रोगी डेटा कैसे स्वास्थ्य देखभाल के भविष्य को प्रेरित कर रहा है

स्वास्थ्य देखभाल में AI दौड़ अब मशीनों के चिकित्सा जानकारी उत्पन्न कर सकने के प्रश्न से दूर होते हुए एक अधिक महत्वपूर्ण प्रश्न की ओर बढ़ रही है: जब AI उन रोगी डेटा के साथ काम कर सके जो चिकित्सक और शोधकर्ता पहले से ही रखते हैं तो क्या होगा?

तीन हालिया विकास इस बात की ओर संकेत करते हैं कि यह बदलाव कहाँ जा सकता है।

पहले, OpenAI ने हाल ही में ChatGPT for Healthcare को अधिकृत Epic इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड डेटा, रोगी-विशिष्ट नैदानिक संदर्भ को AI कार्यप्रवाह में लाते हुए और संभावित रूप से चिकित्सकों को टुकड़े‑टुकड़े मेडिकल रिकॉर्ड में खोज करने में लगने वाला समय कम कर रहा है।  

अगला, PurpleLab, एक स्वास्थ्य डेटा और विश्लेषण कंपनी, अभी लॉन्च किया CARES, एक पहल जो वास्तविक‑विश्व स्वास्थ्य डेटा के विशाल मात्रा का उपयोग करके शोध को समर्थन देती है। 

और अंत में, हार्वर्ड मेडिकल स्कूल के शोधकर्ताओं ने विकसित किया एक AI मॉडल जो मौजूदा स्वास्थ्य रिकॉर्ड और आनुवंशिक जानकारी का उपयोग करके सैकड़ों रोगों के जोखिम का अनुमान लगाता है।

समग्र रूप से देखें तो, वे यह संकेत देते हैं कि स्वास्थ्य देखभाल क्षेत्र में कई लोगों ने काफी समय से अनुमान लगाया है: रोगी डेटा देखभाल में नवाचार के लिए स्वास्थ्य उद्योग की सबसे मूल्यवान संपत्तियों में से एक हो सकता है। 

आइए इन हालिया रोगी डेटा की प्रगति को और विस्तार से देखें। 

EHR से AI सहायक तक

1 सितंबर को, OpenAI ने ChatGPT for Healthcare के लिए एक Epic एकीकरण की घोषणा की, जो अधिकृत स्वास्थ्य संगठनों को रोगी जानकारी को AI‑सहायता कार्यप्रवाह में लाने की अनुमति देता है।

यह एकीकरण चिकित्सकों को चिकित्सा नोट्स, दवाइयाँ, प्रयोगशाला परिणाम और पूर्व मुलाक़ातें जैसी जानकारी की समीक्षा करने में मदद कर सकता है, बिना रिकॉर्ड के विभिन्न भागों से रोगी का इतिहास मैन्युअल रूप से जोड़ने के। 

सिस्टम केवल‑पढ़ने योग्य है, जिसका अर्थ है कि AI स्वतंत्र रूप से मेडिकल रिकॉर्ड को संशोधित नहीं करता।

यह अंतर महत्वपूर्ण है। तत्काल अवसर EHR को बदलना या AI सिस्टम को स्वतंत्र रूप से निर्णय लेने देना नहीं है। यह चिकित्सकों को जानकारी खोजने और संश्लेषित करने में लगने वाले समय को कम करना है।

OpenAI ChatGPT for Healthcare को आधिकारिक सार्वजनिक स्रोतों, जैसे PubMed, ClinicalTrials.gov, DailyMed और CMS डेटा, से भी जोड़ रहा है। 

बड़ी सोच यह है कि रोगी संदर्भ और बाहरी चिकित्सा साक्ष्य को एक ही कार्यप्रवाह में मिलाया जाए।

वास्तविक‑विश्व डेटा को शोध के लिए अधिक उपयोगी बनाना

PurpleLab, एक डेटा और विश्लेषण कंपनी जो स्वास्थ्य क्षेत्र में, अन्य चीज़ों के साथ, वास्तविक‑विश्व साक्ष्य (RWE) और वास्तविक‑विश्व डेटा (RWD) पर केंद्रित है, ने हाल ही में सेंटर फॉर एडवांसिंग रियल‑वर्ल्ड एविडेंस स्टडीज़, या CARES, लॉन्च किया, जिसका उद्देश्य शोधकर्ताओं, शैक्षणिक संस्थानों, साक्ष्य नेटवर्क और रोगी समुदायों को वास्तविक‑विश्व डेटा का अधिक प्रभावी उपयोग करने में मदद करना है।

महत्व केवल अधिक डेटा उपलब्ध कराने से आगे बढ़ता है। 

स्वास्थ्य देखभाल शोधकर्ताओं को लंबे समय से असंगत परिभाषाओं, टुकड़े‑टुकड़े डेटा सेट और पूर्व अध्ययनों को दोहराने में कठिनाई जैसी समस्याओं का सामना करना पड़ा है。

