स्वास्थ्य देखभाल में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का बाजार मूल्य 2020 में एक नई ऊंचाई पर पहुंच गया 6.7bn डॉलर. क्षेत्र के विशेषज्ञ और तकनीकी दिग्गज यह भी बताते हैं कि वर्ष 8.6 तक उद्योग का मूल्य लगभग 2025 बिलियन डॉलर होगा और स्वास्थ्य सेवा में राजस्व 22 विविध एआई-संचालित स्वास्थ्य सेवा समाधानों से आएगा।
जैसा कि आप पढ़ते हैं, दुनिया भर में स्वास्थ्य सेवाओं को बढ़ावा देने, सेवा वितरण को बेहतर बनाने, बेहतर रोग निदान का मार्ग प्रशस्त करने आदि के लिए ढेर सारे नवाचार हो रहे हैं। एआई-संचालित स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र के लिए वास्तव में समय उपयुक्त है।
आइए स्वास्थ्य देखभाल में एआई के लाभों का पता लगाएं और साथ ही इसमें शामिल चुनौतियों का विश्लेषण करें। जैसा कि हम दोनों को समझते हैं, हम पारिस्थितिकी तंत्र से जुड़े जोखिमों पर भी बात करेंगे।
स्वास्थ्य सेवा में एआई के लाभ
आइए पहले अच्छी चीज़ों से शुरुआत करें। स्वास्थ्य सेवा में एआई जबरदस्त काम कर रहा है। यह ऐसे कारनामे भी कर रहा है जो कोई भी इंसान कभी नहीं कर सका - गुर्दे की समस्याओं और कुछ अन्य आनुवंशिक विकारों जैसी बीमारियों की शुरुआत की भविष्यवाणी करना। आपको बेहतर विचार देने के लिए, यहां एक विस्तृत सूची दी गई है:
- गूगल हेल्थ ने किडनी की चोट लगने से कुछ दिन पहले ही उसका पता लगाने के लिए कोड क्रैक कर लिया है। वर्तमान निदान और स्वास्थ्य सेवाएँ चोट लगने के बाद ही उसका पता लगा सकती हैं, लेकिन Google स्वास्थ्य के साथ, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता चोट की शुरुआत का सटीक अनुमान लगा सकते हैं।
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रशिक्षण या सहायता प्राप्त शिक्षण के रूप में ज्ञान साझा करने में बेहद सहायक है। रेडियोलॉजी और नेत्र विज्ञान जैसे विशिष्ट क्षेत्रों में गहन विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, जो केवल अनुभवी लोगों द्वारा शुरुआती या शुरुआती लोगों को ही प्रदान की जा सकती है। हालाँकि, एआई की मदद से, नए प्रवेशकर्ता स्वायत्त रूप से निदान और उपचार प्रक्रियाओं के बारे में सीख सकते हैं। एआई यहां ज्ञान को लोकतांत्रिक बनाने में मदद कर रहा है।
- स्वास्थ्य सेवा संगठन दैनिक आधार पर बहुत सारे अनावश्यक कार्य करते हैं। एआई के प्रवेश से उन्हें ऐसे कार्यों को स्वचालित करने और उच्च प्राथमिकता वाले कार्यों पर अधिक समय बिताने की अनुमति मिलती है। यह क्लिनिक या अस्पताल प्रबंधन, ईएचआर रखरखाव, रोगी निगरानी और बहुत कुछ में बेहद फायदेमंद है।
- एआई एल्गोरिदम परिचालन व्यय को भी कम कर रहे हैं और आउटपुट समय को अधिकतम कर रहे हैं। तेजी से निदान से लेकर व्यक्तिगत उपचार योजनाओं तक, एआई लागत प्रभावी कीमतों पर दक्षता ला रहा है।
- महत्वपूर्ण ऑपरेशन करने में सर्जनों की सहायता के लिए एआई एल्गोरिदम द्वारा संचालित रोबोटिक एप्लिकेशन विकसित किए जा रहे हैं। समर्पित एआई सिस्टम सटीकता सुनिश्चित करते हैं और सर्जरी के परिणामों या दुष्प्रभावों को कम करते हैं।
हेल्थकेयर में एआई के जोखिम और चुनौतियाँ
जबकि स्वास्थ्य देखभाल में एआई के फायदे हैं, एआई कार्यान्वयन की कुछ कमियां भी हैं। ये दोनों उनकी तैनाती में शामिल चुनौतियों और जोखिमों के संदर्भ में हैं। आइए दोनों को विस्तार से देखें।
गलती की गुंजाइश
जब भी हम एआई के बारे में बात करते हैं, हम स्वाभाविक रूप से मानते हैं कि वे परिपूर्ण हैं और वे गलतियाँ नहीं कर सकते। जबकि एआई सिस्टम को एल्गोरिदम और शर्तों के माध्यम से ठीक से करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, त्रुटि विभिन्न अन्य पहलुओं और कारणों से उत्पन्न हो सकती है। प्रशिक्षण उद्देश्यों या अक्षम एल्गोरिदम के लिए उपयोग किए जा रहे खराब गुणवत्ता वाले डेटा के कारण त्रुटि एआई मॉड्यूल की सटीक परिणाम देने की क्षमता को सीमित कर सकती है।
