कृत्रिम बुद्धिमत्ता आरोग्य सेवेच्या क्षेत्रात परिवर्तनाची शक्ती बनण्याची अपेक्षा आहे.मग एआय-चालित साधनांच्या प्रभावाचा डॉक्टर आणि रुग्णांना कसा फायदा होतो?
आजचा आरोग्यसेवा उद्योग खूप परिपक्व आहे आणि काही मोठे बदल करू शकतो.जुनाट आजार आणि कर्करोगापासून ते रेडिओलॉजी आणि जोखीम मूल्यांकनापर्यंत, आरोग्य सेवा उद्योगाला रुग्णांच्या काळजीमध्ये अधिक अचूक, कार्यक्षम आणि प्रभावी हस्तक्षेप तैनात करण्यासाठी तंत्रज्ञान वापरण्याच्या असंख्य संधी आहेत.
तंत्रज्ञानाच्या विकासासह, रुग्णांना डॉक्टरांसाठी उच्च आणि उच्च आवश्यकता आहेत आणि उपलब्ध डेटाची संख्या चिंताजनक दराने वाढत आहे.वैद्यकीय सेवेच्या निरंतर सुधारणांना प्रोत्साहन देण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक इंजिन बनेल.
पारंपारिक विश्लेषण आणि क्लिनिकल निर्णय घेण्याच्या तंत्रज्ञानाच्या तुलनेत, कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे बरेच फायदे आहेत.जेव्हा लर्निंग अल्गोरिदम प्रशिक्षण डेटाशी संवाद साधतो तेव्हा ते अधिक अचूक होऊ शकते, डॉक्टरांना निदान, नर्सिंग प्रक्रिया, उपचार परिवर्तनशीलता आणि रुग्णाच्या परिणामांवर अभूतपूर्व अंतर्दृष्टी प्राप्त करण्यास सक्षम करते.
पार्टनर्स हेल्थकेअर द्वारे आयोजित 2018 वर्ल्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मेडिकल इनोव्हेशन फोरम (wmif) मध्ये, वैद्यकीय संशोधक आणि क्लिनिकल तज्ञांनी पुढील काळात कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा अवलंब करण्यावर लक्षणीय परिणाम होण्याची शक्यता असलेल्या वैद्यकीय उद्योगातील तंत्रज्ञान आणि क्षेत्रांबद्दल तपशीलवार माहिती दिली. दशक
2018 मध्ये डब्ल्यूएमआयएफच्या सीओ चेअर अ‍ॅन किब्लांसी आणि ग्रेग मेयर, एमडी, पार्टनर्स हेल्थकेअरचे मुख्य शैक्षणिक अधिकारी यांनी सांगितले की, प्रत्येक उद्योग क्षेत्रात आणलेल्या या प्रकारच्या "सबव्हर्शन"मध्ये रुग्णांना लक्षणीय फायदे मिळवून देण्याची क्षमता आहे आणि ती व्यापक आहे. व्यवसाय यश क्षमता.
डॉ. कीथ ड्रेयर, हार्वर्ड मेडिकल स्कूल (HMS) चे प्राध्यापक, भागीदारांचे मुख्य डेटा विज्ञान अधिकारी आणि मॅसॅच्युसेट्स जनरल हॉस्पिटल (MGH) मधील संशोधन धोरण आणि ऑपरेशन्सचे संचालक डॉ. कॅथरीन अँड्रीओल यांच्यासह भागीदारांच्या आरोग्य सेवेतील तज्ञांच्या मदतीने , AI वैद्यकीय सेवा आणि विज्ञानात क्रांती घडवून आणणारे १२ मार्ग प्रस्तावित केले.
1. मेंदू संगणक इंटरफेस द्वारे विचार आणि मशीन एकत्र करा
संप्रेषणासाठी संगणक वापरणे ही नवीन कल्पना नाही, परंतु कीबोर्ड, माउस आणि डिस्प्ले शिवाय तंत्रज्ञान आणि मानवी विचार यांच्यात थेट इंटरफेस तयार करणे हे एक सीमावर्ती संशोधन क्षेत्र आहे, ज्याचा काही रुग्णांसाठी महत्त्वपूर्ण उपयोग आहे.
मज्जासंस्थेचे रोग आणि आघात काही रुग्णांना अर्थपूर्ण संभाषण, हालचाली आणि इतरांशी आणि त्यांच्या वातावरणाशी संवाद साधण्याची क्षमता गमावू शकतात.ब्रेन कॉम्प्युटर इंटरफेस (BCI) आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सद्वारे समर्थित आहे जे रुग्णांना ही कार्ये कायमची गमावण्याची चिंता करत आहेत त्यांच्यासाठी ते मूलभूत अनुभव पुनर्संचयित करू शकतात.
