राजन कोहली, सिटियसटेक के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला: एक पुनरावृत्ति वार्ता

राजन कोहली सिटियसटेक के मुख्य कार्यकारी अधिकारी हैं और वे कंपनी की वैश्विक रणनीति, विकास और मिशन के लिए जिम्मेदार हैं, जो स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान में नवाचार को तेज करने के लिए है। एक अनुभवी प्रौद्योगिकी कार्यकारी के रूप में राजन के पास तीन दशक से अधिक का अनुभव है, जिन्होंने स्वास्थ्य सेवा, इंजीनियरिंग, क्लाउड आधुनिकीकरण, डेटा प्लेटफार्मों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहित बड़े पैमाने पर डिजिटल परिवर्तन पहल का नेतृत्व किया है। सिटियसटेक में शीर्ष पर रहने के बाद, उन्होंने स्वास्थ्य सेवा संगठनों को डिजिटल परिवर्तन से परे बुद्धिमत्ता-संचालित संचालन मॉडल की ओर ले जाने में मदद करने पर ध्यान केंद्रित किया है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता, अंतरपरिवर्तनीयता और उन्नत विश्लेषण द्वारा संचालित होते हैं।

सिटियसटेक एक प्रमुख स्वास्थ्य सेवा प्रौद्योगिकी सेवा प्रदाता है, जो स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं, पेयर्स, मेडटेक कंपनियों और जीवन विज्ञान संगठनों को विश्वभर में परामर्श और डिजिटल समाधान प्रदान करता है। कंपनी स्वास्थ्य सेवा डेटा प्लेटफार्मों, अंतरपरिवर्तनीयता, क्लाउड आधुनिकीकरण, डिजिटल इंजीनियरिंग, विश्लेषण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विशेषज्ञता रखती है। स्वास्थ्य सेवा संगठनों द्वारा पैमाने पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता को परिचालन करने की बढ़ती मांग के साथ, सिटियसटेक ने बुद्धिमत्ता-संचालित स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों के निर्माण की ओर अपना ध्यान केंद्रित किया है, जो विश्वसनीय डेटा फाउंडेशन, शासन, अंतरपरिवर्तनीयता और कार्य-जागरूक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को जोड़ती हैं। क्नेवरॉन और इसके व्यापक कृत्रिम बुद्धिमत्ता और डेटा पारिस्थितिकी तंत्र जैसे समाधानों के माध्यम से, सिटियसटेक संगठनों को खंडित स्वास्थ्य सेवा संचालन को जुड़े हुए, संदर्भ-जागरूक वातावरण में परिवर्तित करने में मदद करता है, जो दक्षता, निर्णय लेने और रोगी परिणामों में सुधार करता है।

यह साक्षात्कार हमारे पिछले संवाद के लिए एक अनुवर्ती है राजन कोहली के साथ, जहां हमने स्वास्थ्य सेवा पारिस्थितिकी तंत्र में उत्पन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता, अंतरपरिवर्तनीयता, स्वास्थ्य सेवा डेटा आधुनिकीकरण और डिजिटल परिवर्तन की बढ़ती भूमिका का अन्वेषण किया। तब से, उद्योग तेजी से प्रगति की है कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रयोग से उत्पादन वातावरण में इसकी तैनाती तक, जिससे शासन, विश्वास, व्याख्यात्मकता और परिचालन पैमाने के आसपास नई चुनौतियां उत्पन्न हुई हैं। इस नवीनतम चर्चा में, राजन बताते हैं कि स्वास्थ्य सेवा संगठन कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अलग-अलग पायलट से बुद्धिमत्ता-संचालित देखभाल की ओर कैसे आगे बढ़ सकते हैं, संदर्भ इंजीनियरिंग स्वास्थ्य सेवा कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक महत्वपूर्ण आधार क्यों बन रही है, और विश्वसनीय, पैमाने योग्य प्रणालियों का निर्माण करने के लिए क्या आवश्यक है जो अगली पीढ़ी की रोगी देखभाल का समर्थन कर सकती हैं।

आप बड़े पैमाने पर डिजिटल परिवर्तन पहल का नेतृत्व करने का अनुभव लाते हैं। यह यात्रा आपके दृष्टिकोण को स्वास्थ्य सेवा परिवर्तन की जटिलता के बारे में कैसे आकार देती है?