जब समय के साथ ऐसा होता है, तो इन एआई मॉड्यूल पर निर्भर प्रक्रियाएं और वर्कफ़्लो लगातार खराब परिणाम दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक क्लिनिक या अस्पताल में स्वचालन के बावजूद बिस्तर प्रबंधन प्रथाओं में अक्षमता हो सकती है, एक चैटबॉट किसी व्यक्ति को कोविड-19 या इससे भी बदतर स्थिति का गलत निदान कर सकता है, निदान करने से चूक सकता है, और भी बहुत कुछ।
डेटा की लगातार उपलब्धता
यदि गुणवत्ता डेटा की उपलब्धता एक चुनौती है, तो इसकी निरंतर उपलब्धता भी एक चुनौती है। एआई-आधारित हेल्थकेयर मॉड्यूल को प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है और हेल्थकेयर एक ऐसा क्षेत्र है, जहां डेटा डिवीजनों और विंग्स में बंटा हुआ है। आपको फ़ार्मेसी रिकॉर्ड के रूप में संरचित डेटा की तुलना में अधिक असंरचित डेटा मिलेगा, ईएचआर, पहनने योग्य वस्तुओं और फिटनेस ट्रैकर्स से डेटा, बीमा रिकॉर्ड, और बहुत कुछ।
इसलिए, हेल्थकेयर डेटा को एनोटेट करने और टैग करने के मामले में बड़े पैमाने पर काम चल रहा है, भले ही वे विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए उपलब्ध हों। डेटा के इस विखंडन से त्रुटि की गुंजाइश भी बढ़ जाती है।
डेटा पूर्वाग्रह
एआई मॉड्यूल वे जो सीखते हैं और उनके पीछे के एल्गोरिदम का प्रतिबिंब हैं। यदि इन एल्गोरिदम या डेटासेट में पूर्वाग्रह है, तो परिणाम भी विशिष्ट परिणामों की ओर झुके होंगे। उदाहरण के लिए, यदि एम-हेल्थ एप्लिकेशन विशेष लहजे पर प्रतिक्रिया देने में विफल रहते हैं क्योंकि उन्हें इसके लिए प्रशिक्षित नहीं किया गया है, तो सुलभ स्वास्थ्य देखभाल का उद्देश्य खो जाता है। हालाँकि यह केवल एक उदाहरण है, ऐसे महत्वपूर्ण उदाहरण हैं जो जीवन और मृत्यु के बीच की रेखा हो सकते हैं।
गोपनीयता और साइबर सुरक्षा चुनौतियाँ
हेल्थकेयर में व्यक्तियों के बारे में कुछ सबसे गोपनीय जानकारी शामिल होती है जैसे कि उनके व्यक्तिगत विवरण, बीमारियाँ और चिंताएँ, रक्त समूह, एलर्जी की स्थिति और बहुत कुछ। जब एआई सिस्टम का उपयोग किया जाता है, तो उनके डेटा को अक्सर सटीक सेवा वितरण के लिए स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में कई विंगों द्वारा उपयोग और साझा किया जाता है। यह गोपनीयता के मुद्दों को जन्म देता है, जहां उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा का उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किए जाने के डर से अवगत कराया जाता है। नैदानिक परीक्षणों के संबंध में, जैसी अवधारणाएँ डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन आप भी चित्र में आइये.
सिक्के का दूसरा पहलू साइबर सुरक्षा है, जहां इन डेटासेट की सुरक्षा और गोपनीयता अत्यंत महत्वपूर्ण है। शोषकों द्वारा परिष्कृत हमले शुरू करने के साथ, स्वास्थ्य देखभाल डेटा को किसी भी और सभी प्रकार के उल्लंघनों और समझौतों से सुरक्षित रखना होगा।
लपेटकर
ये ऐसी चुनौतियाँ हैं जिन्हें एआई मॉड्यूल के लिए यथासंभव वायुरोधी होने के लिए संबोधित करने और तय करने की आवश्यकता है। एआई कार्यान्वयन का पूरा बिंदु संचालन से भय और संदेह की घटनाओं को खत्म करना है, लेकिन ये चुनौतियां वर्तमान में उपलब्धि को खींच रही हैं। इन चुनौतियों से पार पाने का एक तरीका है, साथ Shaip से उच्च गुणवत्ता वाले हेल्थकेयर डेटासेट जो पूर्वाग्रह से मुक्त हैं और सख्त नियामक दिशानिर्देशों का भी पालन करते हैं।
