करने में भी मदद करने का अवसर है। जब स्वास्थ्य सेवा प्रदाता सुविधाओं में इंट्यूटिव डिवाइस अधिक सामान्य हो जाते हैं और प्रक्रियात्मक ज्ञान अधिक सुलभ हो जाता है, तो चिकित्सक विस्तार – अर्थात् चिकित्सा सहायक और नर्स प्रैक्टिशनर – अधिक प्रक्रियाएं करेंगे। अधिक चिकित्सकों को हस्तक्षेपी प्रक्रियाओं को करने के लिए साधनों से सशक्त बनाकर, हम एक तनावग्रस्त चिकित्सक आबादी से राहत दिला सकते हैं और नैदानिक ​​भार को अधिक समान रूप से वितरित कर सकते हैं।

चिकित्सा में एआई के अनुप्रयोग अभी भी व्यापकता से वर्षों दूर हैं, लेकिन अंततः हस्तक्षेपी रेडियोलॉजी में चिकित्सक की क्षमता को बढ़ाने के लिए एआई के लिए बड़ा अवसर है – यह उन्हें कभी नहीं बदलेगा, बल्कि एक शानदार नई टूलबॉक्स के रूप में काम करेगा। रोबोटिक्स, एआई और मशीन लर्निंग विकास टीमों में जो काम पहले से ही प्रगति पर है, उसे आगे बढ़ाना जारी रखकर, हम हस्तक्षेपी रेडियोलॉजी में अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी पेश करेंगे। इसके पास एक चिकित्सक की कमी को हल करने और अधिक कुशलता से और जल्दी से एक बड़ी मरीज़ आबादी के लिए सकारात्मक परिणाम प्राप्त करने की संभावना है।