टोनी हॉगबेन, फाइजर डिजिटल ओमनीचैनल सर्विसेज एंड सॉल्यूशंस (ओएसएस) में इमर्सिव स्टूडियो लीड - साक्षात्कार श्रृंखला

टोनी होगबेन फाइजर डिजिटल ओमनीचैनल सर्विसेज एंड सॉल्यूशंस (ओएसएस) में इमर्सिव स्टूडियो लीड हैं। फाइजर डिजिटल ओमनीचैनल सर्विसेज एंड सॉल्यूशंस (ओएसएस) दुनिया भर में मरीजों, स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं और पेशेवरों के साथ फाइजर के जुड़ने के तरीके को बदलने में सबसे आगे है। अभिनव डिजिटल रणनीतियों, अत्याधुनिक तकनीक और डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि के माध्यम से, ओएसएस सहज, व्यक्तिगत और प्रभावशाली अनुभवों को सशक्त बनाता है। उन्नत एनालिटिक्स, ऑटोमेशन और एआई-संचालित समाधानों को एकीकृत करके, टीम जुड़ाव को बढ़ाती है, संचार को अनुकूलित करती है और सभी डिजिटल टचपॉइंट्स पर सार्थक कनेक्शन चलाती है।

डिजिटल इनोवेशन और इमर्सिव टेक्नोलॉजी में आपका करियर काफी लंबा रहा है। इस क्षेत्र में आपकी रुचि सबसे पहले किस बात से जगी और आपकी यात्रा आपको आपकी वर्तमान भूमिका तक कैसे ले गई?

मेरा रास्ता कुछ हद तक अपरंपरागत रहा है। सदी के अंत में 'न्यू मीडिया' में डिग्री पूरी करने के बाद - जब डिजिटल अभी भी अपनी जगह बना रहा था - मैंने अपनी खुद की डिजिटल एजेंसी स्थापित की और उसे चलाया। वेब 2.0 के उदय के दौरान काम करना वाकई रोमांचक था। हम ऐसे माहौल में SAAS समाधान और शुरुआती मोबाइल एप्लिकेशन का नेतृत्व कर रहे थे, जहाँ नवाचार सिर्फ़ चर्चा का विषय नहीं था - यह हमारी रोज़मर्रा की सच्चाई थी। हर प्रोजेक्ट ने नई ज़मीन तोड़ी, और उद्यमशीलता की ऊर्जा संक्रामक थी।

महामारी से ठीक पहले अपने व्यवसाय को सफलतापूर्वक बेचने के बाद, मैंने शुरू में आराम का आनंद लिया, लेकिन जल्दी ही मुझे एहसास हुआ कि मुझे एक नई चुनौती की आवश्यकता है जो मेरी विशेषज्ञता का लाभ उठा सके। फ़ाइज़र डिजिटल में शामिल होने से मुझे अपनी रचनात्मक दृष्टि और तकनीकी क्षमताओं दोनों को संयोजित करने का मौका मिला है, जो सभी आकारों के संगठनों को डिजिटल रूप से बदलने में मदद करने के लगभग दो दशकों के अनुभव पर आधारित है।

इमर्सिव स्टूडियो को शुरू से ही बनाना विशेष रूप से फायदेमंद रहा है - एक आंतरिक नवाचार केंद्र बनाना जो कंपनी भर की टीमों को इमर्सिव और इंटरैक्टिव तकनीकों का उपयोग करने में सक्षम बनाता है। वर्तमान में, मैं एक टीम का हिस्सा हूँ जो कई विभागों और उपयोग मामलों में AI समाधानों को एकीकृत करने की हमारी पहल का नेतृत्व कर रही है, जिससे टीमों को अपने वर्कफ़्लो और क्षमताओं को फिर से कल्पना करने में मदद मिलती है।

