यदि हामीले तपाईलाई अर्को पटक सेल्फी लिँदा तपाईको स्मार्टफोनले तपाईलाई आगामी केही दिनमा मुँहासे हुने सम्भावना छ भनी भविष्यवाणी गर्छ भने के हुन्छ? चाखलाग्दो सुनिन्छ, सही? खैर, हामी सबै सामूहिक रूपमा जाँदैछौं।
प्राविधिक संसार महत्वाकांक्षाले भरिएको छ। हाम्रा विचारहरू, आविष्कारहरू र लक्ष्यहरू मार्फत, हामी समाजको रूपमा अगाडि बढिरहेका छौं। यो विशेष गरी विकासको सन्दर्भमा सत्य हो स्वास्थ्य एआई, जहाँ प्रविधिको सहयोगमा केही अत्यन्त कष्टप्रद चिन्ताहरू समाधान र समाधान भइरहेका छन्।
आज, हामी मेसिन लर्निङ मोडेलहरू रोल आउट गर्ने कगारमा छौं जसले वंशाणुगत रोगहरूको सुरुवात र ट्युमरले क्यान्सर हुने समयको सही भविष्यवाणी गर्न सक्छ। हामी रोबोट सर्जनहरूका लागि प्रोटोटाइपहरू र डाक्टरहरूका लागि VR-सक्षम प्रशिक्षण केन्द्रहरूमा काम गरिरहेका छौं। परिचालन स्तरहरूमा पनि, हामीले एआई-संचालित प्रणालीहरू मार्फत ओछ्यान र बिरामी व्यवस्थापन, रिमोट हेरचाह, औषधि वितरण, र थप र स्वचालित टन अनावश्यक कार्यहरू अनुकूलित गरेका छौं।
हामीले स्वास्थ्य सेवा प्रदान गर्ने अझ राम्रा तरिकाहरूको सपना देख्न जारी राख्दै, स्वास्थ्य सेवाको विकासका केही प्रमुख पक्षहरू र कसरी प्रविधि, विशेष गरी डेटा विज्ञान र यसका पखेटाहरूले यस अभूतपूर्व वृद्धिमा मद्दत गरिरहेको छ भन्ने कुराको अन्वेषण र बुझौं।
यो पोष्ट स्वास्थ्य सेवा प्रणाली र मोड्युलहरूको विकासमा डाटाको महत्त्व, केही प्रमुख प्रयोग केसहरू, र प्रक्रियाबाट उत्पन्न चुनौतीहरू बाहिर ल्याउन समर्पित छ।
हेल्थकेयर एआई मा डाटा को महत्व
अब, हामीले AI को केहि जटिल प्रयोग केसहरू र कार्यान्वयनहरू बुझ्न सुरु गर्नु अघि, तपाईंले आफ्नो फोनमा रहेको औसत स्वास्थ्य सेवा र फिटनेस एपहरू AI मोड्युलहरूद्वारा संचालित छन् भनेर बुझौं। तिनीहरूले तपाइँको डाटालाई सही रूपमा विश्लेषण गर्न, प्रिस्क्राइब गर्न र अनुमान लगाउन र यसलाई अन्तर्दृष्टिमा कल्पना गर्न वर्षौंको तालिम दिएका छन्।
यस आवश्यकतालाई थप मापन गर्नुहोस् र तपाईंसँग उन्नत प्रणालीहरू हुनेछन् डाटा चाहिन्छ जटिल कार्यहरू गर्नको लागि कम्प्युटर दृष्टि, इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य रेकर्डहरू, र थप जस्ता धेरै स्रोतहरूबाट। हामीले पहिले उल्लेख गरेका ओन्कोलोजीमा भएका सफलताहरूलाई सम्झनुहोस्, त्यस्ता समाधानहरूलाई सही नतिजाहरू उत्पादन गर्नको लागि ठूलो मात्रामा प्रासंगिक डेटा चाहिन्छ। यसका लागि, एनोटेटरहरू र विज्ञहरू हुनुपर्छ स्रोत डाटा स्क्यान र रिपोर्टहरू जस्तै एक्स-रे, एमआरआई, सीटी स्क्यान, र थपबाट र तिनीहरूमा देख्ने प्रत्येक तत्व एनोटेट गर्नुहोस्।
हेल्थकेयर प्रोफेसरहरूले विभिन्न सरोकार र केसहरू पहिचान गर्न र तिनीहरूलाई लेबल गर्न काम गर्नुपर्छ ताकि मेसिनहरूले तिनीहरूलाई राम्रोसँग बुझ्न र थप सटीक परिणामहरू प्रशोधन गर्न सकून्। त्यसोभए, सबै परिणामहरू, निदानहरू, र उपचार योजनाहरू डाटा र यसको सटीक प्रशोधनबाट उत्पन्न हुन्छन्।
डेटा स्वास्थ्य सेवाको मुटुमा भएकोले, डेटाले भोलि स्वस्थ्यको लागि मार्ग प्रशस्त गरिरहेको छ भनी स्वीकार गरौं।
हेल्थकेयरमा एआई प्रयोगका केसहरू
