हमारे व्यापक गाइड के साथ हेल्थकेयर में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रभाव का अन्वेषण करें: उन्नत निदान से लेकर व्यक्तिगत उपचार योजनाओं तक।
स्वास्थ्य धन है, और यह स्वास्थ्य सेवा उद्योग को अत्यंत महत्वपूर्ण बनाता है। तकनीकी प्रगति के लिए धन्यवाद, चिकित्सा ध्यान देने की आवश्यकता वाले लोग बेहतर सहायता प्राप्त करने में सक्षम हैं। इन प्रगति के बीच, कृत्रिम बुद्धिमत्ता लाभों की एक विशाल श्रृंखला की पेशकश करके बाहर खड़ा है।
आइए स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के शीर्ष 10 लाभों पर करीब से नज़र डालें, और देखें कि यह चिकित्सा क्षेत्र में वास्तविक अंतर कैसे ला रहा है!
जब एक डॉक्टर निदान देता है, तो वे रोगी के इतिहास, लक्षणों और प्रयोगशाला परीक्षण के परिणामों जैसे कारकों पर विचार करते हैं। सोचने के लिए बहुत कुछ है, और ऐसी परिस्थितियां हैं जहां निदान सटीक नहीं है। यह एक जटिल प्रक्रिया है, और कभी-कभी, अपने सर्वोत्तम प्रयासों के बावजूद, डॉक्टर इसे सही नहीं कर सकते हैं। वे मानव भी हैं और महत्वपूर्ण विवरणों को अनदेखा कर सकते हैं, विशेष रूप से लंबे, थकाऊ बदलावों के तनाव के तहत।
बेहतर तरीके से काम करते समय भी, अस्पताल प्रति वर्ष लगभग 50 पेटाबाइट डेटा उत्पन्न करते हैं, और इसका 97% अप्रयुक्त हो जाता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्वास्थ्य पेशेवरों को अधिक सटीक निदान के लिए इस जानकारी को व्यवस्थित करने, वर्गीकृत करने और प्रभावी ढंग से उपयोग करने में मदद करता है।
उदाहरण के लिए, Google और Verily ने मधुमेह रेटिनोपैथी (डीआर) और मधुमेह धब्बेदार एडिमा (डीएमई) की जांच में सहायता के लिए एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित किया है, जो वयस्कों में रोकथाम योग्य अंधापन के दो प्रमुख कारण हैं। यह डॉक्टरों को केवल प्रारंभिक निदान के बजाय रोगी उपचार और प्रबंधन के लिए अधिक समय समर्पित करने की अनुमति देता है।
एआई अधिक सटीक निदान पर पहुंचने में सक्षम है, सीधे बीमारियों और स्वास्थ्य के मुद्दों का पहले पता लगाने में परिणाम देता है। यह बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि कई बीमारियों को उनके शुरुआती चरणों में पता चलने पर ठीक किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, फेफड़ों के कैंसर का जल्दी पता चलने पर सफल उपचार की संभावना काफी अधिक होती है। विश्व स्वास्थ्य संगठन के अनुसार, फेफड़ों का कैंसर दुनिया भर में सभी कैंसर का सबसे घातक है। फेफड़ों का कैंसर हर साल वैश्विक स्तर पर 1.7 मिलियन से अधिक मौतों के लिए जिम्मेदार है।
Google Health ने एक AI मॉडल विकसित किया है जो 5% अधिक कैंसर के मामलों का पता लगाता है और बिना सहायता प्राप्त रेडियोलॉजिस्ट की तुलना में झूठी सकारात्मकता को 11% से अधिक कम करता है। एआई मॉडल समग्र फेफड़ों के कैंसर की घातकता और यहां तक कि सूक्ष्म घातक ऊतकों की पहचान करने के लिए 3 डी में सीटी स्कैन का विश्लेषण कर सकता है।
चित्र 2. एक जीआईएफ दिखाता है कि फेफड़ों के कैंसर का पता लगाने के लिए एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है।
चित्र 2. एक जीआईएफ दिखाता है कि फेफड़ों के कैंसर का पता लगाने के लिए एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है।
मानवीय रूप से संभव से अधिक कुशलता से चिकित्सा डेटा की विशाल मात्रा का विश्लेषण करके, एआई पैटर्न और विसंगतियों की पहचान कर सकता है जो प्रारंभिक चरण की बीमारियों के संकेत हो सकते हैं। यह क्षमता अनगिनत रोगियों के लिए आशा और बेहतर स्वास्थ्य लाती है!