स्वास्थ्य सेवा परिवर्तन विशेष रूप से कठिन है क्योंकि सफलता की एकल परिभाषा नहीं है। नैदानिक परिणाम, सटीक बिलिंग और भुगतान, पहुंच, लागत और अनुभव अक्सर विभिन्न दिशाओं में खींचतान करते हैं। अन्य क्षेत्रों के विपरीत, स्वास्थ्य सेवा नैदानिक जोखिम, नियामक जांच और नैतिक जिम्मेदारी से सीमित है। विफलता मोड राजस्व रिसाव के बजाय रोगी परिणामों में मापा जाता है।

यहीं संदर्भ इंजीनियरिंग मूलभूत हो जाती है: जानकारी के वातावरण को संरचित करने का अनुशासन जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता संचालित होती है, ताकि आउटपुट नैदानिक रूप से सटीक, कार्य-जागरूक और अनुपालन-तैयार हों। पैमाने पर आवश्यकता होती है मूल्य श्रृंखला भर में प्रणाली सोच, विभागीय कार्यों को डिजिटल बनाने के बजाय। स्वास्थ्य सेवा को कार्य प्रवाह, डेटा सेमांटिक्स, नैदानिक, दावा और उपकरण डेटा के साथ-साथ जटिल अनुपालन मार्गों के लिए गहरी संदर्भीकरण की आवश्यकता होती है। जैसे कि क्नेवरॉन जैसे प्लेटफार्म इस सिद्धांत पर बनाए गए हैं, सामान्य उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता से परे डोमेन-विशिष्ट संदर्भ को वास्तुकला स्तर पर एम्बेड करने के लिए।

यह जटिलता विभिन्न प्रणालियों को शामिल करने वाले खंडित पारिस्थितिकी तंत्र द्वारा बढ़ा दी जाती है, जिसमें पेयर्स, प्रदाता, मेडटेक और जीवन विज्ञान शामिल हैं। प्रत्येक खिलाड़ी अलग-अलग प्रणालियों, प्रोत्साहनों और डेटा मानकों पर काम करता है। जो सतह पर एक प्रौद्योगिकी समस्या के रूप में प्रतीत होता है, अक्सर संदर्भ और सुसंगतता की समस्या होती है।

अंततः, परिवर्तन की सफलता न केवल प्रौद्योगिकी आधुनिकीकरण पर निर्भर करती है, बल्कि विश्वास इंजीनियरिंग पर भी निर्भर करती है। हमें वैश्विक स्वास्थ्य सेवा कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक विश्वास परत को जानबूझकर डिज़ाइन करना चाहिए, जो क्लिनिकians और नियामकों को वास्तविक दुनिया की देखभाल सेटिंग्स में निर्भर करने की अनुमति देता है। संदर्भ इंजीनियरिंग वह तंत्र है जो इस विश्वास को संभव बनाता है। जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक निर्णय के पूर्ण नैदानिक और परिचालन संदर्भ को समझती है, तो यह विश्वास प्रणालीगत रूप से कमाती है, न कि संयोग से।

आपने स्वास्थ्य सेवा को एक परिवर्तन बिंदु पर पहुंचते हुए वर्णित किया है। कौन से विशिष्ट बल इस बदलाव को वर्तमान में चला रहे हैं?

हम जिस परिवर्तन बिंदु का अनुभव कर रहे हैं वह प्रौद्योगिकी नवाचार से नहीं, बल्कि परिचालन तनाव से चल रहा है। लागत दबाव, क्लिनिकियन जलन, और गंभीर कार्यबल कमी स्वास्थ्य प्रणालियों को अपने संचालन मॉडल को पूरी तरह से फिर से सोचने के लिए मजबूर कर रहे हैं, न कि केवल मौजूदा लोगों को डिजिटल बनाने के लिए। मैनुअल प्रक्रियाएं अब पैमाने पर नहीं चलती हैं, विशेष रूप से दावों में, बिलिंग और नैदानिक संचालन में, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को उत्पादन वातावरण में आक्रामक रूप से खींच रहे हैं।

लेकिन उत्पादन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को खींचना केवल आधा समीकरण है; दूसरा आधा यह सुनिश्चित करना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता सही संदर्भ में काम करती है। संदर्भ इंजीनियरिंग के बिना, क्लिनिकीय और परिचालन कार्य प्रवाह में कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकी रूप से सही लेकिन नैदानिक रूप से या प्रशासनिक रूप से गलत आउटपुट उत्पन्न करने का जोखिम उठाती है।