CARES को पुनरुत्पादनीय शोध, पारदर्शी विधियों, शैक्षणिक साझेदारियों और रोगी‑केंद्रित शोध के इर्द‑गिर्द डिजाइन किया गया है। 

PurpleLab कहता है कि शोधकर्ता इसके वास्तविक‑विश्व डेटा सेट के साथ काम करके ऑन्कोलॉजी, कार्डियोलॉजी, मानसिक स्वास्थ्य और दुर्लभ रोगों सहित विभिन्न क्षेत्रों में उपचार पैटर्न, परिणाम और स्वास्थ्य देखभाल लागतों का अध्ययन कर सकते हैं।

यदि सफल होते हैं, तो ऐसी पहलें नियमित रूप से उत्पन्न स्वास्थ्य देखभाल जानकारी को ऐसे साक्ष्य में बदलने में मदद कर सकती हैं जो पारंपरिक क्लिनिकल अध्ययनों द्वारा हमेशा शीघ्रता से उत्तर नहीं दिए जा सकते।

“वास्तविक‑विश्व साक्ष्य सबसे मजबूत तब होता है जब वह कठोर, सहकर्मी‑समीक्षित और खुले तौर पर साझा किया गया हो। PurpleLab CARES के साथ, हम यह दर्शा रहे हैं कि हमारे डेटा शोधकर्ताओं, शैक्षणिक साझेदारों और रोगी समुदायों के हाथों में क्या कर सकता है,” PurpleLab में रियल‑वर्ल्ड एविडेंस के वरिष्ठ उपाध्यक्ष स्कॉट डुवाल ने कंपनी के बयान में कहा। 

रोग के प्रकट होने से पहले भविष्यवाणी करना

पर हार्वर्ड में, शोध टीमें रोगी डेटा को भविष्यवाणी इंजन में बदल रही हैं। 

डाना‑फ़ार्बर कैंसर इंस्टीट्यूट और मैसाचुसेट्स जनरल हॉस्पिटल के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक मशीन‑लर्निंग मॉडल नियमित रूप से एकत्रित इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड (EHRs) को आनुवंशिक जोखिम जानकारी के साथ उपयोग करके रोगी के 348 रोगों के जोखिम का अनुमान लगा सकता है।

Aladynoulli नामक यह मॉडल तीन बायोबैंकों में 683,000 से अधिक रोगी रिकॉर्ड के डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित और मान्य किया गया था। 

शोधकर्ता कहते हैं कि यह रोगी के उम्र बढ़ने के साथ जोखिम मूल्यांकन को गतिशील रूप से अपडेट कर सकता है।

इसकी संभावनाएँ महत्वपूर्ण हैं। केवल चिकित्सा इतिहास को अब तक हुई घटनाओं का रिकॉर्ड मानने के बजाय, AI इसे बढ़ते हुए उपयोग करके उन पैटर्न की पहचान कर सकता है जो भविष्य में क्या हो सकता है, उससे जुड़े हैं।

लेकिन यहाँ सावधानी आवश्यक है। मॉडल का अब तक ऐतिहासिक रोगी डेटा का उपयोग करके मूल्यांकन किया गया है, और वास्तविक क्लिनिकल सेटिंग्स में इसका प्रदर्शन कैसे होगा, यह निर्धारित करने से पहले आगे का शोध आवश्यक है।

असली चुनौती भरोसा है

इसलिए स्वास्थ्य‑सेवा AI का भविष्य शायद इस बात पर कम निर्भर करेगा कि कोई एल्गोरिद्म कितना प्रभावशाली लगता है और अधिक इस बात पर कि उसके पीछे का डेटा सटीक, प्रतिनिधिक, सुरक्षित और जिम्मेदारी से प्रबंधित है।

रोगी डेटा ऐसे पैटर्न उजागर कर सकता है जिन्हें मानवों के लिए कई वर्षों के चिकित्सा इतिहास में पहचानना कठिन होता है। लेकिन वही रिकॉर्ड व्यक्ति द्वारा उत्पन्न सबसे संवेदनशील जानकारी भी रखता है।

जैसे ही स्वास्थ्य‑सेवा संस्थाएँ EHR, शोध डेटाबेस और AI सिस्टम को जोड़ती हैं, मुख्य प्रश्न केवल यह नहीं रहेगा कि AI रोगी डेटा से अधिक मूल्य निकाल सकता है या नहीं।

यह इस बात पर निर्भर करेगा कि स्वास्थ्य‑सेवा प्रणाली यह बिना रोगी भरोसा खोए कर सकती है या नहीं।

बेहतर जानकारी और जिम्मेदार उपयोग के बीच वह संतुलन अंततः यह तय कर सकता है कि AI अनुसंधान प्रयोगशाला से कितनी दूर तक रोज़मर्रा की स्वास्थ्य‑सेवा में प्रवेश करता है।