स्वास्थ्य सेवा में बदलाव के बारे में सबसे संतोषजनक बात यह है कि मैं प्रौद्योगिकी और मानव अनुभव के प्रतिच्छेदन के प्रति अपने जुनून को ऐसे माहौल में लागू कर रहा हूँ जहाँ हमारे काम का ठोस प्रभाव है। यहाँ, इमर्सिव तकनीकों के माध्यम से हम जो सटीकता, यथार्थवाद और जुड़ाव बनाते हैं, उसका सीधा असर स्वास्थ्य सेवा पेशेवर शिक्षा और अंततः रोगी के परिणामों पर पड़ता है। तकनीकी नवाचार और मानव कल्याण के बीच यह संबंध मुझे हर दिन प्रेरित करता है।

चिकित्सा प्रशिक्षण में एआई-संचालित सिमुलेशन के साथ बदलाव हो रहा है। प्रभावशीलता और पहुंच के मामले में ये एआई-संचालित इमर्सिव अनुभव पारंपरिक प्रशिक्षण विधियों की तुलना में कैसे हैं?

मुझे सबसे पहले इमर्सिव अनुभवों के बारे में बात करनी चाहिए, उसके बाद यह बताना चाहिए कि एआई किस प्रकार परिदृश्य को बदल रहा है।

इमर्सिव प्रशिक्षण अनुभव पारंपरिक तरीकों से अलग लचीलापन प्रदान करके चिकित्सा शिक्षा को मौलिक रूप से बदल देते हैं। शिक्षार्थी लगभग कहीं से भी, अपनी गति से और जितनी बार ज़रूरत हो उतनी बार जटिल परिदृश्यों पर फिर से विचार कर सकते हैं। सबूत सम्मोहक हैं, इमर्सिव लर्निंग के लिए ज्ञान प्रतिधारण दर महत्वपूर्ण है - पारंपरिक प्रशिक्षण विधियों की तुलना में 76% तक बेहतर*

एआई अब चार महत्वपूर्ण तरीकों से इन इमर्सिव अनुभवों में क्रांति ला रहा है:

सामग्री निर्माण में, AI उच्च-निष्ठा सिमुलेशन के विकास को लोकतांत्रिक बना रहा है। जिस काम के लिए पहले विशेषज्ञ डेवलपर्स की टीमों और महीनों के काम की आवश्यकता होती थी, उसे अब तेज़ी से और बहुत कम लोगों द्वारा पूरा किया जा सकता है - इससे विकास की संभावनाएँ खुलेंगी और बड़े पैमाने पर सामग्री का निर्माण किया जा सकेगा।

शिक्षार्थी अनुभव के लिए, एआई गतिशील अनुकूलन को सक्षम बनाता है - निर्णयों और कौशल स्तर के आधार पर वास्तविक समय में परिदृश्यों को समायोजित करता है, प्रामाणिक चुनौतियों का निर्माण करता है जो नैदानिक ​​​​अप्रत्याशितता को बेहतर ढंग से प्रतिबिंबित करते हैं।

फीडबैक के मोर्चे पर, AI सरल पास/फेल मेट्रिक्स से परे सूक्ष्म मूल्यांकन प्रदान करता है। यह शिक्षार्थियों की गतिविधियों, निर्णय अनुक्रमों का विश्लेषण कर सकता है, और व्यक्तिगत कोचिंग प्रदान करने के लिए पिछले हजारों सत्रों के प्रदर्शन की तुलना कर सकता है।

अंततः, एआई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और बुद्धिमान अवतारों के माध्यम से सहयोगात्मक शिक्षण को सक्षम बनाता है जो यथार्थवादी रोगी और टीम इंटरैक्शन का अनुकरण करता है।

पहुँच क्षमता का प्रभाव बहुत गहरा है - एआई-संचालित इमर्सिव अनुभवों को व्यापक रूप से और लागत-प्रभावी तरीके से लागू किया जा सकता है, जिससे वैश्विक स्तर पर प्रशिक्षण अंतराल को संबोधित करने में मदद मिलती है। इमर्सिव तकनीक और एआई के इस शक्तिशाली संयोजन में उच्च-गुणवत्ता वाले चिकित्सा प्रशिक्षण तक पहुँच को लोकतांत्रिक बनाने की क्षमता है, विशेष रूप से वंचित क्षेत्रों में।

