29 जनवरी, 2022 - पारुल सैनी, वेबमेडी टीम
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) हेल्थकेयर में जीवन बदलने वाली ताकत बनने के लिए तैयार है। आप इसे रोजमर्रा की जिंदगी में इस्तेमाल कर रहे हैं चाहे आप इसके बारे में जानते हों या नहीं। एआई नेटफ्लिक्स पर सही फिल्म खोजने में आपकी सहायता करता है, आपके व्यक्तिगत फेसबुक फीड पर ट्रेंडिंग स्टोरीज दिखाता है, और अमेज़ॅन के एलेक्सा के माध्यम से आपके पसंदीदा संगीत की मांग करता है। विश्लेषण और निर्णय लेने की तकनीकों की पारंपरिक पद्धति पर एआई के कई फायदे हैं। हेल्थकेयर में AI के अंतहीन अनुप्रयोग हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डिजिटल हेल्थकेयर ट्रांसफॉर्मेशन में एक प्रमुख ड्राइवर रहा है, जिसमें डिजिटल एप्लिकेशन का उपयोग मरीजों को उनके स्वास्थ्य के लिए बेहतर निर्णय लेने में मदद करने के लिए किया जा रहा है, जबकि दक्षता और स्वास्थ्य सेवा उद्योग में लागत कम करने के लिए। लेकिन मेडिकल हेल्थ रिकॉर्ड्स में AI की भूमिका के बारे में क्या?
मनुष्य जो करता है उसे करने में एआई अधिक शामिल होता जा रहा है, लेकिन अधिक सटीकता और दक्षता के साथ तेज दर से और कम कीमत पर। एआई सूचना प्राप्त कर सकता है, इसे संसाधित कर सकता है और अच्छी तरह से परिभाषित आउटपुट दे सकता है। AI इन तंत्रों का उपयोग करके ऐसा करता है:
जैसे-जैसे ईएचआर तेजी से सामान्य होते गए, चिकित्सकों ने नैदानिक डेटा की समीक्षा के लिए इन डेटाबेस का अध्ययन करने में अधिक समय बिताया। ईएचआर में अधिक डेटा संग्रहीत होने के साथ, उपयोगकर्ता एक प्रकार की सूचना अधिभार का अनुभव कर सकते हैं। इन ईएचआर के साथ काम करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक को शामिल करके, चिकित्सक बर्नआउट से बचेंगे और रोगी के अनुभव में सुधार करेंगे।
मेडिकल रिकॉर्ड में एआई का उपयोग पैटर्न की पहचान करने और परिणाम की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है। इसके बाद, इस जानकारी का उपयोग किसी व्यक्ति के लिए विशिष्ट उपचार तैयार करने के लिए किया जा सकता है, यहां तक कि उस स्तर तक भी जो चिकित्सक उनकी आवश्यकताओं और परिणामों को पूरा करने के लिए सबसे उपयुक्त हो सकता है जो उनके लिए सबसे ज्यादा मायने रखता है। एक व्यावहारिक उदाहरण के रूप में, विशेष रूप से महामारी के शुरुआती चरणों के दौरान, पहले से मौजूद लेकिन गैर-सीओवीआईडी -19 संबंधित स्थितियों वाले रोगियों को उनके डेटा और प्रदाताओं में देखे गए परिणामों के आधार पर उपलब्ध देखभाल करने वालों के साथ जोड़ा जा सकता है। यह संभावित रूप से उन्हें लंबे समय तक प्रतीक्षा करने से बचने में मदद कर सकता है या कार्यालय बंद होने के कारण उनके नियमित चिकित्सक उपलब्ध नहीं होने की स्थिति में उनकी नियमित स्वास्थ्य जांच में मदद कर सकता है। यह न केवल बेहतर रोगी परिणाम प्रदान करता है बल्कि व्यक्तिगत आधार पर देखभाल तक पहुंच में भी सुधार करता है। एआई का उपयोग डॉक्टरों को निवारक जांच, टीकाकरण या चेकअप के प्रति सचेत करने में सक्षम बनाता है जो व्यक्तिगत स्वास्थ्य सेवा को एक नए स्तर पर ले जाता है।
देखभाल वितरण में सुधार के लिए एआई-आधारित नैदानिक निर्णय समर्थन (सीडीएस) उपकरणों का उपयोग किया जा रहा है। ये उपकरण नैदानिक सहायता, उपचार मार्गदर्शन प्रदान करने और रोग निदान और प्रगति का मूल्यांकन करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ नैदानिक नोटों को कैप्चर करने से चिकित्सक कीबोर्ड और स्क्रीन के बजाय अपने रोगियों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। जबकि एआई को मुख्य रूप से डेटा खोज और निष्कर्षण में सुधार और उपचार सिफारिशों को वैयक्तिकृत करने के लिए ईएचआर सिस्टम में लागू किया जा रहा है, इसमें ईएचआर को अधिक उपयोगकर्ता के अनुकूल बनाने की काफी संभावनाएं हैं। आज, चिकित्सकों के लिए उन्हें आसान बनाने के लिए ईएचआर को अनुकूलित करना काफी हद तक एक मैनुअल प्रक्रिया है, और सिस्टम की कठोरता सुधार के लिए एक वास्तविक बाधा है। एआई, और मशीन लर्निंग विशेष रूप से, ईएचआर को लगातार उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं के अनुकूल बनाने में मदद कर सकता है, नैदानिक परिणामों और चिकित्सकों के जीवन की गुणवत्ता दोनों में सुधार कर सकता है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ नैदानिक नोटों को कैप्चर करने से चिकित्सक कीबोर्ड और स्क्रीन के बजाय अपने रोगियों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। एआई टूल्स को ईएचआर के साथ एकीकृत करना डेटा संग्रह और नैदानिक नोट संरचना का समर्थन करता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में रोगों के निदान की प्रक्रिया में सुधार की अपार संभावनाएं हैं। एआई तकनीक जैसे सपोर्ट वेक्टर मशीन, न्यूरल नेटवर्क, डिसीजन ट्री और कई अन्य का सफलतापूर्वक कई बीमारियों के निदान के लिए उपयोग किया जा सकता है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम किसी भी निदान को मानव पेशेवरों के समान ही कर सकता है।
मेडिकल रिकॉर्ड में एआई की भूमिका को आगे बढ़ाने के लिए नवाचार जारी रहेगा। यह पहले से ही उत्पादकता में सुधार, डिजिटल स्वास्थ्य में तेजी लाने, व्यक्तिगत देखभाल में सुधार और नैदानिक निर्णय लेने की प्रक्रिया का समर्थन करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया जा रहा है।
जैसे-जैसे स्वास्थ्य सेवा उद्योग प्रौद्योगिकी को अपनाता है, डेटा वैज्ञानिक भूमिका का विकास और स्वास्थ्य संगठनों के भीतर डेटा पर ध्यान बढ़ेगा। रोगी के अनुभव और परिणामों में उत्तरोत्तर सुधार होगा, और यह आंशिक रूप से इस मूल्यवान संसाधन के भीतर एकत्र किए गए डेटा के कारण होगा।
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