हेल्थकेयर में एआई एक अपेक्षाकृत नई तकनीक है, लेकिन पिछले कुछ वर्षों में इसमें तेजी आई है। इसका उपयोग विभिन्न कार्यों के लिए किया गया है, बीमारियों के निदान से लेकर व्यक्तिगत उपचार प्रदान करने से लेकर प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित करने तक। हालाँकि, डेटा भंडारण और कंप्यूटिंग क्षमताओं में हाल के सुधारों के साथ, स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों में अधिक कुशल संवादी AI समाधान पेश किए गए हैं।
ये हेल्थकेयर कन्वर्सेशनल एआई सिस्टम आभासी सहायक हैं जो मरीजों को व्यक्तिगत स्वास्थ्य सेवाएं प्रदान करने के लिए बनाए गए हैं। आमने-सामने बातचीत की सुविधा और विभिन्न स्वास्थ्य सेवाओं को सुव्यवस्थित करके, ये मेडिकल चैटबॉट स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के साथ रोगी की व्यस्तता में काफी सुधार करते हैं और रोगियों को बेहतर स्वास्थ्य सुविधाओं तक पहुँचने में मदद करते हैं।
हेल्थकेयर में कन्वर्सेशनल एआई के शीर्ष उपयोग मामलों की खोज
एआई को स्वास्थ्य सेवा में शामिल करने से रोगियों और स्वास्थ्य कर्मियों को कई लाभ मिलते हैं। कुछ ऐसे क्षेत्र हैं जहां हेल्थकेयर कन्वर्सेशनल एआई का उपयोग किया जा सकता है:
रोगी नियुक्ति निर्धारण
कई स्वास्थ्य सुविधाओं में डॉक्टरों के साथ नियुक्ति का समय निर्धारित करना एक सुस्त काम है जिसमें फोन पर प्रतीक्षा करने के लिए पर्याप्त समय की आवश्यकता होती है। सौभाग्य से, उपयोगकर्ता संवादात्मक एआई सिस्टम का लाभ उठाकर अपने पसंदीदा चिकित्सकों के साथ अपॉइंटमेंट बुक कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, व्यक्तिगत स्वास्थ्य सेवा सहायक अपॉइंटमेंट के पुनर्निर्धारण और रद्द करने में आपकी सहायता कर सकता है।
नियमित स्वास्थ्य ट्रैकिंग
हेल्थकेयर कन्वर्सेशनल एआई सिस्टम मरीजों को उनके स्वास्थ्य लक्ष्यों, जैसे शरीर का वजन, मूड आदि तक पहुंचने में मदद कर सकता है। ये मेडिकल चैटबॉट उपयोगकर्ताओं को नियमित रूप से अपने लक्ष्यों को पूरा करने के लिए आवश्यक कदमों के बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करते हैं। इसके अलावा, यह लगातार रोगी की प्रगति का अनुसरण करता है और उन्हें अपनी दिनचर्या के साथ ट्रैक पर रहने में मदद करता है।
रोगी के अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों का उत्तर देना
मरीजों के दिमाग में अक्सर कई तरह के सवाल होते हैं, जिसके जवाब वे अपने डॉक्टर से मांगते हैं। दुर्भाग्य से, डॉक्टरों की कड़ी दिनचर्या और समय की कमी के कारण हर मरीज की शंकाओं और सवालों का जवाब देना असंभव है। ऐसे परिदृश्य में संवादी एआई सबसे उपयुक्त विकल्प है। आप मेडिकल बॉट से कोई भी प्रश्न पूछ सकते हैं, जो उपयुक्त उत्तर प्रदान करेगा।
लक्षण विश्लेषण और चिकित्सा ट्राइएजिंग
