राजन कोहली, सिटियसटेक के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

राजन कोहली सिटियसटेक के मुख्य कार्यकारी अधिकारी हैं और कंपनी के रणनीतिक दिशा के लिए जिम्मेदार हैं और स्वास्थ्य सेवा प्रौद्योगिकी नवाचार को तेज करने और ग्राहकों के लिए दीर्घकालिक मूल्य को बढ़ाने के लिए सिटियसटेक के मिशन को आगे बढ़ाने के लिए। राजन एक अत्यधिक प्रतिष्ठित प्रौद्योगिकी सेवा उद्योग के कार्यकारी हैं जिनके पास डिजिटल परिवर्तन, अनुप्रयोग और इंजीनियरिंग सेवाओं में अनुभव है।

सिटियसटेक से पहले, राजन ने २७ वर्षों से अधिक समय तक विप्रो में बिताया और हाल ही में विप्रो के आईडीईएएस (एकीकृत डिजिटल, इंजीनियरिंग और अनुप्रयोग सेवा) व्यवसाय के अध्यक्ष थे। उन्होंने ६ अरब डॉलर के राजस्व वाले एक वैश्विक व्यवसाय लाइन का नेतृत्व किया और दुनिया भर में ग्राहकों को उनके परिवर्तन को तेज करने और डिजिटल उत्पादों, सेवाओं और अनुभवों को बनाने और वितरित करने के तरीके को बदलने में मदद करने के लिए प्रतिबद्ध थे।

सिटियसटेक स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान कंपनियों के लिए परामर्श और डिजिटल प्रौद्योगिकी का एक प्रमुख प्रदाता है। दुनिया की अग्रणी पेयर, प्रदाता, मेडटेक और जीवन विज्ञान कंपनियों के रणनीतिक भागीदार के रूप में, सिटियसटेक नवाचार, व्यवसाय परिवर्तन और उद्योग-व्यापी अभिसरण को बढ़ावा देता है। वे स्वास्थ्य सेवा पारिस्थितिकी तंत्र में परिणामों में सुधार करने, डिजिटल नवाचार को तेज करने, टिकाऊ मूल्य को बढ़ावा देने और बेहतर परिणाम प्राप्त करने में एक गहरा और अर्थपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान संगठनों में डिजिटल परिवर्तन रणनीतियों को सफलतापूर्वक लागू करने के लिए कौन से मुख्य तत्व आवश्यक हैं?

स्वास्थ्य सेवा उद्योग ने डिजिटल समाधानों को अपनाने में संघर्ष किया है, जिसमें सफल डिजिटल परिवर्तन यात्राएं समय-समय पर हुई हैं। लेकिन प्रौद्योगिकी रोगी देखभाल में एक क्रांतिकारी छलांग को ईंधन देने के लिए तैयार है, यह उद्योग इन चुनौतियों से आगे निकलने का समय है।

डिजिटल परिवर्तन सभी विशेषताओं में स्वास्थ्य सेवा पर सकारात्मक प्रभाव डाल सकता है। उदाहरण के लिए, विशेष दवा निर्माता विभिन्न हितधारकों और पारिस्थितिकी तंत्र से उत्पन्न होने वाली विभिन्न मांगों को संभालते हैं और उनकी लगातार बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए। इन हितधारकों और पारिस्थितिकी तंत्र के जटिल नेटवर्क को नेविगेट करना आसान नहीं है, और उनमें से कई रोगी समर्थन हब सेवाओं का लाभ उठाने के लिए देखते हैं जो दवा निर्माताओं से इन जिम्मेदारियों को संभालते हैं और ग्राहक-दवा प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए। हालांकि, रोगी हब सेवाओं को स्केलेबिलिटी और दक्षता के संबंध में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है क्योंकि बढ़ती मात्रा के कारण, कई विशेष दवा निर्माताओं को परिचालन को स्ट्रीमलाइन करने और समग्र दक्षता को बढ़ाने के लिए डिजिटल परिवर्तन रणनीतियों को अपनाना होगा।

स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान में डिजिटल परिवर्तन लागू करने के लिए एक त्रि-प्रक्रिया वाला दृष्टिकोण आवश्यक है।

