स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान में परिवर्तन लाने के लिए, एआई को विश्वसनीय होना चाहिए

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान संगठनों में तेजी से अपना स्थान बना रही है। फिर भी, अधिकांश संगठन इसे संगठन के प्रदर्शन में सामग्री रूप से सुधार लाने के लिए इसका उपयोग नहीं कर रहे हैं। इनमें से एक चुनौती यह है कि स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान में एआई को उच्चतम गुणवत्ता, गोपनीयता और विश्वसनीयता के मानकों को पूरा करना होगा, और यह विश्वसनीय होना चाहिए।

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) आधारित एआई टूल शक्तिशाली हैं, लेकिन अधिकांश एलएलएम स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान संचालन की मांगों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं। वे असंगत आउटपुट पैदा कर सकते हैं, और उनका प्रदर्शन जानकारी और संदर्भ बदलने पर भिन्न हो सकता है। विशेष रूप से, सामान्य उद्देश्य वाले एआई को व्यापक, सार्वजनिक डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है – जिसमें चिकित्सा संरक्षण सीमित होता है – और यह चिकित्सा, वैज्ञानिक या नियामक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए नहीं बनाया गया है।

इन मुद्दों को स्वीकार्य नहीं किया जा सकता है जहां निर्णयों के परिणाम न केवल वित्तीय होते हैं, बल्कि चिकित्सा, वैज्ञानिक, कानूनी और अंततः मानव परिणाम भी होते हैं।

नीचे की रेखा यह है: विश्वसनीय एआई के लिए एक उच्च मानक की आवश्यकता है।

यदि स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान संगठन अपने व्यावसायिक और नियंत्रित संचालन को बदलने के लिए एआई का उपयोग करना चाहते हैं, तो उन्हें विश्वसनीय एआई की आवश्यकता है।

विश्वसनीय एआई बनाने के लिए क्या आवश्यक है

विश्वसनीय एआई विश्वसनीय परिणाम उत्पन्न करता है, डेटा बदलने के साथ लगातार प्रदर्शन करता है, और अनुपालन और बचाव योग्य है।

इसके लिए वैज्ञानिक और तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, साथ ही जिम्मेदार एआई डिजाइन, उपयोग और निगरानी के हर पहलू पर विचार करने वाले एक सख्त दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। यह व्यवहार में कैसा दिखता है?

पहला कदम यह समझना है कि अंतिम उपयोगकर्ता आवश्यकता क्या है जिसे एआई समाधान को संबोधित करना होगा, और सफलता क्या दिखती है? इसमें उन लोगों की भूमिकाओं को समझना शामिल है जो एआई समाधान का उपयोग करेंगे, उनकी आवश्यकताओं और कार्य प्रवाह, और या तो व्यावसायिक लक्ष्य जो वे हासिल करना चाहते हैं या नियामक आवश्यकताओं के साथ जो उन्हें पालन करना होगा।

इन विवरणों से एआई समाधान के लिए तकनीकी निर्णयों को सूचित करने में मदद मिलेगी, जैसे कि उपयुक्त मॉडल चुनना, सत्यापन ढांचे का डिजाइन करना और मापदंडों को स्थापित करना जिसके खिलाफ समाधान को मापा जाएगा।

विश्वसनीय प्रणालियों में विशेषज्ञ को शुरू से ही डिजाइन प्रक्रिया में शामिल किया जाता है, न कि बाद में। इसमें मानव विशेषज्ञों – जिनमें चिकित्सा, वैज्ञानिक, नियामक और व्यावसायिक विशेषज्ञ शामिल हैं – का उपयोग करना शामिल है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई समाधान को सही ढंग से डिजाइन और तैनात किया गया है और यह देखा जा सके कि समाधान अंतिम उपयोगकर्ता के काम पर कैसा प्रभाव डालेगा।

