आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लगातार खुद को हेल्थकेयर में उपयोगी बना रहा है। फिर भी, क्षमता अपने चरम से बहुत दूर है। हेल्थकेयर में एआई को अभी भी हुप्स से गुजरने की जरूरत है- खासकर जब डेटा गोपनीयता, सुरक्षा और गोपनीयता का संबंध हो। और युग-परिभाषित सफलता के उदाहरणों के बावजूद, ये बाधाएँ समग्र रूप से अपनाने में बाधक रही हैं।
इस चर्चा में, हम हेल्थकेयर-विशिष्ट एआई कार्यान्वयन के पक्ष में तर्क पर ध्यान केंद्रित करते हुए उन बिंदुओं को कवर करते हैं। वहां पहुंचने के बाद, हम इस बारे में भी बात करेंगे कि मुख्य रूप से चीजों के अनुपालन वाले हिस्से पर ध्यान केंद्रित करके एआई अन्यथा स्थापित स्वास्थ्य सेवा उद्योग को कैसे लाभ पहुंचा सकता है:
यहाँ तीन प्रमुख takeaways हैं:
- स्वास्थ्य सेवा में एआई की सफलता सटीक और विशाल प्रशिक्षण डेटा की उपलब्धता से निर्धारित होती है। एक बार डेटासेट प्रचुर मात्रा में होने के बाद, एल्गोरिदम और बाद के मॉडल बेहतर निकलते हैं।
- एआई मॉडल, यहां तक कि स्वास्थ्य सेवा में भी, प्रचलित पूर्वाग्रह को खत्म करने के लिए प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। नमूना आकार को जोड़ते हुए, विविध डेटा सेटों तक पहुँचने का विचार होगा। इसके अतिरिक्त, डेटा विविधता स्थानीय लाइसेंसिंग बाधाओं का भी ख्याल रखती है।
- हेल्थकेयर एआई मॉडल की योजना बनाने वाली कंपनियों को पीएचआई (व्यक्तिगत स्वास्थ्य सूचना) और पीआईआई (व्यक्तिगत पहचान योग्य सूचना) रेलिंग को खत्म करने के लिए डेटा डी-पहचान पर विचार करना चाहिए।
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