फरवरी 10, 2023 - शैली जोन्स
अपडेट - 21 जुलाई 2023
एक ऐसे भविष्य की कल्पना करें, जिसमे मेडिकल दिएगनोसेस एक्यूरेट और बिजली की रफ़्तार से किया जाता है और ट्रीटमेंट प्लान्स व्यक्तिगत पेशेंट के अनुरूप बनाये जाते हैं। आर्टिफिशल इंटेलिजेंस, ऐसे भविष्य को संभव बना रहा है।
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बड़ी मात्रा में चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करने से लेकर बीमारी के शुरुआती चेतावनी संकेतों का पता लगाने तक, आर्टिफिशल इंटेलिजेंस स्वास्थ्य सेवा उद्योग में क्रांति ला रहा है और पेशेंट्स के इलाज के परिणामों में सुधार कर रहा है।
एआई के साथ, डॉक्टर और रेसेअर्चेर्स काम्प्लेक्स मेडिकल डेटा से इनसाइट प्राप्त कर सकते हैं, जिससे नए उपचार और यहां तक कि उन बीमारियों का इलाज भी हो सकता है जिनका अभी तक इलाज करना संभव नहीं था।
एआई के साथ, डॉक्टर्स पेशेंट डेटा में पैटर्न और ट्रेंड्स को शीघ्रता से पहचान सकते हैं, जिससे अर्ली दिएगनोसेस और अधिक पर्सनलाइज्ड ट्रीटमेंट प्लान्स संभव हैं।
आइए देखते हैं कि स्वास्थ्य सेवा के विभिन्न क्षेत्रों में एआई कैसे बड़ी भूमिका निभा रहा है।
रेडियोलॉजी में एआई का उपयोग मेडिकल इमेजिंग प्रक्रियाओं के क्वालिटी कण्ट्रोल में सुधार करने में मदद कर रहा है। एआई का उपयोग इमेज क्वालिटी का आकलन करने, इमेज आर्टिफैक्ट्स को कम करने और रेडिएशन दोसेस को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए किया जा रहा है । इससे मरीजों को उच्च क्वालिटी वाले डायग्नोस्टिक इमेजेस प्राप्त होते हैं जिनका उपयोग उनकी देखभाल में सही निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है।
एआई का उपयोग, मेडिकल इमेजेस का विश्लेषण करने और बीमारियों या असामान्यताओं की पहचान करने के लिए किया जाता है। एआई सिस्टम मानव रेडियोलॉजिस्ट की तुलना में अधिक एक्यूरेसी और तेजी से कैंसर, हड्डी के फ्रैक्चर और अन्य स्थितियों का पता लगा सकता है।
पेशेंट के शारीरिक रचना के बारे में व्यापक दृष्टिकोण बनाने के लिए एआई का उपयोग कई मेडिकल इमेजेस को एकीकृत करने के लिए किया जाता है। यह रेडिएशन थेरेपी, इमेज-गाइडेड सर्जरी और अन्य मेडिकल प्रक्रियाओं में महत्वपूर्ण है।
एआई का उपयोग घावों, ट्यूमर और अन्य विसंगतियों को ऑटोमेटिकली पहचानने और उन्हें आकार और बनावट के आधार पर वर्गीकृत करने के लिए किया जा सकता है। एआई को मेडिकल इमेजेस में पैटर्न को पहचानने और रोग की प्रगति या पुनरावृत्ति की संभावना का अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। एआई विसंगतियों का पता लगाने और डायग्नोसिस में सहायता के लिए एक्स-रे, सीटी स्कैन और एमआरआई जैसी मेडिकल इमेजेस का विश्लेषण करने में रेडियोलॉजिस्ट की सहायता कर सकता है।
एआई का उपयोग डर्मेटाइटिस, स्किन कैंसर या अन्य त्वचा के घावों जैसे स्किन कंडीशंस के इमेजेस का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। एआई को विभिन्न प्रकार के त्वचा के घावों को वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, जैसे मेलेनोमा या गैर-मेलेनोमा स्किन कैंसर। इससे डायग्नोस्टिक एक्यूरेसी में सुधार करने में मदद मिल सकती है।
