विषय
- चिकित्सीय इमेजिंग
- इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड्स (EMRs)
- नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
- नैदानिक निर्णय सहायता (सीडीएस)
- दवाएं विकसित करना
- भविष्य में एक छलांग
- बुद्धिमान के लिए एक शब्द
स्रोत: वीडियो-डॉक्टर / iStockphoto
ले जाओ:
एआई तेजी से तेज गति से आगे बढ़ने के लिए चिकित्सा प्रौद्योगिकी को सक्षम कर रहा है। यहां कुछ नवीनतम सफलताएं दी गई हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारी दुनिया में कई अकल्पनीय तरीकों से क्रांति ला रही है। चौथी औद्योगिक क्रांति के कगार पर, मानवता वर्तमान में हम जिस दुनिया में रहते हैं, उसे सुदृढ़ करने के लिए मशीनों द्वारा किए गए पहले कदमों को देख रहे हैं। और जब हम बुद्धिमान, आत्म-शिक्षण मशीनों, चिकित्सा के साथ मनुष्यों को प्रतिस्थापित करने की संभावित कमियों और लाभों के बारे में बहस करते रहते हैं। एक क्षेत्र जहां एआई सकारात्मक प्रभाव निश्चित रूप से हमारे जीवन की गुणवत्ता में सुधार करेगा: स्वास्थ्य देखभाल उद्योग।
चिकित्सीय इमेजिंग
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम आंख की झपकी में जानकारी की अकल्पनीय मात्रा को संसाधित कर सकता है। और वे मैमोग्राम और सीटी स्कैन जैसी मेडिकल इमेजिंग रिपोर्ट में सबसे छोटे विवरण की जगह पर मनुष्यों की तुलना में बहुत अधिक सटीक हो सकते हैं।
कंपनी ज़ेबरा मेडिकल विजन ने प्रोफाउंड नामक एक नया प्लेटफ़ॉर्म विकसित किया, जिसमें सभी प्रकार की मेडिकल इमेजिंग रिपोर्टों के एल्गोरिदम-आधारित विश्लेषण हैं, जो कि ऑस्टियोपोरोसिस, स्तन कैंसर, महाधमनी धमनीविस्फार और 90 प्रतिशत के साथ कई और अधिक संभावित स्थितियों के हर संकेत को खोजने में सक्षम है। सटीकता दर। और इसकी गहरी सीखने की क्षमताओं को अन्य बीमारियों के छिपे हुए लक्षणों की जांच करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है जो स्वास्थ्य देखभाल प्रदाता पहली जगह में नहीं देख सकता है। अन्य गहरे शिक्षण नेटवर्क ने भी बायोप्सी स्लाइड में स्तन कैंसर के कुछ विशेष रूप से घातक रूपों की उपस्थिति का पता लगाते हुए 100 प्रतिशत सटीकता स्कोर अर्जित किया।
कंप्यूटर-आधारित विश्लेषण मनुष्यों की तुलना में डेटा या छवियों की व्याख्या करने में (और उससे कम लागत पर) इतना अधिक कुशल है, कि कुछ ने यह भी तर्क दिया है कि भविष्य में यह एआई को रेडियोलॉजिस्ट और पैथोलॉजिस्ट जैसे कुछ व्यवसायों में स्थानापन्न नहीं करने के लिए अनैतिक हो सकता है! (चिकित्सा में आईटी पर अधिक जानकारी के लिए, चिकित्सा निदान में आईटी की भूमिका देखें।)
इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड्स (EMRs)
स्वास्थ्य सूचना प्रौद्योगिकी पर इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड (EMR) का प्रभाव पिछले दशक की बहस के सबसे विवादास्पद विषयों में से एक है। कुछ अध्ययनों के अनुसार वे उत्पादकता और समयबद्धता बढ़ाने के साथ-साथ देखभाल की गुणवत्ता में सुधार के लिए एक महत्वपूर्ण मोड़ का प्रतिनिधित्व करते हैं। हालांकि, कई स्वास्थ्य देखभाल प्रदाताओं ने उन्हें बोझिल और उपयोग करना मुश्किल पाया, जिससे पर्याप्त प्रौद्योगिकी प्रतिरोध और व्यापक अक्षमता हो गई। क्या नए एआई-संचालित सॉफ्टवेयर ईएमआर के अनिच्छुक अव्यवस्था के साथ हर दिन कई डॉक्टरों, नर्सों और फार्मासिस्टों को लड़खड़ाते हुए बचाव में आ सकते हैं?