• नेतृत्व प्रतिबद्धता इन पहलों को चलाने और बनाए रखने के लिए आवश्यक है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि शीर्ष-नीचे की ओर समर्थन और रणनीतिक लक्ष्यों के साथ संरेखण है। इसका अर्थ है न केवल एक स्पष्ट दृष्टि और रोडमैप बनाना जो विशिष्ट उद्देश्यों और मील के पत्थर को रेखांकित करता है, बल्कि प्रौद्योगिकी और नवाचार समाधानों में निवेश करना भी।
• दृढ़ डेटा प्रबंधन एक अन्य महत्वपूर्ण तत्व है। मजबूत सूचना शासन ढांचे सुनिश्चित करते हैं कि डेटा की गुणवत्ता, सुरक्षा और नियामक अनुपालन है। इसमें डेटा मानक, नीतियां और डेटा प्रबंधन के लिए प्रक्रियाएं शामिल हैं, साथ ही स्वास्थ्य डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निकालने के लिए उन्नत विश्लेषण और बड़े डेटा प्रौद्योगिकियों का लाभ उठाना शामिल है।
• अन्तरापृष्ठीयता डिजिटल परिवर्तन के लिए महत्वपूर्ण है, जो उद्योग मानकों जैसे HL7, FHIR और DICOM को अपनाने की आवश्यकता को तेज करता है ताकि विभिन्न प्रणालियों और प्लेटफार्मों के बीच डेटा का आदान-प्रदान सुचारू रूप से हो सके। एकीकरण मंच और मिडलवेयर समाधान विभिन्न प्रणालियों को पुल कर सकते हैं, सुनिश्चित करते हुए कि संगठन भर में डेटा प्रवाह और संचार चिकित्सक-केंद्रित स्वास्थ्य सेवा वितरण को और अधिक कुशल, प्रभावी और रोगी-केंद्रित बनाने के लिए सुनिश्चित करता है।

लेकिन दिन के अंत में, डिजिटल परिवर्तन रोगी के साथ शुरू होता है और समाप्त होता है। स्वास्थ्य सेवा संगठन रोगी के अनुभव या रोगी को प्राप्त मूल्य को बदले बिना जितनी चाहें उतनी प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकते हैं, यह सफलता प्राप्त करने में विशेष रूप से कठिन होगा। रोगी-केंद्रित दृष्टिकोण जो रोगी को शामिल करता है, रोगी की पहुंच में सुधार करता है और व्यक्तिगत उपचार योजनाओं को सक्षम बनाता है, आवश्यक है।

वर्तमान में स्वास्थ्य सेवा उपचारों को बढ़ाने और रोगी परिणामों में सुधार करने के लिए जनरेटिव एआई का उपयोग कैसे किया जा रहा है?

जनरेटिव (जेन) एआई स्वास्थ्य सेवा पारिस्थितिकी तंत्र में परिवर्तनकारी लाभ प्रदान करता है। स्वास्थ्य सेवा के लिए, एक ऐसा उद्योग जिसमें कई प्रचलित चुनौतियां मानव-मशीन इंटरैक्शन की अप्रभावीता के लिए जिम्मेदार ठहराई जा सकती है, जेन एआई उस अंतर को पाटने और वास्तव में स्वास्थ्य सेवा को लोकतांत्रिक बनाने की शक्ति रखता है।

यह विशेष रूप से व्यक्तिगत चिकित्सा के साथ सच है। विशिष्ट रोगियों के लिए उपचार योजनाओं को विकसित करना मैनुअल रूप से करना मुश्किल और समय लेने वाला हो सकता है। जेन एआई का लाभ उठाकर, एल्गोरिदम जेनेटिक डेटा और रोगी के इतिहास का विश्लेषण करते हैं ताकि व्यक्तिगत उपचार योजनाएं विकसित की जा सकें जो व्यक्ति के अनूठे जेनेटिक मेकअप और चिकित्सा इतिहास के अनुरूप हों। एक बार उपचार योजनाएं स्थापित हो जाने के बाद, रोगियों के पास एआई-संचालित वर्चुअल स्वास्थ्य सहायकों तक २४/७ पहुंच होती है, जो रोगी को चिकित्सा सलाह, लक्षण जांच और नियुक्ति अनुसूची में सुधार करती है, जो रोगी को शामिल करने, अधिक प्रभावी उपचार, और बेहतर रोगी परिणाम प्रदान करती है।