पेशेंट-स्पेसिफिक जानकारी और डेटा-ड्रिवेन रेकमेंडेशन्स का उपयोग करके एआई का उपयोग मेलेनोमा जैसी त्वचा की स्थिति के लिए व्यक्तिगत उपचार योजना विकसित करने के लिए किया जा सकता है।
कैंसर का पता लगाने और डायग्नोज़ करने के लिए एआई का उपयोग सीटी स्कैन, एमआरआई और पीईटी स्कैन जैसी मेडिकल इमेजेस का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। एआई विभिन्न प्रकार के कैंसर के लिए रेडियोमिक हस्ताक्षर बनाने के लिए मेडिकल इमेजेस से जटिल, मात्रात्मक जानकारी निकाल सकता है।
एआई का उपयोग कैंसर के लिए संभावित नई दवाओं और उपचारों की पहचान करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। एआई का उपयोग कैंसर रोगियों के लिए पर्सनलाइज्ड ट्रीटमेंट प्लान विकसित करने के लिए किया जा सकता है। ये पर्सनलाइज्ड ट्रीटमेंट प्लान्स व्यक्तिगत रोगी कारकों, जैसे जेनेटिक जानकारी और ट्यूमर बायोलॉजी पर आधारित हो सकते हैं।
एआई हृदय रोग के डायग्नोसिस में सहायता कर सकता है। यह एट्रिअल फिब्रिलेशन जैसे arrhythmias का पता लगाने के लिए ECG डेटा का विश्लेषण कर सकता है। हृदय रोग के लक्षणों, जैसे कि बढ़े हुए दिल या फेफड़ों में फ्लूइड का पता लगाने के लिए छाती के एक्स-रे का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग किया जा सकता है।
डेमोग्राफिक डेटा, मेडिकल हिस्ट्री और जीवन शैली जैसे कारकों के आधार पर एआई का उपयोग पेशेंट के हृदय रोग के रिस्क का आकलन करने के लिए किया जा सकता है। जिसके आधार पर यह शुरुआती हस्तक्षेप की जरूरत वाले मरीजों की पहचान कर सकता है। एआई का उपयोग इकोकार्डियोग्राम या सीटी स्कैन से इमेजेस का विश्लेषण करके हृदय रोग, जैसे कोरोनरी आर्टरी रोग या हृदय वाल्व डिसऑर्डर्स का पता लगाने और डायग्नोज़ करने के लिए किया जा सकता है। हृदय रोगों के प्रबंधन और उपचार के लिए शुरुआती पहचान महत्वपूर्ण है और एआई आधारित प्रिडिक्शन्स जीवन रक्षक हो सकती हैं।
एआई डीएनए सिक्वेंसिंग डेटा के आधार पर बैक्टीरिया, वायरस और फुनगी जैसे मिक्रोऑर्गैनिस्मस की पहचान करके इन्फेक्शस डिसीसेस के डायग्नोसिस में सहायता कर सकता है। एआई का उपयोग माइक्रोऑर्गैनिस्मस के विभिन्न एंटीबायोटिक दवाओं के रेजिस्टेंस को प्रेडिक्ट करने के लिए किया जा सकता है। इस प्रकार एआई ट्रीटमेंट को ऑप्टिमाइज़ करने और एंटीमिक्रोबिअल रेजिस्टेंस के प्रसार को कम करने में मदद कर सकता है।
एआई का उपयोग इन्फेक्शस डिसीसेस के मामलों और मौतों की संख्या को ट्रैक करके उसके प्रसार की निगरानी के लिए किया जा सकता है। एआई का उपयोग बड़ी मात्रा में इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड डेटा का विश्लेषण करके इन्फेक्शस डिसीसेस के रिस्क फैक्टर्स और संभावित प्रकोप को पहचानने में किया जा सकता है।
