स्वास्थ्य देखभाल में डेटा संग्रह और एनोटेशन की भूमिका

हेल्थकेयर में एआई उपयोग के मामले

• जबकि हम सर्जिकल प्रक्रियाओं और उपकरणों में प्रगति के बारे में बात करते हैं, वर्तमान एआई सिस्टम यह निर्धारित करते हैं कि पहले स्थान पर सर्जरी की आवश्यकता है या नहीं। डेटा के सावधानीपूर्वक प्रसंस्करण के माध्यम से, सिस्टम उदाहरणों का अनुकरण कर सकते हैं और साझा कर सकते हैं कि क्या दवाओं और जीवनशैली में बदलाव के माध्यम से चिंताओं को ठीक किया जा सकता है।
• एआई हमें जीनोमिक रूप से अनुक्रमित रोगजनकों और प्रोफाइलिंग के माध्यम से वायरल रोगों का निदान करने में भी मदद कर रहा है।
• रोगी की देखभाल और उनकी पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया में सहायता प्रदान करने के लिए आभासी नर्सों और सहायकों को भी विकसित किया जा रहा है। महामारी के दौरान, जब रोगियों की संख्या अधिक होती है, आभासी नर्सें संगठनों को परिचालन खर्चों को कम करने में मदद कर सकती हैं और साथ ही रोगियों को आवश्यक देखभाल भी प्रदान कर सकती हैं। इन डिजिटल नर्सों को उन सभी मूलभूत कार्यों को निष्पादित करने के लिए प्रशिक्षित किया जाएगा जिन्हें करने के लिए मनुष्यों को प्रशिक्षित किया जाता है।
• कई न्यूरोलॉजिकल और ऑटोइम्यून बीमारियाँ जिन्हें कभी ठीक नहीं किया जा सकता या उलटा नहीं किया जा सकता, एआई और मशीन लर्निंग मॉडल के माध्यम से पहले से ही भविष्यवाणी की जा सकती है। डिमेंशिया, अल्जाइमर, पार्किंसंस और अन्य बीमारियों को इस तरह से समाप्त किया जा सकता है।
• एआई और पहुंच के साथ वैयक्तिकृत उपचार योजनाएं और दवाएं भी संभव हैं चुनावरोनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड. किसी मरीज के स्वास्थ्य इतिहास, एलर्जी, रासायनिक अनुकूलता और बहुत कुछ जानकर, मशीनों द्वारा प्रभावी दवाओं की सिफारिश की जा सकती है।
• नई दवाओं की खोज को सिम्युलेटेड क्लिनिकल परीक्षणों के माध्यम से भी तेजी से ट्रैक किया जा सकता है।

स्वास्थ्य देखभाल के लिए एआई समाधान विकसित करने में शामिल चुनौतियाँ

चाहे जिस भी उद्योग में एआई लागू किया गया हो, कुछ चुनौतियाँ प्रमुख और सार्वभौमिक बनी हुई हैं। स्वास्थ्य सेवा के संबंध में भी यह सच है। आपको एक त्वरित विचार देने के लिए, यहां कुछ सबसे आम चुनौतियां हैं जो स्वास्थ्य देखभाल में एआई प्रगति को सीमित करती हैं:

• सुसंगत की पीढ़ी स्वास्थ्य सेवा डेटा एक चुनौती है क्योंकि मशीन लर्निंग मॉडल अनुमानों को संसाधित करने और परिणाम देने के लिए बड़ी मात्रा में डेटासेट की उपलब्धता पर निर्भर करते हैं।
• गोपनीयता और गोपनीयता मानकों को बनाए रखने के लिए स्वास्थ्य सेवा उद्योग कई कानूनों, अनुपालन और प्रोटोकॉल से बंधा हुआ है। हितधारकों के बीच डेटा के उचित बंटवारे को नियंत्रित करने वाले प्रोटोकॉल के कारण डेटा इंटरऑपरेबिलिटी अपरिहार्य और साथ ही थकाऊ भी है। संगठनों को अपने रोगियों और उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता की सुरक्षा के लिए अतिरिक्त उपाय करने होंगे data de-पहचान.
• स्वास्थ्य सेवा एसएमई की उपलब्धता भी एक बड़ी चुनौती है। डेटा एनोटेशन संभवतः निर्णायक क्षण है जो अंतिम परिणामों को प्रभावित करता है। क्योंकि स्वास्थ्य सेवा एक अत्यधिक विशिष्ट विंग है, रिपोर्ट और स्कैन के डेटा को स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों द्वारा एनोटेट किया जाना है। उन्हें भर्ती करना एक बड़ी चुनौती है.

तो, स्वास्थ्य सेवा उद्योग और इसके एआई-विशिष्ट कार्यान्वयन के बारे में आपको यह बुनियादी समझ होनी चाहिए। जैसा कि हम बात कर रहे हैं, जिन चुनौतियों पर हमने चर्चा की उनमें से कुछ को ठीक करने के लिए बहुत सारी प्रगति हो रही है। नए उपयोग के मामले और चुनौतियाँ भी एक साथ सामने आ रही हैं। यहां एकमात्र बड़ी बात यह है कि डेटा स्वास्थ्य देखभाल परिणामों को आकार देना जारी रखेगा और यदि आप एआई समाधान विकसित कर रहे हैं, तो हम विशेषज्ञों से डेटा सोर्स करने की सलाह देते हैं जैसे शेप देना.

इससे जो फर्क पड़ता है वह अद्वितीय है।