"न्युरोलॉजी इंटेन्सिव्ह केअर युनिटमध्ये मला एखादा रुग्ण दिसला की ज्याची वागण्याची किंवा बोलण्याची क्षमता अचानक कमी झाली, तर मला आशा आहे की दुसऱ्या दिवशी त्याची संवाद साधण्याची क्षमता पुनर्संचयित होईल," असे न्यूरोटेक्नॉलॉजी आणि न्यूरोरेहॅबिलिटेशन सेंटरचे संचालक लेह हॉचबर्ग म्हणाले. मॅसॅच्युसेट्स जनरल हॉस्पिटल (MGH).ब्रेन कॉम्प्युटर इंटरफेस (BCI) आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता वापरून, आपण हाताच्या हालचालीशी संबंधित नसांना सक्रिय करू शकतो आणि संपूर्ण क्रियाकलाप दरम्यान रुग्णाला कमीतकमी पाच वेळा इतरांशी संवाद साधण्यास सक्षम केले पाहिजे, जसे की सर्वव्यापी संप्रेषण तंत्रज्ञान वापरणे. टॅब्लेट संगणक किंवा मोबाइल फोन म्हणून."
ब्रेन कॉम्प्युटर इंटरफेस अमायोट्रॉफिक लॅटरल स्क्लेरोसिस (एएलएस), स्ट्रोक किंवा एट्रेसिया सिंड्रोम असलेल्या रुग्णांच्या जीवनाची गुणवत्ता मोठ्या प्रमाणात सुधारू शकतो, तसेच दरवर्षी जगभरातील पाठीच्या कण्याला दुखापत झालेल्या 500000 रुग्णांना.
2. रेडिएशन टूल्सची पुढील पिढी विकसित करा
चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (MRI), सीटी स्कॅनर आणि क्ष-किरणांद्वारे प्राप्त रेडिएशन प्रतिमा मानवी शरीराच्या आतील भागात गैर-आक्रमक दृश्यमानता प्रदान करतात.तथापि, अनेक निदान प्रक्रिया अजूनही बायोप्सीद्वारे प्राप्त केलेल्या भौतिक ऊतींच्या नमुन्यांवर अवलंबून असतात, ज्यामध्ये संसर्गाचा धोका असतो.
तज्ञांचा असा अंदाज आहे की काही प्रकरणांमध्ये, कृत्रिम बुद्धिमत्ता रेडिओलॉजी साधनांच्या पुढील पिढीला जिवंत ऊतींच्या नमुन्यांची मागणी बदलण्यासाठी अचूक आणि तपशीलवार बनण्यास सक्षम करेल.
ब्रिघम वुमेन्स हॉस्पिटल (BWh) मधील इमेज-मार्गदर्शित न्यूरोसर्जरीच्या संचालक, अलेक्झांड्रा गॉल्बी म्हणाल्या, "आम्हाला सर्जन किंवा इंटरव्हेंशनल रेडिओलॉजिस्ट आणि पॅथॉलॉजिस्टसह डायग्नोस्टिक इमेजिंग टीम आणायची आहे, परंतु विविध टीम्ससाठी सहकार्य साध्य करणे हे एक मोठे आव्हान आहे. आणि उद्दिष्टांची सुसंगतता. जर आम्हाला रेडिओलॉजी सध्या ऊतींच्या नमुन्यांमधून उपलब्ध माहिती प्रदान करू इच्छित असेल, तर कोणत्याही पिक्सेलची मूलभूत तथ्ये जाणून घेण्यासाठी आम्हाला खूप जवळची मानके साध्य करावी लागतील."
या प्रक्रियेतील यशामुळे, घातक ट्यूमरच्या वैशिष्ट्यांच्या एका छोट्या भागावर आधारित उपचार निर्णय घेण्याऐवजी, ट्यूमरची एकूण कामगिरी अधिक अचूकपणे समजून घेण्यास चिकित्सक सक्षम होऊ शकते.
AI कर्करोगाची आक्रमकता देखील चांगल्या प्रकारे परिभाषित करू शकते आणि उपचाराचे लक्ष्य अधिक योग्यरित्या निर्धारित करू शकते.याव्यतिरिक्त, कृत्रिम बुद्धिमत्ता "आभासी बायोप्सी" साकारण्यात आणि रेडिओलॉजीच्या क्षेत्रात नाविन्यपूर्णतेला प्रोत्साहन देण्यास मदत करत आहे, जे ट्यूमरच्या फेनोटाइपिक आणि अनुवांशिक वैशिष्ट्यांचे वैशिष्ट्य करण्यासाठी प्रतिमा-आधारित अल्गोरिदम वापरण्यास वचनबद्ध आहे.
3. कमी सेवा नसलेल्या किंवा विकसनशील भागात वैद्यकीय सेवांचा विस्तार करा
अल्ट्रासाऊंड तंत्रज्ञ आणि रेडिओलॉजिस्टसह विकसनशील देशांमध्ये प्रशिक्षित आरोग्य सेवा प्रदात्यांचा अभाव, रुग्णांचे जीवन वाचवण्यासाठी वैद्यकीय सेवा वापरण्याची शक्यता मोठ्या प्रमाणात कमी करेल.