*बोंडे, मैड्स और मकरांस्की, गुइडो और वांडल, जैकब और लार्सन, मेटे और मोर्सिंग बैगर, मिकेल और जर्मेर, हैने और सोमर, मोर्टन। (2014)। गेमिफाइड प्रयोगशाला सिमुलेशन के माध्यम से बायोटेक शिक्षा में सुधार करना

क्या आप इस बारे में जानकारी साझा कर सकते हैं कि आपकी कंपनी में AI-संचालित चिकित्सा सिमुलेशन कैसे विकसित किए जा रहे हैं? इन उच्च-निष्ठा सिमुलेशनों के निर्माण में सबसे बड़ी चुनौतियाँ क्या हैं?

हम अपने दृष्टिकोण में AI को एकीकृत करने के शुरुआती चरण में हैं। हमें इस बात का स्पष्ट विज़न है कि हम कहाँ जा रहे हैं, लेकिन हम जिस अत्यधिक विनियमित स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में काम करते हैं, उसके लिए व्यवस्थित कार्यान्वयन और कठोर सत्यापन की आवश्यकता होती है। यह हमारी तेज़ी से नवाचार करने की इच्छा और सावधानी से आगे बढ़ने के हमारे दायित्व के बीच तनाव पैदा करता है - हम AI के साथ हो रहे उन्मत्त नवाचार के साथ तालमेल रखना पसंद करेंगे।

वर्तमान में, हम अपने AI प्रयासों को तीन प्रमुख क्षेत्रों में केंद्रित कर रहे हैं:

1. सामग्री निर्माण त्वरणहम अपनी सामग्री विकास पाइपलाइन को बढ़ाने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं, जिससे हमारी चिकित्सा और अनुदेशात्मक डिजाइन टीमों को साक्ष्य-आधारित परिदृश्यों, नैदानिक ​​विविधताओं और रोगी मॉडल के उत्पादन को बढ़ाने में मदद मिल रही है। यह हमें सिमुलेशन की हमारी लाइब्रेरी का काफी विस्तार करते हुए गुणवत्ता बनाए रखने की अनुमति देता है।
2. तकनीकी विकास त्वरणहम अपनी तकनीकी विकास प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए AI का लाभ उठा रहे हैं, जिससे नई सिमुलेशन सुविधाओं और क्षमताओं के प्रोटोटाइप, परीक्षण और तैनाती में तेज़ी आ रही है। इससे हमें संसाधन की कमी को दूर करने और अपने नवाचार चक्र को तेज़ करने में मदद मिल रही है।
3. शिक्षार्थी-अनुकूली अनुभवइसके समानांतर, हम अपने सिमुलेशन में सीधे एआई को शामिल करने के तरीके विकसित कर रहे हैं ताकि अधिक गतिशील, उत्तरदायी शिक्षण वातावरण बनाया जा सके। इसमें व्यक्तिगत फीडबैक सिस्टम और शिक्षार्थी के प्रदर्शन पैटर्न के आधार पर अनुकूली कठिनाई शामिल है।

यद्यपि इस क्षेत्र में प्रगति के लिए धैर्य की आवश्यकता है, फिर भी हम इस बात से उत्साहित हैं कि ये AI नवाचार अंततः चिकित्सा प्रशिक्षण और रोगी परिणामों को कैसे बदल देंगे।

आपका 360 डिग्री अनुभव, वर्चुअल प्रयोगशाला, स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों को प्रशिक्षित करने का एक अभिनव तरीका है। यह कैसे काम करता है, और अब तक आपको उपयोगकर्ताओं से किस तरह की प्रतिक्रिया मिली है?

