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हेल्थकेयर के लिए एआई और एमएल प्रयासों की सफलता के लिए कदम

10 नवंबर, 2021 - पारुल सैनी, वेबमेडी टीम


आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-संचालित उपकरणों और समाधानों में प्रगति ने स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र को बदल दिया है और लागत को कम करते हुए बेहतर परिणामों के लिए रोगी की देखभाल कैसे की जाती है, इसे अनुकूलित किया है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) यहां हैं और स्वास्थ्य सेवा उद्योग को बदल रहे हैं। विश्लेषण और निर्णय लेने की तकनीकों की पारंपरिक पद्धति पर एआई के कई फायदे हैं। एआई/एमएल के आगमन और इससे जुड़ी क्षमताओं ने बुद्धिमान हस्तक्षेप के कई अवसर पैदा किए हैं।

हालांकि कई उपयोग के मामले और एआई/एमएल परियोजनाओं के परिणाम आशाजनक और रोमांचक हैं, इन परियोजनाओं का निष्पादन अभी भी एक चुनौती है। एआई/एमएल की सफलता कई आंतरिक और बाहरी कारकों पर निर्भर करती है और प्रभावित होती है। आंतरिक कारक जैसे तकनीकी योग्यता, मानसिकता/सांस्कृतिक परिवर्तन, और एआई/एमएल परियोजना परिणामों को अपनाने की इच्छा और बाहरी कारक जैसे उपभोक्ताओं के व्यवहार में अचानक परिवर्तन और एआई/एमएल परियोजना परिणामों को अपनाने की इच्छा किसी भी एआई/एमएल की सफलता को प्रभावित करती है। परियोजना।

इन परिवर्तनों को अपनाना एआई/एमएल प्रोजेक्ट को यथासंभव सरल रखने के साथ शुरू होता है। इसे नए उपयोग के मामलों और अनुभवजन्य डेटा को जोड़कर बनाया और बढ़ाया जा सकता है। प्रत्येक परियोजना को अपेक्षित परिणामों को स्मार्ट उद्देश्यों के रूप में परिभाषित करने के साथ शुरू करना चाहिए। एस: विशिष्ट, एम: मापने योग्य, ए: प्राप्य, आर: प्रासंगिक, टी: समयबद्ध। नियमित रूप से परिणामों की समीक्षा करने और परियोजना की प्रगति और प्रतिक्रिया के आधार पर उन्हें अद्यतन करने के लिए उचित प्रयास किए जाने चाहिए।

यहां हमने कुछ महत्वपूर्ण कदम सूचीबद्ध किए हैं जो आपके अगले AI/ML प्रोजेक्ट पर सफलता प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं।

एआई/एमएल की सफलता के लिए कदम

  • चरण 1 - डेटा को बेहतर तरीके से समझना

    इस चरण में, देखने के लिए मुख्य बिंदु डेटा प्रकार और प्रारूप हैं। लागत पूर्वानुमानों के लिए, लेन-देन संबंधी दावों का डेटासेट पर्याप्त हो सकता है, लेकिन सदस्य भावना विश्लेषण के लिए, प्रारंभिक डेटा कच्चे, भाषाई रूप में मौजूद हो सकता है। साथ ही, कुछ डेटासेट जैसे दावों की विश्लेषण सीमाएँ होती हैं क्योंकि डेटासेट बनाने का प्रारंभिक उद्देश्य केवल प्रतिपूर्ति के लिए होता है। हालांकि, अन्य नैदानिक और सामाजिक डेटा के साथ सही दावों के डेटा का संयोजन उत्कृष्ट लागत पूर्वानुमान प्रदान करने में सक्षम होगा। इसलिए इसका उपयोग करने से पहले, उपलब्ध डेटा के हर परिप्रेक्ष्य का बेहतर विश्लेषण करने के लिए समय और प्रयास खर्च करना इसके लायक है।

  • चरण 2 - सही मॉडल की पहचान करें

    यह जानने के लिए कि क्या आप मूल्यों, संभावनाओं या वर्गीकरण में भविष्यवाणी की तलाश कर रहे हैं, अब तक उपयोग के मामलों को वर्गीकृत करना स्पष्ट होगा। मूल्यों में भविष्यवाणी दावा राशि, ऑटो-निर्णय दर, आदि का अनुरोध हो सकती है। संभावनाएं आमतौर पर सबसे उपयुक्त होती हैं, जब कई अपेक्षित परिणाम होते हैं, जैसे कि खारिज किए गए दावे के लिए अधिकतम प्रतिपूर्ति की भविष्यवाणी के मामले में, अपील जमा करने से पहले . भविष्यवाणियों का उपयोग किए जाने वाले मॉडल, प्रतिगमन बनाम वर्गीकरण के साथ संरेखित किया जाएगा। सही श्रेणी और भविष्यवाणियों पर निर्णय लेने के बाद कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ प्रयोग करने की आवश्यकता होगी।