पश्चिम आफ्रिकेतील सर्व रुग्णालयांपेक्षा बोस्टनमधील प्रसिद्ध लाँगवुड अव्हेन्यूसह सहा रुग्णालयांमध्ये जास्त रेडिओलॉजिस्ट काम करत असल्याचे या बैठकीत निदर्शनास आले.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता सामान्यत: मानवांना नियुक्त केलेल्या काही निदान जबाबदाऱ्या स्वीकारून डॉक्टरांच्या गंभीर कमतरतेचा प्रभाव कमी करण्यात मदत करू शकते.
उदाहरणार्थ, AI इमेजिंग टूल क्षयरोगाच्या लक्षणांची तपासणी करण्यासाठी छातीचा एक्स-रे वापरू शकतो, सामान्यत: डॉक्टर सारख्याच अचूकतेने.अनुभवी डायग्नोस्टिक रेडिओलॉजिस्टची गरज कमी करून हे वैशिष्ट्य संसाधन गरीब क्षेत्रातील प्रदात्यांसाठी अनुप्रयोगाद्वारे तैनात केले जाऊ शकते.
"या तंत्रज्ञानामध्ये आरोग्य सेवा सुधारण्याची मोठी क्षमता आहे," डॉ. जयश्री कलापथी क्रेमर, सहाय्यक न्यूरोसायन्स आणि मॅसॅच्युसेट्स जनरल हॉस्पिटल (MGH) मधील रेडिओलॉजीचे सहयोगी प्राध्यापक म्हणाले.
तथापि, एआय अल्गोरिदम विकसकांनी या वस्तुस्थितीचा काळजीपूर्वक विचार केला पाहिजे की भिन्न राष्ट्रीयत्व किंवा प्रदेशातील लोकांमध्ये अद्वितीय शारीरिक आणि पर्यावरणीय घटक असू शकतात, ज्यामुळे रोगाच्या कार्यक्षमतेवर परिणाम होऊ शकतो.
"उदाहरणार्थ, भारतातील रोगाने ग्रस्त लोकसंख्या युनायटेड स्टेट्सपेक्षा खूप वेगळी असू शकते," ती म्हणाली.जेव्हा आम्ही हे अल्गोरिदम विकसित करतो, तेव्हा डेटा रोगाचे सादरीकरण आणि लोकसंख्येच्या विविधतेचे प्रतिनिधित्व करतो याची खात्री करणे खूप महत्वाचे आहे.आम्ही केवळ एका लोकसंख्येवर आधारित अल्गोरिदम विकसित करू शकत नाही, तर इतर लोकसंख्येमध्येही ती भूमिका बजावू शकेल अशी आशा आहे."
4. इलेक्ट्रॉनिक आरोग्य नोंदींचा वापर कमी करा
इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रेकॉर्डने (तिच्या) आरोग्यसेवा उद्योगाच्या डिजिटल प्रवासात महत्त्वाची भूमिका बजावली आहे, परंतु या परिवर्तनामुळे संज्ञानात्मक ओव्हरलोड, अंतहीन दस्तऐवज आणि वापरकर्ता थकवा यांच्याशी संबंधित असंख्य समस्या निर्माण झाल्या आहेत.
इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रेकॉर्ड (तिचे) डेव्हलपर आता अधिक अंतर्ज्ञानी इंटरफेस तयार करण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता वापरत आहेत आणि वापरकर्त्यांचा बराच वेळ घेणारे दिनचर्या स्वयंचलित करतात.
ब्रिघम हेल्थचे उपाध्यक्ष आणि मुख्य माहिती अधिकारी डॉ. अॅडम लँडमन म्हणाले की, वापरकर्ते त्यांचा बहुतांश वेळ तीन कामांवर घालवतात: क्लिनिकल डॉक्युमेंटेशन, ऑर्डर एंट्री आणि त्यांचे इनबॉक्स सॉर्टिंग.उच्चार ओळखणे आणि श्रुतलेखन वैद्यकीय दस्तऐवज प्रक्रिया सुधारण्यात मदत करू शकते, परंतु नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) साधने पुरेसे नसतील.
"मला वाटते की अधिक धाडसी असणे आणि काही बदलांचा विचार करणे आवश्यक आहे, जसे की क्लिनिकल उपचारांसाठी व्हिडिओ रेकॉर्डिंग वापरणे, जसे की पोलिस कॅमेरे घालतात," लँडमन म्हणाले.कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंग नंतर भविष्यातील पुनर्प्राप्तीसाठी हे व्हिडिओ अनुक्रमित करण्यासाठी वापरले जाऊ शकते.सिरी आणि अलेक्सा प्रमाणे, जे घरी कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहाय्यक वापरतात, आभासी सहाय्यकांना भविष्यात रूग्णांच्या बेडसाइडवर आणले जाईल, ज्यामुळे डॉक्टरांना वैद्यकीय ऑर्डरमध्ये प्रवेश करण्यासाठी एम्बेडेड बुद्धिमत्ता वापरण्याची परवानगी मिळेल."