जेन एआई दवा अनुमोदन और लॉन्च प्रक्रिया में तेजी लाने में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है। महामारी ने एआई की क्षमताओं द्वारा संचालित तेजी से दवा विकास की संभावना को प्रदर्शित किया। जेन एआई नई दवाओं के विकास को तेज करता है जो आणविक परस्पर क्रियाओं को अनुकरणित करता है और भविष्यवाणी करता है कि कौन से यौगिक प्रभावी होने की संभावना है। यह पारंपरिक दवा खोज विधियों से जुड़े समय और लागत को काफी कम कर देता है। ये एआई-संचालित प्लेटफ़ॉर्म दवा उम्मीदवारों को भी उत्पन्न कर सकते हैं और उनके रासायनिक संरचनाओं को अनुकूलित कर सकते हैं, प्रक्रिया को अवधारणा से नैदानिक ​​परीक्षणों तक तेज करते हैं।

जेन एआई एल्गोरिदम चिकित्सा इमेजिंग की सटीकता में भी सुधार कर रहे हैं, जो छवि की गुणवत्ता में सुधार कर रहे हैं और कैंसर जैसी स्थितियों के早ी निदान और उपचार में मदद कर रहे हैं।

अंत में, जेन एआई द्वारा संचालित पूर्वानुमानिक विश्लेषण में परिवर्तनकारी संभावनाएं हैं। पूर्वानुमानिक जेन एआई मॉडल स्वास्थ्य डेटा की विशाल मात्रा का विश्लेषण करते हैं ताकि बीमारी के प्रकोप, रोगी पुनरावृत्ति और संभावित जटिलताओं की भविष्यवाणी की जा सके, जो सक्रिय हस्तक्षेप और पुरानी बीमारियों के बेहतर प्रबंधन को सक्षम बनाता है।

स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों के लिए जनरेटिव एआई रोगी देखभाल और नवाचार पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देने के लिए सामान्य कार्यों को कम करने में कैसे मदद कर सकता है?

जेन एआई स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों के लिए सामान्य कार्यों जैसे कि नैदानिक ​​दस्तावेज़, नियुक्ति निर्धारण, चिकित्सा रिकॉर्ड प्रबंधन और बीमा दावों को संसाधित करने के लिए महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है। स्वास्थ्य सेवा पेशेवर रोगी देखभाल और नवाचार पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र हैं।

उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य सेवा पेशेवर इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएमआर) पर भारी निर्भर करते हैं ताकि सुरक्षित और अधिक सुसंगत स्वास्थ्य सेवा वितरण सुनिश्चित किया जा सके, लेकिन ऐसा करने के लिए इन व्यक्तियों को लगातार अपने कथा आधारित समझ के बीच और ईएमआर के संरचित डेटा प्रस्तुति के बीच नेविगेट करने की आवश्यकता होती है। जेन एआई इस अंतर को पाटने और स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों के लिए संज्ञानात्मक अधिभार को महत्वपूर्ण रूप से कम करने में मदद करता है ताकि रोगी के इतिहास को सारांशित किया जा सके और मैनुअल कार्यों को स्वचालित किया जा सके, मूल्यवान समय को अधिक व्यक्तिगत रोगी देखभाल के लिए मुक्त किया जा सके।

नैदानिक ​​निर्णय समर्थन प्रणाली एआई का लाभ उठाती हैं ताकि स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों को साक्ष्य-आधारित सिफारिशें, अलर्ट और अनुस्मारक प्रदान किए जा सकें। ये प्रणालियां रोगी डेटा और चिकित्सा साहित्य का विश्लेषण करती हैं ताकि निदान और उपचार योजना में मदद करने वाले अंतर्दृष्टि प्रदान की जा सकें, जो नैदानिक ​​परिणामों में सुधार करती हैं और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं पर संज्ञानात्मक भार को कम करती हैं।