साथ ही, नियामक बल जैसे सीएमएस अंतरपरिवर्तनीयता नियम, मूल्य पारदर्शिता और डिजिटल गुणवत्ता उपाय डेटा तरलीकरण को अनिवार्य करते हैं और आधुनिकीकरण को तेज करते हैं। क्लाउड अपनाने ने एक परिपक्वता सीमा पार कर ली है, जिससे उद्यम-आधारित आधुनिकीकरण और अनुपालन-तैयार कृत्रिम बुद्धिमत्ता तैनाती संभव हो गई है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब स्वास्थ्य सेवा तैयारी के साथ पूरी तरह से संरेखित है क्योंकि हमें अंततः डिजिटल कार्य प्रवाह, समृद्ध डेटा संपत्ति और स्पष्ट जवाबदेही ढांचे मिले हैं जो पिछले प्रौद्योगिकी लहरों में नहीं थे।

जो अब तक कमी थी वह कच्चे डेटा संपत्ति और अर्थपूर्ण कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्रिया के बीच संबंध है, और यह संबंध संदर्भ है। हम एक विशिष्ट बाजार मांग देख रहे हैं जो स्वास्थ्य सेवा संगठनों को परिचालन तनाव को मापने योग्य दक्षता में बदलने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए समाधानों के लिए है।

स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तैनाती को पैमाने पर संभव बनाने के लिए क्या बदल गया है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब पैमाने पर काम करती है क्योंकि स्वास्थ्य सेवा संगठन नीतियों, नैदानिक दिशानिर्देशों और परिचालन तर्क को कोड करना सीख रहे हैं, न कि विशाल डेटा को निगलने के लिए। मूलभूत बदलाव मॉडलों से कच्ची जानकारी की व्याख्या करने से लेकर कार्यक्रमित ज्ञान के साथ कार्रवाई करने वाली प्रणालियों की ओर बढ़ना है। यह संदर्भ इंजीनियरिंग को सक्षम बनाता है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को निष्क्रिय व्याख्या से सक्रिय, शासित कार्रवाई में बदलता है, जिसमें मॉडल संचालित होने वाले ज्ञान वातावरण को संरचित किया जाता है।

मूलभूत घर्षण को एफएचआईआर, एचएल7, क्लाउड-मूल डेटा प्लेटफार्मों और इवेंट-चालित वास्तुकला के व्यापक अपनाने से काफी कम कर दिया गया है। स्वास्थ्य सेवा संगठनों को अब यह एहसास हो गया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को कार्य प्रवाह के भीतर एम्बेड किया जाना चाहिए, स्टैंडअलोन डैशबोर्ड के रूप में नहीं। कार्य-जागरूक कृत्रिम बुद्धिमत्ता इसे संभव बनाने के लिए महत्वपूर्ण है, जो कार्य प्रवाह सेमांटिक्स को समझती है और कार्रवाई योग्य परिणामों को चलाती है।

एमएलओपीएस, डेवसेकओपीएस और अनुपालन स्वचालन जैसे टूल्स ने निरंतर मान्यकरण, निगरानी और नियंत्रित पुनः प्रशिक्षण को सक्षम बनाया है। हम देख रहे हैं कि प्रयोग से मूल्य-संबंधित उपयोग मामलों जैसे कि देखभाल अंतर, पूर्व प्राधिकरण, दावा अखंडता, इमेजिंग और नैदानिक निर्णय समर्थन में बदलाव हो रहा है। यह पैमाना तभी संभव है जब हम इन परिचालन कार्य प्रवाह में मजबूत गार्डरेल और मानव-इन-द-लूप पर्यवेक्षण को सीधे एम्बेड करते हैं।

उद्योग मासिक रूप से नौकरियां जोड़ रहा है, और यह मदद करता है क्योंकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को नौकरियां लेने वाली नहीं देखा जा रहा है। पैमाने पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता रोगियों और क्लिनिकियन के लिए बेहतर परिणामों के लिए निवेश को निर्देशित करने में मदद कर रही है।