360 डिग्री वर्चुअल प्रयोगशाला स्वास्थ्य पेशेवरों को वास्तविक प्रयोगशाला वातावरण में घूमने, चिकित्सा उपकरणों के साथ बातचीत करने, प्रक्रियाओं का अभ्यास करने और पूरी तरह से इमर्सिव डिजिटल स्पेस में वास्तविक दुनिया की चुनौतियों को हल करने का अनुभव प्रदान करती है।

वर्चुअल लैब को कार्यशील प्रयोगशालाओं के व्यक्तिगत दौरे के पूरक के रूप में डिज़ाइन किया गया था जो सर्वोत्तम प्रथाओं को प्रदर्शित करते हैं। हमने माना कि भौतिक प्रयोगशाला यात्राओं में जटिल रसद और शेड्यूलिंग सीमाएँ शामिल हैं, इसलिए हमने दुनिया में कहीं से भी 24/7 सुलभ एक डिजिटल विकल्प बनाया।

स्वास्थ्य सेवा पेशेवर विस्तृत, इंटरैक्टिव सिमुलेशन के माध्यम से नेविगेट करते हैं जो उनके ज्ञान का परीक्षण करते हैं और प्रयोगशाला प्रक्रियाओं की उनकी समझ को बढ़ाते हैं। प्लेटफ़ॉर्म को कई उपकरणों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि सीखने के तरीके और स्थान में लचीलापन हो। हमने कई चिकित्सा स्थितियों के लिए वर्चुअल लैब को शामिल करने के लिए अपनी पेशकश का विस्तार किया है और वैश्विक शिक्षा आवश्यकताओं का समर्थन करने के लिए इन अनुभवों का कई भाषाओं में अनुवाद किया है।

प्रतिक्रियाएँ अत्यधिक सकारात्मक रही हैं। उपयोगकर्ता लगातार तीन पहलुओं की प्रशंसा करते हैं:

1. यथार्थवादउच्च-निष्ठा वाला वातावरण कार्यशील प्रयोगशाला में उपस्थिति की प्रामाणिक भावना पैदा करता है
2. सगाई: इंटरैक्टिव तत्व पूरे शिक्षण अनुभव के दौरान रुचि और फोकस बनाए रखते हैं
3. लचीलापन: अपनी सुविधा और गति से प्रशिक्षण प्राप्त करने की क्षमता

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि स्वास्थ्य सेवा पेशेवर अपने कौशल में अधिक आत्मविश्वास महसूस करते हैं और पारंपरिक प्रशिक्षण विधियों की तुलना में जानकारी को बेहतर तरीके से याद रखते हैं। यह बेहतर ज्ञान प्रतिधारण वास्तविक दुनिया की सेटिंग में बेहतर रोगी देखभाल में सीधे अनुवाद करता है।

एआई और इमर्सिव तकनीक प्रशिक्षण को अधिक सुलभ बना सकती है, लेकिन क्या आपको कोई बाधाएं दिखाई देती हैं - जैसे नियामक चिंताएं, अपनाने में हिचकिचाहट, या तकनीकी सीमाएं - जिन्हें दूर करने की आवश्यकता है?

जब स्वास्थ्य सेवा प्रशिक्षण में नई प्रौद्योगिकियों को लागू करने की बात आती है, तो इमर्सिव अनुभवों और एआई अनुप्रयोगों के बीच बाधाएं काफी भिन्न होती हैं।

इमर्सिव प्रौद्योगिकी से जुड़ी प्राथमिक चुनौतियाँ इस प्रकार हैं:

• विकास लागतें: परंपरागत रूप से, उच्च-गुणवत्ता वाले इमर्सिव अनुभव बनाना महंगा रहा है। हालाँकि, AI वास्तव में कंटेंट निर्माण में तेज़ी लाकर और उत्पादन समय को कम करके इस समस्या से निपटने में हमारी मदद कर रहा है।
• पहुँच: हम यह सुनिश्चित करते हैं कि हमारा इमर्सिव प्रशिक्षण कई प्लेटफ़ॉर्म के लिए विकसित करके सुलभ बना रहे, जैसा कि हमारे वर्चुअल लैब के साथ प्रदर्शित किया गया है जो विभिन्न उपकरणों पर काम करता है। यह दृष्टिकोण शिक्षार्थियों को उनके तकनीकी सेटअप की परवाह किए बिना संलग्न होने की अनुमति देता है।
• गोद लेने में हिचकिचाहट: यह शायद हमारी सबसे लगातार चुनौती है, खासकर अनुभवी स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों के बीच। हमारी रणनीति वृद्धिशील प्रदर्शन है - हमारे वर्चुअल लैब जैसे परिचित प्रारूपों से शुरू करना जो बिना किसी कठिन सीखने की अवस्था की आवश्यकता के स्थानिक सीखने की अवधारणाओं को पेश करते हैं। यह अधिक जटिल तकनीकों की ओर बढ़ने से पहले इमर्सिव अवधारणाओं के साथ सहजता का निर्माण करता है।