दूरस्थ निगरानी प्रौद्योगिकियां, जो एआई द्वारा संचालित होती हैं, रोगियों के महत्वपूर्ण संकेतों और स्वास्थ्य स्थिति की निरंतर निगरानी करती हैं, जो बिना बार-बार व्यक्तिगत यात्राओं के वास्तविक समय स्वास्थ्य मूल्यांकन की अनुमति देती हैं। यह रोगी की सुविधा में सुधार करता है और संभावित स्वास्थ्य समस्याओं का शीघ्र पता लगाने में मदद करता है, जो प्रारंभिक हस्तक्षेप और पुरानी स्थितियों के बेहतर प्रबंधन को सक्षम बनाता है।

जेन एआई मानव क्षमता को बढ़ाता है, स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों के लिए नौकरी संतुष्टि में सुधार करता है, अधिक नवाचारी देखभाल वितरण और रोगी संतुष्टि पर।

जेन एआई समाधानों की प्रभावशीलता को अधिकतम करने के लिए गुणवत्ता और गोपनीयता की निगरानी सुनिश्चित करने के लिए क्या उपाय किए जा सकते हैं?

गुणवत्ता और विश्वास स्वास्थ्य सेवा उद्योग में तेजी से बढ़ते जेन एआई के बीच महत्वपूर्ण बिंदु बन गए हैं। इसके लाभों को जिम्मेदारी से प्राप्त करने के लिए इन मुद्दों पर एक दृढ़ फोकस की आवश्यकता है। इन उपायों में से एक:

गोपनीयता और डेटा सुरक्षा: रोगी गोपनीयता सुनिश्चित करना आवश्यक है, जिसमें डेटा का सावधानीपूर्वक अनामीकरण और कठोर साइबर सुरक्षा उपायों की आवश्यकता होती है ताकि अनधिकृत पहुंच और डेटा उल्लंघनों को रोका जा सके। मजबूत एन्क्रिप्शन प्रोटोकॉल और प्रतिकूल हमलों के खिलाफ रक्षा तंत्र को लागू करने से रोगी डेटा की रक्षा की जा सकती है, जबकि चिकित्सकों को अंतिम निर्णय लेने की अधिकारिता बनाए रखनी चाहिए ताकि संभावित एआई त्रुटियों से बचा जा सके।

गुणवत्ता और न्याय: जेन एआई प्रणालियां प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को अनजाने में बढ़ावा दे सकती हैं, जिससे स्वास्थ्य सेवा परिणामों में असमानता हो सकती है। पूर्वाग्रहों को दूर करने में सक्षम एल्गोरिदम को लागू करना और जेन एआई प्रणालियों को निरंतर पुन: प्रशिक्षित करना आवश्यक है ताकि पूर्वाग्रहों का पता लगाया जा सके और उन्हें कम किया जा सके।

जिम्मेदारी और पारदर्शिता: जेन एआई संचालित निर्णयों में जिम्मेदारी विकसित करने वाले कई हितधारक शामिल हैं, जिनमें विकासकर्ता, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता और अंतिम उपयोगकर्ता शामिल हैं। पारदर्शी और समझने योग्य एआई मॉडल सूचित निर्णय लेने के लिए आवश्यक हैं। विकासकर्ताओं को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि एआई मॉडल पूर्वाग्रह से मुक्त और सुरक्षित हैं, जबकि स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को यह समझने की आवश्यकता है कि वे एआई सिफारिशों का उपयोग करके किए गए निर्णयों के लिए जिम्मेदार बने रहते हैं। दायित्व के मुद्दों को संबोधित करने और विश्वास बनाए रखने के लिए नियामक ढांचे को लागू करना आवश्यक है।

नैतिक ढांचे: जेन एआई के लिए नैतिक ढांचे विकसित करना जिम्मेदारी को बढ़ावा देने के बारे में है जो नवाचार को रोकता नहीं है। स्वास्थ्य सेवा खिलाड़ियों को विकसित होते नैतिक मानकों के साथ सक्रिय रूप से संरेखित करना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि जेन एआई अनुप्रयोग न्यायसंगत, जिम्मेदार और रोगी-केंद्रित हैं। मानव-इन-द-लूप दृष्टिकोण, जिम्मेदार एआई प्रथाओं के साथ संयुक्त, समान स्वास्थ्य सेवा परिणाम प्राप्त करने में मदद कर सकता है और जेन एआई की क्षमता को अधिकतम कर सकता है।