कई संगठन पायलट चरणों में फंसे हुए हैं। स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को वास्तविक परिचालन उपयोग में जाने से रोकने वाली प्रमुख बाधाएं क्या हैं?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्वास्थ्य सेवा में पैमाने पर संघर्ष करती है क्योंकि कई संरचनात्मक वास्तविकताएं एक साथ उत्पन्न होती हैं। स्वास्थ्य सेवा प्रक्रियाएं अक्सर एकल उद्देश्य की ओर काम नहीं करती हैं; नैदानिक परिणाम, लागत, पहुंच, रोगी अनुभव, पुनर्भुगतान सटीकता और दीर्घकालिक जोखिम अक्सर प्रदाताओं, पेयर्स, नियामकों और रोगियों को शामिल करते हुए प्रतिस्पर्धा करते हैं। सफलता को परिभाषित करना जटिल है लेकिन आवश्यक है। कई पायलट विफल हो जाते हैं क्योंकि वे स्पष्ट, साझा परिणाम मैट्रिक्स से जुड़े नहीं होते हैं। संरचित परिचालन संदर्भ इसे संबोधित करने में मदद करता है bằng लक्ष्यों, प्रतिबंधों और हितधारक प्राथमिकताओं को पहले से ही कोडित करने के द्वारा, न कि मॉडलों पर निर्भर करने के द्वारा उन्हें कच्चे डेटा से अनुमान लगाने के लिए।

एक दूसरी बाधा एनोटेशन और मान्यकरण की लागत और प्रयास है। पैमाने पर निरंतरता क्लिनिकियन और राजस्व चक्र विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है, जिनका समय सीमित और महंगा होता है और अक्सर पायलट चरणों के दौरान कम आंका जाता है।

तीसरी, शासन और एकीकरण अंतराल पैमाने पर अधिक दिखाई देते हैं। पायलट अक्सर उच्च-जोखिम वाले कार्य प्रवाह में ऑडिटेबिलिटी, नीति नियंत्रण और मानव पर्यवेक्षण की कमी होती है जो फीआईएचए को शामिल करते हैं। इसके अलावा, त्रुटियां वास्तविक दुनिया के वातावरण में, विशेष रूप से दावों और बिलिंग में उत्पन्न होती हैं, जहां आउटपुट पेयर नियमों या अंतरपरिवर्तनीयता अपेक्षाओं को विफल करते हैं। खंडित प्रौद्योगिकी पारिस्थितिकी तंत्र, जिसमें विरासत प्रणाली, प्रोप्राइटरी प्लेटफार्म और असमान एचएल7/एफएचआईआर अपनाना शामिल है, जेनरिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों के लिए एकीकरण को भंगुर और कठिन बना देता है।

पैमाने पर सफलता तभी होती है जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तविक परिचालन लक्ष्यों के साथ संरेखित होती है, मजबूत डेटा फाउंडेशन द्वारा समर्थित होती है और जटिल कार्य प्रवाह के लिए डिज़ाइन की जाती है। एक बदलाव अब उभर रहा है जो मूल्य श्रृंखला-चालित मिनिमम व्यावहारिक उत्पाद (एमवीपी) पर केंद्रित है, जो उच्च-प्रभाव वाले उपयोग मामलों को लक्षित करते हैं जिनमें स्पष्ट व्यवसाय मूल्य और कार्यकारी प्रायोजन होता है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोग से मापने योग्य प्रक्रिया परिवर्तन में बातचीत को स्थानांतरित करता है।

एक प्रणाली के दृष्टिकोण से, एक आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता-तैयार स्वास्थ्य सेवा वास्तुकला क्या दिखती है, विशेष रूप से डेटा पाइपलाइनों, अंतरपरिवर्तनीयता और क्लाउड बुनियादी ढांचे के संदर्भ में?

एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता-तैयार वास्तुकला वह है जहां नीति प्रवर्तन, मान्यकरण और एस्केलेशन को सीधे कार्य प्रवाह में एम्बेड किया जाता है, न कि बाहरी रूप से एक पश्चात के विचार के रूप में प्रबंधित किया जाता है। यह एकीकृत क्लाउड-मूल डेटा प्लेटफार्मों की आवश्यकता होती है जो दावों, ईएचआर, इमेजिंग, डिवाइस और परिचालन डेटा को उच्च शासित परतों में लेते हैं।