एआय इनबॉक्समधून नियमित विनंत्या हाताळण्यास मदत करू शकते, जसे की औषध पूरक आणि परिणामांची सूचना.लँडमन पुढे म्हणाले की, ज्या कामांना खरोखरच चिकित्सकांचे लक्ष आवश्यक आहे अशा कामांना प्राधान्य देण्यात मदत होऊ शकते, ज्यामुळे रुग्णांना त्यांच्या कार्य सूचीवर प्रक्रिया करणे सोपे होते.
5. प्रतिजैविक प्रतिरोधक धोका
प्रतिजैविकांचा प्रतिकार हा मानवांसाठी वाढता धोका आहे, कारण या प्रमुख औषधांच्या अतिवापरामुळे सुपरबॅक्टेरियाची उत्क्रांती होऊ शकते जे यापुढे उपचारांना प्रतिसाद देत नाहीत.मल्टी ड्रग रेझिस्टंट बॅक्टेरिया हॉस्पिटलच्या वातावरणात गंभीर नुकसान करू शकतात, ज्यामुळे दरवर्षी हजारो रुग्णांचा मृत्यू होतो.एकट्या क्लोस्ट्रिडियम डिफिसिलमुळे यूएस आरोग्य सेवा प्रणालीवर वर्षाला सुमारे $5 अब्ज खर्च होतात आणि 30000 हून अधिक मृत्यू होतात.
EHR डेटा रुग्णाला लक्षणे दिसण्यापूर्वी संसर्गाचे स्वरूप ओळखण्यात आणि जोखीम हायलाइट करण्यात मदत करतो.ही विश्लेषणे चालवण्यासाठी मशीन लर्निंग आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स टूल्स वापरल्याने त्यांची अचूकता सुधारू शकते आणि आरोग्य सेवा प्रदात्यांसाठी जलद आणि अधिक अचूक अॅलर्ट तयार होऊ शकतात.
"कृत्रिम बुद्धिमत्ता साधने संसर्ग नियंत्रण आणि प्रतिजैविक प्रतिरोधकांच्या अपेक्षा पूर्ण करू शकतात," डॉ. एरिका शेनॉय, मॅसॅच्युसेट्स जनरल हॉस्पिटल (MGH) मधील संसर्ग नियंत्रण उपसंचालक म्हणाले.जर त्यांनी तसे केले नाही तर प्रत्येकजण अपयशी ठरेल.कारण हॉस्पिटल्सकडे भरपूर EHR डेटा असतो, जर त्यांनी त्यांचा पूर्ण वापर केला नाही, जर त्यांनी क्लिनिकल ट्रायल डिझाइनमध्ये अधिक हुशार आणि वेगवान उद्योग निर्माण केले नाहीत आणि त्यांनी हा डेटा तयार करणारे EHR वापरत नसल्यास, त्यांना अपयशाचा सामना करावा लागेल."
6. पॅथॉलॉजिकल प्रतिमांसाठी अधिक अचूक विश्लेषण तयार करा
ब्रिघम महिला रुग्णालय (BWh) मधील पॅथॉलॉजी विभागाचे प्रमुख आणि HMS मधील पॅथॉलॉजीचे प्राध्यापक डॉ. जेफ्री गोल्डन म्हणाले की, पॅथॉलॉजिस्ट हे वैद्यकीय सेवा प्रदात्यांच्या संपूर्ण श्रेणीसाठी डायग्नोस्टिक डेटाचे सर्वात महत्त्वाचे स्त्रोत प्रदान करतात.
"70% आरोग्यसेवा निर्णय पॅथॉलॉजिकल परिणामांवर आधारित असतात आणि EHR मधील सर्व डेटापैकी 70% आणि 75% दरम्यान पॅथॉलॉजिकल परिणामांवर आधारित असतात," तो म्हणाला.आणि परिणाम जितके अधिक अचूक असतील तितक्या लवकर योग्य निदान केले जाईल.डिजिटल पॅथॉलॉजी आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सला हेच ध्येय साध्य करण्याची संधी आहे."
मोठ्या डिजिटल प्रतिमांवर सखोल पिक्सेल पातळीचे विश्लेषण डॉक्टरांना सूक्ष्म फरक ओळखण्यास सक्षम करते जे मानवी डोळ्यांमधून बाहेर पडू शकतात.
गोल्डन म्हणाले, "आम्ही आता अशा टप्प्यावर आलो आहोत जिथे कर्करोग वेगाने विकसित होईल की हळूहळू होईल आणि रुग्णांच्या उपचारात क्लिनिकल टप्पे किंवा हिस्टोपॅथॉलॉजिकल ग्रेडिंग ऐवजी अल्गोरिदमवर आधारित उपचार कसे बदलावे याचे अधिक चांगले मूल्यांकन करू शकतो."हे एक मोठे पाऊल पुढे जाणार आहे."
