स्वास्थ्य सेवा में एआई से कब बचना चाहिए

जब कोई नई तकनीकी प्रगति किसी उद्योग में प्रवेश करती है, तो अक्सर उसे उस उद्योग की सभी समस्याओं का समाधान मान लिया जाता है। स्वास्थ्य सेवा में एआई भी एक अच्छा उदाहरण है। जैसे ही तकनीक आगे बढ़ रही है, इसका उपयोग दवा विकास, देखभाल समन्वय और प्रतिपूर्ति जैसे उपयोग के मामलों में किया जा रहा है। स्वास्थ्य सेवा में एआई के कई वैध उपयोग हैं, जहां तकनीक वर्तमान में उपलब्ध किसी भी विकल्प से बहुत बेहतर है।

हालांकि, एआई – जैसा कि यह आज खड़ा है – केवल कुछ कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, जैसे कि बड़े डेटा को समझना और अच्छी तरह से परिभाषित नियमों के आधार पर निर्णय लेना। अन्य स्थितियों, विशेष रूप से जहां सही निर्णय लेने के लिए अतिरिक्त संदर्भ आवश्यक है, एआई के लिए उपयुक्त नहीं हैं। आइए कुछ उदाहरणों पर गौर करें।

दावों और देखभाल को अस्वीकार करना

चाहे वह दावे के लिए हो या देखभाल के लिए, अस्वीकृति जटिल निर्णय हैं, और उन्हें एआई द्वारा अकेले संभालने के लिए बहुत महत्वपूर्ण हैं। जब दावे या देखभाल को अस्वीकार करने की बात आती है, तो एक स्पष्ट नैतिक बाध्यता है कि इसे सावधानी से किया जाए, और एआई की वर्तमान क्षमताओं के आधार पर, इसके लिए मानव इनपुट की आवश्यकता होती है।

नैतिकता के तत्व से परे, स्वास्थ्य योजनाएं अपने आप को जोखिम में डालती हैं जब वे दावों को अस्वीकार करने के निर्णय लेने के लिए एआई पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं। योजनाएं, और उन पर मुकदमे चलाए जा रहे हैं, मुकदमेबाजी का आरोप लगाती हैं कि योजनाओं ने दावों को अस्वीकार करने के लिए एआई का उपयोग करके चिकित्सक समीक्षा के न्यूनतम आवश्यकताओं को पूरा नहीं किया है।

पिछले निर्णयों पर भरोसा करना

एआई पर भरोसा करना कि यह केवल इसलिए निर्णय ले क्योंकि यह पहले कैसे निर्णय लेता था, इसका एक स्पष्ट दोष है: एक गलत निर्णय अतीत से अन्य लोगों को प्रभावित करने के लिए जारी रहेगा। इसके अलावा, जो नीति नियम एआई को सूचित करते हैं वे अक्सर प्रणालियों में वितरित किए जाते हैं या मानव द्वारा असंपूर्ण रूप से परिभाषित किए जाते हैं, एआई प्रणाली इन नीतियों की एक असटीक समझ को अपना सकती है और फिर उसे दोहरा सकती है। इसे避 करने के लिए, संगठनों को एक एकल नीति सत्य स्रोत बनाने की आवश्यकता है ताकि एआई एक विश्वसनीय डेटासेट से संदर्भ ले सके और सीख सके।

विरासत प्रणालियों पर निर्माण करना

एक अपेक्षाकृत नई तकनीक के रूप में, एआई एक संभावना की भावना लाता है, और कई स्वास्थ्य योजना डेटा विज्ञान टीमें जल्दी से इस संभावना का लाभ उठाने के लिए उत्सुक हैं bằng मौजूदा उद्यम प्लेटफार्मों में निर्मित एआई टूल का लाभ उठाकर। समस्या यह है कि स्वास्थ्य दावा प्रक्रियाएं अत्यधिक जटिल हैं, और उद्यम प्लेटफ़ॉर्म अक्सर इन प्रक्रियाओं की जटिलताओं को नहीं समझते हैं। विरासत प्लेटफ़ॉर्म पर एआई को एक-आकार-फिट-सभी समाधान के रूप में चिपकाना (जो दावा निपटाने को प्रभावित करने वाले विभिन्न कारकों के लिए खाता नहीं है) भ्रम और असटीकता पैदा करता है, न कि अधिक कुशल प्रक्रियाओं का निर्माण करता है।

पुराने डेटा पर झुकना

एआई का एक सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह कार्यों को समन्वयित करने में बेहतर और बेहतर होता जाता है क्योंकि यह सीखता है, लेकिन यह सीखने की प्रक्रिया केवल तभी हो सकती है जब एक निरंतर प्रतिक्रिया पाश होता है जो एआई को यह समझने में मदद करता है कि उसने क्या गलत किया है ताकि वह समायोजित कर सके। उस प्रतिक्रिया को न केवल निरंतर होना चाहिए, बल्कि यह साफ और सटीक डेटा पर आधारित होना चाहिए।毕竟, एआई उतना ही अच्छा है जितना डेटा जिससे यह सीखता है।

स्वास्थ्य सेवा में एआई कब लाभकारी है

स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में एआई का उपयोग, जहां आउटपुट उतने ही महत्वपूर्ण हैं, सावधानी की मांग करता है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि ऐसे उपयोग के मामले नहीं हैं जहां एआई समझ में आता है।

एक के लिए, स्वास्थ्य सेवा में डेटा की कोई कमी नहीं है (एक व्यक्ति के चिकित्सा रिकॉर्ड को हजारों पृष्ठों में देखा जा सकता है), और उस डेटा में पैटर्न हमें बीमारी के निदान, दावों को सही ढंग से निपटाने और अधिक के बारे में बहुत कुछ बता सकते हैं। यह वह जगह है जहां एआई उत्कृष्टता प्राप्त करता है, पैटर्न की तलाश में और मानव समीक्षकों के लिए कार्रवाई का सुझाव देता है जो उन पैटर्न पर आधारित हैं।

एक और क्षेत्र जहां एआई उत्कृष्टता प्राप्त करता है वह है नीतियों और नियमों को सूचीबद्ध और अवशोषित करना जो दावों के भुगतान को नियंत्रित करते हैं। जनरेटिव एआई (जेनएआई) का उपयोग इस नीति सामग्री को विभिन्न प्रारूपों से मशीन-Readable कोड में परिवर्तित करने के लिए किया जा सकता है जो सभी रोगी दावों में लगातार लागू किया जा सकता है। जेनएआई का उपयोग जानकारी को सारांशित करने और मानव द्वारा समीक्षा के लिए एक आसानी से पढ़ने योग्य प्रारूप में प्रदर्शित करने के लिए भी किया जा सकता है।

इन सभी उपयोग के मामलों में एक सामान्य धागा यह है कि एआई का उपयोग मानवों द्वारा पर्यवेक्षण के लिए एक सह-पायलट के रूप में किया जा रहा है, न कि अपने आप चलने के लिए। जैसा कि संगठन एआई को लागू करते हैं, वे इस विचार को ध्यान में रखते हुए सफल होने की स्थिति में होंगे कि स्वास्थ्य सेवा एआई द्वारा परिवर्तित की जा रही है।