शेप हेल्थकेयर एआई समाधान बनाने में टीमों की कैसे मदद करता है

अगली बार जब आप डॉक्टर के कार्यालय में जाएँ तो किसी रोबोटिक चिकित्सक द्वारा इलाज किए जाने की अपेक्षा न करें। कंप्यूटर और एल्गोरिदम हमें बता सकते हैं कि क्या देखना है, क्या खरीदना है और हमारे सोशल नेटवर्क में किसे जोड़ना है, लेकिन शोध से पता चलता है कि हेल्थकेयर ए.आई. नहीं होगा मानव की जगह ले लो caregivers के कभी भी जल्द ही।

हालाँकि, यह भ्रामक कागजी कार्रवाई, विस्तारित प्रतीक्षा समय, गलत निदान और स्वास्थ्य सेवा अनुभव के अन्य अवांछनीय तत्वों को अधिक अनुकूल तत्वों से बदलने में मदद कर सकता है। एआई मानव चिकित्सकों को अधिक रोगियों का इलाज करने के लिए अपनी प्रथाओं को बढ़ाने में मदद कर सकता है और उन्हें व्यक्तिगत रोगियों को अधिक व्यक्तिगत, प्रभावी देखभाल प्रदान करने के लिए सशक्त बना सकता है।

हां, 2021 में भी, स्वास्थ्य सेवा में एआई और ऑटोमेशन के बारे में बातचीत क्षमता, वादे और संभावनाओं पर केंद्रित है। आख़िरकार, इस क्षेत्र में एआई-संचालित अनुप्रयोगों के अधिकांश अवसर अभी भी आगे हैं - मुख्यतः क्योंकि इस क्षेत्र में व्यापक रूप से अपनाए जाने का रास्ता साफ़ करने के लिए बड़ी बाधाओं को अभी भी दूर किया जाना चाहिए। जब तक ऐसा नहीं होता, तब तक इस परिवर्तनकारी तकनीक की चर्चा किस रूप में होती रहेगी सका हो (बल्कि जो है)

शेप में, हम एआई विकास टीमों को इन बाधाओं को दूर करने में मदद करके बातचीत को बदलना चाहते हैं। हमें बात करना अच्छा लगता है क्या थाUre पकड़ना संभव था हेल्थकेयर एआई के लिए, लेकिन हम उस भविष्य को और भी अधिक बनाना पसंद करते हैं। हालाँकि, हम यह कैसे करते हैं, इस पर विचार करने से पहले, आइए वर्तमान पर ध्यान केंद्रित करने के लिए कुछ क्षण लें।

एआई न केवल स्वास्थ्य सेवा को हमेशा के लिए बदलने के लिए तैयार है; यह पहले से ही है. हालांकि अभी भी अपेक्षाकृत नया है, प्रौद्योगिकी ने आधुनिक स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली के लगभग हर पहलू में प्रवेश कर लिया है:

• नैदानिक ​​​​सेटिंग्स में, चिकित्सक सीटी स्कैन, एमआरआई और अन्य प्रकार के दृश्य विश्लेषणों के परिणामों की जांच करने के लिए उन्नत पैटर्न-पहचान क्षमताओं के साथ एआई-सहायता इमेजिंग टूल का उपयोग कर रहे हैं, जिससे उन्हें बीमारी का अधिक तेज़ी से और सटीक रूप से पता लगाने और चोट का निदान करने की अनुमति मिलती है।
• कक्षा में, मशीन लर्निंग उपकरण छात्रों को मानव शरीर के बारे में पहले से कहीं अधिक गहरी जानकारी इकट्ठा करने में मदद कर रहे हैं और उन्हें ऐसा करने की शक्ति दे रहे हैं नए समाधान बनाएं वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के साथ।
• प्रयोगशाला में, शोधकर्ता नई दवा फ़ॉर्मूले को उन दवाओं के साथ क्रॉस-रेफ़र करने के लिए परिष्कृत कार्यक्रमों का उपयोग कर रहे हैं जो पहले से ही सुरक्षित मानी जाती हैं। फिर वे रिकॉर्ड समय में एंटीडोट और टीके विकसित करने के लिए इन्हें दोहरा सकते हैं और पुनरावृत्त कर सकते हैं।
• प्रशासक और अधिकारी अधिक सहज, कुशल रोगी अनुभव बनाने के लिए एआई अनुप्रयोगों का उपयोग कर रहे हैं जो एक साथ प्रदाताओं के लिए राजस्व बढ़ाते हैं और रोगियों के लिए उच्च गुणवत्ता वाली देखभाल सुनिश्चित करते हैं। यह सूची लम्बी होते चली जाती है।