ते पुढे म्हणाले, "चिकित्सकांनी डेटाचे पुनरावलोकन करण्यापूर्वी स्लाइड्समधील स्वारस्याची वैशिष्ट्ये ओळखून AI देखील उत्पादकता सुधारू शकते. AI स्लाइड्सद्वारे फिल्टर करू शकते आणि योग्य सामग्री पाहण्यासाठी आम्हाला मार्गदर्शन करू शकते जेणेकरून आम्ही काय महत्त्वाचे आहे आणि काय नाही याचे मूल्यांकन करू शकतो. यामुळे सुधारणा होते. पॅथॉलॉजिस्टच्या वापराची कार्यक्षमता आणि प्रत्येक केसच्या त्यांच्या अभ्यासाचे मूल्य वाढते.
वैद्यकीय उपकरणे आणि मशीनमध्ये बुद्धिमत्ता आणा
स्मार्ट उपकरणे ग्राहकांच्या वातावरणाचा ताबा घेत आहेत आणि रेफ्रिजरेटरमधील रीअल-टाइम व्हिडिओपासून ते ड्रायव्हरचे लक्ष विचलित करणाऱ्या कारपर्यंत उपकरणे प्रदान करतात.
वैद्यकीय वातावरणात, ICU आणि इतरत्र रूग्णांवर देखरेख ठेवण्यासाठी बुद्धिमान उपकरणे आवश्यक असतात.कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर स्थिती बिघडत आहे हे ओळखण्याची क्षमता वाढविण्यासाठी, जसे की सेप्सिस विकसित होत आहे हे दर्शवणे, किंवा गुंतागुंतांची जाणीव परिणामांमध्ये लक्षणीय सुधारणा करू शकते आणि उपचार खर्च कमी करू शकते.
"जेव्हा आम्ही संपूर्ण आरोग्य सेवा प्रणालीमध्ये भिन्न डेटा एकत्रित करण्याबद्दल बोलतो तेव्हा, आम्ही शक्य तितक्या लवकर हस्तक्षेप करण्यासाठी आयसीयू डॉक्टरांना एकत्रित करणे आणि सावध करणे आवश्यक आहे आणि या डेटाचे एकत्रीकरण मानवी डॉक्टर करू शकतील अशी चांगली गोष्ट नाही," मार्क मिकाल्स्की म्हणाले. , BWh येथील क्लिनिकल डेटा सायन्स सेंटरचे कार्यकारी संचालक.या उपकरणांमध्ये स्मार्ट अल्गोरिदम टाकल्याने डॉक्टरांवरील संज्ञानात्मक भार कमी होतो आणि रुग्णांवर शक्य तितक्या लवकर उपचार केले जातात याची खात्री होते."
8.कर्करोग उपचारासाठी इम्युनोथेरपीला प्रोत्साहन देणे
इम्युनोथेरपी हा कर्करोगाचा उपचार करण्याचा सर्वात आशादायक मार्ग आहे.घातक ट्यूमरवर हल्ला करण्यासाठी शरीराच्या स्वतःच्या रोगप्रतिकारक शक्तीचा वापर करून, रुग्ण हट्टी ट्यूमरवर मात करण्यास सक्षम होऊ शकतात.तथापि, सध्याच्या इम्युनोथेरपी पद्धतीला फक्त काही रुग्ण प्रतिसाद देतात आणि कोणत्या रूग्णांना पथ्येचा फायदा होईल हे निर्धारित करण्यासाठी ऑन्कोलॉजिस्टकडे अद्याप अचूक आणि विश्वासार्ह पद्धत नाही.
मशीन लर्निंग अल्गोरिदम आणि अत्यंत क्लिष्ट डेटा सेटचे संश्लेषण करण्याची त्यांची क्षमता व्यक्तींच्या अद्वितीय जनुक रचना स्पष्ट करण्यात आणि लक्ष्यित थेरपीसाठी नवीन पर्याय प्रदान करण्यास सक्षम असू शकते.
मॅसॅच्युसेट्स जनरल हॉस्पिटल (MGH) सर्वसमावेशक निदान केंद्रातील कॉम्प्युटेशनल पॅथॉलॉजी आणि टेक्नॉलॉजी डेव्हलपमेंटचे संचालक डॉ. लाँग ले स्पष्ट करतात, "अलीकडे, चेकपॉईंट इनहिबिटर्सचा सर्वात रोमांचक विकास झाला आहे, जे विशिष्ट रोगप्रतिकारक पेशींद्वारे उत्पादित प्रथिने अवरोधित करतात."परंतु आम्हाला अजूनही सर्व समस्या समजत नाहीत, ज्या खूप गुंतागुंतीच्या आहेत.आम्हाला निश्चितपणे अधिक रुग्णांच्या डेटाची आवश्यकता आहे.हे उपचार तुलनेने नवीन आहेत, त्यामुळे बरेच रुग्ण ते घेत नाहीत.म्हणून, आम्हाला एखाद्या संस्थेमध्ये किंवा अनेक संस्थांमध्ये डेटा समाकलित करण्याची आवश्यकता असली तरीही, मॉडेलिंग प्रक्रिया चालविण्यासाठी रूग्णांची संख्या वाढवण्याचा हा एक महत्त्वाचा घटक असेल."