हेल्थकेयर कन्वर्सेशनल एआई सिस्टम रोगी द्वारा दर्ज किए गए लक्षणों की जांच करके रोगी के मुद्दों का एक सुव्यवस्थित निदान प्रदान कर सकता है। सिस्टम सभी रोगियों के लक्षणों का गहन विश्लेषण करता है और रोगी को परेशान करने वाले मुद्दों में व्यवहार्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न करता है। परिणामों के आधार पर, सिस्टम या तो एक उपयुक्त डॉक्टर के साथ अपॉइंटमेंट बुक करेगा या समस्या होने पर उपचार योजना प्रदान करने में आपकी मदद करेगा।
प्रशासनिक कार्य स्वचालन
अधिकांश स्वास्थ्य सुविधाएं आम तौर पर दैनिक दिनचर्या में प्रशासनिक कार्यों के बोझ तले दबी रहती हैं। स्वचालित प्रणालियाँ स्वास्थ्य कर्मियों को अनुरोध सबमिट करने, अपडेट भेजने और अनुरोधों की स्थिति को ट्रैक करने की अनुमति देकर प्रक्रिया को सरल बना सकती हैं। इसके विपरीत, बॉट रोगियों के लिए ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया में भी मदद कर सकते हैं और उनकी समस्याओं को अधिक प्रभावी ढंग से पूरा करने में मदद कर सकते हैं।
उपचार के बाद की देखभाल
एक कुशल संवादी एआई प्रणाली रोगियों के लिए उनके चिकित्सक के निदान और चिकित्सा के इतिहास के आधार पर देखभाल के बाद की योजना बना सकती है। ये उपचार और देखभाल के बाद की योजनाएँ खाते के भीतर सन्निहित हैं, और पूछे जाने पर, मेडिकल बॉट आपको आवश्यक जानकारी प्रदान करेगा।
मरीजों की महत्वपूर्ण चिकित्सा अंतर्दृष्टि
हेल्थकेयर कन्वर्सेशनल एआई स्मार्ट है और एनएलपी और एमएल एल्गोरिदम के साथ मरीजों के मेडिकल डेटा में पैटर्न और रुझान का पता लगा सकता है। वे रोगी के डेटा और रिकॉर्ड में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, जो रोगियों के लिए उपचार के बाद की देखभाल और रोगी की संतुष्टि में सुधार के लिए उपयोगी हो सकते हैं।
संवादात्मक एआई के विकास में मशीन लर्निंग की भूमिका
हेल्थकेयर कन्वर्सेशनल एआई को विकसित करने में मशीन लर्निंग एक महत्वपूर्ण उपकरण है। एमएल एल्गोरिदम बातचीत की सटीकता और प्रभावशीलता में सुधार के लिए पैटर्न और सहसंबंधों की पहचान करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करते हैं। मुख्य रूप से मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के तीन प्रमुख पहलू हैं।
- आशय: यह AI सिस्टम का लक्ष्य या उद्देश्य है। आशय उपयोगकर्ता की इच्छा या उस कार्य की अभिव्यक्ति को संदर्भित करता है जिसे एआई सिस्टम उपयोगकर्ता की ओर से पूरा करने का प्रयास कर रहा है। इसमें संरचित या असंरचित स्वरूपों में प्रश्न शामिल हो सकते हैं।
- संस्थाओं: अद्वितीय खोजशब्दों के इन समूहों का अर्थ अलग-अलग हो सकता है लेकिन वे एक ही श्रेणी के हैं। उदाहरण के लिए, पर्यायवाची, संक्षिप्त रूप आदि।
- उदाहरण: ये विशिष्ट तरीके हैं जिनमें लोग एक समान मंशा को अलग तरीके से अभिव्यक्त कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक व्यक्ति दो अलग-अलग तरीकों से एक ही प्रश्न पूछ सकता है: 'क्या मैं अपनी नियुक्ति बदल सकता हूँ' या 'क्या मेरी नियुक्ति को स्थगित करना संभव है'?
