स्वास्थ्य देखभाल में सबसे आम एआई उपयोग के मामलों के लिए डेटा एनोटेशन तकनीकें

औषधि विकास एवं उपचार

एआई मॉड्यूल के माध्यम से दवा विकास के सबसे हालिया उदाहरणों में से एक कोविड-19 के लिए टीके का निर्माण है। प्रकोप के कुछ महीनों के भीतर, शोधकर्ता और स्वास्थ्य सेवा प्रदाता कोविड-19 टीकों के लिए कोड को क्रैक करने में सक्षम थे। यह मुख्य रूप से एआई और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और दवा और रासायनिक इंटरैक्शन का अनुकरण करने की उनकी क्षमता के कारण है, दवा की खोज के लिए कई स्वास्थ्य देखभाल पत्रिकाओं, प्रकाशित पत्रों, शोध दस्तावेजों, विद्वानों के लेखों और बहुत कुछ से सीखते हैं।

अंतर्दृष्टि जो कभी भी मनुष्यों के रडार के अंतर्गत नहीं आ सकती थी (दवा की खोज और नैदानिक ​​​​परीक्षणों के लिए उपयोग किए जा रहे डेटासेट की मात्रा को ध्यान में रखते हुए) तत्काल अनुमान और परिणामों के लिए एआई मॉड्यूल द्वारा आसानी से मिलान और विश्लेषण किया जाता है। यह स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों को तेजी से परीक्षण करने, कठोर परीक्षण करने और उचित अनुमोदन के लिए अपने निष्कर्षों को अग्रेषित करने में सक्षम बनाता है।

दवा की खोज के अलावा, एआई मॉड्यूल चिकित्सकों को व्यक्तिगत दवाओं की सिफारिश करने में भी सहायता कर रहे हैं जो उनकी अंतर्निहित स्थितियों, जैविक प्रतिक्रियाओं और बहुत कुछ के आधार पर उनकी खुराक और समय को प्रभावित करेंगे।

ऑटोइम्यून बीमारियों, न्यूरोलॉजिकल चिंताओं और पुरानी बीमारियों से पीड़ित रोगियों के लिए, कई दवाएं निर्धारित की जाती हैं। इसका मतलब दवाओं के बीच प्रतिक्रिया हो सकता है। वैयक्तिकृत दवा अनुशंसाओं के साथ, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता दवाएं निर्धारित करने के संबंध में अधिक जानकारीपूर्ण निर्णय ले सकते हैं।

यह सब होने के लिए, एनोटेटर एनएलपी डेटा, डेटा रेडियोलॉजी से डेटा, डिजिटल छवियां, ईएचआर, बीमा कंपनियों द्वारा प्रदान किए गए दावे डेटा, पहनने योग्य उपकरणों द्वारा एकत्र और संकलित डेटा, और बहुत कुछ टैग करने पर काम करते हैं।

रोगी की निगरानी एवं देखभाल

पुनर्प्राप्ति का महत्वपूर्ण मार्ग सर्जरी या निदान के बाद ही शुरू होता है। यह रोगी पर है कि वह अपने स्वास्थ्य की रिकवरी और समग्र कल्याण का स्वामित्व ले। एआई-संचालित समाधानों की बदौलत, यह धीरे-धीरे निर्बाध होता जा रहा है।

कैंसर का इलाज करा चुके या मानसिक स्वास्थ्य संबंधी चिंताओं से पीड़ित मरीज तेजी से मिल रहे हैं संवादी बॉट मददगार। डिस्चार्ज के बाद के प्रश्नों से लेकर मरीजों को भावनात्मक संकट से उबरने में मदद करने तक, चैटबॉट परम साथी और सहायक के रूप में आ रहे हैं। नॉर्थवेल हेल्थ नामक एक एआई संगठन ने भी एक रिपोर्ट साझा की है कि उसके करीब 96% रोगियों ने ऐसे चैटबॉट्स के साथ अनुकूलित रोगी जुड़ाव का प्रदर्शन किया है।

इसमें एनोटेशन तकनीकें स्वास्थ्य रिकॉर्ड से टेक्स्ट और ऑडियो डेटा, नैदानिक ​​​​परीक्षणों से डेटा, बातचीत और इरादे के विश्लेषण, डिजिटल इमेजिंग और दस्तावेजों और अन्य को टैग करने तक सीमित हैं।

लपेटकर

इस तरह के उपयोग के मामले एआई प्रशिक्षण और एनोटेशन पद्धतियों के लिए बेंचमार्किंग मानक स्थापित कर रहे हैं। ये नए उपयोग के मामलों और समाधानों की शुरुआत के कारण भविष्य में उत्पन्न होने वाली सभी अद्वितीय डेटा एनोटेशन चुनौतियों के लिए रोड मैप के रूप में भी काम करते हैं।

हालाँकि, यह आपको स्वास्थ्य देखभाल के लिए एआई के विकास में उतरने से नहीं रोकना चाहिए। यदि आप अभी शुरुआत कर रहे हैं और पर्याप्त एवं गुणवत्ता की तलाश में हैं एआई प्रशिक्षण डेटा, हमसे आज ही से संपर्क में रहें। हम हमेशा नई चुनौतियों की आशंका रखते हैं और स्थिति से एक कदम आगे रहते हैं।