रोबोटिक्स
हस्तक्षेपी रेडियोलॉजी में एआई व्यवधान के लिए तैयार है – विचार नेताओं
द्वारा: ओज़ मोस्कोविच, एआई और डेटा साइंस लीड, एक्सएक्ट रोबोटिक्स।
लगभग हर स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोगों की खोज की जा रही है, लेकिन चिकित्सा के कुछ क्षेत्र हैं जो अन्य की तुलना में एआई व्यवधान के लिए अधिक अवसर प्रस्तुत करते हैं। मेडिकल रोबोटिक्स में डेटा साइंस टीम के लीड के रूप में, मैं आवश्यकता के क्षेत्रों की तलाश में हूं, और कोई चिकित्सा विशेषता हस्तक्षेपी रेडियोलॉजी की तुलना में एआई की आवश्यकता को अधिक स्पष्ट रूप से 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-विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्राप्त करते हैं।
- लागत: विशेषज्ञों की कमी रोगियों के लिए अतिरिक्त लागत में योगदान करती है। ग्रामीण रोगियों को विशेष रूप से अपने निकटतम हस्तक्षेपी रेडियोलॉजिस्ट को खोजने के लिए यात्रा करने की आवश्यकता होती 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 फेफड़े के कैंसर से होने वाली मौतों में काफी गिरावट आई है।
- ट्यूमर गुण: जब एक संभावित ट्यूमर का निदान किया जा रहा हो, तो आकार, स्थान और टिश्यू अनुपालन सभी निदान और उपचार में देरी का कारण बन सकते हैं।
- प्रक्रिया की असंगति: मैनुअल प्रक्रियात्मक तरीकों को कभी-कभी वांछित लक्ष्य तक पहुंचने के लिए कई सम्मिलन की आवश्यकता होती है, जिससे प्रक्रिया के समय में वृद्धि, पुन: प्रवेश 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 प्रमुख 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, कुशलता और उपलब्धता में सुधार करना शामिल है, जिससे अधिक सकारात्मक परिणाम और संतुष्ट रोगी 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 में रोबोटिक्स के लिए एक आदर्श फिट बनाती है। सटीक, रोबोटिक-शक्ति सम्मिलन और स्टीयरिंग के साथ, चिकित्सक पहले 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 प्रवाह में एआई-संचालित प्रौद्योगिकियों को निगमित करने के साथ, यह केवल समय की बात है जब रोबोटिक सिस्टम को इसी तरह से अपनाया जाएगा। मशीन लर्निंग के साथ संयुक्त होने पर, रोबोटिक सिस्टम अतीत की प्रक्रिया डेटा की विशाल मात्रा का लाभ उठा सकते हैं ताकि चिकित्सक अत्यधिक सूचित निर्णय ले सकें। वैश्विक स्तर पर उस डेटा को साझा करके 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 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 का उत्पादन करता है, जैसे कि इमेज एन्हांसमेंट, इमेज फ्यूजन, टिश्यू सेगमेंटेशन और 3डी रेंडरिंग। प्रत्येक चिकित्सक को उनके लक्ष्यों का सबसे स्पष्ट चित्र प्रदान करता है, प्रक्रिया की योजना पहले से बनाता है और एक अधिक सटीक प्रक्रिया को योगदान देता है और परिणामों को अनुकूलित करता है।
कमियों और अकुशलताओं को संबोधित करना
एआई-संचालित रोबोटिक प्लेटफ़ॉर्म प्रक्रियाओं को अधिक अनुमानित बनाने में सक्षम हैं – पुन: 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 रोगी को पुन: प्रवेश करने की आवश्यकता से बचना है। मेडिकेयर लगभग $30 बिलियन प्रति वर्ष अस्पताल पुन: प्रवेश पर खर्च करता है और उस व्यय का अधिकांश हिस्सा टाले जाने वाले पुन: प्रवेश के लिए जाता है। रोबोटिक प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से बड़े डेटा, मशीन लर्निंग और एआई को योजना बनाने और लाभ उठाने के द्वारा, हमारे चिकित्सक प्रक्रियाओं को सटीक और कुशलता से निष्पादित करेंगे और टाले जाने वाले प्रक्रियाओं पर अपव्ययी व्यय को कम करेंगे।
एआई विशेषज्ञों की कमी को हल करने में भी मदद करने का अवसर है। जैसे ही स्वास्थ्य सेवा प्रदाता सुविधाओं में इंट्यूटिव डिवाइस अधिक सामान्य हो जाते हैं और प्रक्रियात्मक ज्ञान अधिक सुलभ हो जाता है, चिकित्सक एक्सटेंडर – अर्थात चिकित्सा सहायक और नर्स प्रैक्टिशनर – अधिक प्रक्रियाएं करेंगे। हस्तक्षेपी प्रक्रियाओं को करने के लिए अधिक चिकित्सकों को सशक्त बनाकर, हम एक तनावग्रस्त चिकित्सक आबादी को राहत दे सकते हैं और नैदानिक भार को अधिक समान रूप से वितरित कर सकते हैं।
चिकित्सा में एआई के अनुप्रयोग अभी भी वर्षों दूर हैं जब यह सर्वत्र होगा, लेकिन अंततः, हस्तक्षेपी रेडियोलॉजी में चिकित्सक की क्षमता को बढ़ाने के लिए एआई के लिए बहुत अवसर है – यह उन्हें कभी भी प्रतिस्थापित नहीं करेगा, बल्कि एक शानदार नई टूलबॉक्स के रूप में कार्य करेगा। रोबोटिक्स, एआई और मशीन लर्निंग विकास टीमों में प्रगति को आगे बढ़ाने के द्वारा, हम हस्तक्षेपी रेडियोलॉजी में अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी की शुरुआत करेंगे। इसका संभावित रूप से एक चिकित्सक की कमी को हल करने और एक बड़ी आबादी के रोगियों के लिए अधिक कुशलता से और तेजी से सकारात्मक परिणाम प्राप्त करने में मदद करने की क्षमता है।
