साक्षात्कार
टोनी होगबेन, प्फाइजर डिजिटल ऑम्नीचैनल सेवाएं और समाधान (ओएसएस) में इमर्सिव स्टूडियो लीड – साक्षात्कार श्रृंखला
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टोनी होगबेन प्फाइजर डिजिटल ऑम्नीचैनल सेवाएं और समाधान (ओएसएस) में इमर्सिव स्टूडियो लीड हैं। प्फाइजर डिजिटल ऑम्नीचैनल सेवाएं और समाधान (ओएसएस) रोगियों, स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं और विश्वभर में पेशेवरों के साथ प्फाइजर के जुड़ाव को बदलने के लिए अग्रणी है। नवाचारी डिजिटल रणनीतियों, अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी और डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि के माध्यम से, ओएसएस सMOOTH, व्यक्तिगत और प्रभावी अनुभवों को संचालित करता है। उन्नत विश्लेषण, स्वचालन और एआई-संचालित समाधानों को एकीकृत करके, टीम जुड़ाव, संचार को अनुकूलित करती है और सभी डिजिटल स्पर्श बिंदुओं पर अर्थपूर्ण संबंधों को बढ़ाती है।
(PFE )आपके पास डिजिटल नवाचार और इमर्सिव प्रौद्योगिकियों में व्यापक करियर रहा है। इस क्षेत्र में आपकी रुचि को पहले क्या उत्तेजित किया, और आपकी यात्रा आपको अपनी वर्तमान भूमिका में कैसे ले आई?
मेरा मार्ग कुछ हद तक असामान्य रहा है। सदी के मोड़ पर ‘न्यू मीडिया’ में डिग्री पूरी करने के बाद – जब डिजिटल अभी भी अपनी जमीन तलाश रहा था – मैंने अपनी डिजिटल एजेंसी स्थापित की और चलाई। वेब 2.0 के उदय के दौरान काम करना वास्तव में रोमांचक था। हम एसएएएस समाधानों और शुरुआती मोबाइल अनुप्रयोगों के पioneers थे एक ऐसे वातावरण में जहां नवाचार बस एक buzzword नहीं था – यह हमारी दैनिक वास्तविकता थी। प्रत्येक परियोजना ने नई जमीन तोड़ दी, और उद्यमी ऊर्जा संक्रामक थी।
महामारी से ठीक पहले अपना व्यवसाय सफलतापूर्वक बेचने के बाद, मैंने पहले डाउनटाइम का आनंद लिया, लेकिन जल्द ही महसूस किया कि मुझे एक नई चुनौती की आवश्यकता है जो मेरी विशेषज्ञता का लाभ उठाएगी। प्फाइजर डिजिटल में शामिल होने से मुझे अपने रचनात्मक दृष्टिकोण और तकनीकी क्षमताओं को जोड़ने की अनुमति मिली, जो लगभग दो दशकों के अनुभव का लाभ उठाता है जो संगठनों को सभी आकारों में डिजिटल रूप से बदलने में मदद करता है।
इमर्सिव स्टूडियो को जमीन से ऊपर से बनाना विशेष रूप से पुरस्कृत रहा है – एक आंतरिक नवाचार केंद्र बनाना जो कंपनी भर में टीमों को इमर्सिव और इंटरैक्टिव प्रौद्योगिकियों का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है। वर्तमान में, मैं एक टीम का हिस्सा हूं जो हमारी पहलों का नेतृत्व कर रही है एआई समाधानों को कई विभागों और उपयोग के मामलों में एकीकृत करने के लिए, टीमों को अपने कार्य प्रवाह और क्षमताओं को पुनः कल्पना करने में मदद कर रही है।
स्वास्थ्य सेवा में संक्रमण करने के बारे में सबसे पूर्ण बात यह है कि मैं अपनी तकनीक और मानव अनुभव के बीच के संगम के लिए अपने जुनून को लागू कर रहा हूं एक ऐसे वातावरण में जहां हमारा काम स्पष्ट प्रभाव डालता है। यहां, हम इमर्सिव प्रौद्योगिकियों के माध्यम से सटीकता, वास्तविकता और जुड़ाव जो हम बनाते हैं वह सीधे स्वास्थ्य पेशेवर शिक्षा और, अंततः, रोगी परिणामों को प्रभावित करता है। तकनीकी नवाचार और मानव कल्याण के बीच यह संबंध मुझे हर दिन प्रेरित करता है।
चिकित्सा प्रशिक्षण एआई-संचालित सिमुलेशन के साथ एक बदलाव से गुजर रहा है। पारंपरिक प्रशिक्षण विधियों की तुलना में इन एआई-संचालित इमर्सिव अनुभवों की प्रभावशीलता और पहुंच कैसे है?
