हाल के वर्षों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ने उन क्षेत्रों में महत्वपूर्ण प्रगति की है जहाँ बड़ी मात्रा में डेटा मौजूद है। इसने स्वास्थ्य सेवा में डॉक्टरों और रोगियों के लिए नए अवसर पैदा किए हैं। हालांकि, इस उद्देश्य के लिए डेटा का उपयोग करने में आने वाली चुनौतियों का समाधान करना महत्वपूर्ण है। यहां 4 में स्वास्थ्य सेवा में एआई के लिए 2023 डेटा चुनौतियां हैं:
- गोपनीयता और नियामक अनुपालन - हेल्थकेयर डेटा अक्सर संवेदनशील होता है और कानूनों और विनियमों का अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए इसे सावधानी से संभाला जाना चाहिए। एआई एल्गोरिदम को रोगी डेटा की सुरक्षा के लिए गोपनीयता और सुरक्षा को ध्यान में रखकर डिजाइन करने की आवश्यकता है।
- डेटा उपलब्धता और संग्रह - एआई को ठीक से काम करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, और विभिन्न प्रणालियों और प्रदाताओं में स्वास्थ्य संबंधी डेटा को अक्सर अलग कर दिया जाता है। इससे एआई एल्गोरिदम के प्रभावी ढंग से काम करने के लिए आवश्यक डेटा एकत्र करना मुश्किल हो जाता है।
- एआई पूर्वाग्रह - एआई एल्गोरिदम केवल उनके द्वारा दिए गए डेटा के आधार पर निर्णय ले सकते हैं। यदि वह डेटा पक्षपाती या अधूरा है, तो AI पक्षपाती निर्णय भी करेगा।
- समझ की कमी - स्वास्थ्य सेवा प्रदाता और मरीज पूरी तरह से नहीं समझ सकते हैं कि एआई कैसे काम करता है और रोगी परिणामों को बेहतर बनाने के लिए इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है।
डेटा मानकीकरण, इंटरऑपरेबिलिटी, गोपनीयता और नैतिकता में निरंतर प्रयासों के साथ, AI में स्वास्थ्य सेवा में क्रांति लाने की क्षमता है।
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