यह काफी बार कहा जा चुका है लेकिन एआई स्वास्थ्य सेवा उद्योग में गेम-चेंजर साबित हो रहा है। स्वास्थ्य देखभाल श्रृंखला में केवल निष्क्रिय भागीदार होने से, मरीज़ अब एयरटाइट एआई-संचालित रोगी निगरानी प्रणालियों, पहनने योग्य उपकरणों, उनकी स्थितियों की दृश्य अंतर्दृष्टि और बहुत कुछ के माध्यम से अपने स्वास्थ्य की जिम्मेदारी ले रहे हैं। डॉक्टरों और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के दृष्टिकोण से, एआई रोबोटिक हथियारों, परिष्कृत विश्लेषण और नैदानिक मॉड्यूल, सहायक सर्जिकल बॉट, आनुवंशिक विकारों और चिंताओं का पता लगाने के लिए पूर्वानुमानित पंखों और बहुत कुछ के लिए मार्ग प्रशस्त कर रहा है।
हालाँकि, जैसे-जैसे AI स्वास्थ्य संबंधी पहलुओं को प्रभावित करना जारी रखता है, वैसे-वैसे जो समान रूप से बढ़ रहा है वह डेटा बनाने और बनाए रखने से जुड़ी चुनौतियाँ हैं। जैसा कि आप जानते हैं, एक एआई मॉड्यूल या सिस्टम केवल तभी अच्छा प्रदर्शन कर सकता है जब इसे लंबे समय तक प्रासंगिक और प्रासंगिक डेटासेट के साथ सटीक रूप से प्रशिक्षित किया गया हो।
ब्लॉग में, हम उन अनूठी चुनौतियों का पता लगाएंगे जिनका विशेषज्ञों और स्वास्थ्य देखभाल विशेषज्ञों को सामना करना पड़ता है जब स्वास्थ्य देखभाल में एआई के उपयोग के मामले उनकी जटिलताओं के संदर्भ में बढ़ते रहते हैं।
1. गोपनीयता बनाए रखने में चुनौतियाँ
हेल्थकेयर एक ऐसा क्षेत्र है जहां गोपनीयता महत्वपूर्ण है। विवरण से जो इसमें जाता है इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड नैदानिक परीक्षणों के दौरान एकत्र किए गए रोगियों और डेटा से लेकर दूरस्थ रोगी निगरानी के लिए पहनने योग्य उपकरणों तक प्रसारित होने वाले डेटा तक, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में हर इंच अत्यधिक गोपनीयता की मांग करता है।
यदि इसमें इतनी अधिक गोपनीयता शामिल है, तो स्वास्थ्य सेवा में तैनात किए गए नए एआई अनुप्रयोगों को कैसे प्रशिक्षित किया जाता है? खैर, कई मामलों में, मरीजों को आम तौर पर पता नहीं होता है कि उनके डेटा का उपयोग अध्ययन और अनुसंधान उद्देश्यों के लिए किया जा रहा है। HIPAA द्वारा उल्लिखित विनियमों का यह भी अर्थ है कि संगठन और स्वास्थ्य सेवा प्रदाता स्वास्थ्य देखभाल कार्यों के लिए रोगी डेटा का उपयोग कर सकते हैं और प्रासंगिक व्यवसायों के साथ डेटा और अंतर्दृष्टि साझा कर सकते हैं।
इसके लिए वास्तविक दुनिया के ढेरों उदाहरण हैं। बुनियादी समझ के लिए, समझें कि Google मेयो क्लिनिक के साथ 10 साल की शोध समझ को मजबूती से बनाए रखता है और डेटा तक सीमित पहुंच साझा करता है। अज्ञात या अज्ञात.