मैं इमर्सिव अनुभवों की खोज करने से पहले एआई को संबोधित करना चाहूंगा।
इमर्सिव प्रशिक्षण अनुभव मूल रूप से चिकित्सा शिक्षा को बदल देते हैं जो पारंपरिक तरीकों से मेल नहीं खा सकते। शिक्षार्थी जटिल परिदृश्यों को लगभग कहीं से भी, अपनी गति से और जितनी बार आवश्यक हो सकता है दोहरा सकते हैं। साक्ष्य प्रभावशाली है, इमर्सिव लर्निंग के लिए ज्ञान प्रतिधारण दर पारंपरिक प्रशिक्षण विधियों की तुलना में 76% बेहतर है*
एआई अब इन इमर्सिव अनुभवों को चार महत्वपूर्ण तरीकों से क्रांतिकारी बना रहा है:
सामग्री निर्माण में, एआई उच्च-निष्ठा सिमुलेशन के विकास को लोकतांत्रिक बना रहा है। जो पहले विशेषज्ञ विकासकर्ताओं की टीमों और महीनों के काम की आवश्यकता थी, अब तेजी से और बहुत कम लोगों द्वारा पूरा किया जा सकता है – यह विकास की क्षमता को अनलॉक करेगा और सामग्री को बड़े पैमाने पर बनाने की अनुमति देगा।
शिक्षार्थी के अनुभव के लिए, एआई गतिशील अनुकूलन को सक्षम बनाता है – शिक्षार्थी के निर्णय और कौशल स्तर के आधार पर वास्तविक समय में परिदृश्यों को समायोजित करता है, जो कि नैदानिक अनिश्चितता को बेहतर ढंग से दर्शाता है।
प्रतिक्रिया के मोर्चे पर, एआई सरल पास/विफल मीट्रिक से परे सूक्ष्म मूल्यांकन प्रदान करता है। यह शिक्षार्थियों की गतिविधियों, निर्णय क्रमों और हजारों पिछले सत्रों के खिलाफ प्रदर्शन की तुलना करने के लिए विश्लेषण कर सकता है ताकि व्यक्तिगत कोचिंग प्रदान की जा सके।
अंत में, एआई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और बुद्धिमान अवतार के माध्यम से सहयोगी सीखने को सक्षम बनाता है जो वास्तविक रोगी और टीम इंटरैक्शन की नकल करते हैं।
सुलभता का प्रभाव गहरा है – एआई-संचालित इमर्सिव अनुभवों को व्यापक रूप से और लागत प्रभावी ढंग से तैनात किया जा सकता है, जो वैश्विक स्तर पर प्रशिक्षण अंतराल को संबोधित करने में मदद करता है। इमर्सिव प्रौद्योगिकी और एआई का यह शक्तिशाली संयोजन उच्च गुणवत्ता वाले चिकित्सा प्रशिक्षण तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने की क्षमता रखता है, विशेष रूप से कम सेवा वाले क्षेत्रों में।
*बोंडे, मैड्स एंड मकरांस्की, गुइडो एंड वांडल, जैकब एंड लार्सन, मेटे एंड मोर्सिंग बैगर, मिक्केल एंड जार्मर, हाने एंड सोमर, मोर्टेन। (2014)। जैम्ड लेबोरेटरी सिमुलेशन के माध्यम से बायोटेक शिक्षा में सुधार
क्या आप हमें यह बताने में सक्षम हैं कि आपकी कंपनी में एआई-संचालित चिकित्सा सिमुलेशन कैसे विकसित किए जा रहे हैं? इन उच्च-निष्ठा सिमुलेशन को बनाने में कुछ बड़ी चुनौतियां क्या हैं?