एआई का उपयोग विभिन्न स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है, जैसे मॉलिक्यूलर डेटाबेस, वैज्ञानिक साहित्य और क्लीनिकल ट्रायल्स, जिससे नए ड्रग लक्ष्यों और संभावित उपचारों की पहचान हो सके। एआई का उपयोग नई दवाओं के डिजाइन के लिए किया जा सकता है। यह प्रेडिक्शन करके कि कौन से केमिकल कंपाउंड्स सबसे प्रभावी होंगे और सबसे कम टॉक्सिक होंगे, एआई ड्रग डिजाइन में सुधार कर सकता है।
यह प्रेडिक्शन करके कि कौन से रोगियों को किस विशेष दवा के असर की सबसे अधिक संभावना है, एआई का उपयोग क्लिनिकल ट्रायल्स डिजाइन को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए किया जा सकता है। इस तरह यह परीक्षणों के समय और लागत को कम करने और उनकी सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार करने में मदद कर सकता है। एक नई दवा से जुड़ी संभावित एडवर्स इफेक्ट्स की प्रेडिक्शन करके, एआई विकास प्रक्रिया के संभावित सेफ्टी रिस्क्स को शुरू में पहचान करने में मदद कर सकता है।
एआई डेमोग्राफिक जानकारी, मेडिकल हिस्ट्री और ट्रीटमेंट हिस्ट्री जैसे विभिन्न वेरिएबल्स के बीच पैटर्न, सहसंबंध और रिलेशनशिप्स की पहचान करने के लिए बड़ी मात्रा में पेशेंट डेटा का विश्लेषण कर सकता है। यह जानकारी पर्सनलाइज्ड ट्रीटमेंट प्लान्स के विकास में मदद कर सकती है।
एआई का उपयोग पेशेंट-स्पेसिफिक डेटा का विश्लेषण करके पेशेंट के लिए किसी दवा की ऑप्टीमल डोज़ निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है। यह साइड इफेक्ट के रिस्क को कम करके उपचार के परिणामों में सुधार कर सकता है।
एआई का उपयोग पेशेंट की जेनेटिक जानकारी का विश्लेषण करके प्रिसिशन कैंसर ट्रीटमेंट विकसित करने के लिए किया जा सकता है। ये ट्रीटमेंट एक विशेष कैंसर के लिए जिम्मेदार विशिष्ट जेनेटिक म्युटेशन के अनुसार बन सकता है।
एआई का उपयोग पेशेंट्स की लगातार निगरानी करने, उनके स्वास्थ्य की स्थिति पर नज़र रखने और आवश्यकतानुसार ट्रीटमेंट प्लान्स को बदलने के लिए किया जा सकता है। वियेरेबल डिवाइसेस और अन्य सेंसर का उपयोग करके पेशेंट के हेल्थ डेटा को एकत्र और ट्रैक करके, दूर से पेशेंट्स की निगरानी के लिए एआई का उपयोग किया जा सकता है। यह संभावित स्वास्थ्य समस्याओं की जल्द पहचान करने में मदद कर सकता है।
एकत्रित डेटा का विश्लेषण करके, एआई का उपयोग रिमोट डायग्नोसिस के लिए किया जा सकता है। यह विशेष रूप से ग्रामीण या कम सेवा वाले क्षेत्रों में डायग्नोस्टिक सेवाओं की पहुंच में सुधार कर सकता है।
एआई आने वाले वर्षों में हेल्थकेयर को बदलने जा रहा है। जो चीज़ एआई को स्वास्थ्य सेवा में पारंपरिक तकनीकों से अलग करती है, वो है - डेटा को एकत्र करना, उसे प्रोसेस करना और एन्ड-यूजर के लिए एक अच्छी तरह से परिभाषित आउटपुट देना।
स्वास्थ्य संबंधी एआई ऍप्लिकेशन्स का प्राथमिक उद्देश्य क्लीनिकल तकनीकों और पेशेंट स्वास्थ्य परिणामों के बीच संबंधों का विश्लेषण करना होगा। डायग्नोस्टिक्स, ट्रीटमेंट प्रोटोकॉल डेवलपमेंट, ड्रग डेवलपमेंट, पर्सनलाइज्ड मेडिसिन और पेशेंट मॉनिटरिंग और देखभाल जैसे छेत्रों में एआई तकनीकों का उपयोग ज़्यादा से ज़्यादा किया जायेगा।
