बेहतर स्वास्थ्य देखभाल के लिए एआई और मानव बुद्धि को संतुलित करें

यह मानवता के इतिहास में आग और बिजली जितना बड़ा क्रांतिकारी आविष्कार है”, स्वास्थ्य देखभाल, कल्याण और दीर्घायु के भविष्य पर हाल ही में एक अंतरराष्ट्रीय सम्मेलन में एक वक्ता ने घोषित किया। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (IA) को संदर्भित करता है। इस कॉन्क्लेव में, वैश्विक स्तर पर चिकित्सा देखभाल वितरण की पहुंच, सामर्थ्य और गुणवत्ता में सुधार के लिए एक परिवर्तनकारी शक्ति के रूप में प्रौद्योगिकी पर बड़ी उम्मीदें लगाई गई थीं, जिसमें आईए इस प्रगति का प्रमुख इंजन था।

आईए ने स्वास्थ्य देखभाल के कई क्षेत्रों में अपनी उपस्थिति दर्ज कराना शुरू कर दिया है। स्वास्थ्य देखभाल के संपूर्ण स्पेक्ट्रम में इसके उपयोग को बढ़ाने की कीमत विभिन्न अपेक्षाओं से प्रेरित है: एक बेहतर मूल्यांकन निदान और पूर्वानुमान; व्यक्तिगत चिकित्सा देखभाल और “सटीक” सार्वजनिक स्वास्थ्य हस्तक्षेप के लिए सटीक जोखिम भविष्यवाणी मॉडल; उपचार प्रोटोकॉल का बेहतर डिज़ाइन और निष्पादन; डॉक्टरों और नर्सों के लिए श्रमसाध्य दस्तावेज़ीकरण से राहत; अस्पताल प्रबंधन और चिकित्सा बीमा प्रणालियों की अधिक दक्षता; रोगियों के साथ आकर्षक बातचीत; “आभासी चिकित्सा सहायकों” का निर्माण; चिकित्सा अनुसंधान की बेहतर गुणवत्ता और लय; और नए चिकित्सीय एजेंटों के डिजाइन और विकास में तेजी लाई।

स्पष्ट रूप से सामान्य इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम से कार्डियक लय विसंगतियों, जैसे आंतरायिक ऑरिकुलर फ़िब्रिलेशन, के विकास की संभावना की भविष्यवाणी करने की क्षमता को एक उल्लेखनीय प्रगति माना जाता है। इस प्रकार की अज्ञात अतालता वाले लोगों में यह जोखिम अधिक होता है कि हृदय में रक्त के थक्के विकसित हो जाते हैं और यात्रा करने के लिए विस्थापित हो जाते हैं और अन्य अंगों में रक्त की आपूर्ति को अवरुद्ध कर देते हैं। इन लोगों के लिए प्रिस्क्रिप्शन एंटीकोआगुलंट्स दुर्बल सेरेब्रोवास्कुलर दुर्घटनाओं या सेरेब्रल एम्बोलिज्म को रोकने के लिए उपयोगी होते हैं।

रेडियोलॉजी और अंगों की इमेजिंग में स्वचालित निदान एक्स किरणों से लेकर कम्प्यूटरीकृत टोमोग्राफी और चुंबकीय अनुनाद तक फैल गया है। आईए का उपयोग कैंसर के निदान, रक्तप्रवाह में प्रवेश करने वाले संभावित घातक संक्रमणों, जैसे सेप्टीसीमिया, का पता लगाने और उपचार करने और दुर्लभ बीमारियों के उपचार के डिजाइन में किया जा रहा है, इसके अलावा इसे तंत्रिका संबंधी विकारों में एक नैदानिक उपकरण के रूप में विकसित किया जा रहा है। और मानसिक स्वास्थ्य.

आईए के उपयोग के बाद से परिशुद्धता और सुरक्षा के संबंध में विभिन्न चिंताएँ उत्पन्न हुई हैं। आईए द्वारा निर्देशित चिकित्सीय और नैदानिक उपकरणों की गुणवत्ता इस बात पर निर्भर करती है कि इनपुट डेटा कितना व्यापक, प्रतिनिधि और सटीक है। रोगी डेटा की गोपनीयता और चिकित्सा बीमा लाभों से इनकार करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता से प्राप्त उपकरणों का अनुचित उपयोग भी चिंताओं में बदल गया है। आईए का विनियमन अभी भी एक भ्रमित क्षेत्र में पाया जाता है, जिसमें प्रौद्योगिकी डेवलपर्स, विपणन कंपनियों, स्वास्थ्य पेशेवरों, सरकार, अदालतों और जनता के बीच अलग-अलग दृष्टिकोण हैं।

डेटा स्रोतों की विविधता और जनसंख्या समूहों की विविधता जहां से डेटा एकत्र किया जाता है, लोगों के निदान, पूर्वानुमान और उपचार के लिए डिज़ाइन किए गए एल्गोरिदम के विकास में महत्वपूर्ण तत्व हैं। चयनित जनसंख्या समूहों या रोगियों के प्रतिबंधित समूहों के लिए विकसित उपकरण अक्सर अन्य भौगोलिक, सामाजिक-जनसांख्यिकीय, महामारी विज्ञान और स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए सामान्य नहीं होते हैं। संभाव्यता के आधार पर नैदानिक मूल्यांकन और चिकित्सीय निर्णय लेने में संदर्भ मायने रखता है। जैसा कि प्रसिद्ध डेटा विश्लेषक नैट सिल्वर ने कहा है: “सूचना तभी ज्ञान बन जाती है जब उसे उसके संदर्भ में रखा जाए। इसके बिना, हमारे पास शोर से संकेत को अलग करने का कोई तरीका नहीं है, और सत्य की हमारी खोज झूठी सकारात्मकताओं से भरी हो सकती है।

डेटा कैप्चर की तीव्रता महत्वपूर्ण है. रेडियोलॉजिकल छवियों में, प्रत्येक माइक्रोपिक्सेल को कैप्चर किया जा सकता है, लेकिन बायोमार्कर और सामाजिक जनसांख्यिकीय, पर्यावरण और व्यवहार निर्धारकों को कैप्चर करने में नैदानिक और सार्वजनिक स्वास्थ्य डेटा के सेट अक्सर अधूरे होते हैं। यह आवश्यक है कि हम अपने अस्पतालों और आबादी के वातावरण में उपयोग के लिए आईए द्वारा निर्देशित चिकित्सा देखभाल के एल्गोरिदम के विकास का मार्गदर्शन करने के लिए सटीकता से सत्यापित और व्यापक रूप से इकट्ठे किए गए भारतीय डेटा के सेट का उपयोग करें।

ईई में श्वेत रोगियों के डेटा सेट पर आधारित डायग्नोस्टिक एल्गोरिदम। तुम तुम। अफ़्रीकी अमेरिकियों के बीच उनके नतीजे ख़राब रहे हैं, न केवल नस्ल के कारण बल्कि सामाजिक-आर्थिक मतभेदों के कारण भी जो जीवन स्थितियों और व्यवहारों को प्रभावित करते हैं। एक बीमा कंपनी का एल्गोरिदम, जिसने रोगियों की बेहतर देखभाल की आवश्यकता का अनुमान लगाने के लिए लागत पूर्वानुमानों का उपयोग किया, 82 प्रतिशत की तुलना में केवल 18 प्रतिशत अफ्रीकी अमेरिकी रोगियों को निर्देशित किया।

क्रेडिट न्यूज़: newindianexpress