हम एआई को एकीकृत करने की प्रक्रिया में हैं। हमारे पास एक स्पष्ट दृष्टि है कि हम कहां जा रहे हैं, लेकिन हम जिस भारी नियंत्रित स्वास्थ्य सेवा स्थान में काम करते हैं वह विधिपूर्ण कार्यान्वयन और कठोर मान्यता की आवश्यकता को निर्धारित करता है। यह हमारी नवाचार की इच्छा और सावधानी से आगे बढ़ने की हमारी जिम्मेदारी के बीच एक तनाव पैदा करता है – हम एआई के साथ हो रहे नवाचार की तेजी से गति को बनाए रखना पसंद करेंगे।
वर्तमान में, हम एआई के प्रयासों पर तीन कुंजी क्षेत्रों में ध्यान केंद्रित कर रहे हैं:
- सामग्री निर्माण त्वरण: हम सामग्री विकास पाइपलाइन में सुधार के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं, जो हमारी चिकित्सा और निर्देशात्मक डिजाइन टीमों को साक्ष्य-आधारित परिदृश्यों, नैदानिक विविधताओं और रोगी मॉडल के उत्पादन को बढ़ाने में मदद कर रहा है। यह हमें गुणवत्ता बनाए रखने की अनुमति देते हुए हमारे सिमुलेशन के पुस्तकालय को काफी विस्तारित करने में हमारी मदद करता है।
- तकनीकी विकास त्वरण: हम एआई का लाभ उठा रहे हैं ताकि हम अपनी तकनीकी विकास प्रक्रियाओं को स्ट्रीमलाइन कर सकें, जो नए सिमुलेशन सुविधाओं और क्षमताओं के तेजी से प्रोटोटाइपिंग, परीक्षण और तैनाती को सक्षम बनाता है। यह हमें संसाधन सीमाओं को पार करने और हमारे नवाचार चक्र को तेज करने में मदद कर रहा है।
- शिक्षार्थी-अनुकूल अनुभव: समानांतर में, हम सिमुलेशन में एआई को एकीकृत करने के तरीके विकसित कर रहे हैं ताकि अधिक गतिशील, प्रतिक्रियाशील शिक्षा वातावरण बनाया जा सके। इसमें व्यक्तिगत प्रतिक्रिया प्रणाली और शिक्षार्थी प्रदर्शन पैटर्न के आधार पर अनुकूली कठिनाई शामिल है।
इस डोमेन में प्रगति के लिए धैर्य की आवश्यकता है, लेकिन हम उत्साहित हैं कि ये एआई नवाचार अंततः चिकित्सा प्रशिक्षण और रोगी परिणामों को कैसे बदल देंगे।
आपका 360 डिग्री अनुभव, वर्चुअल लैबोरेटरी, स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों को प्रशिक्षित करने के लिए एक नवाचारी दृष्टिकोण है। यह कैसे काम करता है, और उपयोगकर्ताओं से आपको अब तक क्या प्रतिक्रिया मिली है?