एआई में दक्षता, वैयक्तिकरण और रोगी परिणामों में सुधार करके स्वास्थ्य देखभाल को बदलने की क्षमता है। डायग्नोस्टिक इमेजिंग से लेकर, रोगी के जोखिमों की भविष्यवाणी करने से लेकर प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित करने तक, एआई सटीकता, गति और लागत-प्रभावशीलता ला सकता है। इसके अलावा, एआई व्यक्तिगत उपचार योजनाओं के विकास और दूरस्थ रोगी निगरानी को सक्षम करने, टेलीमेडिसिन के दायरे का विस्तार करने में मदद कर रहा है।
एआई उच्च सटीकता और गति के साथ चिकित्सा छवियों का विश्लेषण करके नैदानिक प्रक्रियाओं को काफी बढ़ा रहा है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम स्कैन में पैटर्न और असामान्यताओं को पहचान सकता है जो मानव आंखों से छूट सकते हैं। इससे कैंसर, हृदय रोग और तंत्रिका संबंधी विकारों जैसी स्थितियों का शीघ्र पता लगाया जा सकता है, जिससे समय पर हस्तक्षेप संभव हो सकता है।
एआई दक्षता में सुधार और बर्बादी को कम करके स्वास्थ्य देखभाल की लागत को संभावित रूप से कम कर सकता है। यह प्रशासनिक कार्यों को सुव्यवस्थित कर सकता है, नैदानिक त्रुटियों को कम कर सकता है और अस्पताल में पुनः प्रवेश को कम कर सकता है। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग करके, एआई पुरानी बीमारी प्रबंधन के बोझ को कम करते हुए सक्रिय रोगी देखभाल में भी मदद कर सकता है।
हां, एआई रोगी के अनुभव को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है। एआई-संचालित चैटबॉट 24/7 सहायता प्रदान कर सकते हैं, प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं और रोगियों को उनकी स्वास्थ्य देखभाल यात्रा के दौरान मार्गदर्शन कर सकते हैं। एआई के माध्यम से वैयक्तिकृत उपचार योजनाएं और दूरस्थ निगरानी अधिक सुविधाजनक, अनुकूलित स्वास्थ्य सेवा अनुभव प्रदान कर सकती है।
एआई नई दवाओं के बाजार में आने के समय को कम करके दवा की खोज और विकास में क्रांति ला रहा है। एआई एल्गोरिदम संभावित दवा उम्मीदवारों की पहचान करने और उनकी प्रभावकारिता और सुरक्षा की भविष्यवाणी करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकता है। इससे अधिक लक्षित उपचार हो सकते हैं और नैदानिक परीक्षणों की लागत और विफलता दर कम हो सकती है।
नैतिक विचारों में डेटा गोपनीयता और सुरक्षा, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और प्रौद्योगिकी पर अत्यधिक निर्भरता का जोखिम शामिल है। जबकि एआई देखभाल को बढ़ा सकता है, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि रोगी डेटा को सुरक्षित रूप से संभाला जाए। इसके अतिरिक्त, एआई सिस्टम पारदर्शी और उन पूर्वाग्रहों से मुक्त होना चाहिए जो रोगी के परिणामों पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकते हैं।
हालांकि एआई कुछ कार्यों को स्वचालित कर सकता है, लेकिन यह मानव स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं द्वारा प्रदान की जाने वाली सहानुभूतिपूर्ण देखभाल की जगह नहीं ले सकता है। एआई एक ऐसा उपकरण हो सकता है जो स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों को उनके काम का बोझ कम करके और उन्हें रोगी देखभाल पर अधिक ध्यान केंद्रित करने में सहायता करता है। स्वास्थ्य सेवा का भविष्य मानव और एआई-संचालित सेवाओं का मिश्रण होने की संभावना है।
