हेल्थकेयर प्रशिक्षण डेटा क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है?

हेल्थकेयर प्रशिक्षण डेटा हेल्थकेयर एआई को चंद्रमा तक कैसे पहुंचा रहा है?

डेटा प्रापण हमेशा से एक संगठनात्मक प्राथमिकता रही है। और भी अधिक जब संबंधित डेटा सेट का उपयोग स्वायत्त, स्व-शिक्षण सेटअप को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। बुद्धिमान मॉडलों का प्रशिक्षण, विशेष रूप से वे जो एआई-संचालित हैं, मानक व्यावसायिक डेटा तैयार करने की तुलना में एक अलग दृष्टिकोण अपनाते हैं। साथ ही, स्वास्थ्य देखभाल पर ध्यान केंद्रित करने के साथ, उन डेटा सेटों पर ध्यान केंद्रित करना महत्वपूर्ण है जिनका एक उद्देश्य है और जिनका उपयोग केवल रिकॉर्ड रखने के लिए नहीं किया जाता है।

लेकिन हमें प्रशिक्षण डेटा पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता क्यों है जब संगठित रोगी डेटा की विशाल मात्रा पहले से ही चिकित्सा डेटाबेस और सेवानिवृत्ति घरों, अस्पतालों, चिकित्सा क्लीनिकों और अन्य स्वास्थ्य देखभाल संगठनों के सर्वर पर मौजूद है। इसका कारण यह है कि स्वायत्त मॉडल बनाने के लिए मानक रोगी डेटा का उपयोग नहीं किया जाता है या नहीं किया जा सकता है, जिसके लिए समय पर अवधारणात्मक और सक्रिय निर्णय लेने में सक्षम होने के लिए प्रासंगिक और लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता होती है।

यह वह जगह है जहां हेल्थकेयर प्रशिक्षण डेटा मिश्रण में आता है, जिसे एनोटेट या लेबल किए गए डेटासेट के रूप में पेश किया जाता है। ये मेडिकल डेटासेट मशीनों और मॉडलों को विशिष्ट चिकित्सा पैटर्न, बीमारियों की प्रकृति, विशिष्ट बीमारियों का पूर्वानुमान और चिकित्सा इमेजिंग, विश्लेषण और डेटा प्रबंधन के अन्य महत्वपूर्ण पहलुओं की पहचान करने में मदद करने पर केंद्रित हैं।

हेल्थकेयर ट्रेनिंग डेटा क्या है- एक संपूर्ण अवलोकन?

हेल्थकेयर प्रशिक्षण डेटा और कुछ नहीं बल्कि प्रासंगिक जानकारी है जिसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को पहचानने और सीखने के लिए मेटाडेटा के साथ लेबल किया गया है। एक बार जब डेटा सेट को लेबल किया जाता है या एनोटेट किया जाता है, तो मॉडल के लिए उसके संदर्भ, अनुक्रम और श्रेणी को समझना संभव हो जाता है, जिससे उन्हें समय पर बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलती है।

यदि आपके पास विशिष्टताओं के लिए रुचि है, तो स्वास्थ्य सेवा से संबंधित प्रशिक्षण डेटा एनोटेटेड चिकित्सा छवियों के बारे में है, जो यह सुनिश्चित करता है कि बुद्धिमान मॉडल और मशीनें निदान सेटअप के एक भाग के रूप में बीमारियों को पहचानने में सक्षम हो जाएं। प्रशिक्षण जानकारी इसे पाठ्य या यूं कहें कि प्रकृति में प्रतिलेखित भी किया जा सकता है, जो तब मॉडलों को नैदानिक ​​​​परीक्षणों से निकाले गए डेटा की पहचान करने और दवा निर्माण से संबंधित सक्रिय कॉल लेने का अधिकार देता है।

अभी भी आपके लिए थोड़ा जटिल है! खैर, यहां यह समझने का सबसे सरल तरीका है कि स्वास्थ्य देखभाल प्रशिक्षण डेटा का क्या अर्थ है। एक कथित स्वास्थ्य देखभाल एप्लिकेशन की कल्पना करें जो आपके द्वारा प्लेटफ़ॉर्म पर अपलोड की गई रिपोर्ट और छवियों के आधार पर संक्रमण का पता लगा सकता है और कार्रवाई का अगला तरीका सुझा सकता है। हालाँकि, ऐसी कॉल करने के लिए, बुद्धिमान एप्लिकेशन को क्यूरेटेड और संरेखित डेटा फीड करने की आवश्यकता होती है जिससे वह सीख सके। हाँ, इसे ही हम 'प्रशिक्षण डेटा' कहते हैं।

सर्वाधिक प्रासंगिक स्वास्थ्य देखभाल मॉडल कौन से हैं जिनके लिए प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है?