क्योंकि आप इसे पढ़ रहे हैं, आपको शायद पहले से ही एहसास है कि एआई का हमारी स्वास्थ्य देखभाल पर प्रभाव पड़ता है प्रणाली व्यापक हो गई है - और यह और भी बड़ी होगी। इस क्षेत्र में शामिल अनगिनत विविध अभिनेताओं को देखते हुए, एआई समाधान संभावित रूप से जिन चुनौतियों का समाधान कर सकते हैं, उनकी संख्या अनंत प्रतीत होती है।

शेप इन समाधानों को जीवन में लाने में मदद करने के लिए यहां है। हमारी सेवाएं व्यवसायों और उद्यमियों को परिवर्तनकारी स्वास्थ्य देखभाल एआई प्रौद्योगिकियों का निर्माण करने में सक्षम बनाती हैं जो उनके रास्ते में आने वाली कुछ सबसे बड़ी बाधाओं को दूर करके वास्तविक दुनिया की समस्याओं को बड़े पैमाने पर हल कर सकती हैं। और स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में काम करने वाली टीमों के लिए, उनमें से बहुत सारे हैं।

सड़क की रुकावटें और लाल झंडे

जबकि स्वास्थ्य सेवा में एआई का वादा कभी इतना बड़ा नहीं रहा है, वास्तव में प्रौद्योगिकी को अखंड स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली में एकीकृत करना बाधाओं से भरी प्रक्रिया होगी। शायद उन नियामक बाधाओं से अधिक महत्वपूर्ण कोई नहीं है जो दवा को अन्य उद्योगों से अलग करती है जिनमें तेजी से अपनाया गया है।

कांग्रेस द्वारा स्वास्थ्य बीमा पोर्टेबिलिटी और जवाबदेही अधिनियम (HIPAA) लागू किए हुए लगभग एक चौथाई सदी हो गई है, लेकिन वही कानून अभी भी नियंत्रित करता है कि प्रदाता 2021 में रोगी डेटा को कैसे संभालते हैं। दुर्भाग्य से, यह डॉक्टरों, रोगियों और उत्तरों की तुलना में अधिक प्रश्न प्रस्तुत करता है। नई चिकित्सा प्रौद्योगिकियों का निर्माण करने के इच्छुक उद्यमी। इसके अलावा, HIPAA अधिदेश अब व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (PII) पर नवीनतम नियमों के साथ जुड़ रहे हैं। जैसे यूरोपीय संघ का सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर), सिंगापुर का व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम (पीडीपीए), और कैलिफोर्निया उपभोक्ता गोपनीयता अधिनियम (सीसीपीए) जो संयुक्त राज्य अमेरिका में डेटा उपयोग को नियंत्रित करने वाले पहले व्यापक कानून का प्रतिनिधित्व करता है।

टेलीहेल्थ आवश्यकताओं में वृद्धि केवल COVID-19 महामारी के साथ हुई है अधिक नियामक सिरदर्द जोड़े गए. शुरुआत के लिए, कई रोगियों को उन प्लेटफार्मों के माध्यम से दूरस्थ उपचार प्राप्त होता है जो HIPAA मानकों को पूरा नहीं करते हैं, जो उन्हें गोपनीयता के खतरों के प्रति संवेदनशील बना सकता है। यहां तक ​​कि अनुपालन करने वाले प्लेटफ़ॉर्म भी जोखिम पैदा करते हैं, क्योंकि वे संवेदनशील रोगी जानकारी का खुलासा कर सकते हैं for लाभ. आभासी देखभाल की मांग में वृद्धि ने कई डिजिटल सेवाओं को जन्म दिया है जो HIPAA के मूल दायरे से बाहर हैं, और इसने बड़ी तकनीकी कंपनियों फेसबुक, अल्फाबेट, अमेज़ॅन और माइक्रोसॉफ्ट को मजबूर किया है। उद्यम में la बाजार, नए नवाचार के साथ-साथ अतिरिक्त निरीक्षण की आवश्यकता भी ला रहा है।