- जब हामी शल्यक्रिया प्रक्रिया र उपकरणहरूमा प्रगतिको बारेमा कुरा गर्छौं, हालको एआई प्रणालीहरूले पहिलो स्थानमा शल्यक्रिया आवश्यक छ कि छैन भनेर निर्धारण गर्दछ। डाटाको सावधानीपूर्वक प्रशोधन मार्फत, प्रणालीहरूले उदाहरणहरू अनुकरण गर्न सक्छन् र साझा गर्न सक्छन् कि औषधि र जीवनशैली परिवर्तनहरू मार्फत चिन्ताहरू निको पार्न सकिन्छ।
- AI ले हामीलाई जीनोमिक रूपमा अनुक्रमित रोगजनकहरू र प्रोफाइलिङ मार्फत भाइरल रोगहरूको निदान गर्न मद्दत गरिरहेको छ।
- भर्चुअल नर्सहरू र सहायकहरू पनि उनीहरूको रिकभरी प्रक्रियामा बिरामी हेरचाह र ऋण सहयोगमा मद्दत गर्नको लागि विकसित भइरहेका छन्। महामारीको समयमा, जब बिरामीको संख्या उच्च हुन्छ, भर्चुअल नर्सहरूले संस्थाहरूलाई परिचालन खर्च घटाउन र साथसाथै बिरामीहरूलाई आवश्यक पर्ने हेरचाह प्रस्ताव गर्न मद्दत गर्न सक्छन्। यी डिजिटल नर्सहरूलाई सबै आधारभूत कार्यहरू कार्यान्वयन गर्न तालिम दिइनेछ जुन मानिसहरूलाई तालिम दिइन्छ।
- धेरै न्यूरोलोजिकल र अटोइम्यून रोगहरू जुन कहिल्यै निको हुन सक्दैन वा उल्टाउन सकिँदैन AI र मेसिन लर्निंग मोडेलहरू मार्फत अग्रिम भविष्यवाणी गर्न सकिन्छ। डिमेन्सिया, अल्जाइमर्स, पार्किन्सन्स, र थप यसरी हटाउन सकिन्छ।
- निजीकृत उपचार योजना र औषधिहरू पनि एआई र पहुँचको साथ सम्भव छन् चुरोटरोनिक स्वास्थ्य रेकर्ड। बिरामीको स्वास्थ्य इतिहास, एलर्जी, रासायनिक अनुकूलता, र थप थाहा पाएर, प्रभावकारी औषधिहरू मेसिनहरूद्वारा सिफारिस गर्न सकिन्छ।
- नयाँ औषधिको खोजलाई सिमुलेटेड क्लिनिकल परीक्षणहरू मार्फत पनि छिटो-ट्र्याक गर्न सकिन्छ।
स्वास्थ्य सेवाको लागि एआई समाधानहरू विकास गर्नमा संलग्न चुनौतीहरू
- सन्तुलित पुस्ता स्वास्थ्य डेटा एक चुनौती हो किनभने मेसिन लर्निङ मोडेलहरूले निष्कर्षहरू प्रशोधन गर्न र परिणामहरू प्रदान गर्न सिक्नको लागि ठूलो मात्रामा डेटासेटहरूको उपलब्धतामा भर पर्छन्।
- स्वास्थ्य सेवा उद्योग गोपनीयता र गोपनीयता मापदण्डहरू कायम राख्न धेरै कानून, अनुपालन, र प्रोटोकलहरू द्वारा बाध्य छ। डाटा इन्टरअपरेबिलिटी अपरिहार्य छ र एकै समयमा सरोकारवालाहरू बीच डाटाको निष्पक्ष साझेदारीलाई नियन्त्रण गर्ने प्रोटोकलहरूको कारणले कठिन छ। संस्थाहरूले आफ्ना बिरामीहरू र प्रयोगकर्ताहरूको गोपनीयताको रक्षा गर्न थप उपायहरू लिनुपर्दछ data डि-पहिचान.
- स्वास्थ्य सेवा SME को उपलब्धता पनि ठूलो चुनौती हो। डाटा एनोटेशन सम्भवतः अन्तिम परिणामहरूलाई प्रभाव पार्ने क्षणलाई परिभाषित गर्दैछ। किनभने स्वास्थ्य सेवा एक उच्च विशिष्ट शाखा हो, रिपोर्टहरू र स्क्यानहरूबाट डेटा स्वास्थ्य सेवा पेशेवरहरूले एनोटेट गर्नुपर्छ। उनीहरुलाई भर्ना गर्नु ठूलो चुनौती हो ।
त्यसोभए, यो तपाईलाई स्वास्थ्य सेवा उद्योग र यसको एआई-विशिष्ट कार्यान्वयनहरूको लागि आवश्यक पर्ने आधारभूत बुझाइ हो। हामीले बोल्दा, हामीले छलफल गरेका केही चुनौतिहरू समाधान गर्न धेरै प्रगतिहरू भइरहेका छन्। नयाँ प्रयोगका केसहरू र चुनौतीहरू पनि एकै साथ क्रप गर्दैछन्। यहाँको एक मात्र प्रमुख टेकअवे यो हो कि डेटाले स्वास्थ्य सेवा परिणामहरूलाई आकार दिन जारी राख्नेछ र यदि तपाइँ एआई समाधान विकास गर्दै हुनुहुन्छ भने, हामी विशेषज्ञहरूबाट डेटा सोर्सिङ गर्न सिफारिस गर्दछौं। शैप.
यसले गरेको भिन्नता अतुलनीय छ।