9.इलेक्ट्रॉनिक आरोग्य नोंदी विश्वसनीय जोखीम वर्तकांमध्ये बदला
इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रेकॉर्ड (तिचा) हा रुग्णांच्या डेटाचा खजिना आहे, परंतु प्रदाते आणि विकासकांसाठी अचूक, वेळेवर आणि विश्वासार्ह मार्गाने मोठ्या प्रमाणात माहिती काढणे आणि त्याचे विश्लेषण करणे हे सतत आव्हान असते.
डेटा गुणवत्ता आणि अखंडता समस्या, डेटा स्वरूप गोंधळ, संरचित आणि असंरचित इनपुट आणि अपूर्ण नोंदी, लोकांना अर्थपूर्ण जोखीम स्तरीकरण, भविष्यवाणी विश्लेषण आणि क्लिनिकल निर्णय समर्थन कसे करावे हे अचूकपणे समजून घेणे कठीण करते.
डॉ. झियाद ओबरमेयर, ब्रिघम महिला रुग्णालय (BWh) येथील आपत्कालीन औषधाचे सहाय्यक प्राध्यापक आणि हार्वर्ड मेडिकल स्कूल (HMS) मधील सहाय्यक प्राध्यापक म्हणाले, "एका ठिकाणी डेटा एकत्रित करण्यासाठी काही कठोर परिश्रम करावे लागतील. परंतु दुसरी समस्या समजून घेणे आहे. इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रेकॉर्ड (तिच्या) मध्ये एखाद्या आजाराचा अंदाज लावल्यावर लोकांना काय मिळते. कृत्रिम बुद्धिमत्ता अल्गोरिदम उदासीनता किंवा स्ट्रोकचा अंदाज लावू शकतात असे लोक ऐकू शकतात, परंतु ते प्रत्यक्षात स्ट्रोकच्या खर्चात वाढ होण्याचा अंदाज लावत आहेत. हे त्यांच्यापेक्षा खूप वेगळे आहे स्ट्रोक स्वतःच."
तो पुढे म्हणाला, "एमआरआय परिणामांवर अवलंबून राहणे अधिक विशिष्ट डेटा सेट प्रदान करते असे दिसते. परंतु आता आपल्याला एमआरआय कोण घेऊ शकेल याचा विचार करावा लागेल? त्यामुळे अंतिम अंदाज अपेक्षित परिणाम नाही."
एनएमआर विश्लेषणाने अनेक यशस्वी जोखीम स्कोअरिंग आणि स्तरीकरण साधने तयार केली आहेत, विशेषत: जेव्हा संशोधक असंबंधित डेटा सेटमधील नवीन कनेक्शन ओळखण्यासाठी सखोल शिक्षण तंत्र वापरतात.
तथापि, OBERMEYER चा विश्वास आहे की हे अल्गोरिदम डेटामध्ये लपलेले पूर्वाग्रह ओळखत नाहीत याची खात्री करणे ही उपकरणे तैनात करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे जी खरोखरच क्लिनिकल काळजी सुधारू शकतात.
"ब्लॅक बॉक्स उघडण्याआधी आणि अंदाज कसा लावायचा हे पाहण्याआधी आम्ही नेमके काय भाकीत केले आहे याची खात्री करणे हे सर्वात मोठे आव्हान आहे," तो म्हणाला.
10. घालण्यायोग्य उपकरणे आणि वैयक्तिक उपकरणांद्वारे आरोग्य स्थितीचे निरीक्षण करणे
जवळजवळ सर्व ग्राहक आता आरोग्य मूल्याविषयी डेटा संकलित करण्यासाठी सेन्सर वापरू शकतात.स्टेप ट्रॅकर असलेल्या स्मार्टफोनपासून ते दिवसभर हृदय गतीचा मागोवा घेणार्‍या वेअरेबल उपकरणांपर्यंत, अधिकाधिक आरोग्याशी संबंधित डेटा कधीही व्युत्पन्न केला जाऊ शकतो.
या डेटाचे संकलन आणि विश्लेषण करणे आणि अॅप्लिकेशन्स आणि इतर होम मॉनिटरिंग उपकरणांद्वारे रुग्णांनी प्रदान केलेल्या माहितीची पूर्तता करणे वैयक्तिक आणि गर्दीच्या आरोग्यासाठी एक अद्वितीय दृष्टीकोन प्रदान करू शकते.