जाहिर है, विश्वास केवल डिजाइन चरण में ही नहीं कमाया जाता है – इसे एआई समाधान के जीवनकाल में बनाए रखना होगा। एआई डेटा फ्लाईव्हील, या सीखने के चक्र जो निरंतर रूप से नए डेटा के साथ मॉडल को अपडेट करते हैं ताकि वे वर्तमान, सटीक और विश्वसनीय बने रहें, एआई समाधानों को प्रासंगिक, सटीक और विश्वसनीय बनाए रखने में मदद कर सकते हैं। एआई समाधानों में प्रोग्राम किए गए पुनरावृत्ति सीखने और गार्डरेल भी उनके प्रदर्शन को निर्धारित नियमों के भीतर बनाए रखने में मदद कर सकते हैं।

वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग

एआई पहले से ही विश्व की सबसे बड़ी जीवन विज्ञान कंपनियों के लिए वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों में स्वीकार किया जा रहा है और प्रभाव डाल रहा है।

एक मामले में, एक प्रमुख फार्मा कंपनी ने स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों (एचसीपी) के साथ कई ब्रांडों और बाजारों में जुड़ने के तरीके में सुधार करने का लक्ष्य रखा। कंपनी की एचसीपी के साथ जुड़ने और विपणन रणनीतियों को अनुकूलित करने की क्षमता डेटा प्रबंधन समस्याओं, ग्राहक स्तर की अंतर्दृष्टि की कमी और अनुकूलन कठिनाइयों जैसी चुनौतियों से बाधित थी।

कंपनी ने एक ओम्नीचैनल जुड़ाव समाधान लागू किया। इसमें एचसीपी जुड़ाव के लिए भविष्यवाणी संकेतों को “अगला सर्वश्रेष्ठ कार्रवाई” सिफारिशों के साथ जोड़ा गया, जो टीमों को यह तय करने में मदद करता है कि कैसे आउट्रीच को गति देना है और क्या अनुवर्ती कार्रवाई करनी है। कंपनी ने अपने दो ब्रांडों में से एक के लिए उच्च मूल्य वाले रोगियों की पहचान करने की अपनी क्षमता में चार गुना सुधार देखा, साथ ही 20% और 36% की वृद्धि हुई नए रोगी आरंभिक।

एक अन्य उदाहरण साहित्य समीक्षा में है जो दवा विकास के लिए आवश्यक है। इन समीक्षाओं को आयोजित करने में महीने लग सकते हैं और गहन डोमेन विशेषज्ञता, योजना, महत्वपूर्ण मैनुअल प्रयास और अधिक की आवश्यकता होती है। वे स्केल करने में भी मुश्किल हो सकते हैं और त्रुटियों के लिए अतिसंवेदनशील हो सकते हैं।

एआई समाधान साहित्य समीक्षा के महत्वपूर्ण हिस्सों को स्वचालित कर सकते हैं, प्रोटोकॉल विकास से लेकर खोज और स्क्रीनिंग, डेटा निष्कर्षण और विश्लेषण और रिपोर्टिंग तक। एआई समाधान द्वारा किए गए किसी भी काम के लिए, शोधकर्ता या अन्य लोग प्रत्येक निर्णय के पीछे के तर्क की समीक्षा कर सकते हैं।

अब एआई के साथ, जो समीक्षाएं पहले महीनों में होती थीं, उन्हें केवल दिनों में पूरा किया जा सकता है और कम त्रुटियों के साथ। एक मामले में, एक एआई समाधान ने एक बड़ी दवा कंपनी को प्राप्त एक वैज्ञानिक-साहित्य-समीक्षा उपयोग के मामले में सात गुना तेजी से प्रारंभिक स्क्रीन करने में मदद की, जो पारंपरिक मैनुअल प्रक्रिया की तुलना में तेजी से। यह अनुमानित स्क्रीनिंग समय को 20 दिनों से कम के तीन दिनों तक संकुचित कर दिया।