एआई एकीकरण के लिए हमें विभिन्न बाधाओं का सामना करना पड़ता है:

• तकनीकी सीमाएँ: हम इन पर सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं तथा मजबूत मंच और दृष्टिकोण का निर्माण कर रहे हैं जो भविष्य के विकास के लिए आधारशिला का काम करेंगे।
• विनियामक चिंताएँ: यह हमारी सबसे बड़ी चुनौती है। स्वास्थ्य सेवा शिक्षा में एआई-जनरेटेड सामग्री की सटीकता और वैधता के बारे में नियामक निकायों के पास वैध प्रश्न हैं। हमारा दृष्टिकोण पहले आंतरिक उपयोग के मामलों को विकसित करना है, ठोस उदाहरण बनाना है जिसका उपयोग हम नियामक टीमों को रचनात्मक रूप से संलग्न करने के लिए कर सकते हैं। हम मानते हैं कि हमें उचित सुरक्षा उपायों को सहयोगात्मक रूप से विकसित करते हुए उनकी समझ का समर्थन करने की आवश्यकता है।

इन बाधाओं को व्यवस्थित ढंग से संबोधित करके और उनकी विशिष्ट विशेषताओं को पहचान कर, हम जिम्मेदार नवाचार के लिए रास्ते बना रहे हैं जो स्वास्थ्य शिक्षा में अपेक्षित उच्च मानकों को बनाए रखते हैं।

चूंकि एआई अभूतपूर्व गति से आगे बढ़ रहा है, क्या आप ऐसा कोई बिंदु देखते हैं जहां एआई केवल एक सहायक उपकरण होने के बजाय वास्तविक समय में रोगी की देखभाल में अधिक सक्रिय भूमिका निभा सकेगा?

यह मेरे विशेषज्ञता के क्षेत्र से थोड़ा बाहर है, लेकिन मुझे लगता है कि हम देख सकते हैं कि AI पहले से ही स्वास्थ्य सेवा में सहायक भूमिकाओं से आगे बढ़ रहा है, AI-सहायता प्राप्त निदान और वास्तविक समय सर्जरी मार्गदर्शन जैसे उदाहरणों के साथ। अगले पाँच वर्षों में, मुझे उम्मीद है कि AI रोगी देखभाल में बहुत अधिक सक्रिय भूमिका निभाएगा, लेकिन यह पूरी तरह से मनुष्यों की जगह नहीं लेगा। इसके बजाय, AI "मानव-इन-द-लूप" ढांचे में स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों के साथ काम करेगा, पूर्ण नियंत्रण लिए बिना सहायता प्रदान करेगा। यह बदलाव विश्वास और जवाबदेही के बारे में नैतिक चिंताओं को जन्म देता है - जबकि AI निदान या उपचार योजनाओं का सुझाव दे सकता है, अंतिम निर्णय अभी भी रोगी की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए मनुष्यों द्वारा किया जाएगा। AI निर्णय लेने को बढ़ाएगा, लेकिन मानवीय निर्णय आवश्यक रहेगा।

ऐसी दुनिया में जहां एआई-जनित चिकित्सा अंतर्दृष्टि एक दिन कुछ कार्यों में मानव पेशेवरों से बेहतर प्रदर्शन कर सकती है, स्वास्थ्य सेवा उद्योग को इस बदलाव के लिए कैसे तैयार होना चाहिए?