या मोठ्या आणि वैविध्यपूर्ण डेटाबेसमधून कृती करण्यायोग्य अंतर्दृष्टी काढण्यात AI महत्त्वाची भूमिका बजावेल.
परंतु, ब्रिघम महिला रुग्णालयातील न्यूरोसर्जन (BWh), कॉम्प्युटेशनल न्यूरोसायन्स रिझल्ट्सच्या केंद्राचे सीओ संचालक डॉ. ओमर अर्नॉट म्हणाले की, रुग्णांना या घनिष्ठ, चालू मॉनिटरिंग डेटाशी जुळवून घेण्यास मदत करण्यासाठी अतिरिक्त काम करावे लागेल.
"आम्ही डिजिटल डेटावर प्रक्रिया करण्यासाठी पूर्णपणे मोकळे होतो," तो म्हणाला.परंतु केंब्रिज अॅनालिटिक्स आणि फेसबुकवर डेटा लीक होत असल्याने, ते कोणता डेटा शेअर करतात याबद्दल लोक अधिकाधिक सावध होतील."
फेसबुक सारख्या मोठ्या कंपन्यांपेक्षा रुग्ण त्यांच्या डॉक्टरांवर अधिक विश्वास ठेवतात, ते पुढे म्हणाले, जे मोठ्या प्रमाणावर संशोधन कार्यक्रमांसाठी डेटा प्रदान करण्याची अस्वस्थता कमी करण्यास मदत करू शकते.
"असण्याची शक्यता आहे की घालण्यायोग्य डेटावर लक्षणीय परिणाम होईल कारण लोकांचे लक्ष खूप अपघाती आहे आणि गोळा केलेला डेटा खूप उग्र आहे," अर्नआउट म्हणाले.ग्रॅन्युलर डेटा सतत संकलित करून, डेटा डॉक्टरांना रूग्णांची अधिक चांगली काळजी घेण्यास मदत करेल."
11.स्मार्ट फोनला एक शक्तिशाली निदान साधन बनवा
तज्ञांचा असा विश्वास आहे की पोर्टेबल उपकरणांची शक्तिशाली कार्ये वापरणे सुरू ठेवून, स्मार्ट फोन आणि इतर ग्राहक स्तरावरील संसाधनांमधून प्राप्त केलेल्या प्रतिमा क्लिनिकल गुणवत्ता इमेजिंगसाठी एक महत्त्वपूर्ण पूरक बनतील, विशेषत: कमी सेवा नसलेल्या भागात किंवा विकसनशील देशांमध्ये.
मोबाईल कॅमेर्‍याची गुणवत्ता दरवर्षी सुधारत आहे, आणि तो एआय अल्गोरिदम विश्लेषणासाठी वापरल्या जाणार्‍या प्रतिमा तयार करू शकतो.त्वचाविज्ञान आणि नेत्रविज्ञान या प्रवृत्तीचे प्रारंभिक लाभार्थी आहेत.
ब्रिटीश संशोधकांनी मुलांच्या चेहऱ्याच्या प्रतिमांचे विश्लेषण करून विकासात्मक रोग ओळखण्यासाठी एक साधन विकसित केले आहे.अल्गोरिदम वेगळ्या वैशिष्ट्यांचा शोध घेऊ शकतो, जसे की लहान मुलांची अनिवार्य रेषा, डोळे आणि नाक यांची स्थिती आणि चेहऱ्यावरील विकृती दर्शवू शकणारे इतर गुणधर्म.सद्यस्थितीत, हे उपकरण क्लिनिकल निर्णय समर्थन प्रदान करण्यासाठी 90 पेक्षा जास्त रोगांसह सामान्य प्रतिमा जुळवू शकते.
ब्रिघम महिला रुग्णालय (BWh) मधील सूक्ष्म/नॅनो मेडिसिन आणि डिजिटल आरोग्य प्रयोगशाळेचे संचालक डॉ. हादी शफी म्हणाले: "बहुतेक लोक शक्तिशाली मोबाइल फोनसह अनेक भिन्न सेन्सर्ससह सुसज्ज आहेत. आमच्यासाठी ही एक उत्तम संधी आहे. जवळजवळ सर्वच उद्योगातील खेळाडूंनी त्यांच्या उपकरणांमध्ये एआय सॉफ्टवेअर आणि हार्डवेअर तयार करण्यास सुरुवात केली आहे. हा योगायोग नाही. आमच्या डिजिटल जगात, दररोज 2.5 दशलक्ष टेराबाइट्सपेक्षा जास्त डेटा तयार केला जातो. मोबाइल फोनच्या क्षेत्रात, उत्पादकांचा असा विश्वास आहे की ते याचा वापर करू शकतात. अधिक वैयक्तिकृत, जलद आणि अधिक बुद्धिमान सेवा प्रदान करण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेसाठी डेटा."