मंच-आधारित गुणवत्ता और विश्वास ढांचे: मौजूदा गुणवत्ता प्रबंधन प्रणालियों में एकीकृत और नियामक सिफारिशों के अनुरूप गुणवत्ता और विश्वास ढांचे बनाना आवश्यक है। ये ढांचे जेन एआई समाधानों को मापें, सत्यापित करें और निगरानी करें ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे निरंतर और विश्वसनीय परिणाम प्रदान करते हैं।

इस साल की शुरुआत में, हमने सिटियसटेक जेन एआई गुणवत्ता और विश्वास समाधान लॉन्च किया, जो स्वास्थ्य सेवा में अपनी तरह का पहला समाधान है। यह समाधान इन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए व्यापक सत्यापन, निरंतर निगरानी और नियामक मानकों के अनुरूप प्रदान करके स्वास्थ्य सेवा में जेन एआई समाधानों की प्रभावशीलता और विश्वासनीयता को संबोधित कर सकता है।

स्वास्थ्य सेवा संगठन एल्गोरिदमिक और प्रशिक्षण डेटा पूर्वाग्रहों को पहचानने और शून्य करने के लिए कैसे काम कर सकते हैं ताकि समान देखभाल निर्णय सुनिश्चित किए जा सकें?

स्वास्थ्य सेवा संगठनों को अत्यधिक सक्रिय दृष्टिकोण अपनाने की आवश्यकता है। प्रशिक्षण चरण के दौरान विविध और प्रतिनिधि डेटासेट का उपयोग पूर्वाग्रहों को कम करने में मदद करता है, यह सुनिश्चित करता है कि एआई मॉडल विभिन्न जनसंख्या समूहों में अच्छा प्रदर्शन करते हैं। पूर्वाग्रह का पता लगाने वाले उपकरणों को लागू करने से एआई मॉडल में पूर्वाग्रहों की पहचान करने और संबोधित करने में मदद मिल सकती है durch मॉडल के आउटपुट का विश्लेषण करके कि क्या उपचार सिफारिशों या भविष्यवाणियों में कोई असमानता है।

नियमित ऑडिट और एआई प्रणालियों की समीक्षा पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें ठीक करने में मदद करती है। इसमें प्रणाली के प्रदर्शन का मूल्यांकन विभिन्न जनसंख्या समूहों में शामिल है और आवश्यक समायोजन करना शामिल है। समावेशी डिजाइन और विकास, जिसमें एआई समाधानों के डिजाइन और विकास में विभिन्न हितधारकों को शामिल किया जाता है, यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि विभिन्न दृष्टिकोणों पर विचार किया जाता है, पूर्वाग्रहों की संभावना को कम करता है। अंत में, एआई प्रणालियों में पूर्वाग्रहों के संभावित पूर्वाग्रहों और उन्हें कैसे संबोधित किया जाए, इस बारे में कर्मचारियों को शिक्षित करना जागरूकता पैदा करने और एआई के जिम्मेदार उपयोग को बढ़ावा देने में मदद करता है।

स्वास्थ्य सेवा संगठन सामाजिक स्वास्थ्य निर्धारक (एसडीओएच) के डेटा का उपयोग रोगी देखभाल में सुधार करने और नैदानिक ​​निदान कोड में एकीकरण की चुनौतियों को दूर करने के लिए क्या उपाय कर सकते हैं?