360-डिग्री वर्चुअल लैबोरेटरी स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों को एक वास्तविक प्रयोगशाला के माध्यम से चलने, चिकित्सा उपकरणों के साथ बातचीत करने, प्रक्रियाओं का अभ्यास करने और एक पूरी तरह से इमर्सिव डिजिटल स्थान में वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का समाधान करने का अनुभव प्रदान करती है।
वर्चुअल लैब को काम करने वाली प्रयोगशालाओं की शारीरिक यात्राओं के पूरक के रूप में डिज़ाइन किया गया था जो सर्वोत्तम प्रथाओं का प्रदर्शन करते हैं। हमने पहचाना कि शारीरिक प्रयोगशाला यात्राओं में जटिल लॉजिस्टिक और अनुसूची सीमाएं शामिल हैं, इसलिए हमने एक डिजिटल विकल्प बनाया जो 24/7 और दुनिया भर में सुलभ है।
स्वास्थ्य सेवा पेशेवर विस्तृत, इंटरैक्टिव सिमुलेशन के माध्यम से नेविगेट करते हैं जो उनके ज्ञान और प्रयोगशाला प्रक्रियाओं की उनकी समझ को बढ़ाते हैं। प्लेटफ़ॉर्म को कई उपकरणों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो सीखने के स्थान और तरीके में लचीलापन सुनिश्चित करता है। हमने कई चिकित्सा स्थितियों के लिए वर्चुअल लैब की पेशकश का विस्तार किया है और इन अनुभवों को वैश्विक शिक्षा आवश्यकताओं का समर्थन करने के लिए कई भाषाओं में अनुवादित किया है।
प्रतिक्रिया अत्यधिक सकारात्मक रही है। उपयोगकर्ता लगातार तीन पहलुओं की प्रशंसा करते हैं:
- वास्तविकता: उच्च-निष्ठा वातावरण एक काम करने वाली प्रयोगशाला में वास्तविक उपस्थिति की एक प्रामाणिक भावना पैदा करता है
- जुड़ाव: इंटरैक्टिव तत्व पूरे सीखने के अनुभव में रुचि और ध्यान बनाए रखते हैं
- लचीलापन: प्रशिक्षण तक उनकी सुविधा और गति से पहुंच की क्षमता
सबसे महत्वपूर्ण बात, स्वास्थ्य सेवा पेशेवर रिपोर्ट करते हैं कि वे पारंपरिक प्रशिक्षण विधियों की तुलना में अपने कौशल में अधिक आत्मविश्वास महसूस करते हैं और जानकारी को बेहतर ढंग से बनाए रखते हैं। यह बेहतर ज्ञान प्रतिधारण वास्तविक दुनिया की सेटिंग में बेहतर रोगी देखभाल में अनुवाद करती है।
एआई और इमर्सिव टेक प्रशिक्षण को अधिक सुलभ बना सकते हैं, लेकिन क्या आप किसी भी बाधाओं को देखते हैं – जैसे नियामक चिंताएं, अपनाने में संकोच, या तकनीकी सीमाएं – जिन्हें पार करने की आवश्यकता ह?
जब स्वास्थ्य सेवा प्रशिक्षण में नई प्रौद्योगिकियों को लागू करने की बात आती है, तो बाधाएं इमर्सिव अनुभवों और एआई अनुप्रयोगों के बीच काफी भिन्न होती हैं।
इमर्सिव प्रौद्योगिकी के साथ प्राथमिक चुनौतियां शामिल हैं:
- विकास लागत: परंपरागत रूप से, उच्च-गुणवत्ता वाले इमर्सिव अनुभव बनाना महंगा रहा है। हालांकि, एआई वास्तव में इसे संबोधित करने में हमारी मदद कर रहा है सामग्री निर्माण और उत्पादन समय को तेज करने के द्वारा।
- सुलभता: हम यह सुनिश्चित करके अपने इमर्सिव प्रशिक्षण को सुलभ बनाए रखते हैं कि वे कई प्लेटफार्मों पर विकसित किए गए हैं, जैसा कि हमारे वर्चुअल लैब के साथ देखा गया है जो विभिन्न डिवाइसों पर काम करता है। यह दृष्टिकोण सीखने वालों को उनकी तकनीकी सेटअप की परवाह किए बिना संलग्न करने की अनुमति देता है।