हर तकनीकी परिवर्तन के साथ, हम लोगों के प्रतिस्थापन के बजाय कार्य विस्थापन देखते हैं। स्वास्थ्य सेवा उद्योग को AI को पेशेवरों के प्रतिस्थापन के रूप में नहीं बल्कि सहयोगी के रूप में फिर से परिभाषित करने की आवश्यकता है। यह एक सरल समीकरण है, मानव + AI अकेले मानव या AI से अधिक है।

यह बदलाव धीरे-धीरे और कार्य-विशिष्ट होगा - संभवतः छवि-आधारित निदान, पैथोलॉजी स्क्रीनिंग और रोगी की गिरावट के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण जैसे क्षेत्रों में शुरू होगा। ये ऐसे क्षेत्र हैं जहाँ बड़े पैमाने पर पैटर्न पहचान एआई को एक स्वाभाविक लाभ देती है, जबकि अधिक जटिल नैदानिक ​​तर्क निकट भविष्य में मानव-नेतृत्व वाले बने रहेंगे।

हमें छोटे, लक्षित कार्यों से शुरुआत करनी चाहिए जो मोनोलिथिक समाधानों के सामान्य सभी-या-कुछ-नहीं दृष्टिकोण के बजाय तत्काल मूल्य प्रदान करते हैं। यह पुनरावृत्त दृष्टिकोण चिकित्सकों और रोगियों को समय के साथ एआई क्षमताओं में विश्वास बनाने की अनुमति देता है।

परिवर्तन का विरोध करने के बजाय, स्वास्थ्य सेवा उद्योग को सक्रिय रूप से यह आकार देना चाहिए कि एआई को स्वास्थ्य सेवा पारिस्थितिकी तंत्र में कैसे शामिल किया जाए, तथा यह सुनिश्चित करना चाहिए कि यह मानवीय तत्वों को कम करने के बजाय बढ़ाए, जो उपचार के लिए केंद्रीय हैं।

आखिरकार, किसी भी संगठन को सबसे पहले जो कदम उठाना चाहिए, वह है AI एक्सपोजर का लोकतंत्रीकरण करना। अपने कर्मचारियों को संभावनाओं के प्रति अपनी आँखें खोलने के लिए व्यक्तिगत चुनौतियाँ दें—उन्हें AI टूल का उपयोग करके कोई छवि बनाने, ईमेल लिखने या प्रेजेंटेशन बनाने के लिए कहें। एक बार जब वे प्रत्यक्ष रूप से शक्ति का अनुभव कर लेंगे, तो वे अपने दैनिक कार्य में सार्थक अनुप्रयोगों की पहचान करने के लिए उस उत्साह को वापस लाएँगे। नीचे से ऊपर तक नवाचार अक्सर सबसे व्यावहारिक और प्रभावशाली समाधान उत्पन्न करता है।

कई कंपनियाँ पायलट प्रोजेक्ट से आगे AI समाधानों को बढ़ाने में संघर्ष करती हैं। आपने AI को बड़े पैमाने पर सफलतापूर्वक लागू करने के लिए कौन सी रणनीतियाँ अपनाई हैं?

मेरे लिए, किसी भी प्रौद्योगिकी परियोजना को सफलतापूर्वक एआई स्केलिंग करने में दो महत्वपूर्ण चुनौतियों का समाधान करना शामिल है: प्रौद्योगिकी अवसंरचना, और उपयोगकर्ता अपनाना।

स्वास्थ्य सेवा के अत्यधिक विनियमित वातावरण में, किसी भी AI पहल को आगे बढ़ाने से पहले मजबूत तकनीकी नींव स्थापित करना आवश्यक है। हमें सुरक्षित, अनुपालन करने वाले बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है जो रोगी सुरक्षा आवश्यकताओं के साथ नवाचार को संतुलित करता है।

नई तकनीक के साथ, अपनाना अक्सर पैमाने पर सबसे बड़ी बाधा बन जाता है। हमने पाया है कि AI को यथासंभव अदृश्य बनाना व्यापक रूप से अपनाने के लिए महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, एक खाली स्क्रीन का सामना करना और एक प्रभावी संकेत लिखने की आवश्यकता अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए महत्वपूर्ण घर्षण पैदा करती है। इसके बजाय, हम ऐसे समाधान डिज़ाइन कर रहे हैं जहाँ उपयोगकर्ता केवल पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए बटन पर क्लिक कर सकते हैं या परिचित वर्कफ़्लो का उपयोग कर सकते हैं जो पर्दे के पीछे AI का लाभ उठाते हैं।