हालांकि यह काफी स्पष्ट है, कई एआई-आधारित स्टार्टअप जो बाजार में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण समाधान पेश करने पर काम करते हैं, आमतौर पर गुणवत्ता वाले एआई प्रशिक्षण डेटा के लिए अपने स्रोतों के बारे में काफी मौन हैं। यह स्पष्टतः प्रतिस्पर्धी कारणों से है।
इस तरह के एक संवेदनशील विषय होने के नाते, गोपनीयता एक ऐसी चीज है जो दिग्गजों, विशेषज्ञों और शोधकर्ताओं में चल रही सफेद टोपी के लिए तेजी से उत्सुक है। डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन के लिए HIPAA प्रोटोकॉल हैं और री-आइडेंटिफिकेशन के लिए क्लॉज हैं. आगे बढ़ते हुए, हमें इस पर काम करना होगा कि उन्नत एआई समाधान विकसित करने के साथ-साथ गोपनीयता को कैसे सहजता से स्थापित किया जा सकता है।
2. पूर्वाग्रहों और त्रुटियों को दूर करने में चुनौतियाँ
स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में त्रुटियां और पूर्वाग्रह रोगियों और स्वास्थ्य सेवा संगठनों के लिए घातक साबित हो सकते हैं। गलत जगह पर रखे गए या गलत तरीके से रखी गई कोशिकाओं, सुस्ती, या यहां तक कि लापरवाही से उत्पन्न होने वाली त्रुटियां रोगियों के लिए दवा या निदान के तरीके को बदल सकती हैं। पेंसिल्वेनिया रोगी सुरक्षा प्राधिकरण द्वारा जारी एक रिपोर्ट से पता चला है कि ईएचआर मॉड्यूल में लगभग 775 समस्याओं की पहचान की गई थी। इसमें से मानव-बाध्य त्रुटियाँ लगभग 54.7% और मशीन-बद्ध त्रुटियाँ लगभग 45.3% थीं।
त्रुटियों के अलावा, पूर्वाग्रह एक और गंभीर कारण है जो स्वास्थ्य सेवा कंपनियों में अवांछनीय परिणाम ला सकता है। त्रुटियों के विपरीत, कुछ मान्यताओं और प्रथाओं के प्रति अंतर्निहित झुकाव के कारण पूर्वाग्रहों को पहचानना या पहचानना अधिक कठिन होता है।
पूर्वाग्रह कितना बुरा हो सकता है इसका एक उत्कृष्ट उदाहरण एक रिपोर्ट से मिलता है, जिसमें बताया गया है कि मनुष्यों में त्वचा कैंसर का पता लगाने के लिए उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम गहरे रंग की त्वचा पर कम सटीक होते हैं क्योंकि उन्हें ज्यादातर निष्पक्ष त्वचा टोन पर लक्षणों का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। स्वास्थ्य देखभाल में एआई के विश्वसनीय उपयोग के लिए पूर्वाग्रहों का पता लगाना और उन्हें खत्म करना महत्वपूर्ण और एकमात्र रास्ता है।
3. परिचालन मानकों को स्थापित करने में चुनौतियाँ
डेटा इंटरऑपरेबिलिटी स्वास्थ्य सेवा में याद रखने योग्य एक महत्वपूर्ण शब्द है। जैसा कि आप जानते हैं, स्वास्थ्य सेवा विविध तत्वों का एक पारिस्थितिकी तंत्र है। आपके पास क्लीनिक, डायग्नोस्टिक सेंटर, पुनर्वास केंद्र, फार्मेसियां, आर एंड डी विंग और बहुत कुछ है। अक्सर, इनमें से एक से अधिक तत्वों को अपने इच्छित उद्देश्यों पर काम करने के लिए डेटा की आवश्यकता होती है। ऐसे मामलों में, जो डेटा एकत्र किया जाता है उसे एक समान और मानकीकृत किया जाना चाहिए ताकि वह एक जैसा दिखे और पढ़े, चाहे कोई भी उसे देखे।
मानकीकरण के अभाव में, प्रत्येक तत्व द्वारा एक ही रिकॉर्ड का अपना संस्करण बनाए रखने में अराजकता होगी। इसलिए, जो कोई भी डेटासेट को नए नजरिए से देखता है वह स्वचालित रूप से खो जाता है और डेटासेट की सामग्री को समझने के लिए संबंधित प्राधिकारी की सहायता की आवश्यकता होती है।
इससे बचने के लिए सभी संस्थाओं में मानकीकरण को और अधिक प्रभावी बनाना होगा। मतलब, अनिवार्य पालन के लिए विशिष्ट प्रारूप, शर्तें और प्रोटोकॉल स्पष्ट रूप से निर्धारित करने होंगे। तभी वह डेटा निर्बाध रूप से इंटरऑपरेबल हो सकता है।
4. सुरक्षा बनाए रखने में चुनौतियाँ
स्वास्थ्य सेवा में सुरक्षा एक और महत्वपूर्ण चिंता है। यह सबसे महंगा साबित होगा जब डेटा गोपनीयता से जुड़े पहलुओं को कम गंभीरता से लिया जाएगा। हेल्थकेयर डेटा हैकर्स और शोषकों के लिए अंतर्दृष्टि का खजाना है और देर से ही सही, साइबर सुरक्षा उल्लंघनों के कई मामले सामने आए हैं। रैंसमवेयर और अन्य दुर्भावनापूर्ण हमले दुनिया भर में किए गए हैं।
यहां तक कि कोविड-19 महामारी के बीच भी, करीब एक सर्वेक्षण में उत्तरदाताओं का 37% साझा किया कि उन्होंने रैंसमवेयर हमले का अनुभव किया है। किसी भी समय साइबर सुरक्षा महत्वपूर्ण है।
लपेटकर
हेल्थकेयर में डेटा चुनौतियां सिर्फ इन्हीं तक सीमित नहीं हैं। जैसा कि हम स्वास्थ्य सेवा में उन्नत एकीकरण और एआई के काम को समझते हैं, चुनौतियां केवल अधिक जटिल, अतिव्यापी और आपस में जुड़ी हुई हैं।
हमेशा की तरह, हम चुनौतियों से निपटने का एक तरीका ढूंढेंगे और परिष्कृत एआई सिस्टम के लिए रास्ता देंगे जो बनाने का वादा करता है स्वास्थ्य सेवा AI अधिक सटीक और सुलभ।