हमें मानक-पहले अंतरपरिवर्तनीयता को एफएचआईआर, एचएल7, स्मार्ट ऑन एफएचआईआर और डिकॉम का उपयोग करके प्राथमिकता देनी चाहिए, जो समर्पित मान्यकरण इंजनों द्वारा समर्थित हैं। इनगेस्टन, प्रोसेसिंग, विश्लेषण, कृत्रिम बुद्धिमत्ता सेवाओं और शासन परतों में स्पष्ट रूप से अलगाव होना चाहिए। संदर्भ इंजीनियरिंग इन परतों के बीच में बैठती है; यह अनुशासन जो कच्चे निगले हुए डेटा को शासित, सेमांटिक रूप से समृद्ध इनपुट में जोड़ता है जिस पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता सेवाएं सटीकता और जवाबदेही के साथ कार्य कर सकती हैं।

निर्मित सुरक्षा गैर-विचारनीय है, जिसमें आरबीएसी, एन्क्रिप्शन, सहमति प्रबंधन, वंशावली और ऑडिट ट्रेल्स शामिल हैं। वास्तुकला की सफलता अंततः इस बात पर मापी जाती है कि प्रणाली सुरक्षित रूप से विफल होती है, न कि घटक जटिलता से। एचआईपीएए और जीडीपीआर जैसे ढांचे को निष्पादन परत में सीधे एन्कोड करके, हम वैश्विक तैनाती के लिए आवश्यक वास्तुकला विश्वास बनाते हैं।

संगठन इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर), चिकित्सा उपकरणों और पेयर प्लेटफार्मों के माध्यम से वास्तविक समय डेटा प्रसंस्करण और एकीकरण को कैसे संभालते हैं ताकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित निर्णय लेने को सक्षम किया जा सके?

वास्तविक समय प्रसंस्करण तब मायने रखता है जब अंतर्दृष्टि क्लिनिकियन और ऑपरेटर कार्य प्रवाह के भीतर सतह पर आती है, न कि द्वितीयक डैशबोर्ड में। मूल चुनौती डेटा प्रवाह को प्रबंधित करने की नहीं है, बल्कि परिवर्तनशीलता और अपवादों को संभालने की है। संगठन मध्यवर्ती सॉफ्टवेयर के माध्यम से इसे संबोधित कर रहे हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता की खपत से पहले डेटा को सामान्य और समृद्ध करता है, न कि कच्चे फीड को नीचे धकेलता है।

यहीं संदर्भ इंजीनियरिंग एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। प्रणाली को ईएचआर, चिकित्सा उपकरणों और पेयर प्लेटफार्मों से आने वाले डेटा को एक सुसंगत संदर्भ आधार में संरचित करना चाहिए, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता इनपुट नैदानिक या परिचालन निर्णय के विशिष्ट संदर्भ में सेमांटिक रूप से संरेखित हों। यह ईएचआर कार्य प्रवाह के साथ घनिष्ठ एकीकरण की अनुमति देता है, जिससे अंतर्दृष्टि देखभाल बिंदु पर दिखाई देती है।

इसके अलावा, यह एकीकरण को तकनीकी के बजाय अर्थपूर्ण बनाता है, यह सुनिश्चित करता है कि आउटपुट न केवल डेटा को दर्शाते हैं, बल्कि नैदानिक दिशानिर्देशों, पेयर नियमों, कार्य प्रवाह प्रतिबंधों और प्रत्येक रोगी और मुठभेड़ के लिए प्रासंगिक कार्य प्रवाह लय को बनाए रखते हुए। ध्यान कार्य प्रवाह को सही क्षण में अवरुद्ध करने और मौजूदा परिचालन लय को बाधित किए बिना कार्रवाई योग्य समर्थन प्रदान करने पर है।

क्लिनिकल वातावरण में कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल तैनात करने में सबसे बड़ी तकनीकी चुनौतियां क्या हैं, विशेष रूप से मॉडल मान्यकरण, निगरानी और ड्रिफ्ट प्रबंधन के आसपास?