- अपनाने में संकोच: यह शायद हमारी सबसे लगातार चुनौती है, विशेष रूप से अनुभवी स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों के बीच। हमारी रणनीति है परिचयात्मक जोखिम – परिचित प्रारूपों जैसे हमारे वर्चुअल लैब के साथ शुरू करना जो स्थानिक सीखने की अवधारणाओं को पेश करते हैं बिना एक तेज़ सीखने की वक्र की। यह इमर्सिव अवधारणाओं के साथ आराम बनाता है इससे पहले कि हम अधिक जटिल प्रौद्योगिकियों पर आगे बढ़ें।
एआई एकीकरण के लिए, हम अलग-अलग बाधाओं का सामना करते हैं:
- तकनीकी सीमाएं: हम इन्हें दूर करने के लिए सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं मजबूत मंच और दृष्टिकोण बनाकर जो भविष्य के विकास के लिए आधार के रूप में काम करेंगे।
- नियामक चिंताएं: यह हमारी सबसे महत्वपूर्ण चुनौती का प्रतिनिधित्व करता है। नियामक निकायों के पास स्वास्थ्य सेवा शिक्षा में एआई-जनित सामग्री की सटीकता और वैधता के बारे में वैध प्रश्न हैं। हमारा दृष्टिकोण आंतरिक उपयोग के मामलों को विकसित करना है, जो हम नियामक टीमों के साथ निर्माण करने के लिए उपयोग कर सकते हैं। हम समझते हैं कि हमें उनकी समझ का समर्थन करने की आवश्यकता है जबकि हम साथ मिलकर उपयुक्त गार्डरेल विकसित करते हैं।
इन बाधाओं को व्यवस्थित रूप से संबोधित करके, हम जिम्मेदार नवाचार के लिए मार्ग बना रहे हैं जो स्वास्थ्य सेवा शिक्षा में उच्च मानकों को बनाए रखता है।
क्या आप देखते हैं कि एआई वास्तविक समय में रोगी देखभाल में एक अधिक सक्रिय भूमिका निभा सकता है, न कि केवल एक समर्थन उपकरण के रूप में?
यह थोड़ा मेरे क्षेत्र से बाहर है, लेकिन मुझे लगता है कि हम देख सकते हैं कि एआई स्वास्थ्य सेवा में समर्थन भूमिका से परे बढ़ रहा है, उदाहरण के लिए, एआई-सहायता प्राप्त निदान और वास्तविक समय में सर्जरी मार्गदर्शन जैसे उदाहरणों के साथ। अगले पांच वर्षों में, मुझे उम्मीद है कि एआई रोगी देखभाल में एक बहुत अधिक सक्रिय भूमिका निभाएगा, लेकिन यह पूरी तरह से मानव को प्रतिस्थापित नहीं करेगा। इसके बजाय, एआई एक “मानव-इन-द-लूप” फ्रेमवर्क में स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों के साथ काम करेगा, सहायता प्रदान करता है लेकिन पूर्ण नियंत्रण नहीं लेता है। यह परिवर्तन विश्वास और जवाबदेही के आसपास नैतिक चिंताएं उठाता है – जबकि एआई निदान या उपचार योजनाओं का सुझाव दे सकता है, अंतिम निर्णय मानव द्वारा लिया जाएगा ताकि रोगी सुरक्षा सुनिश्चित हो सके। एआई निर्णय लेने में सुधार करेगा, लेकिन मानव निर्णय आवश्यक बना रहेगा।
एक दुनिया में जहां एआई-जनित चिकित्सा अंतर्दृष्टि एक दिन मानव पेशेवरों की तुलना में कुछ कार्यों में बेहतर प्रदर्शन कर सकती है, स्वास्थ्य सेवा उद्योग को इस बदलाव के लिए कैसे तैयार करना चाहिए?