इस नई स्वास्थ्य देखभाल प्रौद्योगिकी के साथ एक सबसे बड़ा मुद्दा यह है कि यह चिकित्सकों को अपने बहुमूल्य समय को दोहराए जाने वाले कार्यों को करने के लिए बहुत अधिक खर्च करने के लिए मजबूर करता है। एआई आसानी से उन्हें स्वचालित कर सकता है, हालांकि, उदाहरण के लिए हर विस्तार को रिकॉर्ड करने के लिए यात्रा के दौरान भाषण मान्यता का उपयोग करके, जबकि चिकित्सक रोगी के साथ बातचीत करता है। चार्ट्स में बहुत अधिक विस्तृत डेटा शामिल हो सकते हैं जिन्हें विभिन्न प्रकार के स्रोतों जैसे कि पहनने योग्य उपकरणों और बाहरी सेंसर से एकत्र किया जा सकता है, और AI उन्हें सीधे EMR में फीड करेगा।
लेकिन डेटा संग्रह के पहले चरण से आगे बढ़ते हुए, जब पर्याप्त प्रासंगिक जानकारी को सही ढंग से समझा जाता है और गहन शिक्षण एल्गोरिदम द्वारा एक्सट्रपलेशन किया जाता है, तो इसका उपयोग बहुत तरह से देखभाल की गुणवत्ता में सुधार करने में मदद के लिए किया जा सकता है। यह रोगियों के उपचार की रोकथाम को बढ़ा सकता है और रोके जाने योग्य घटनाओं को कम कर सकता है, या यहां तक कि उच्च लागत, जीवन-धमकाने वाली परिस्थितियों के उपचार में भविष्यवाणकारी एआई विश्लेषिकी के माध्यम से डॉक्टरों का मार्गदर्शन कर सकता है। केवल एक व्यावहारिक उदाहरण के नाम पर, जेएएमए नेटवर्क में प्रकाशित एक हालिया अध्ययन में पाया गया कि ईएमआर से बड़ा डेटा कैसे निकाला जाता है और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में एक एआई द्वारा पचाया जाता है, सैन फ्रांसिस्को स्वास्थ्य ने संभावित घातक क्लोस्ट्रीडियम डिफिसाइल (सी। भिन्नता) के उपचार में मदद की। ) संक्रमण।
और यह देखना आसान है कि स्वास्थ्य देखभाल में मेडिकल रिकॉर्ड डेटा कितना "अगली" बड़ी बात होने जा रही है, जब Google के अलावा किसी और ने अपनी देखभाल के लिए उपयोग की गति, गुणवत्ता और इक्विटी में सुधार के लिए अपना Google DeepMind हेल्थ प्रोजेक्ट लॉन्च नहीं किया।
नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार कर सकते हैं।
नैदानिक निर्णय सहायता (सीडीएस)
गहरी सीखने का एक और दिलचस्प उदाहरण मशीनों को अपने मानव समकक्षों की तुलना में बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकता है नैदानिक निर्णय समर्थन (सीडीएस) उपकरण का प्रसार है।
इन उपकरणों को आमतौर पर ईएमआर प्रणाली में बनाया जाता है ताकि वे अपने उपचार में चिकित्सकों की सहायता के लिए सर्वोत्तम उपचार पाठ्यक्रम का सुझाव दे सकें, जैसे कि फार्माकोलॉजिकल इंटरैक्शन या पिछली स्थितियों जैसे संभावित खतरों की चेतावनी, और एक मरीज के स्वास्थ्य रिकॉर्ड में मामूली विवरण का भी विश्लेषण करें।
एक दिलचस्प उदाहरण है मेट्रिक्सकेयर, एक सॉफ्टवेयर हाउस जो नर्सिंग होम का प्रबंधन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले टूल में माइक्रोसाफ्ट के प्रसिद्ध एआई कोरटाना को एकीकृत करने में सक्षम था। मशीन लर्निंग इंजन की शक्तिशाली विश्लेषण क्षमताओं ने समर्थन उपकरणों की निर्णय लेने की क्षमता को काफी हद तक मजबूत किया।
सीईओ जॉन डैमगार्ड ने बताया, "एक डॉक्टर महीने में दो बार मेडिकल जर्नल पढ़ सकता है," कोरटाना दोपहर से पहले और दोपहर 3 बजे तक इतिहास में प्रकाशित हर कैंसर अध्ययन पढ़ सकता है। देखभाल योजनाओं और परिणामों में सुधार पर रोगी-विशिष्ट सिफारिशें कर रहा है। ”