सबसे कठिन चुनौती अकेले सटीकता क्षय नहीं है, बल्कि जुड़े हुए कार्य प्रवाह में त्रुटि प्रसार है। संदर्भ इंजीनियरिंग पहली पंक्ति की रक्षा के रूप में कार्य करती है जो मॉडल संचालित होने वाले ज्ञान वातावरण को संरचित करती है। प्रणाली को कृत्रिम बुद्धिमत्ता तर्क शुरू होने से पहले नैदानिक और परिचालन सुसंगतता के लिए इनपुट को मान्य करना चाहिए, जिससे त्रुटियों को स्रोत पर कम किया जा सके।

मान्यकरण स्वचालित मेट्रिक्स से परे जाना चाहिए और मानव पुनर्व्याख्या को शामिल करना चाहिए, जिससे आउटपुट वास्तविक नैदानिक प्रासंगिकता को दर्शाते हैं, न कि केवल सांख्यिकीय प्रदर्शन। यह दृष्टिकोण मॉडल मूल्यांकन को वास्तविक नैदानिक और प्रशासनिक परिणामों में जमीन पर रखता है, न कि अमूर्त बेंचमार्क में।

मॉडल ड्रिफ्ट को भी सक्रिय रूप से प्रबंधित किया जाना चाहिए क्योंकि रोगी आबादी, नैदानिक दिशानिर्देश और व्यवहार विकसित होते हैं। इसके लिए वास्तविक दुनिया की प्रतिक्रिया लूप से जुड़ी निरंतर निगरानी की आवश्यकता होती है, जिसमें क्लिनिकीय प्रासंगिकता, पेयर नियम संरेखण और कार्य प्रवाह सुसंगतता में ड्रिफ्ट का पता लगाने के लिए चेकपॉइंट एम्बेड किए जाते हैं।

अंततः, सफलता लचीलेपन के साथ सख्त नियामक अपेक्षाओं के संतुलन पर निर्भर करती है। क्लिनिकल और सैमडी वातावरण में कृत्रिम बुद्धिमत्ता तैनाती के लिए एक मजबूत विश्वास परत की आवश्यकता होती है, जो गार्डरेल को लागू करती है, मानव समीक्षा को ट्रिगर करती है और रोगी देखभाल तक कोई प्रभाव पहुंचाने से पहले नियंत्रित पुनः प्रशिक्षण सुनिश्चित करती है।

आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में व्याख्यात्मकता और ऑडिटेबिलिटी को कैसे शामिल करते हैं जो नियंत्रित स्वास्थ्य सेवा सेटिंग्स में उपयोग की जाती हैं?

व्याख्यात्मकता मानवों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता आउटपुट को चुनौती देने, ओवरराइड करने और सीखने की अनुमति देती है, न कि केवल उन्हें समझने के लिए। संदर्भ इंजीनियरिंग इस विवादास्पदता को संरचनात्मक बनाती है, नैदानिक दिशानिर्देशों, नीति नियमों और कार्य प्रवाह तर्क को कृत्रिम बुद्धिमत्ता वातावरण में सीधे एन्कोड करके। परिणामस्वरूप, प्रत्येक आउटपुट को संदर्भ इनपुट के लिए ट्रेस किया जा सकता है जिसने इसे आकार दिया, न कि बाद में इसका उल्टा अनुमान लगाया जा सकता है।

ऑडिटेबिलिटी की तरह, संस्थागत स्मृति बनानी चाहिए, न कि अनुपालन के बाद के विचार के रूप में। यह नीति-कोड का उपयोग करके नियामक और संगठनात्मक नियमों को निष्पादन प्रवाह में सीधे एम्बेड करके प्राप्त किया जाता है, जो ढांचे को हिप्पा और सीएमएस दिशानिर्देशों के रूप में शुरू से ही शासी इनपुट के रूप में मानता है, न कि बाद में लागू किए गए बाहरी जांच के रूप में।

इसके अलावा, अमिट लॉग और ऑडिट ट्रेल्स नियामक पर्यवेक्षण और नैदानिक विश्वास का समर्थन करने के लिए आवश्यक हैं। प्रणाली को यह नहीं दर्शाना चाहिए कि कौन सा निर्णय लिया गया था, बल्कि पूरा संदर्भ भी दर्शाना चाहिए, जिसमें डेटा, प्रतिबंध और कार्य प्रवाह राज्य शामिल हैं जो इसे सूचित करते हैं।

मानव-इन-द-लूप पर्यवेक्षण उच्च-जोखिम या अप्रतिवर्तनीय नैदानिक निर्णयों के लिए एक आवश्यक आवश्यकता बनी हुई है। इस पारदर्शी विश्वास परत का निर्माण सुनिश्चित करता है कि जब एक नियामक या क्लिनिकियन पूछता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली ने एक विशिष्ट सिफारिश क्यों दी, तो उत्तर तुरंत सुलभ और रक्षात्मक है।

एजेंट-आधारित और स्वायत्त प्रणालियों के उदय के साथ, क्लिनिकल कार्य प्रवाह में अनपेक्षित परिणामों को रोकने और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए कौन से सुरक्षा उपाय आवश्यक हैं?