हमारा दृष्टिकोण छोटे से शुरू करने को प्राथमिकता देता है, लेकिन पहले दिन से ही पैमाने को ध्यान में रखते हुए निर्माण करना। एकमुश्त समाधान बनाने के बजाय, हम मॉड्यूलर घटक डिज़ाइन करते हैं जिन्हें कई उपयोग मामलों में विस्तारित और पुन: उपयोग किया जा सकता है। यह सफल पायलटों को व्यापक कार्यान्वयन के लिए टेम्पलेट बनने की अनुमति देता है।

आपका मानना ​​है कि एआई स्वास्थ्य सेवा को ऐसे तरीके से बदलने जा रहा है जिसे कभी विज्ञान कथा माना जाता था। आपको क्या लगता है कि अगले पांच सालों में कौन सी खास प्रगति का सबसे गहरा असर होगा?

80 के दशक के एक बच्चे के रूप में, मुझे 1970 के दशक के सिक्स मिलियन डॉलर मैन और बायोनिक वुमन टीवी शो याद हैं। उन शो में तकनीक द्वारा शारीरिक रूप से संवर्धित चरित्र दिखाए गए थे, हालाँकि, AI के साथ वास्तविक क्रांति संज्ञानात्मक वृद्धि होगी। यह मुझे सबसे अधिक उत्साहित करता है।

मेरा मानना ​​है कि अगले पांच वर्षों में कई अन्य विशिष्ट प्रगतियां स्वास्थ्य सेवा को मौलिक रूप से बदल देंगी:

1. प्रशासनिक स्वचालन: नौकरशाही का बोझ जो वर्तमान में हमारे स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों का बहुत समय लेता है, नाटकीय रूप से कम हो जाएगा। यह केवल दक्षता के बारे में नहीं है - यह रोगी की बातचीत पर मानवीय ध्यान को पुनर्निर्देशित करके स्वास्थ्य सेवा में देखभाल को वापस लाने के बारे में है।
2. दवा खोज में तेजी: चिकित्सीय लक्ष्यों की पहचान करने से लेकर प्रभावी उपचार विकसित करने तक की समयसीमा दशकों से वर्षों या महीनों में सिमट जाएगी। Google के DeepMind द्वारा निर्मित और ओपन सोर्स किए गए AlphaFold ने पहले ही प्रोटीन संरचनाओं की हमारी समझ में क्रांति ला दी है - कुछ ही दिनों में वह हल कर लिया है जो पहले प्रयोगशाला में वर्षों तक काम करने में लगता था।
3. बड़े पैमाने पर सटीक निदान: एआई प्रणालियां विशाल डेटासेट में पैटर्न पहचान के माध्यम से कैंसर, हृदय रोग और तंत्रिका संबंधी विकारों जैसी स्थितियों का शीघ्र पता लगाने में नाटकीय रूप से सुधार करेंगी।
4. व्यक्तिगत उपचार: उपचार योजनाओं को व्यक्तिगत रोगी के आंकड़ों के आधार पर लगातार परिष्कृत किया जाएगा, तथा प्रभावशीलता को अधिकतम करने तथा रोगियों की स्वयं की देखभाल में सहभागिता बढ़ाने के लिए वास्तविक समय में समायोजन किया जाएगा।

इन बदलावों की गति चौंका देने वाली होगी। एआई का विकास कुत्ते के वर्षों की तरह है - लेकिन घातीय गति के साथ। हम देखेंगे कि पारंपरिक शोध और कार्यान्वयन में 50 साल लग सकते हैं।

ये कोई दूर की विज्ञान कथा परिदृश्य नहीं हैं - ये पहले से ही प्रारंभिक रूपों में उभर रहे हैं, यह भविष्य नहीं है, यह अभी है।