नियामकों के लिए, अधिदेशों की इस जटिल प्रणाली के भीतर अनुपालन लागू करना कठिन होता जा रहा है, क्योंकि डेटा का उपयोग नए तरीकों से और बढ़ती संख्या में अभिनेताओं द्वारा किया जा रहा है। इसी तरह, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में एआई-संचालित प्रौद्योगिकियों के निर्माण और तैनाती की उम्मीद रखने वाली टीमों के लिए, यह सुनिश्चित करना कि ये उपकरण मौजूदा मानकों को पूरा करते हैं, नियामक विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है जिसे ढूंढना काफी कठिन है।

ढूंढना भी मुश्किल है? उच्च गुणवत्ता वाला चिकित्सा डेटा। विनियमन कुछ नई तकनीकों को व्यापक रूप से अपनाने से रोक सकता है, लेकिन गुणवत्ता डेटा के बिना, एआई-संचालित उपकरण विकास चरण से आगे भी नहीं बढ़ पाएंगे।

A हाल अध्ययन अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन के जर्नल में प्रकाशित अध्ययन में पाया गया कि जिन रोगियों के डेटा का उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, उनका भौगोलिक वितरण ज्यादातर कुछ राज्यों, विशेष रूप से कैलिफोर्निया, न्यूयॉर्क और मैसाचुसेट्स तक सीमित है। आर्थिक, सामाजिक, व्यवहारिक और अन्य विशेषताओं को देखते हुए, जिन्हें ये मरीज़ एक-दूसरे के साथ साझा कर सकते हैं, लेकिन देश के बाकी हिस्सों के साथ नहीं, इस डेटा पर प्रशिक्षित एल्गोरिदम खराब तरीके से सामान्यीकरण कर सकते हैं। इस समस्या को अधिक विविध डेटा सेटों के साथ हल किया जा सकता है, लेकिन फिर भी, डेटा प्राप्त करना कठिन है। एक बार हासिल करने के बाद, इसे व्यवस्थित करना भी कठिन होता है, जो मशीन-लर्निंग प्रौद्योगिकियों के डेवलपर्स के लिए एक और महत्वपूर्ण कदम है।

कई कंपनियाँ अपने एल्गोरिदम के लिए डेटा खोजने या बनाने के लिए महत्वपूर्ण निवेश करती हैं और फिर इसे लेबल करने के लिए एनोटेटर्स को और भी अधिक भुगतान करने पर खर्च करती हैं। अत्यधिक समरूप डेटा सेट की तरह, जिस डेटा को ठीक से लेबल और क्यूरेट नहीं किया गया है, वह एआई प्रोग्राम को पक्षपातपूर्ण और गलत परिणाम उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित करेगा, जिससे ऐसी समस्याएं पैदा होंगी जिन्हें आसानी से ठीक नहीं किया जा सकता है। दुर्भाग्य से, हेल्थकेयर एआई तकनीक पर काम करने वाली टीमों के लिए ये समस्याएं आम बनी रहेंगी। गार्टनर के शोध से पता चलता है कि तक 85% of एआई परियोजनाओं से गलत परिणाम मिलेंगे 2022 तक डेटा-प्रबंधन पूर्वाग्रह के परिणामस्वरूप।

फिर, स्वास्थ्य देखभाल के लिए एआई एप्लिकेशन बनाने में ज्ञात और अज्ञात दोनों तरह की कई अन्य चुनौतियाँ हैं। जैसे-जैसे अधिक डेवलपर्स इस क्षेत्र में प्रवेश कर रहे हैं और अधिक प्रदाताओं को मरीजों के इलाज के लिए अपनी रणनीतियों में एआई-संचालित समाधान जोड़ने के बारे में निर्णय लेने का सामना करना पड़ रहा है, ये चुनौतियां बड़ी हो गई हैं। जब आप नई तकनीकों का उपयोग करके उपयोगी, परिवर्तनकारी उपकरण बनाने का प्रयास कर रहे हों तो बाधाएँ अपरिहार्य हैं, लेकिन शेप टीमों को उन सबसे बड़ी बाधाओं को दूर करने में मदद करता है जिनका सामना वर्तमान में डेवलपर्स कर रहे हैं।