कैसे COVID-19 स्वास्थ्य सेवा में AI को अपनाने में तेजी ला रहा है

COVID-19 महामारी ने स्वास्थ्य सेवा प्रणाली और दुनिया में बड़े पैमाने पर गहरा बदलाव किया है। इस सार्वजनिक स्वास्थ्य आपातकाल की निरंतर और गतिशील प्रकृति उन तरीकों और समाधानों के मूल्य को दिखा रही है जो तय होने के बजाय अनुकूलनीय हैं। टेलीमेडिसिन और डिजिटल हेल्थ अम्ब्रेला के तहत, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का तेजी से उपयोग किया जाता है और डेटा का विश्लेषण करने और स्वास्थ्य सेवा में सुधार के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए संयुक्त किया जाता है। डॉक्टर डिजिटल उपकरणों के उपयोग की ओर बढ़ गए हैं, लेकिन कोविड -19 उस बदलाव को तेज कर रहा है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका

आम तौर पर, जब हम बहुत सारे डेटा के आधार पर निर्णय लेने का प्रयास कर रहे होते हैं - उदाहरण के लिए, यदि 100, 000 भाग लेने वाले कारक किसी परिणाम को प्रभावित करते हैं - तो यह मनुष्यों के लिए एक कठिन काम हो सकता है। जैसे-जैसे कारकों की संख्या बढ़ती रहती है, इनपुट और आउटपुट को जोड़ने वाले संबंध को खोजना मुश्किल हो जाता है। इसलिए मशीन लर्निंग और एआई अहम भूमिका निभा रहे हैं। हालांकि मशीनें पूरी तरह से स्मार्ट नहीं हैं, लेकिन वे डेटा के आधार पर एक संतुलित निर्णय लेने में मदद करती हैं और हमारे डेटा को प्रबंधित करने के तरीके को बढ़ाने में हमारी सहायता करती हैं।

डिजिटल परिवर्तन अब

COVID 19 का निरंतर प्रसार स्वास्थ्य सेवा की परिचालन प्रणालियों और उससे आगे बढ़ रहा है। हमने मास्क और दस्ताने से लेकर वेंटिलेटर तक, और आपातकालीन कक्ष की जगह से लेकर आईसीयू बेड से लेकर इंटरनेट कनेक्टिविटी की दर और सुरक्षा तक, हर चीज की कमी देखी है। स्थिति भयावह है: हमारी अर्थव्यवस्था और स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली रैखिक, वृद्धिशील मांग का प्रबंधन कर सकती है, जबकि वायरस एक घातीय दर से फैलता है। हमारी सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रणाली डिजिटल वर्किंग मॉडल के तेज और बड़े पैमाने पर चयन के बिना इस तरह की विस्फोटक आवश्यकता से रक्षा नहीं कर सकती है। जबकि हम वायरस के प्रसार को रोकने के लिए दौड़ लगाते हैं, हम अपने प्रतिक्रिया तंत्र को अनुकूलित कर सकते हैं, जितना संभव हो उतने चरणों को डिजिटाइज़ कर सकते हैं। पारंपरिक प्रक्रियाएं - वे जो सिग्नल प्रोसेसिंग के जोखिम भरे रास्ते में काम करने के लिए लोगों पर निर्भर करती हैं - उस दर से मजबूर होती हैं जिस पर हम मानव श्रम तैयार कर सकते हैं, योजना बना सकते हैं और उसका उपयोग कर सकते हैं। इसके अलावा, पारंपरिक प्रक्रियाएं कम रिटर्न देती हैं क्योंकि वे बड़े पैमाने पर होती हैं। दूसरी ओर, डिजिटल सिस्टम ऐसे प्रतिबंधों के बिना व्यावहारिक रूप से असीमित दरों पर बढ़ सकते हैं। केवल तकनीकी अड़चनें बिजली और कमरे की क्षमता की गणना कर रही हैं - और हमारे पास दोनों की बहुतायत है।

नियमों को फिर से लिखने के बजाय नियमों को फिर से सीखें

संगठन यह मान रहे हैं कि नियम-आधारित प्रणालियाँ आज दुनिया में COVID-19 द्वारा लाए गए तेज़ और गतिशील परिवर्तनों को संभालने में सक्षम नहीं हैं। नतीजतन, वे ऐसे समाधानों की ओर रुख कर रहे हैं जो अधिक लचीले हैं और जिन्हें फिर से प्रशिक्षित किया जा सकता है। एआई और एमएल सिस्टम को नियमों को फिर से लिखने के बजाय नियमों को फिर से सीखने में सक्षम बनाते हैं। डेटा की निगरानी और विश्लेषण महत्वपूर्ण है। और वायरस के साथ, यह निगरानी त्वरित सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रतिक्रिया समय के लिए महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, कुछ संगठन विशेष क्षेत्रों के लिए संचरण की दर तय करने के लिए राष्ट्रव्यापी संचरण स्तर और जनसांख्यिकीय डेटा की जांच कर रहे हैं। अन्य स्वास्थ्य और अस्पताल में भर्ती के सामाजिक निर्धारकों के बीच संबंध देख रहे हैं। छाती के एक्स-रे से COVID-19 का निदान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे किया जा सकता है, इसके बारे में भी दावे हैं।

COVID-19 ने वर्चुअल और AI टूल की स्वीकृति और स्केलिंग को तेज कर दिया है। प्रोविडेंस एंड पार्टनर्स हेल्थकेयर द्वारा उपयोग किए जाने वाले एआई बॉट्स से लेकर वुहान के स्मार्ट फील्ड अस्पताल तक, तेजी से बढ़ते COVID-19 खतरे से लड़ने के लिए तेजी से डिजिटल परिवर्तन लागू किया जा रहा है। हम आशा और उम्मीद करते हैं कि COVID-19 के साथ हमारे अनुभव के परिणामस्वरूप भविष्य में हमारे द्वारा स्वास्थ्य देखभाल प्रदान करने के तरीके में काफी सुधार और परिपक्वता आएगी।