स्वास्थ्य सेवा में नए अवसरों को खोलना एआई के साथ

संयुक्त राज्य अमेरिका में स्वास्थ्य सेवा मशीन लर्निंग और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के उपयोग के कारण एक महत्वपूर्ण विकृति के प्रारंभिक चरणों में है। यह परिवर्तन एक दशक से अधिक समय से चल रहा है, लेकिन हाल की प्रगति के साथ, यह अधिक तेजी से परिवर्तन के लिए तैयार लगता है। एआई के सुरक्षित और प्रभावी अनुप्रयोगों को समझने, चिकित्सकों के बीच एआई के उपयोग में विश्वास बनाने और हमारी नैदानिक शिक्षा प्रणाली को एआई-आधारित प्रणालियों के बेहतर उपयोग के लिए समायोजित करने के लिए बहुत काम करना बाकी है।

स्वास्थ्य सेवा में एआई के अनुप्रयोग

एआई स्वास्थ्य सेवा में दशकों से विकसित हो रहा है, दोनों रोगी-सामना और पीछे के कार्यालय कार्यों में। गहरे शिक्षण और कंप्यूटर दृष्टि मॉडल के उपयोग में सबसे पहले और सबसे व्यापक काम हुआ है।

पहले, कुछ शब्दावली। अनुसंधान में पारंपरिक सांख्यिकीय दृष्टिकोण – जैसे कि अवलोकन अध्ययन और नैदानिक परीक्षण – जनसंख्या-केंद्रित मॉडलिंग दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं जो प्रतिगमन मॉडल पर निर्भर करते हैं, जिसमें स्वतंत्र चर का उपयोग परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। इन दृष्टिकोणों में, जबकि अधिक डेटा बेहतर है, एक प्लेटो प्रभाव है जिसमें एक निश्चित डेटा सेट आकार के ऊपर, डेटा से बेहतर अनुमान नहीं लगाया जा सकता है।

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस एक नई दृष्टिकोण लेकर आता है जो भविष्यवाणी करने में मदद करता है। एक संरचना जिसे पेरसेप्ट्रॉन कहा जाता है, जो डेटा को एक पंक्ति एक समय में प्रसंस्करण करता है, और एक नेटवर्क के रूप में बनाया जाता है जो डेटा को संशोधित करने के लिए उपयोग किया जाता है। प्रशिक्षण के दौरान, नेटवर्क के प्रत्येक पंक्ति में डेटा को प्रसंस्करण करने से नेटवर्क के प्रत्येक परत में समीकरणों को संशोधित किया जाता है, जिससे भविष्यवाणी की जा सके।

कई प्रकार के नेटवर्क होते हैं। कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क, या सीएनएन, स्वास्थ्य सेवा अनुप्रयोगों में पहले सफल मॉडल थे। सीएनएन कंप्यूटर दृष्टि में छवियों से सीखने में बहुत अच्छे हैं और जहां छवि डेटा प्रमुख है, वहां अनुप्रयोग पाए गए हैं: रेडियोलॉजी, रेटिनल परीक्षाएं, और त्वचा की छवियां।

एक नई न्यूरल नेटवर्क प्रकार जिसे ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर कहा जाता है, यह एक प्रमुख दृष्टिकोण बन गया है क्योंकि यह पाठ और पाठ और छवियों (जिसे बहुमुखी डेटा भी कहा जाता है) के संयोजन के लिए असाधारण है। ट्रांसफॉर्मर न्यूरल नेटवर्क पाठ के एक सेट को दिए जाने पर अगले पाठ की भविष्यवाणी करने में असाधारण हैं। इस प्रकार का एक अनुप्रयोग बड़े भाषा मॉडल या एलएलएम है। कई व्यावसायिक उदाहरणों में शामिल हैं चैट जीपीटी, एंथ्रोपिक्स क्लॉड, और मेटास लामा 3।

न्यूरल नेटवर्क के साथ जो देखा गया है, वह यह है कि सुधार के लिए एक प्लेटो को खोजना मुश्किल है। दूसरे शब्दों में, अधिक और अधिक डेटा दिए जाने पर, न्यूरल नेटवर्क सीखते रहते हैं और सुधारते रहते हैं। उनकी क्षमता की मुख्य सीमाएं बड़े और बड़े डेटा सेट और मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कम्प्यूटिंग शक्ति हैं। स्वास्थ्य सेवा में, गोपनीयता-सुरक्षित डेटा सेट बनाना जो वास्तविक नैदानिक देखभाल का प्रतिनिधित्व करता है, मॉडल विकास को आगे बढ़ाने के लिए एक प्राथमिक प्राथमिकता है।