रुग्णांचे डोळे, त्वचेच्या जखमा, जखमा, संसर्ग, औषधे किंवा इतर विषयांच्या प्रतिमा संकलित करण्यासाठी स्मार्ट फोनचा वापर केल्याने काही तक्रारींचे निदान करण्यासाठी वेळ कमी करताना कमी सेवा असलेल्या भागात तज्ञांची कमतरता भरून काढण्यास मदत होऊ शकते.
"भविष्यात काही मोठ्या घटना घडू शकतात आणि आम्ही या संधीचा फायदा घेऊन केअर पॉईंटमधील रोग व्यवस्थापनाच्या काही महत्त्वाच्या समस्या सोडवू शकतो," शफी म्हणाले.
12.बेडसाइड एआय सह क्लिनिकल निर्णय घेणे नवनवीन करणे
हेल्थकेअर उद्योग फी आधारित सेवांकडे वळत असताना, तो निष्क्रिय आरोग्यसेवेपासून अधिकाधिक दूर होत आहे.जुनाट रोग, तीव्र रोग घटना आणि अचानक बिघाड होण्याआधी प्रतिबंध हे प्रत्येक प्रदात्याचे ध्येय आहे आणि नुकसान भरपाईची रचना शेवटी त्यांना अशा प्रक्रिया विकसित करण्यास अनुमती देते जी सक्रिय आणि पूर्वानुमानित हस्तक्षेप साध्य करू शकतात.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता या उत्क्रांतीसाठी अनेक मूलभूत तंत्रज्ञान प्रदान करेल, भविष्यसूचक विश्लेषण आणि नैदानिक निर्णय समर्थन साधनांना समर्थन देऊन, प्रदात्यांना कारवाई करण्याची आवश्यकता लक्षात येण्यापूर्वी समस्या सोडवण्यासाठी.कृत्रिम बुद्धिमत्ता एपिलेप्सी किंवा सेप्सिससाठी लवकर चेतावणी देऊ शकते, ज्यासाठी सहसा अत्यंत जटिल डेटा सेटचे सखोल विश्लेषण आवश्यक असते.
मॅसॅच्युसेट्स जनरल हॉस्पिटल (MGH) मधील क्लिनिकल डेटाचे संचालक ब्रॅंडन वेस्टओव्हर, एमडी म्हणाले की, मशीन लर्निंगमुळे हृदयविकाराच्या झटक्यानंतर कोमात असलेल्या गंभीर आजारी रूग्णांसाठी सतत काळजी घेण्यास मदत होऊ शकते.
त्यांनी स्पष्ट केले की सामान्य परिस्थितीत डॉक्टरांना या रुग्णांचा ईईजी डेटा तपासावा लागतो.ही प्रक्रिया वेळखाऊ आणि व्यक्तिनिष्ठ आहे आणि परिणाम चिकित्सकांच्या कौशल्य आणि अनुभवानुसार बदलू शकतात.
ते म्हणाले, “या रुग्णांमध्ये हा कल मंद असू शकतो.काहीवेळा जेव्हा डॉक्टरांना कोणीतरी बरे होत आहे की नाही हे पहायचे असते, तेव्हा ते प्रत्येक 10 सेकंदात एकदा निरीक्षण केलेला डेटा पाहू शकतात.मात्र, 24 तासांत गोळा केलेल्या 10 सेकंदांच्या डेटावरून तो बदलला आहे की नाही हे पाहणे म्हणजे या दरम्यान केस वाढले का हे पाहण्यासारखे आहे.तथापि, जर कृत्रिम बुद्धिमत्ता अल्गोरिदम आणि बर्‍याच रुग्णांकडून मोठ्या प्रमाणात डेटा वापरला गेला तर, लोक जे पाहतात ते दीर्घकालीन नमुन्यांसह जुळणे सोपे होईल आणि काही सूक्ष्म सुधारणा आढळू शकतात, ज्यामुळे नर्सिंगमधील डॉक्टरांच्या निर्णयक्षमतेवर परिणाम होईल. ."
नैदानिक निर्णय समर्थनासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता तंत्रज्ञानाचा वापर, जोखीम स्कोअरिंग आणि लवकर चेतावणी हे या क्रांतिकारी डेटा विश्लेषण पद्धतीतील सर्वात आशाजनक विकास क्षेत्रांपैकी एक आहे.
नवीन पिढीच्या साधने आणि प्रणालींसाठी शक्ती प्रदान करून, चिकित्सक आजाराच्या बारकावे अधिक चांगल्या प्रकारे समजू शकतात, नर्सिंग सेवा अधिक प्रभावीपणे प्रदान करू शकतात आणि समस्यांचे आगाऊ निराकरण करू शकतात.कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्लिनिकल उपचारांच्या गुणवत्तेत सुधारणा करण्याच्या नवीन युगाची सुरुवात करेल आणि रुग्णांच्या सेवेमध्ये रोमांचक प्रगती करेल.
पोस्ट वेळ: ऑगस्ट-06-2021