एसडीओएच डेटा को एकीकृत करने से रोगी देखभाल में सुधार होता है, लेकिन इसमें कुछ चुनौतियां हैं। व्यापक डेटा संग्रह आवश्यक है, जिसमें आर्थिक स्थिति, शिक्षा और पर्यावरणीय कारक जैसी जानकारी शामिल है। यह डेटा सामाजिक कारकों के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो रोगी के स्वास्थ्य को प्रभावित करते हैं।

डेटा एकीकरण और अंतरापृष्ठीयता एसडीओएच डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए महत्वपूर्ण है। इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) में इस डेटा को एकीकृत करना और विभिन्न प्रणालियों के बीच अंतरापृष्ठीयता सुनिश्चित करना स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को रोगी के स्वास्थ्य का एक एकीकृत दृष्टिकोण प्रदान करता है, जो व्यक्तिगत देखभाल योजनाओं को सक्षम बनाता है। उदाहरण के लिए, कम आय वाले परिवारों से या स्वास्थ्य सेवा सेवाओं तक सीमित पहुंच वाले क्षेत्रों में रहने वाले रोगियों को पुरानी स्थितियों का प्रबंधन करने के लिए अतिरिक्त समर्थन की आवश्यकता हो सकती है। एसडीओएच डेटा को शामिल करके, स्वास्थ्य सेवा संगठन लक्षित आउटरीच कार्यक्रम विकसित कर सकते हैं, चिकित्सा नियुक्तियों के लिए परिवहन संसाधन प्रदान कर सकते हैं और उन लोगों के लिए पोषण सहायता प्रदान कर सकते हैं जिन्हें इसकी आवश्यकता है।

जनसंख्या स्वास्थ्य प्रबंधन एक अन्य क्षेत्र है जहां एसडीओएच डेटा एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। एसडीओएच डेटा का विश्लेषण करके समुदाय स्तर पर, स्वास्थ्य सेवा संगठन रुझानों और पैटर्न की पहचान कर सकते हैं जो सार्वजनिक स्वास्थ्य रणनीतियों को सूचित करते हैं।

हालांकि, नैदानिक ​​निदान कोड में एसडीओएच डेटा को एकीकृत करने से अंतरापृष्ठीयता या मानकीकरण का मुद्दा उत्पन्न होता है। वर्तमान में एसडीओएच डेटा के लिए एक सार्वभौमिक रूप से स्वीकृत ढांचा नहीं है। डेटा की गुणवत्ता को सुनिश्चित करना भी कठिन है क्योंकि एसडीओएच डेटा अक्सर विभिन्न स्रोतों से आता है जिनकी सटीकता और पूर्णता के विभिन्न स्तर होते हैं। स्वास्थ्य सेवा संगठनों, नीति निर्माताओं और प्रौद्योगिकी विक्रेताओं के बीच सहयोग मानक अभ्यास स्थापित करने और इन बाधाओं को दूर करने में एक महत्वपूर्ण कदम होगा।

स्वास्थ्य सेवा संगठनों का सामना करने वाली मुख्य साइबर सुरक्षा चुनौतियां क्या हैं, और उन्हें कैसे संबोधित किया जा सकता है?

जैसा कि हमने पिछले वर्ष में देखा है, स्वास्थ्य सेवा संगठन साइबर सुरक्षा खतरों के लिए अत्यधिक कमजोर हैं। डेटा उल्लंघन और रैंसमवेयर हमले महत्वपूर्ण मुद्दे हैं, जिन्हें रोकने के लिए मजबूत एन्क्रिप्शन, मल्टी-फैक्टर प्रमाणीकरण और नियमित सुरक्षा ऑडिट लागू करने की आवश्यकता है। विरासत प्रणाली और सॉफ्टवेयर कमजोरियां स्वास्थ्य सेवा संगठनों में सामान्य हैं, क्योंकि कई अभी भी पुरानी प्रणालियों का उपयोग करते हैं। नियमित रूप से सॉफ्टवेयर को अपडेट और पैच करना और आधुनिक, सुरक्षित प्लेटफार्मों पर स्थानांतरित करना आवश्यक है।

इनसाइडर खतरे, जहां कर्मचारी संवेदनशील डेटा तक पहुंच रखते हैं, भी महत्वपूर्ण जोखिम पैदा करते हैं। सख्त पहुंच नियंत्रण लागू करना, उपयोगकर्ता गतिविधि की निगरानी करना और साइबर सुरक्षा प्रशिक्षण प्रदान करना इन मुद्दों को रोकने में मदद कर सकता है। यह महत्वपूर्ण है कि एक समर्पित अनुपालन टीम हो जो नियमित रूप से सुरक्षा ऑडिट और जोखिम मूल्यांकन करती है ताकि कमजोरियों की पहचान की जा सके और नियामक आवश्यकताओं जैसे हिपपा के अनुपालन को सुनिश्चित किया जा सके।