एलएलएम स्वास्थ्य सेवा में एआई के अनुप्रयोग में एक परिवर्तनकारी परिवर्तन हो सकता है। क्योंकि वे पाठ और पाठ के साथ अच्छे हैं, वे इलेक्ट्रॉनिक रिकॉर्ड में अच्छे हैं जिसमें लगभग सभी डेटा पाठ है। वे प्रशिक्षण के लिए अत्यधिक एनोटेटेड डेटा की आवश्यकता नहीं है लेकिन मौजूदा डेटा सेट का उपयोग कर सकते हैं। इन मॉडलों की दो मुख्य खामियां हैं: 1) उनके पास दुनिया का मॉडल या विश्लेषण किए जा रहे डेटा की समझ नहीं है (उन्हें फैंसी ऑटोकम्प्लीट कहा जाता है), और 2) वे हॉलुसिनेट या कॉन्फैबुलेट कर सकते हैं, जो बनावटी पाठ या छवियां बनाते हैं जो सटीक लगती हैं लेकिन तथ्य के रूप में प्रस्तुत की जाने वाली जानकारी बनाती हैं।

एआई के लिए अन्वेषण किए जा रहे उपयोग मामलों में शामिल हैं रेडियोलॉजी छवियों, रेटिनल छवियों और अन्य छवि डेटा के लिए स्वचालन और संवर्धन; नैदानिक प्रलेखन के प्रयास को कम करना और सटीकता में सुधार करना, जो एक प्रमुख कारण है चिकित्सकों के बीच जलन; बेहतर, अधिक सहानुभूतिपूर्ण, रोगी संचार; और पीछे के कार्यालय कार्यों जैसे राजस्व चक्र, संचालन और बिलिंग की दक्षता में सुधार।

वास्तविक दुनिया के उदाहरण

एआई को धीरे-धीरे नैदानिक देखभाल में पेश किया गया है। आमतौर पर, एआई का सफल उपयोग पीयर-समीक्षित परीक्षणों के बाद हुआ है जिन्होंने सफलता का प्रदर्शन किया है और कुछ मामलों में, एफडीए की मंजूरी दी है इसके उपयोग के लिए।

एआई के उन उपयोग मामलों में से जिनमें एआई अच्छा प्रदर्शन करता है, उनमें रेटिनल परीक्षा छवियों और रेडियोलॉजी में रोग का पता लगाना शामिल है। रेटिनल परीक्षाओं के लिए, प्रकाशित साहित्य ने इन मॉडलों के प्रदर्शन को दिखाया है और इसके बाद आउटपेशेंट सेटिंग्स में रेटिनल रोग का पता लगाने के लिए स्वचालित फंडोस्कोपी को तैनात किया है। छवि सेगमेंटेशन के अध्ययन, जिनमें कई प्रकाशित सफलताएं हुई हैं, ने रेडियोलॉजिस्टों के लिए निर्णय समर्थन प्रदान करने वाले कई सॉफ्टवेयर समाधानों को परिणाम दिया है, जिससे त्रुटियों को कम किया जा सके और असामान्यताओं का पता लगाने से रेडियोलॉजिस्टों के कार्य प्रवाह को अधिक कुशल बनाया जा सके।

नए बड़े भाषा मॉडल नैदानिक कार्य प्रवाह में सहायता के लिए अन्वेषण किए जा रहे हैं। एम्बिएंट वॉइस का उपयोग इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) के उपयोग को बढ़ाने के लिए किया जा रहा है। वर्तमान में, एआई लिपिकों को चिकित्सा प्रलेखन में सहायता के लिए लागू किया जा रहा है। यह चिकित्सकों को रोगियों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है, जबकि एआई प्रलेखन प्रक्रिया का ध्यान रखता है, जिससे दक्षता और सटीकता में सुधार होता है।