प्रशिक्षण डेटा स्वायत्त स्वास्थ्य देखभाल मॉडल के लिए अधिक मायने रखता है जो मानवीय हस्तक्षेप के बिना, आम लोगों के जीवन को उत्तरोत्तर प्रभावित कर सकता है। इसके अलावा, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में अनुसंधान क्षमताओं को बढ़ाने पर बढ़ता जोर डेटा एनोटेशन के बाजार विकास को और बढ़ावा दे रहा है; एआई का एक अपरिहार्य और गुमनाम नायक जो सटीक और केस-विशिष्ट प्रशिक्षण डेटा सेट विकसित करने में सहायक है।

लेकिन किन स्वास्थ्य देखभाल मॉडलों को प्रशिक्षण डेटा की सबसे अधिक आवश्यकता है? खैर, यहां उप-डोमेन और मॉडल हैं जिन्होंने हाल के दिनों में गति पकड़ी है, जिससे कुछ उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता महसूस होती है:

• डिजिटल हेल्थकेयर सेटअप: फोकस क्षेत्रों में वैयक्तिकृत उपचार, रोगियों के लिए आभासी देखभाल और स्वास्थ्य निगरानी के लिए डेटा विश्लेषण शामिल हैं
• डायग्नोस्टिक सेटअप: फोकस क्षेत्रों में किसी भी प्रकार के कैंसर और घावों जैसी जीवन-घातक और उच्च प्रभाव वाली बीमारियों की शीघ्र पहचान शामिल है।
• रिपोर्टिंग और निदान उपकरण: फोकस क्षेत्रों में सीटी स्कैनर, एमआरआई डिटेक्शन और एक्स-रे या इमेजरी टूल की एक अवधारणात्मक नस्ल विकसित करना शामिल है।
• छवि विश्लेषक: फोकस क्षेत्रों में दंत समस्याओं, त्वचा रोगों, गुर्दे की पथरी और बहुत कुछ की पहचान करना शामिल है
• डेटा पहचानकर्ता: फोकस क्षेत्रों में बेहतर रोग प्रबंधन के लिए नैदानिक ​​​​परीक्षणों का विश्लेषण, विशिष्ट बीमारियों के लिए नए उपचार विकल्पों की पहचान और दवा निर्माण शामिल हैं
• रिकॉर्ड-कीपिंग सेटअप: फोकस क्षेत्रों में रोगी के रिकॉर्ड को बनाए रखना और अद्यतन करना, समय-समय पर रोगी की बकाया राशि का पालन करना और यहां तक ​​कि बीमा पॉलिसी की बारीकियों की पहचान करके दावों को पूर्व-प्राधिकृत करना शामिल है।

ये हेल्थकेयर मॉडल अधिक बोधगम्य और सक्रिय होने के लिए सटीक प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता रखते हैं।

हेल्थकेयर प्रशिक्षण डेटा क्यों महत्वपूर्ण है?

जैसा कि मॉडलों की प्रकृति से देखा जाता है, जब स्वास्थ्य देखभाल क्षेत्र का संबंध होता है तो मशीन लर्निंग की भूमिका धीरे-धीरे विकसित हो रही है। स्वास्थ्य देखभाल में अवधारणात्मक एआई सेटअप परम आवश्यकता बनने के साथ, मॉडलों से सीखने के लिए प्रासंगिक प्रशिक्षण डेटा तैयार करने के लिए एनएलपी, कंप्यूटर विजन और डीप लर्निंग की बात आती है।

इसके अलावा, रोगी रिकॉर्ड रखने, लेनदेन प्रबंधन और अधिक जैसी मानक और स्थैतिक प्रक्रियाओं के विपरीत, वर्चुअल केयर, छवि विश्लेषक और अन्य जैसे बुद्धिमान हेल्थकेयर मॉडल को पारंपरिक डेटा सेट का उपयोग करके लक्षित नहीं किया जा सकता है। यही कारण है कि भविष्य में एक बड़े कदम के रूप में, स्वास्थ्य देखभाल में प्रशिक्षण डेटा और भी महत्वपूर्ण हो जाता है।

स्वास्थ्य देखभाल प्रशिक्षण डेटा के महत्व को इस तथ्य से बेहतर ढंग से समझा और सुनिश्चित किया जा सकता है कि प्रशिक्षण डेटा तैयार करने के लिए स्वास्थ्य देखभाल में डेटा एनोटेशन टूल के कार्यान्वयन से संबंधित बाजार का आकार 500 की तुलना में 2027 में कम से कम 2020% बढ़ने की उम्मीद है।

लेकिन इतना ही नहीं, बुद्धिमान मॉडल जिन्हें पहली बार में ठीक से प्रशिक्षित किया गया है, वे कई प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित करके और शेष लागत का 30% तक बचाकर स्वास्थ्य देखभाल सेटअप को अतिरिक्त लागत में कटौती करने में मदद कर सकते हैं।

और हां, प्रशिक्षित एमएल एल्गोरिदम 3डी स्कैन का विश्लेषण करने में सक्षम हैं, आज की तुलना में 1000 में कम से कम 2021 गुना तेजी से।

आशाजनक लगता है, है ना!