स्वास्थ्य सेवा उद्योग को हमेशा तकनीकी प्रगति और उनकी पेशकशों से लाभ हुआ है। पेसमेकर और एक्स-रे से लेकर इलेक्ट्रॉनिक सीपीआर और बहुत कुछ तक, स्वास्थ्य सेवा प्रौद्योगिकी की भूमिका के कारण समाज और इसके विकास में मूल्य जोड़ने में सक्षम रही है। प्रगति के इस चरण में विकास को आगे ले जाना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और इसकी संबद्ध प्रौद्योगिकियां जैसे मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, है। एनएलपी, और अधिक.
कल्पना से कहीं अधिक तरीकों से, एआई और मशीन लर्निंग अवधारणाएं डॉक्टरों और सर्जनों को अनमोल जीवन बचाने, उनके आने से पहले ही बीमारियों और चिंताओं का पता लगाने, रोगियों को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने, उनकी पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया में अधिक प्रभावी ढंग से संलग्न होने और बहुत कुछ करने में मदद कर रही हैं। एआई-संचालित समाधानों और मशीन लर्निंग मॉडल के माध्यम से, दुनिया भर के संगठन लोगों को बेहतर स्वास्थ्य देखभाल प्रदान करने में सक्षम हैं।
लेकिन वास्तव में ये दोनों प्रौद्योगिकियां अस्पतालों और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को कैसे सशक्त बना रही हैं? उपयोग के मामलों के वास्तविक दुनिया के मूर्त अनुप्रयोग क्या हैं जो उन्हें अपरिहार्य बनाते हैं? खैर, आइए जानें।
स्वास्थ्य सेवा में मशीन लर्निंग की भूमिका
शुरुआती लोगों के लिए, मशीन लर्निंग एआई का एक सबसेट है जो मशीनों को स्वायत्त रूप से अवधारणाओं को सीखने, डेटा को संसाधित करने और वांछित परिणाम देने की अनुमति देता है। विभिन्न शिक्षण तकनीकों जैसे कि बिना पर्यवेक्षित, पर्यवेक्षित शिक्षण और बहुत कुछ के माध्यम से, मशीन लर्निंग मॉडल शर्तों और खंडों के माध्यम से डेटा को संसाधित करना सीखते हैं और परिणामों पर पहुंचते हैं। यह उन्हें निर्देशात्मक और पूर्वानुमानित अंतर्दृष्टि पर मंथन करने के लिए आदर्श बनाता है।
ये अंतर्दृष्टि स्वास्थ्य देखभाल वितरण के संगठनात्मक और प्रशासनिक पक्ष जैसे रोगी और बिस्तर प्रबंधन, दूरस्थ निगरानी, नियुक्ति प्रबंधन, ड्यूटी रोस्टर निर्माण और बहुत कुछ में बेहद मदद करती हैं। दैनिक आधार पर, स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर अपना 25% समय रिकॉर्ड प्रबंधन और अपडेशन और दावा प्रसंस्करण जैसे अनावश्यक कार्यों पर खर्च करते हैं, जो उन्हें आवश्यकतानुसार स्वास्थ्य देखभाल प्रदान करने से रोकता है।
मशीन लर्निंग मॉडल के कार्यान्वयन से स्वचालन आ सकता है और उन स्थानों पर मानवीय हस्तक्षेप समाप्त हो सकता है जहां उनकी सबसे कम आवश्यकता है। इसके अलावा, मशीन लर्निंग मरीजों को उनकी दवाओं, नियुक्तियों, रिपोर्ट संग्रह और अन्य चीजों के बारे में समय पर अलर्ट और सूचनाएं भेजकर मरीज की व्यस्तता और रिकवरी को अनुकूलित करने में भी मदद करती है।
इन प्रशासनिक लाभों के अलावा, मशीन लर्निंग के अन्य व्यावहारिक लाभ भी हैं स्वास्थ्य सेवा. आइए देखें कि वे क्या हैं।
मशीन लर्निंग के वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग
रोग का पता लगाना एवं कुशल निदान
स्वास्थ्य देखभाल में मशीन लर्निंग का एक प्रमुख उपयोग रोगों का शीघ्र पता लगाना और कुशल निदान करना है। वंशानुगत और आनुवंशिक विकारों और कुछ प्रकार के कैंसर जैसी चिंताओं को शुरुआती चरणों में पहचानना कठिन होता है, लेकिन अच्छी तरह से प्रशिक्षित मशीन लर्निंग समाधानों के साथ, उनका सटीक पता लगाया जा सकता है।
ऐसे मॉडल कंप्यूटर विज़न और अन्य डेटासेट से वर्षों के प्रशिक्षण से गुजरते हैं। उन्हें आगे के विश्लेषण के लिए अधिसूचना जारी करने के लिए मानव शरीर या अंग में थोड़ी सी भी विसंगतियों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। इस उपयोग के मामले का एक अच्छा उदाहरण आईबीएम वॉटसन जीनोमिक है, जिसका संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग द्वारा संचालित जीनोम-संचालित अनुक्रमण मॉडल चिंताओं का निदान करने के लिए तेज़ और अधिक प्रभावी तरीकों की अनुमति देता है।