हेल्थकेयर संस्थानों में महत्वपूर्ण चुनौतियाँ जिन्हें संवादी एआई हल कर सकता है
हर दूसरे उद्योग की तरह, हेल्थकेयर में चुनौतियां हैं, जिन्हें अब हेल्थकेयर कन्वर्सेशनल एआई द्वारा संबोधित किया गया है। आइए उनमें से कुछ को देखें:
प्रशिक्षण डेटा तक सीमित पहुंच
स्वास्थ्य सेवाओं के लिए डेटा-संचालित मॉडल विकसित करने के लिए प्रशिक्षण डेटा तक सीमित पहुंच निश्चित रूप से एक चुनौती है। विस्तृत प्रशिक्षण डेटा के बिना मशीन लर्निंग और एआई मॉडल को सटीक रूप से प्रशिक्षित नहीं किया जा सकता है। अधिक डेटा पैटर्न की पहचान करने और विसंगतियों का पता लगाने के लिए आवश्यक है, जिससे सटीक निदान, सही उपचार और उपचार लागत कम हो जाती है।
मरीजों के लिए डेटा गोपनीयता और सुरक्षा
स्वास्थ्य सेवा की शुरुआत के साथ डेटा उल्लंघनों, दुर्भावनापूर्ण हमलों और अन्य सुरक्षा खतरों का खतरा बढ़ जाता है। एआई समाधानों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि सही डेटा एकत्र, संग्रहीत और सुरक्षित रूप से उपयोग किया जाए। इसमें मरीज की जानकारी तक पहुंच को प्रबंधित करना, यह सुनिश्चित करना शामिल है कि डेटा एन्क्रिप्ट किया गया है, और सुरक्षा कमजोरियों के लिए नियमित रूप से निगरानी करना शामिल है।
ईएचआर और अन्य हेल्थकेयर टूल्स के साथ एकीकरण
हेल्थकेयर में संवादात्मक एआई विकसित करने के लिए एक और महत्वपूर्ण चुनौती एआई मॉडल को रोगियों के इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के साथ एकीकृत करना है। ईएचआर स्वास्थ्य सुविधाओं में एक मरीज का पूरा मेडिकल रिकॉर्ड है जिसे सटीक और वांछित रोगी परिणाम प्राप्त करने के लिए संवादी एआई मॉडल से जोड़ा जाना चाहिए।
चिकित्सा शब्दावली में अस्पष्टता
चिकित्सा शब्दावली विशाल है और चिकित्सकों और रोगियों द्वारा उपयोग किए जाने पर महत्वपूर्ण रूप से भिन्न हो सकती है। इसलिए, उपयोगकर्ता की भाषा और एआई मॉडल के बीच पर्याप्त अंतर उत्पन्न हो सकता है, जिससे गलत परिणाम सामने आते हैं। यह एक बड़ी चुनौती है जो अभी तक पूरी तरह से हल नहीं हुई है और मेडिकल बॉट्स को अधिक कुशल और सटीक बनाने के लिए काम किया जा रहा है।
क्लिनिकल प्रोटोकॉल का अनुपालन
चिकित्सा शब्दावली विशाल है और चिकित्सकों और रोगियों द्वारा उपयोग किए जाने पर महत्वपूर्ण रूप से भिन्न हो सकती है। इसलिए, उपयोगकर्ता की भाषा और एआई मॉडल के बीच पर्याप्त अंतर उत्पन्न हो सकता है, जिससे गलत परिणाम सामने आते हैं। यह एक बड़ी चुनौती है जो अभी तक पूरी तरह से हल नहीं हुई है और मेडिकल बॉट्स को अधिक कुशल और सटीक बनाने के लिए काम किया जा रहा है।
निष्कर्ष
हेल्थकेयर कन्वर्सेशनल एआई रोगियों को व्यक्तिगत देखभाल और चिकित्सा विशेषज्ञता तक अभूतपूर्व पहुंच प्रदान करता है। संवादी एआई सिस्टम अधिक सटीक निदान और उपचार सलाह प्रदान करके बेहतर रोगी चिकित्सा परिणामों की सुविधा प्रदान करते हैं। यदि आप भी अपने स्वास्थ्य सेवा संगठन के लिए कार्यात्मक संवादी एआई विकसित करना चाहते हैं, हमारे शिप विशेषज्ञों से संपर्क करें आज!
[ये भी पढ़ें: संवादी एआई के लिए पूरी गाइड]