एआई द्वारा चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करने की प्रक्रिया को तेज करने के साथ, सभी के लिए व्यक्तिगत उपचार योजनाएं वास्तविकता बन सकती हैं। एक व्यक्तिगत उपचार योजना एक कस्टम-निर्मित स्वास्थ्य रणनीति है जो केवल आपके लिए बनाई गई है। यह आपके अद्वितीय स्वास्थ्य इतिहास, जीवन शैली और यहां तक कि आपके आनुवंशिक मेकअप को भी ध्यान में रखता है। यह एक आकार-फिट-सभी दृष्टिकोण नहीं है, बल्कि एक योजना है जो विशेष रूप से आपकी व्यक्तिगत स्वास्थ्य आवश्यकताओं के अनुरूप बनाई गई है।
एआई-जनित व्यक्तिगत उपचार योजना होने के कुछ फायदे यहां दिए गए हैं:
मेडिकल इमेजिंग में विभिन्न प्रौद्योगिकियां शामिल हैं जो डॉक्टरों को स्वास्थ्य के मुद्दों का निदान, निगरानी और उपचार करने के लिए मानव शरीर के अंदर देखने की अनुमति देती हैं। यह चिकित्सा पेशेवरों को चोटों का पता लगाने, बीमारियों की पहचान करने या पुरानी स्थितियों का प्रबंधन करने में मदद करने के लिए गैर-आक्रामक तरीकों पर निर्भर करता है। मेडिकल इमेजिंग में एआई समस्याग्रस्त क्षेत्रों या सूक्ष्म विवरणों को पहचानने में मदद करता है जो मानव आंखों से किसी का ध्यान नहीं जा सकते हैं।
इसका एक बड़ा उदाहरण मस्तिष्क ट्यूमर की एमआरआई छवियों का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहा है। पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके मस्तिष्क ट्यूमर को वर्गीकृत करने में 40 मिनट तक का समय लग सकता है। लेकिन अब, हम इसे कुछ ही मिनटों में कर सकते हैं। यह न केवल समय बचाता है बल्कि परिणाम बहुत अधिक सटीक और सटीक होते हैं।
खोज, डिजाइन, परीक्षण, और बाजार में लाने की प्रक्रिया नए दवा यौगिकों या चिकित्सीय उपचार, दवा विकास के रूप में जाना जाता है, पारंपरिक रूप से 10 से 15 साल तक ले सकते हैं. इस प्रक्रिया को एआई का उपयोग करके अनुकूलित किया जा सकता है। अध्ययनों में पाया गया है कि दवा की खोज में एआई का उपयोग करने से समय और लागत दोनों में कम से कम 25% से 50% की बचत हो सकती है।
ऐसे कई तरीके हैं जिनसे एआई को दवा की खोज और विकास के लिए लागू किया जा सकता है। आइए कुछ उदाहरणों पर एक नज़र डालें:
एआई में प्रगति व्यक्तिगत आनुवंशिकी की हमारी समझ को नया आकार दे रही है। विशाल आनुवंशिक डेटासेट का विश्लेषण करके, एआई आनुवंशिक विविधताओं को इंगित कर सकता है जो उपचार के लिए किसी व्यक्ति की प्रतिक्रिया को प्रभावित करते हैं। इसके अलावा, एआई-संचालित एल्गोरिदम महत्वपूर्ण बायोमार्कर को उजागर कर सकते हैं और आनुवंशिक जानकारी के आधार पर स्वास्थ्य जोखिमों की भविष्यवाणी कर सकते हैं। यह व्यक्तियों को अपने स्वास्थ्य को सक्रिय रूप से प्रबंधित करने के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
जेनेटिक्स और जीनोम विज्ञान विभाग के अध्यक्ष और केस वेस्टर्न रिजर्व यूनिवर्सिटी में कैंसर जीनोम और एपिजेनोम कार्यक्रम के सह-नेता डॉ झेंगहे जे वांग बताते हैं, "हमारे पास बहुत सारे जीनोमिक डेटा हैं, लेकिन इसे समझना वास्तव में चुनौतीपूर्ण हो सकता है। एआई हमारे लिए महत्वपूर्ण जानकारी निकालने का एक तरीका होगा जो मानव मस्तिष्क नहीं कर सकता है, और यह अध्ययन का एक रोमांचक क्षेत्र है।
भविष्य में, यह बहुत संभावना होगी कि एआई व्यक्तिगत उपचार योजना बनाने के लिए इमेजिंग स्कैन के साथ व्यापक आनुवंशिक डेटा का विश्लेषण कर सकता है।
स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लाभ रोगी देखभाल या नैदानिक कार्य तक सीमित नहीं हैं। एआई राजस्व चक्र प्रबंधन (आरसीएम) सहित स्वास्थ्य सेवा उद्योग के विभिन्न हिस्सों को स्वचालित और बेहतर बनाने में भी मदद कर सकता है। आरसीएम इस बात से संबंधित है कि अस्पताल और स्वास्थ्य प्रणालियां अपने वित्तीय संचालन का प्रबंधन कैसे करती हैं।