प्रत्येक प्रौद्योगिकी परिवर्तन के साथ, हम कार्य विस्थापन को देखते हैं, न कि लोगों का प्रतिस्थापन। स्वास्थ्य सेवा उद्योग को एआई को मानव पेशेवरों के प्रतिस्थापन के रूप में नहीं, बल्कि एक सहयोगी के रूप में पुनः परिभाषित करने की आवश्यकता है। यह एक सरल समीकरण है, मानव + एआई मानव या एआई की तुलना में अधिक है।
यह परिवर्तन कार्य-विशिष्ट और渐进 होगा – संभवतः चित्र-आधारित निदान, पैथोलॉजी स्क्रीनिंग और रोगी क्षय के लिए भविष्यसूचक विश्लेषण जैसे क्षेत्रों में शुरू होगा। ये ऐसे क्षेत्र हैं जहां पैमाने पर पैटर्न मान्यता एआई को एक प्राकृतिक लाभ देती है, जबकि अधिक जटिल नैदानिक विवेक मानव नेतृत्व में बने रहेंगे।
हमें छोटे, लक्षित कार्यों से शुरू करने की आवश्यकता है जो तुरंत मूल्य प्रदान करते हैं और मोनोलिथिक समाधानों के सामान्य सभी-या-कुछ-भी दृष्टिकोण का पालन नहीं करते हैं। यह आंशिक दृष्टिकोण हमें एआई की क्षमताओं में निर्माण करने की अनुमति देता है क्योंकि चिकित्सक और रोगी दोनों इसके प्रति विश्वास विकसित करते हैं।
स्वास्थ्य सेवा उद्योग को परिवर्तन का विरोध करने के बजाय, एआई को स्वास्थ्य सेवा पारिस्थितिकी तंत्र में कैसे एम्बेड किया जाए, इसे आकार देना चाहिए, यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह मानव तत्वों को बढ़ाता है जो उपचार में बने रहते हैं।
अंततः, किसी भी संगठन को जो पहला कदम उठाना चाहिए, वह है एआई एक्सपोज़र को लोकतांत्रिक बनाना। अपने कर्मचारियों को व्यक्तिगत चुनौतियां दें ताकि वे संभावनाओं को खोल सकें – उन्हें एआई टूल्स का उपयोग करके एक छवि बनाने, एक ईमेल लिखने या एक प्रस्तुति बनाने दें। एक बार जब वे शक्ति का अनुभव कर लेते हैं, तो वे अपने दैनिक कार्य में इसके अर्थपूर्ण अनुप्रयोगों की पहचान करने के लिए उत्साह लाएंगे। नीचे-से-ऊपर नवाचार अक्सर सबसे व्यावहारिक और प्रभावी समाधान पैदा करता है।
कई कंपनियां एआई समाधानों को पायलट परियोजनाओं से परे ले जाने के लिए संघर्ष करती हैं। आपने एआई को सफलतापूर्वक कैसे लागू किया है और इसे बड़े पैमाने पर लागू करने के लिए कौन सी रणनीतियां अपनाई हैं?
मेरे लिए, किसी भी प्रौद्योगिकी परियोजना को सफलतापूर्वक स्केल करना दो महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करना शामिल है: प्रौद्योगिकी बुनियादी ढांचे और उपयोगकर्ता अपनाने।
स्वास्थ्य सेवा के भारी नियंत्रित वातावरण में, किसी भी एआई पहल को स्केल करने से पहले मजबूत तकनीकी बुनियादी ढांचे की स्थापना आवश्यक है। हमें सुरक्षित, अनुपालन बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है जो नवाचार और रोगी सुरक्षा आवश्यकताओं के बीच संतुलन बनाए।
नई प्रौद्योगिकी के साथ, अपनाना अक्सर स्केलिंग के लिए सबसे बड़ा बाधा बन जाता है। हमने पाया है कि एआई को यथासंभव अदृश्य बनाना व्यापक अपनाने के लिए महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, एक खाली स्क्रीन का सामना करना और एक प्रभावी प्रॉम्प्ट लिखने की आवश्यकता महत्वपूर्ण घर्षण पैदा करती है अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए। इसके बजाय, हम ऐसे समाधान डिज़ाइन कर रहे हैं जहां उपयोगकर्ता पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए बटन पर क्लिक कर सकते हैं या एआई के पीछे की तकनीक का लाभ उठाने वाले परिचित कार्यप्रवाह का उपयोग कर सकते हैं।
हमारा दृष्टिकोण छोटा शुरू करना है लेकिन दिन एक से बड़े पैमाने पर निर्माण करना। हम एक-बार के समाधान बनाने के बजाय मॉड्यूलर घटकों को डिज़ाइन करते हैं जिन्हें विभिन्न उपयोग के मामलों में विस्तारित और पुन: उपयोग किया जा सकता है। यह हमें सफल पायलट परियोजनाओं को व्यापक कार्यान्वयन के लिए टेम्पलेट्स में बदलने की अनुमति देता है।
आप मानते हैं कि एआई स्वास्थ्य सेवा को विज्ञान कथा के रूप में माने जाने वाले तरीकों से बदल देगा। अगले पांच वर्षों में आपको कौन से विशिष्ट प्रगति का सबसे अधिक प्रभाव पड़ने की उम्मीद है?