एआई जोखिम कारकों की पहचान करने और संभावित स्वास्थ्य समस्याओं के होने से पहले उनकी भविष्यवाणी करने के लिए रोगी डेटा का विश्लेषण करके निवारक स्वास्थ्य देखभाल में मदद कर सकता है। इससे समय पर हस्तक्षेप और स्वस्थ जीवनशैली को बढ़ावा मिल सकता है। उदाहरण के लिए, एआई के साथ एकीकृत पहनने योग्य उपकरण महत्वपूर्ण संकेतों को ट्रैक कर सकते हैं और संभावित स्वास्थ्य समस्याओं के बारे में व्यक्तियों को सचेत कर सकते हैं।
एआई स्वास्थ्य और बीमारी को प्रभावित करने वाले पैटर्न की पहचान करने के लिए जीनोमिक डेटा जैसे बड़े डेटासेट के विश्लेषण को सक्षम करके सटीक चिकित्सा में योगदान देता है। यह किसी व्यक्ति की आनुवंशिक संरचना, जीवनशैली और पर्यावरण के आधार पर व्यक्तिगत उपचार रणनीतियों के विकास में मदद कर सकता है।
बाधाओं में डेटा गोपनीयता संबंधी चिंताएं, मानकीकृत डेटा की कमी और एआई समाधानों को लागू करने और प्रबंधित करने के लिए कौशल की कमी शामिल है। इसके अतिरिक्त, मौजूदा स्वास्थ्य देखभाल बुनियादी ढांचे में एआई सिस्टम को एकीकृत करने की चुनौती भी है। इन बाधाओं पर काबू पाने के लिए सावधानीपूर्वक योजना, विनियम और बहु-विषयक सहयोग की आवश्यकता होती है।
एआई प्रारंभिक पहचान, उपचार और सहायता के लिए उपकरण प्रदान करके मानसिक स्वास्थ्य देखभाल में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। एआई एल्गोरिदम मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं के संकेतों का पता लगाने के लिए भाषण पैटर्न और सोशल मीडिया व्यवहार का विश्लेषण कर सकता है। इसके अलावा, एआई-सक्षम चैटबॉट उन लोगों को मनोवैज्ञानिक सहायता और चिकित्सा प्रदान कर सकते हैं जिनके पास पारंपरिक मानसिक स्वास्थ्य सेवाओं तक आसान पहुंच नहीं है।
हां, एआई पुरानी बीमारियों के प्रबंधन में महत्वपूर्ण योगदान दे सकता है। एआई एल्गोरिदम डायबिटीज़, हृदय रोग और कैंसर जैसी बीमारियों की प्रगति की भविष्यवाणी कर सकता है, जिससे स्वास्थ्य सेवा प्रदाता व्यक्तिगत उपचार योजनाएं तैयार करने में सक्षम हो सकते हैं। इसके अलावा, पहनने योग्य एआई-संचालित उपकरण मरीजों को घर पर उनके स्वास्थ्य और दवा के पालन की निगरानी करने में मदद कर सकते हैं।
एआई दूरस्थ रोगी निगरानी, निदान और उपचार को सक्षम करके टेलीमेडिसिन का समर्थन करता है। एआई-संचालित ऐप्स लक्षणों के आधार पर चिकित्सा सलाह प्रदान कर सकते हैं, और आभासी सहायक नियुक्तियों को निर्धारित करने में मदद कर सकते हैं। इसके अलावा, एआई किसी भी गंभीर स्वास्थ्य समस्या के बारे में डॉक्टरों को सचेत करने के लिए पहनने योग्य उपकरणों से डेटा का विश्लेषण कर सकता है, जिससे समय पर दूरस्थ हस्तक्षेप संभव हो सके।