अमेरिकी अस्पतालों और स्वास्थ्य प्रणालियों के नेताओं से जुड़े एक हालिया सर्वेक्षण से पता चला है कि लगभग 74% सक्रिय रूप से अपने राजस्व चक्र संचालन के कुछ हिस्सों को स्वचालित कर रहे हैं। स्वास्थ्य सेवा में स्वचालन को अपनाना दक्षता बढ़ाने, लागत में कटौती करने और रोगी परिणामों को बढ़ाने के उद्देश्य से एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता है।
आरसीएम में स्वचालन के प्रमुख लाभों में से एक न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ दोहराए जाने वाले कार्यों को संभालने की क्षमता है। इसके अलावा, एआई का उपयोग रोगी बिलिंग प्रक्रियाओं, व्यक्तिगत रोगी संचार, बीमा सत्यापन और उन्नत दावों से इनकार प्रबंधन के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण जैसे कार्यों के लिए तेजी से किया जा रहा है।
स्वास्थ्य सेवा प्रशासन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तेजी से आवश्यक होता जा रहा है। एआई रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करके शेड्यूलिंग, बिलिंग और डेटा एंट्री जैसे नियमित कार्यों को स्वचालित कर सकता है। आने वाले वर्षों में, एआई से अस्पतालों के संचालन के तरीके में भारी बदलाव आने की उम्मीद है।
उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य सेवा सहायता कर्मचारियों द्वारा किए गए लगभग 40% कार्यों और स्वास्थ्य देखभाल चिकित्सकों द्वारा किए गए लगभग एक तिहाई कार्यों को एआई का उपयोग करके स्वचालित किया जा सकता है। इसके अलावा, अध्ययनों से पता चला है कि स्वास्थ्य सेवा में एआई को लागू करने से नर्सों और अन्य स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के लिए मूल्यवान समय खाली हो सकता है। यह उन्हें रोगी देखभाल और पेशेवर विकास पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बदल रहा है कि इन प्रक्रियाओं को अधिक कुशल और अभिनव बनाकर मेडिकल एचआर और स्टाफिंग कैसे काम करते हैं। कंपनियां एआई का उपयोग कर्मचारियों को बेहतर ढंग से संलग्न करने, भर्ती को सुव्यवस्थित करने और प्रतिभा का प्रबंधन करने के तरीके में सुधार करने के लिए कर रही हैं। उदाहरण के लिए, एआई चैटबॉट अब भर्ती में आम हैं, उम्मीदवारों की स्क्रीनिंग और साक्षात्कार स्थापित करने जैसे कार्यों में मदद करते हैं।
एचआर और स्टाफिंग में एआई के कुछ प्रमुख अनुप्रयोग यहां दिए गए हैं:
एआई आईटी सिस्टम को और अधिक कुशल बनाकर स्वास्थ्य सेवा में बदल रहा है। एआई खतरों का पता लगाकर और उन्हें संबोधित करके साइबर सुरक्षा को मजबूत कर सकता है। यह रोगी की जानकारी को सुरक्षित रखने में मदद करता है।
एआई का उपयोग नेटवर्क प्रबंधन और डेटा बैकअप जैसे नियमित आईटी कार्यों को स्वचालित करने के लिए भी किया जा सकता है। यह आईटी कर्मचारियों के लिए समय बचाता है और उन्हें अधिक महत्वपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने देता है। हेल्थकेयर आईटी के साथ एआई का संयोजन संचालन को परिष्कृत करता है और स्वास्थ्य सेवा की गुणवत्ता को बढ़ाता है।
हमने स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के शीर्ष 10 लाभों का पता लगाया है, और यह स्पष्ट है कि एआई इस क्षेत्र में एक गेम-चेंजर है। नाटकीय रूप से नैदानिक निदान में सुधार से लेकर प्रारंभिक रोग का पता लगाने तक, एआई स्वास्थ्य सेवा को अधिक सटीक और व्यक्तिगत बना रहा है। स्वास्थ्य सेवा में विभिन्न एआई समाधानों के बारे में अधिक जानने के लिए, हमारे पेज पर एक नज़र डालें यहाँ.
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