स्वास्थ्य
एआई का उपयोग चिकित्सा में जोखिम को कम करने के लिए कागज़ की जांच करता है
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आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस प्रोग्राम स्वास्थ्य देखभाल में विभिन्न तरीकों से सुधार कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एआई एप्लिकेशन कंप्यूटर विजन का उपयोग करके डॉक्टरों को एक्स-रे और एफएमआरआई से स्थितियों का निदान करने में मदद कर सकते हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग भी गलत-सकारात्मक दर को कम करने के लिए मेडिकल डेटा से मानव द्वारा नहीं पाए जा सकने वाले सूक्ष्म पैटर्न को निकालने में मदद करने के लिए किया जा सकता है। हालांकि, संभावनाओं के साथ नए चुनौतियां आती हैं, और हाल ही में विज्ञान में एक नई लेख प्रकाशित की गई थी जिसने चिकित्सा मशीन लर्निंग तकनीकों के लिए संभावित जोखिमों और नियामक रणनीतियों की जांच की ताकि चिकित्सा संदर्भ में एआई का उपयोग करने से किसी भी संभावित नकारात्मक दुष्प्रभाव को कम किया जा सके।
स्वास्थ्य सेवा में एआई के लिए विस्तारित अनुप्रयोग
एआई अपने अनुप्रयोगों को स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में तेजी से बढ़ा रहा है। स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में हाल के विकास, एआई द्वारा संचालित, एक नए फार्मास्यूटिकल कंपनी के निर्माण में शामिल हैं जो नए दवाओं के निर्माण के लिए एआई का उपयोग करने का उद्देश्य रखता है, एआई-ड्राइवन दूरस्थ स्वास्थ्य सेंसर, और कंप्यूटर विजन ऐप जो सीटी स्कैन और एक्स-रे का विश्लेषण करते हैं।
अधिक सटीक होने के लिए, जेनेसिस थेराप्यूटिक्स एक स्टार्टअप है जो दवा-खोज प्रक्रिया को तेज करने के लिए एआई का उपयोग करने का लक्ष्य रखता है, जो विकसित करने की उम्मीद करता है जो गंभीर बीमारियों की गंभीरता को कम कर सकती हैं। जेनेसिस थेराप्यूटिक्स लगभग 170 अलग-अलग फर्मों में से एक है जो नई दवा सूत्रों के लिए एआई का उपयोग कर रही हैं। जबकि स्वास्थ्य निगरानी उपकरणों के संदर्भ में, आईरिदम और फ्रेंच एआई स्टार्टअप कार्डियोलॉग्स एआई एल्गोरिदम का उपयोग कर रहे हैं ताकि ईईजी डेटा का विश्लेषण किया जा सके और उन लोगों की निगरानी की जा सके जो हृदय संबंधी स्थितियों से पीड़ित हैं या जटिलताओं के जोखिम में हैं। कंपनियों द्वारा डिज़ाइन किए गए सॉफ़्टवेयर हृदय शोर का पता लगा सकते हैं, जो एक स्थिति है जो रक्त प्रवाह में अशांति के कारण होती है।
अंत में, एक हालिया अध्ययन जिसने जांच की कि कंप्यूटर विजन को मेडिकल इमेज पर कैसे लागू किया जा सकता है, पाया कि कंप्यूटर विजन सिस्टम विशेषज्ञ रेडियोलॉजिस्टों की तुलना में कम से कम उतना ही अच्छा या बेहतर प्रदर्शन करते हैं जब सीटी स्कैन का उपयोग करके मस्तिष्क में छोटे रक्तस्राव का पता लगाने के लिए किया जाता है। अध्ययन में उपयोग किए गए एल्गोरिदम एक सेकंड के भीतर सीटी स्कैन की जांच करने के बाद भविष्यवाणी कर सकते थे। कंप्यूटर विजन सिस्टम मस्तिष्क में रक्तस्राव को स्थानीयकृत करने में भी सक्षम थे।
तो जबकि स्वास्थ्य सेवा में एआई का उपयोग करने के संभावित लाभ स्पष्ट हैं, कम स्पष्ट है कि एआई का उपयोग करने से स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में क्या नए चुनौतियां और जोखिम उत्पन्न होंगे।
विस्तारित क्षेत्र को नियंत्रित करना
जैसा कि टेकएक्सप्लोर ने बताया, चिकित्सा में एआई का उपयोग करने से संभावित नुकसान का आकलन करने के लिए, एक शोध समूह ने हाल ही में विज्ञान में एक लेख प्रकाशित किया, जिसका उद्देश्य एआई के साथ संभावित समस्याओं का पता लगाना और संभावित समाधानों का पता लगाना था। समस्याएं जो उत्पन्न हो सकती हैं चिकित्सा क्षेत्र में एआई का उपयोग करने से चोट पहुंचाने वाले उपचारों की अनुचित सिफारिश, गोपनीयता संबंधी चिंताएं, और एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह/असमानता शामिल हैं।
एफडीए ने केवल उन चिकित्सा एआई को मंजूरी दी है जो “लॉक्ड एल्गोरिदम” का उपयोग करते हैं, जो एल्गोरिदम जो हर बार चलने पर समान परिणाम उत्पन्न करते हैं। हालांकि, एआई की बहुत सारी क्षमता इसकी सीखने और नए इनपुट प्रकारों के प्रति प्रतिक्रिया करने की क्षमता में निहित है। “अनुकूली एल्गोरिदम” को अधिक उपयोग में लाने और एफडीए से अनुमोदन प्राप्त करने के लिए, लेखकों ने एल्गोरिदम को अपडेट करने से संबंधित जोखिमों को कम करने के तरीकों का गहन अध्ययन किया।
लेखकों का तर्क है कि मशीन लर्निंग इंजीनियर और शोधकर्ता अपने निर्माण के दौरान मॉडल की निरंतर निगरानी पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। एआई सिस्टम की निगरानी के लिए सुझाए गए उपकरणों में से एक एआई खुद था, जो एआई के व्यवहार के बारे में स्वचालित रिपोर्ट देने में मदद कर सकता था। यह भी संभव है कि एक से अधिक एआई डिवाइस एक दूसरे की निगरानी कर सकें।
“जोखिमों का प्रबंधन करने के लिए, नियामकों को विशेष रूप से निरंतर निगरानी और जोखिम मूल्यांकन पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, और भविष्य में एल्गोरिदम परिवर्तनों की योजना बनाने पर कम ध्यान देना चाहिए,” लेखकों ने कहा।
लेखकों का यह भी सुझाव है कि नियामकों को नए तरीकों को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए जो जोखिमों की पहचान, निगरानी, मूल्यांकन और प्रबंधन कर सकते हैं। लेख में उपयोग की जाने वाली कई तकनीकें एफडीए द्वारा अन्य प्रकार के चिकित्सा तकनीक को नियंत्रित करने के लिए उपयोग की जाती हैं।
जैसा कि लेखकों ने समझाया:
“हमारा लक्ष्य चिकित्सा एआई/एमएल सिस्टम के पर्यावरण के प्रति प्रतिक्रिया करने या अनुकूलन करने में अप्रत्याशित परिवर्तनों से उत्पन्न होने वाले जोखिमों पर जोर देना है। सूक्ष्म, अक्सर अनजाने में पैरामीट्रिक अपडेट या नए प्रकार के डेटा बड़े और महंगे गलतियों का कारण बन सकते हैं।”