संभावित रूप से, सबसे महत्वपूर्ण उपाय यह है कि आईटी कर्मचारियों और स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों को विकसित होते साइबर खतरों के खिलाफ सुरक्षा करने के लिए निरंतर प्रशिक्षण और शिक्षा प्रदान की जाए। कई खतरे मानव कमजोरियों का फायदा उठाते हैं, इसलिए कर्मचारियों को साइबर सुरक्षा सर्वोत्तम प्रथाओं के बारे में जागरूक करने से मानव त्रुटि को कम किया जा सकता है, जिससे रोगी डेटा अधिक सुरक्षित हो जाता है।

स्वास्थ्य सेवा संगठनों को एआई समाधानों को लागू करते समय किन मुख्य नैतिक विचारों को ध्यान में रखना चाहिए, और वे अस्पतालों में एआई कार्यान्वयन के खिलाफ प्रतिक्रिया का सामना कैसे कर सकते हैं?

यह स्वास्थ्य सेवा संगठनों के लिए सबसे महत्वपूर्ण मुद्दों में से एक है, जिसमें कई नैतिक पहलुओं और संभावित प्रतिक्रिया का सामना करने की आवश्यकता है। रोगी गोपनीयता और गोपनीयता सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है, जिसमें एआई समाधानों के लिए सख्त डेटा सुरक्षा उपायों और रोगी की सहमति की आवश्यकता होती है, जिसमें एआई के उपयोग और संभावित लाभों और जोखिमों की व्याख्या शामिल है।

पूर्वाग्रह और न्याय भी महत्वपूर्ण विचार हैं। एआई प्रणालियों को पूर्वाग्रह से मुक्त होना चाहिए और सभी रोगियों के लिए न्यायसंगत उपचार सुनिश्चित करना चाहिए, लेकिन जैसा कि हम जानते हैं, यदि संगठन सावधान नहीं हैं तो मुद्दे उत्पन्न हो सकते हैं। यह एआई मॉडल को न्यायसंगत बनाए रखने के लिए निरंतर निगरानी और समायोजन आवश्यक बनाता है।

यह भी महत्वपूर्ण है कि एआई के उपयोग के बारे में पारदर्शी होना और एआई प्रणालियों द्वारा किए गए निर्णयों के लिए जिम्मेदार होना। एआई-संचालित निर्णयों के लिए स्पष्षीकरण प्रदान करना और निगरानी के तंत्र स्थापित करना चिकित्सकों को सुनिश्चित करने में मदद करता है कि वे एआई सिफारिशों का उपयोग करके किए गए निर्णयों के लिए जिम्मेदार बने रहते हैं।

इन सभी के माध्यम से आगे बढ़ना चिंताओं और प्रतिरोध को संबोधित करने के लिए एक बड़ा कदम है जो स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों और रोगियों दोनों के पास एआई कार्यान्वयन के प्रति है। लेकिन यह भी महत्वपूर्ण है कि एआई के कार्यान्वयन और लाभों के बारे में शिक्षा प्रदान की जाए, हितधारकों को एआई कार्यान्वयन प्रक्रिया में शामिल किया जाए, और एक व्यापक दृष्टिकोण के प्रति प्रतिबद्धता का निर्माण किया जाए जो विश्वास बनाने, स्पष्ट संचार प्रदान करने और एआई के नैतिक उपयोग को सुनिश्चित करने पर केंद्रित हो।

सिटियसटेक के समाधान स्वास्थ्य सेवा संगठनों को विभिन्न प्लेटफार्मों और अनुप्रयोगों में सीमाहीन डेटा एकीकरण और अंतरापृष्ठीयता हासिल करने में कैसे मदद कर सकते हैं?

