स्वास्थ्य सेवा में एआई की क्षमता

ईमानदारी से कहें तो हम उस भविष्य में जी रहे हैं जिसका सपना हम सभी ने कुछ साल पहले देखा था। यदि दशकों पहले किसी घटना या घटना की सटीक भविष्यवाणी करना प्रौद्योगिकी के साथ हमारे प्राथमिक इरादों में से एक था, तो हम वास्तव में उस समय पर हैं जहां यह विचार वास्तविकता बन रहा है।

आज, ऐप्पल वॉच जैसे वाणिज्यिक उपकरण दिल के दौरे और हृदय संबंधी चिंताओं की सटीक भविष्यवाणी करते हैं और उपयोगकर्ताओं को पहले से सचेत करते हैं ताकि वे सावधानी बरत सकें या अपने डॉक्टरों से संपर्क कर सकें। एक वायरल बीमारी के पौधे को तबाह करने के बावजूद, यह पूरी तरह से प्रौद्योगिकी और इसकी प्रगति के कारण है कि हम जल्दी से इसका इलाज करने और इसके लिए टीका विकसित करने में सक्षम हैं।

RSI स्वास्थ्य सेवा प्रौद्योगिकी से उद्योग को अत्यधिक लाभ हुआ है - विशेषकर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से। इस पोस्ट में, हम विस्तार से जानेंगे कि एआई स्वास्थ्य तकनीक के भविष्य को कैसे आकार दे रहा है, इसके लाभ, और अस्पतालों, डायग्नोस्टिक केंद्रों और अन्य स्वास्थ्य देखभाल केंद्रों में एआई को प्रभावी ढंग से लागू करने से जुड़ी सीमाएं।

हेल्थकेयर के लिए AI कितना प्रासंगिक है?

एआई का उद्देश्य उस तरह से प्रदर्शन करना है जो मनुष्य कभी नहीं कर सकता। आज की उन्नत प्रणालियाँ वास्तव में तेजी से असाधारण गणनाएँ कर सकती हैं, जिससे शोधकर्ताओं और स्वास्थ्य देखभाल विशेषज्ञों को अनुसंधान और विकास उद्देश्यों के लिए प्रौद्योगिकी की क्षमता का लाभ उठाने में सक्षम बनाया जा सकता है। इसके अलावा, एआई में निर्देशात्मक और भविष्य कहनेवाला क्षमताएं भी हैं, जो हितधारकों को सटीक, प्रासंगिक और सबसे प्रभावी निर्णय लेने की अनुमति दे सकती हैं।

हालाँकि, AI एक बहुत ही सामान्य शब्द है। एआई कितना प्रासंगिक है, इसकी स्पष्ट समझ प्राप्त करने के लिए, आइए इसे अलग-अलग हिस्सों में विभाजित करें और विविध स्वास्थ्य देखभाल क्षेत्रों के साथ प्रत्येक की प्रासंगिकता को समझें।

मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क

मशीनों को सीखने का कार्य और कार्यों को स्वायत्त रूप से निष्पादित करने की प्रक्रिया, मशीन लर्निंग और इसकी संबद्ध तकनीकों का उपयोग दवा संयोजनों के सिमुलेशन चलाने और सटीक स्वास्थ्य देखभाल उपचार प्रदान करने के लिए किया जा सकता है।

व्यक्तियों में वंशानुगत बीमारी की शुरुआत की भविष्यवाणी करने से लेकर मानव शरीर में दवाओं की प्रभावशीलता पर सटीक परिणाम देने तक, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क को उन अवधारणाओं और विषयों पर काम करने के लिए तैनात किया जा सकता है जो वर्तमान में मानव पहुंच से परे हैं।

एनएलपी

संक्षिप्त रूप में प्राकृतिक भाषा संसाधन, इसका वाक् और पाठ के प्रसंस्करण से सब कुछ लेना-देना है। एआई मॉड्यूल का उपयोग भावनाओं, अनुवाद, भाषण-से-पाठ और इसके विपरीत, आदि के लिए भाषण और पाठ को संसाधित और विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। एनएलपी स्वास्थ्य देखभाल में प्रासंगिक होने के असाधारण तरीकों में से एक यह है कि यह बड़ी संख्या में असंरचित स्वास्थ्य देखभाल डेटा जैसे रिपोर्ट, जर्नल, ईएचआर और यहां तक ​​​​कि वैज्ञानिक कागजात को क्यूरेट और संसाधित कर सकता है और निष्कर्षों की कल्पना कर सकता है।

रोबोट

जो चीज़ गोदामों और फ़ैक्टरियों में तैनाती की तरह लगती है वह वास्तव में स्वास्थ्य देखभाल केंद्रों में भी शामिल है। उन्नत भौतिक रोबोट आज के सर्जनों को सटीक-भारी आक्रामक सर्जरी करने में सहायता कर रहे हैं। मानव शरीर के संवेदनशील अंगों जैसे रीढ़ की हड्डी, प्रोस्टेट, गर्दन और मस्तिष्क की सर्जरी आज भौतिक रोबोट की मदद से की जाती है।

जन प्रतिनिधि कानून

आरपीए का मतलब रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन है, जहां स्वास्थ्य देखभाल केंद्रों और अस्पतालों में कुछ सबसे अनावश्यक कार्यों को निष्पादन के लिए स्वचालित किया जाता है। यह भेजने जितना ही सरल हो सकता है नियुक्ति अधिसूचनाएँ या ग्राहकों को अनुस्मारक या रोगी बिलिंग को अद्यतन करने या असंरचित स्रोतों से डेटा निकालने जितना जटिल।