  • चरण 3 - सही प्रदर्शन उपायों की पहचान करें

    किसी प्रक्रिया या व्यवसाय की प्रभावशीलता और दक्षता का आकलन करने के लिए प्रदर्शन उपाय मात्रात्मक संकेतक हैं। संबंधित उपयोग के मामले के प्रदर्शन उपायों की तुलना में उन्हें स्पष्ट रूप से और अलग से बताया जाना चाहिए।

  • चरण 4 - सही प्रदर्शन उपायों की पहचान करें

    किसी प्रक्रिया या व्यवसाय की प्रभावशीलता और दक्षता को मापने के लिए प्रदर्शन उपाय मात्रात्मक संकेतक हैं। संबंधित उपयोग के मामले के प्रदर्शन उपायों की तुलना में इन्हें स्पष्ट रूप से और अलग से परिभाषित किया जाना चाहिए। ये भविष्य कहनेवाला मॉडल के लिए मेट्रिक्स हैं जो यह परिभाषित करते हैं कि तथ्य के सापेक्ष सही परिणाम की भविष्यवाणी करना कितना सही है। दूसरी ओर, उपयोग के मामलों के लिए, उपाय प्रत्यक्ष या परोक्ष रूप से मॉडल के प्रदर्शन पर निर्भर कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, दावों के डेटासेट में भविष्यवाणी सटीकता में प्रत्येक 2% की वृद्धि के लिए, लागत बचत में 4% की वृद्धि होती है। अक्सर दोनों उपायों, मॉडल प्रदर्शन और उपयोग केस प्रदर्शन का अलग-अलग वर्णन करने की सिफारिश की जाती है।

  • चरण 5 - हितधारक तैयार करें

    जैसे-जैसे आप सर्वश्रेष्ठ एआई/एमएल समाधान प्राप्त करने की दिशा में आगे बढ़ते हैं, इसकी सफलता अंततः हितधारकों की स्वीकृति पर निर्भर करती है। एआई/एमएल परियोजना में स्थापना के बाद से प्रत्येक हितधारक समूह से कम से कम एक प्रतिनिधित्व की सिफारिश की जाती है। यह उपयोग के मामले या माध्यम से संबंधित अंतिम चरण की खोजों की संभावना को समाप्त कर देगा जिसके द्वारा परिणाम वितरित किए जाएंगे। एक बार उपयोग के मामले और संबंधित समाधान को उचित रूप से स्वीकार कर लिए जाने के बाद, अगली चुनौती उस माध्यम को जानने की होगी जिसके माध्यम से एआई/एमएल परिणामों को हितधारकों को संप्रेषित किया जाएगा। संचार का सही माध्यम हमेशा महत्वपूर्ण होगा ताकि हितधारकों की सबसे बड़ी आबादी आराम से परिणाम प्राप्त कर सके और उनका उपयोग कर सके।

  • चरण 6 - निरंतर सुधार

    एक बार जब संगठन अपनी पहल में वांछित परिणाम प्राप्त कर लेते हैं, तो भविष्य के लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए निरंतर प्रयासों की आवश्यकता होती है। जैसा कि अधिक से अधिक हितधारक सकारात्मक परिणामों को अपनाते हैं और देखते हैं, फीडबैक तंत्र की स्थापना से एआई / एमएल समाधानों द्वारा प्रदान किए गए व्यावसायिक मूल्यों में सुधार होगा। निरंतर सुधार में सुधार दर और हितधारक जुड़ाव सफलता के प्रमुख प्रेरक कारक हैं।

सारांश

एआई/एमएल में स्वास्थ्य सेवा उद्योग को बदलने की क्षमता है। उचित डेटा और सहायक तकनीक के साथ, रोगी और चिकित्सक बेहतर उपचार के अवसर और बेहतर रोगी जीवन बनाने के लिए मिलकर कार्य कर सकते हैं। मशीन लर्निंग की शुरुआत और इसके कंप्यूटिंग अवसरों के अनंत समुद्र ने जीवन विज्ञान कंपनियों को चौथी औद्योगिक क्रांति को अपनाने के लिए प्रेरित किया है।

हेल्थकेयर में एआई/एमएल का लाभ उठाना काफी चुनौतीपूर्ण होने के साथ-साथ प्रयास-प्रधान भी हो सकता है। लेकिन इसे लागू करने के फायदे बहुत बड़े हैं और 21वीं सदी में इसे याद नहीं करना चाहिए।

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