स्वास्थ्य देखभाल डेटा विश्लेषण में एआई एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकता है - रोगी के रिकॉर्ड से लेकर नैदानिक अनुसंधान तक - देखभाल निर्णयों को सूचित करने वाली अंतर्दृष्टि निकालने के लिए। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पैटर्न और रुझानों की पहचान कर सकते हैं, रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी कर सकते हैं और स्वास्थ्य देखभाल संगठनों को डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।
सर्जिकल प्रक्रियाओं पर एआई का महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। एआई-संचालित सर्जिकल रोबोट मानवीय त्रुटि के जोखिम को कम करते हुए सटीक गतिविधियां कर सकते हैं। इसके अलावा, एआई मरीज की शारीरिक रचना के विस्तृत, वैयक्तिकृत 3डी मॉडल प्रदान करके सर्जिकल योजना में सहायता कर सकता है। इसके अतिरिक्त, एआई सर्जरी के दौरान रोगी के महत्वपूर्ण अंगों की निगरानी कर सकता है, और किसी भी संभावित समस्या के बारे में टीम को सचेत कर सकता है।
एआई शेड्यूलिंग, बिलिंग और रोगी रिकॉर्ड प्रबंधन जैसे कार्यों को स्वचालित करके अस्पताल प्रशासन को सुव्यवस्थित कर रहा है। एआई शेड्यूलिंग को अनुकूलित करने, प्रतीक्षा समय को कम करने और रोगी के अनुभव को बढ़ाने के लिए रोगी प्रवाह की भविष्यवाणी कर सकता है। इसके अलावा, एआई बिलिंग या रोगी रिकॉर्ड में संभावित त्रुटियों को चिह्नित कर सकता है, सटीकता और दक्षता में सुधार कर सकता है।
स्वास्थ्य सेवा में आशाजनक एआई नवाचारों में एआई-संचालित डायग्नोस्टिक उपकरण, दवा खोज प्लेटफॉर्म, पहनने योग्य स्वास्थ्य ट्रैकर, आभासी रोगी सहायक और सर्जिकल रोबोट शामिल हैं। इसके अलावा, जीनोमिक्स और सटीक चिकित्सा में एआई अनुप्रयोग आशाजनक विकास हैं जो व्यक्तिगत देखभाल में क्रांति ला सकते हैं।
महामारी प्रतिक्रिया और प्रबंधन में एआई की महत्वपूर्ण भूमिका है। यह प्रकोप की भविष्यवाणी करने, बीमारी के प्रसार पर नज़र रखने और संभावित उपचार रणनीतियों की पहचान करने में मदद कर सकता है। COVID-19 महामारी के दौरान, AI का उपयोग बड़ी मात्रा में अनुसंधान डेटा का तेजी से विश्लेषण करने और संसाधन आवंटन और प्रबंधन के लिए पूर्वानुमानित मॉडल विकसित करने के लिए किया गया था।
एआई व्यक्तिगत शिक्षण अनुभव और आभासी सिमुलेशन प्रदान करके स्वास्थ्य देखभाल शिक्षा और प्रशिक्षण को बढ़ा सकता है। एआई शिक्षार्थी के प्रदर्शन का विश्लेषण कर सकता है और उसके अनुसार सामग्री तैयार कर सकता है। इसके अलावा, एआई के साथ एकीकृत आभासी वास्तविकता यथार्थवादी सिमुलेशन प्रदान कर सकती है, जिससे मेडिकल छात्रों को सुरक्षित, नियंत्रित वातावरण में प्रक्रियाओं का अभ्यास करने की अनुमति मिलती है।
घरेलू स्वास्थ्य सेवाओं में एआई का भविष्य आशाजनक है। स्मार्ट उपकरणों के माध्यम से रोगी की महत्वपूर्ण निगरानी से लेकर चिकित्सा सलाह प्रदान करने वाले एआई-संचालित आभासी सहायकों तक, एआई घरेलू स्वास्थ्य देखभाल को और अधिक कुशल बना सकता है। एआई निरंतर और व्यक्तिगत देखभाल सुनिश्चित करते हुए, दवा शेड्यूल को प्रबंधित करने और रोगियों को उनके स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के साथ दूरस्थ रूप से जोड़ने में भी मदद कर सकता है।
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