स्वास्थ्य सेवा में, एजेंटिक प्रणालियां तब मूल्यवान होती हैं जब स्वचालन सीमाएं स्पष्ट और उलट होती हैं। संदर्भ इंजीनियरिंग इन सीमाओं को परिभाषित करने में मदद करती है bằng परिचालन दायरे, नैदानिक प्रतिबंधों और एस्केलेशन तर्क को वातावरण में संरचित करने, सुनिश्चित करते हुए कि स्वायत्तता एक शासित ढांचे के भीतर काम करती है, न कि मॉडलों पर स्वयं-विनियमन पर निर्भर करती है।

इसके लिए स्वायत्तता की आवश्यकता होती है जो जवाबदेही के साथ हो, जिसमें स्पष्ट भूमिका परिभाषाएं, एस्केलेशन पथ और नैदानिक रूप से और परिचालन रूप से अनुमोदित सीमाएं शामिल हैं जो वास्तुकला रूप से लागू की जाती हैं, न कि केवल नीति द्वारा परिभाषित की जाती हैं। क्लिनिकीय कार्य प्रवाह के लिए, मानव-इन-द-लूप एक मूलभूत डिज़ाइन सिद्धांत है, न कि एक गिरावट तंत्र।

जैसा कि हम उन्नत एजेंट-टू-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन की ओर बढ़ रहे हैं, इन एजेंटों को शासित, कोडित ढांचे के भीतर सख्ती से काम करना चाहिए ताकि विश्वसनीयता सुनिश्चित की जा सके।

आगामी दशक में रोगियों के लिए बुद्धिमत्ता-संचालित देखभाल वास्तव में क्या दिखती है?

आगामी दशक में हम देखेंगे कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रशासन, समन्वय और निर्णय समर्थन में घर्षण को कम करने से पहले देखभाल को बदल देती है। बुद्धिमत्ता-संचालित देखभाल तब सफल होती है जब क्लिनिकियन डिफ़ॉल्ट पर भरोसा करते हैं लेकिन अपनी प्राधिकारी को दृढ़ता से बनाए रखते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता देखभाल कंटीन्यूम भर में एक ऑर्केस्ट्रेटर बन जाती है, घटनाओं की प्रतिक्रिया करने के बजाय जरूरतों की भविष्यवाणी करती है।

संदर्भ इंजीनियरिंग इस बदलाव को सक्षम बनाती है bằng नैदानिक, दावा और परिचालन डेटा को संरचित करना, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता विश्वसनीय कार्रवाई के लिए आवश्यक गहराई के साथ पूरे कंटीन्यूम पर कारण बना सकती है, न कि केवल भविष्यवाणी करने वाली अंतर्दृष्टि प्रदान करती है। यह व्यक्तिगत, निरंतर और संदर्भ-जागरूक देखभाल मार्गों का समर्थन करता है जो सेटिंग्स में फैले हुए हैं।

वाक्यांश “संदर्भ-जागरूक” एक क्रियाशील है और यह दुर्घटना से नहीं है। वास्तव में व्यक्तिगत देखभाल मार्गों को पैमाने पर वितरित करने के लिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को प्रत्येक रोगी के नैदानिक इतिहास, पेयर वातावरण और देखभाल सेटिंग के गहरे संदर्भिक ज्ञान को विरासत में मिला है। क्लिनिकियन को सह-पायलट और निर्णय बुद्धिमत्ता द्वारा समर्थित किया जाएगा, जो उनके संज्ञानात्मक और प्रशासनिक बोझ को महत्वपूर्ण रूप से कम कर देगा।

समय के साथ, स्वास्थ्य सेवा प्रणालियां सीखने वाली प्रणालियों में विकसित होंगी, जो डेटा, मॉडल और वास्तविक दुनिया की प्रतिक्रिया के संयोजन के रूप में लगातार सुधार करेंगी। आज एक मजबूत विश्वास परत को इंजीनियर करने से, हम इस निर्बाध भविष्य के लिए संचालनात्मक आधार रखते हैं। विस्तृत उत्तरों के लिए धन्यवाद, पाठक जो और अधिक जानना चाहते हैं उन्हें सिटियसटेक पर जाना चाहिए।