एआई इस क्षेत्र में नए अवसर भी पैदा कर रहा है। उदाहरण के लिए, यह कंपनियों को “जीवित” समीक्षा बनाने की अनुमति देता है जिन्हें निरंतर रूप से नवीनतम प्रकाशित डेटा के साथ अपडेट किया जा सकता है।

सहयोग आवश्यक है

स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान के लिए विश्वसनीय एआई समाधान बनाने के लिए विशेषज्ञता का मिश्रण की आवश्यकता होती है जो किसी एक संगठन द्वारा अकेले प्रदान नहीं किया जा सकता है। यही कारण है कि समान विचारधारा वाली कंपनियां सहयोग कर रही हैं, जो तकनीकी और डोमेन ज्ञान और क्षमताओं को एक साथ ला रही हैं जो पूर्ण, मान्य एआई प्रणाली बनाने के लिए आवश्यक हैं जो नियंत्रित और व्यावसायिक प्रवाह दोनों में स्केल कर सकती हैं।

उदाहरण के लिए, सही तकनीकी साथी इंजीनियरिंग गहराई और व्यापक अनुभव लाता है ताकि एआई को उद्यम स्तर पर तैनात और चलाया जा सके। वे खुले मॉडल प्रदान कर सकते हैं ताकि विश्वसनीय एआई के लिए आवश्यक पारदर्शिता प्रदान की जा सके और सॉफ्टवेयर घटक जो एआई समाधान निर्माण में तेजी ला सकते हैं। और अन्य उद्योगों के लिए विश्वसनीय उद्यम एआई समाधान बनाने का उनका अनुभव उन्हें चुनौतियों का अनुमान लगाने और डिजाइन को मजबूत करने में मदद कर सकता है।

डोमेन की ओर, एक प्रभावी सहयोगी न केवल गहरी नैदानिक-विकास और व्यावसायीकरण विशेषज्ञता लाता है, बल्कि विश्वसनीय एआई समाधान विकसित करने का एक सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड भी है। उनके पास विश्वसनीय एआई समाधान बनाने के लिए आवश्यक सामग्री है, जैसे कि डेटा विज्ञान विशेषज्ञता, नियामक ज्ञान और सुरक्षित और जिम्मेदार डेटा उपयोग का इतिहास। लेकिन वे एआई तैनाती का समर्थन करने के लिए और भी कुछ प्रदान कर सकते हैं, जैसे कि सार्वजनिक बेंचमार्क को चुनौती देने की इच्छा ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई समाधान अपेक्षित रूप से प्रदर्शन करता है, से लेकर उन अग्रिम तैनात इंजीनियरों तक जो एआई समाधानों को अंतिम उपयोगकर्ता के कार्य प्रवाह में एकीकृत करने में मदद कर सकते हैं, अंतिम उपयोगकर्ता की विशिष्ट आईटी सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन और नीतियों को ध्यान में रखते हुए।

काम करने के तरीके में परिवर्तन

एआई स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान संगठनों के लिए केवल एक और उपकरण नहीं है। सही तरीके से किया जाए तो यह काम कैसे किया जाता है और समस्याओं का समाधान कैसे किया जाता है, इसे बदल देता है। विश्वसनीय एआई विशेष रूप से पहले से ही समयसीमा को छोटा करने, सटीकता में सुधार करने और जटिल चुनौतियों का सामना करने में टीमों की मदद करने में अपनी क्षमता का प्रदर्शन कर रहा है, एआई युग के लिए कार्य प्रवाह को पुनः कल्पना करता है।

जैसे ही एआई अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने से निर्णय लेने और जटिल कार्य प्रवाह को निष्पादित करने की ओर बढ़ता है, वे संगठन जो इस विकास को अपनाते हैं नए संचालन मॉडल को छोड़ सकते हैं जो उन्हें अधिक कुशल, अधिक सूचित और स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान में तेजी से बदलती मांगों के प्रति अधिक प्रतिक्रियाशील बनाते हैं।