इसके अलावा, अस्पताल और स्वास्थ्य प्रणाली एआई की भविष्यवाणी मॉडलिंग क्षमताओं का उपयोग रोगियों को जोखिम-विभाजित करने के लिए कर सकते हैं, जोखिम में या बढ़ते जोखिम वाले रोगियों की पहचान कर सकते हैं और उनके लिए सर्वोत्तम पाठ्यक्रम का निर्धारण कर सकते हैं। वास्तव में, एआई की क्लस्टर पता लगाने की क्षमताएं शोध और नैदानिक देखभाल में बढ़ती जा रही हैं ताकि समान विशेषताओं वाले रोगियों की पहचान की जा सके और उनके लिए नैदानिक कार्रवाई का एक典型 पाठ्यक्रम निर्धारित किया जा सके। यह वर्चुअल या सिम्युलेटेड नैदानिक परीक्षणों को भी सुविधाजनक बना सकता है ताकि सबसे प्रभावी उपचार पाठ्यक्रमों का निर्धारण किया जा सके और उनकी प्रभावशीलता को मापा जा सके।

एक भविष्य का उपयोग मामला एआई-संचालित भाषा मॉडल का उपयोग डॉक्टर-रोगी संचार में हो सकता है। इन मॉडलों को रोगियों के लिए सहानुभूतिपूर्ण बातचीत का अनुकरण करने वाले वैध प्रतिक्रियाओं के लिए पाया गया है, जिससे कठिन बातचीत को प्रबंधित करना आसान हो जाता है। एआई का यह अनुप्रयोग रोगी देखभाल में काफी सुधार कर सकता है क्योंकि यह रोगी संदेशों को उनकी स्थिति की गंभीरता के आधार पर त्वरित और अधिक कुशल त्रुटि प्रदान कर सकता है।

चुनौतियां और नैतिक विचार

स्वास्थ्य सेवा में एआई के कार्यान्वयन के साथ एक चुनौती नियामक अनुपालन, रोगी सुरक्षा और नैदानिक प्रभावशीलता सुनिश्चित करना है। जबकि नैदानिक परीक्षण नए उपचारों के लिए मानक हैं, एआई उपकरणों के लिए भी इसी दृष्टिकोण का पालन करने की बहस है। एक और चिंता डेटा उल्लंघनों और रोगी गोपनीयता के खतरे का जोखिम है। बड़े भाषा मॉडल जो सुरक्षित डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं, वे संभावित रूप से स्रोत डेटा को लीक कर सकते हैं, जो रोगी गोपनीयता के लिए एक महत्वपूर्ण खतरा है। स्वास्थ्य सेवा संगठनों को रोगी डेटा की रक्षा करने और उल्लंघनों को रोकने के तरीके खोजने होंगे ताकि विश्वास और गोपनीयता बनी रहे। प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह एक महत्वपूर्ण चुनौती है जिसे संबोधित करने की आवश्यकता है। पूर्वाग्रह से बचने के लिए, प्रशिक्षण डेटा में बेहतर तरीके से पूर्वाग्रह से बचने के तरीके पेश किए जाने चाहिए। स्वास्थ्य सेवा में सभी पहलुओं में समानता को शामिल करने और पूर्वाग्रह से बचने के लिए मॉडल प्रशिक्षण में बेहतर तरीके विकसित करने के लिए शैक्षिक दृष्टिकोण विकसित करना आवश्यक है।

एआई के उपयोग ने कई नए चिंताओं और नवाचार के क्षेत्रों को खोला है। एआई के उपयोग में सच्चे नैदानिक लाभ का पता लगाने के लिए आगे का अध्ययन करने की आवश्यकता है। इन चुनौतियों और नैतिक चिंताओं को संबोधित करने के लिए, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता संगठनों और सॉफ्टवेयर कंपनियों को स्वास्थ्य सेवा डेटा को सटीक रूप से मॉडल करने वाले डेटा सेट विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, साथ ही साथ गोपनीयता और गोपनीयता की रक्षा करनी चाहिए। इसके अलावा, स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं, प्रणालियों और प्रौद्योगिकी/सॉफ्टवेयर कंपनियों के बीच साझेदारी स्थापित करनी चाहिए ताकि एआई टूल्स को सुरक्षित और विचारशील तरीके से अभ्यास में लाया जा सके। इन चुनौतियों को संबोधित करके, स्वास्थ्य सेवा संगठन एआई की क्षमता का दोहन कर सकते हैं जबकि रोगी सुरक्षा, गोपनीयता और न्याय की रक्षा करते हैं।