सिटियसटेक में, हम स्वास्थ्य सेवा डिजिटल नवाचार, व्यवसाय परिवर्तन और उद्योग-व्यापी अभिसरण को बढ़ावा देने में सक्षम हैं स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान कंपनियों के लिए। हमारे समाधान विभिन्न प्लेटफार्मों और अनुप्रयोगों में सीमाहीन डेटा एकीकरण और अंतरापृष्ठीयता प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। हमारे उन्नत एकीकरण मंच यह सुनिश्चित करते हैं कि विभिन्न प्रणालियां प्रभावी ढंग से संवाद और डेटा साझा करें, जो रोगी जानकारी के एक एकीकृत दृष्टिकोण की सुविधा प्रदान करता है।

उदाहरण के लिए, एक प्रमुख ब्लू प्लान, जिसमें एक मिलियन से अधिक सदस्य हैं, सदस्यों के दावों के डेटा से परे जाना और मैनुअल चार्ट चेज़ के बिना नैदानिक ​​डेटा का लाभ उठाना चाहता था। एक समाधान की तलाश जो नैदानिक ​​डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग कर सके, उन्होंने सिटियसटेक को विभिन्न ईएचआर और डेटा एग्रीगेटर्स से नैदानिक ​​डेटा को सीमाहीन रूप से एकीकृत करने के लिए लाभ उठाया, जिससे वार्षिक बचत में १० मिलियन डॉलर की बचत हुई।

सिटियसटेक के प्रबंधन समाधान डेटा एकीकरण प्रक्रिया के दौरान डेटा गुणवत्ता, सुरक्षा और अनुपालन को बनाए रखते हैं, जिसमें विविध डेटा स्रोतों और प्लेटफार्मों के एकीकरण और अंतरापृष्ठीयता जैसी स्वास्थ्य सेवा डेटा की जटिलताओं को संभालना शामिल है।

हाल ही में लॉन्च किया गया सिटियसटेक जेन एआई गुणवत्ता और विश्वास समाधान, जो एक अंत-से-अंत समाधान है, डेटा एकीकरण को और बढ़ाता है और एआई-संचालित अंतर्दृष्टि की विश्वसनीयता और विश्वासनीयता सुनिश्चित करता है। समाधान व्यापक सत्यापन, निरंतर निगरानी और नियामक मानकों के अनुरूप प्रदान करके स्वास्थ्य सेवा में एआई-संचालित डेटा एकीकरण और विश्लेषण को सुविधाजनक बनाता है, जो स्वास्थ्य सेवा संगठनों को बेहतर निर्णय लेने और रोगी परिणामों में सुधार करने के लिए एआई का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में सक्षम बनाता है।

स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान में एआई के एकीकरण के भविष्य के रुझान क्या हैं, और सिटियसटेक इन रुझानों का सामना करने के लिए कैसे तैयार है?

स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान में एआई का एकीकरण तेजी से बढ़ रहा है, जिसमें भविष्यवाणी विश्लेषण और व्यक्तिगत चिकित्सा के लिए एआई का बढ़ता उपयोग, स्वचालन के माध्यम से परिचालन कुशलता में सुधार, और चिकित्सा इमेजिंग और निदान में प्रगति शामिल है।

सिटियसटेक में, हम इन रुझानों से आगे रहने के लिए निरंतर अनुसंधान और विकास में निवेश कर रहे हैं। जैसा कि उल्लेख किया गया है, हमने जेन एआई समाधान विकसित किए हैं, जिनमें हमारा गुणवत्ता और विश्वास उपकरण शामिल है, साथ ही अन्य एआई समाधान जो नवीनतम प्रौद्योगिकियों का लाभ उठाते हैं ताकि रोगी परिणामों में सुधार हो और परिचालन कुशलता बढ़े। यह हमारी प्राथमिकता है कि हम एआई के नैतिक और न्यायसंगत उपयोग पर ध्यान केंद्रित करें, पूर्वाग्रहों को संबोधित करें और एआई-संचालित निर्णयों में पारदर्शिता और जिम्मेदारी बनाए रखें। यह हमारी टीम के लिए एक प्राथमिकता है कि वे एआई के नवीनतम रुझानों के साथ अद्यतित रहें ताकि हम स्वास्थ्य सेवा संगठनों को एआई एकीकरण के विकसित परिदृश्य को नेविगेट करने में मदद कर सकें।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें सिटियसटेक पर जाना चाहिए।