स्वास्थ्य अभिलेखों का कुशल प्रबंधन
प्रगति के बावजूद, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड का रखरखाव अभी भी एक चिंताजनक चिंता का विषय है। हालाँकि यह सच है कि पहले जो हम सामूहिक रूप से उपयोग करते थे उसकी तुलना में यह बहुत आसान हो गया है, स्वास्थ्य डेटा अभी भी हर जगह मौजूद है।
यह काफी विडंबनापूर्ण है क्योंकि स्वास्थ्य रिकॉर्ड को केंद्रीकृत और सुव्यवस्थित करने की आवश्यकता है (आइए इंटरऑपरेबल को भी न भूलें)। हालाँकि, बहुत सारे महत्वपूर्ण विवरण जो रिकॉर्ड से गायब हो जाते हैं, या तो लॉक हो जाते हैं या गलत हो जाते हैं। हालाँकि, मशीन लर्निंग का प्रभाव इन सभी को बदल रहा है क्योंकि मैथवर्क्स और गूगल के प्रोजेक्ट हस्तलेखन पहचान तकनीकों के माध्यम से ऑफ़लाइन रिकॉर्ड के स्वचालित अपडेशन में भी मदद कर रहे हैं। यह सुनिश्चित करता है कि विभिन्न क्षेत्रों के स्वास्थ्य पेशेवरों को अपना काम करने के लिए रोगी डेटा तक समय पर पहुंच प्राप्त हो।
मधुमेह का पता लगाना
मधुमेह जैसी बीमारी के साथ समस्या यह है कि बहुत से लोगों को यह बिना किसी लक्षण के लंबे समय तक रहता है। इसलिए, जब वे वास्तव में पहली बार मधुमेह के लक्षणों और प्रभावों का अनुभव करते हैं, तब तक काफी देर हो चुकी होती है। हालाँकि, मशीन लर्निंग मॉडल के माध्यम से इस तरह की घटनाओं को रोका जा सकता है।
नाइव बेयस, केएनएन, डिसीजन ट्री और अन्य जैसे एल्गोरिदम पर निर्मित प्रणाली का उपयोग स्वास्थ्य डेटा को संसाधित करने और किसी व्यक्ति की उम्र, जीवनशैली विकल्पों, आहार, वजन और अन्य महत्वपूर्ण विवरणों के माध्यम से मधुमेह की शुरुआत की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। उसी एल्गोरिदम का उपयोग यकृत रोगों का सटीक पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है।
व्यवहार संशोधन
स्वास्थ्य देखभाल बीमारियों और बीमारियों के इलाज से परे है। यह समग्र भलाई के बारे में है। अक्सर, हम मनुष्य के रूप में अपने बारे में और अपने शारीरिक हाव-भाव, मुद्राओं और समग्र व्यवहार के साथ हम क्या करते हैं, इसके बारे में अधिक बताते हैं। मशीन लर्निंग-संचालित मॉडल अब हमें ऐसे अवचेतन और अनैच्छिक कार्यों की पहचान करने और जीवनशैली में आवश्यक बदलाव करने में मदद कर सकते हैं। यह उतना ही सरल हो सकता है जितना पहनने योग्य उपकरण जो आपको लंबे समय तक खाली समय के बाद अपने शरीर को हिलाने की सलाह देते हैं या ऐसे ऐप्स जो आपको अपने शरीर की मुद्राओं को सही करने के लिए कहते हैं।
नई औषधियों एवं औषधियों की खोज
कई बड़ी स्वास्थ्य बीमारियों का अभी भी कोई इलाज नहीं है। जहां एक तरफ कैंसर और एड्स जैसी जीवन-घातक चिंताएं हैं, वहीं दूसरी ओर ऐसी पुरानी बीमारियां भी हैं जो व्यक्तियों को उनके पूरे जीवन के लिए खा सकती हैं जैसे कि ऑटोइम्यून रोग और तंत्रिका संबंधी विकार।
मशीन लर्निंग संगठनों और दवा निर्माताओं को बड़ी बीमारियों के लिए तेजी से और अधिक प्रभावी ढंग से दवाएं बनाने में काफी मदद कर रही है। सिम्युलेटेड क्लिनिकल परीक्षण, अनुक्रमण और पैटर्न का पता लगाने के माध्यम से, कंपनियां अब अपने प्रयोग और अवलोकन प्रक्रियाओं को तेजी से ट्रैक करने में सक्षम हैं। मशीन लर्निंग की मदद से मुख्यधारा की चिकित्सा के समानांतर कई अपरंपरागत उपचार और उपचार भी विकसित किए जा रहे हैं।
लपेटकर
मशीन लर्निंग हम मनुष्यों के लिए विकास के अगले चरण तक पहुंचने के लिए आवश्यक समय को काफी कम कर रही है। हम जिस गति से यहां तक पहुंचे थे, अब उससे भी तेज गति से आगे बढ़ रहे हैं। अधिक उपयोग के मामलों, प्रयोगों और अनुप्रयोगों के साथ, हम इस बात पर चर्चा कर सकते हैं कि कैंसर को कैसे ठीक किया गया है या आने वाले वर्षों में एक साधारण स्मार्टफोन ऐप के कारण विनाशकारी महामारी से कैसे बचा जा सकता है। AI in हेल्थकेयर चिकित्सा उद्योग में क्रांति ला रहा है।