सीडीएस इस तर्क को भी सामने लाता है कि मशीनें इंसानों की तुलना में एक दूसरे के साथ बेहतर तरीके से संवाद करने में सक्षम हैं। विशेष रूप से, विभिन्न चिकित्सा उपकरणों को इंटरनेट से जोड़ा जा सकता है जैसे किसी भी अन्य इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) डिवाइस (वीयरबल्स, मॉनिटर, बेडसाइड सेंसर, आदि), और साथ ही ईएमआर सॉफ्टवेयर भी। इंटरऑपरेबिलिटी आधुनिक स्वास्थ्य देखभाल का एक महत्वपूर्ण मुद्दा है क्योंकि देखभाल विखंडन का वितरण अनुचित उपचार और बढ़े हुए अस्पताल में भर्ती होने का एक प्रमुख कारण है। जब स्मार्ट एआई के नेतृत्व में, विभिन्न ईएमआर प्लेटफॉर्म इंटरनेट के माध्यम से एक-दूसरे से "बात" करने में सक्षम हो जाते हैं, विभिन्न वार्डों और यहां तक कि विभिन्न स्वास्थ्य देखभाल सुविधाओं के बीच सहयोग और सहयोग बढ़ाते हैं।
दवाएं विकसित करना
नैदानिक परीक्षणों के माध्यम से एक नई दवा विकसित करना अक्सर बहुत महंगा मामला है। न केवल समय के संदर्भ में (दशकों के बारे में बात कर रहे थे) और डॉलर का निवेश किया गया (लागत आसानी से कई अरब डॉलर तक पहुंच सकती है), लेकिन मानव जीवन भी। कई नई फार्मास्यूटिकल्स की आवश्यकता होती है, वास्तव में, तथाकथित पोस्टमार्केटिंग अवधि के दौरान वास्तविक दुनिया के विषयों पर कई वर्षों के अतिरिक्त परीक्षण, और इसके असामान्य नहीं होने के कारण कई गंभीर (या घातक) दुष्प्रभाव एक दवा के कई वर्षों बाद पाए जाते हैं। का शुभारंभ किया।
एक बार फिर, कुशल सुपरकंप्यूटर-फ्यूल एआई आणविक संरचनाओं के एक डेटाबेस से नई दवाओं को जड़ सकता है जो कोई भी मानव कभी भी विश्लेषण करने की हिम्मत नहीं कर सकता है। एक प्रमुख उदाहरण एटमविज एआई है, जो दो दवाओं की भविष्यवाणी करने में सक्षम था जो इबोला वायरस महामारी को रोक सकता था। एक दिन से भी कम समय में, उनकी आभासी खोज दो सुरक्षित, पहले से मौजूद दवाओं को खोजने में सक्षम थी, जिन्हें घातक वायरस से लड़ने के लिए पुनर्निर्मित किया जा सकता था। सबसे अच्छी बात यह है कि उन्होंने अपनी सुरक्षा को साबित करते हुए सालों से पहले से ही मरीज़ों के लिए बाज़ार में बिकने वाली दवाओं के ज़रिए एक महामारी की आपात स्थिति पर प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया करने का एक तरीका ढूंढ लिया। (दवा के विकास के लिए प्रौद्योगिकी का मार्गदर्शन कैसे किया जाता है, इसके बारे में अधिक जानने के लिए, बिग डाटास इन्फ्लुएंस इन मेडिसिन एंड फार्मास्युटिकल्स देखें।)
भविष्य में एक छलांग
सबसे आश्चर्यजनक प्रौद्योगिकियों में से कुछ अभी तक तैयार नहीं हैं, केवल प्रोटोटाइप से अधिक कुछ नहीं है, लेकिन उनके निहितार्थ इतने लुभावनी हैं कि वे अभी भी ध्यान देने योग्य हैं।
इनमें से एक सटीक दवा है, एक वास्तव में महत्वाकांक्षी अनुशासन है जो म्यूटेशन और विसंगतियों की तलाश करने वाले मरीजों के डीएनए के माध्यम से स्कैन करने के लिए गहरी जीनोमिक्स एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो कैंसर जैसे रोगों से जुड़ा हो सकता है। मानव जीनोम परियोजना के पिता में से एक, क्रेग वेंटर जैसे लोग वर्तमान में कम्प्यूटेशनल प्रौद्योगिकियों की एक नई पीढ़ी पर काम कर रहे हैं जो किसी भी आनुवंशिक परिवर्तन के प्रभावों की भविष्यवाणी कर सकते हैं, व्यक्तिगत उपचार के लिए मार्ग प्रशस्त कर सकते हैं और कई रोके जा सकने वाले रोगों का जल्द पता लगा सकते हैं।
बुद्धिमान के लिए एक शब्द
जैसा कि हम स्वास्थ्य देखभाल के लिए एआई को पेश करने की विशाल क्षमता के कारण उत्साहित हो सकते हैं, यह महत्वपूर्ण है कि हम इसकी सीमाओं को समझें। दवा में एआई का उपयोग करना जोखिमों से रहित नहीं है, हालांकि हम इसके आदी होने के बाद उनमें से कई आसानी से दूर हो जाएंगे।
अधिकतम "कोई नुकसान नहीं है" कुछ नैतिक मानकों को स्थापित करने के लिए महत्वपूर्ण है जो सीमाओं के रूप में कार्य करेंगे। आज फ्रेमवर्क के निर्माण की जिम्मेदारी में निवेश किया गया था, जिस पर आने वाली पीढ़ियां अपने निर्णय लेंगी।