80 के दशक का बच्चा होने के नाते, मैं 70 के दशक के सिक्स मिलियन डॉलर मैन और बायोनिक वुमन टीवी शो को याद करता हूं। उन शो में प्रौद्योगिकी द्वारा शारीरिक रूप से उन्नत पात्र थे। एआई के साथ वास्तविक क्रांति हालांकि संज्ञानात्मक उन्नति होगी। यह मुझे सबसे ज्यादा उत्साहित करता है।
अगले पांच वर्षों में, मुझे विश्वास है कि कई विशिष्ट प्रगति मूल रूप से स्वास्थ्य सेवा को बदल देगी:
- प्रशासनिक स्वचालन: वर्तमान में स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों के समय का इतना उपभोग करने वाला ब्यूरोक्रेटिक बोझ काफी कम हो जाएगा। यह केवल कुशलता के बारे में नहीं है – यह स्वास्थ्य सेवा में देखभाल को वापस लाने के बारे में है मानव ध्यान को रोगी इंटरैक्शन की ओर मोड़कर।
- दवा खोज त्वरण: चिकित्सीय लक्ष्यों की पहचान से प्रभावी उपचार विकसित करने तक की समयरेखा दशकों से वर्षों या महीनों में संकुचित हो जाएगी। अल्फाफोल्ड, जिसे गूगल के डीपमाइंड द्वारा बनाया और ओपन-सोर्स किया गया है, ने पहले ही हमारी प्रोटीन संरचनाओं की समझ को क्रांतिकारी बना दिया है – जो पहले प्रयोगशाला कार्य में वर्षों लग सकते थे, अब दिनों में हल हो जाते हैं।
- सटीक निदान बड़े पैमाने पर: एआई प्रणाली कैंसर, हृदय रोग और तंत्रिका संबंधी विकारों जैसी स्थितियों के शुरुआती पता लगाने में नाटकीय रूप से सुधार करेंगी विशाल डेटासेट भर में पैटर्न मान्यता के माध्यम से।
- व्यक्तिगत उपचार: उपचार योजनाएं व्यक्तिगत रोगी डेटा के आधार पर निरंतर रूप से परिष्कृत की जाएंगी, जो प्रभावशीलता और रोगी जुड़ाव को अधिकतम करने के लिए वास्तविक समय में समायोजित की जाती हैं।
इन परिवर्तनों की गति चौंकाने वाली होगी। एआई विकास कुत्ते के वर्षों की तरह है – लेकिन एक्सपोनेंशियल त्वरण के साथ। हम देखेंगे कि जो 50 वर्षों के पारंपरिक शोध और कार्यान्वयन में हो सकता था।
ये दूर की विज्ञान कथा परिदृश्य नहीं हैं – वे पहले से ही प्रारंभिक रूपों में उभर रहे हैं, यह भविष्य नहीं है, यह अब है।
