स्वास्थ्य सेवा में एआई: निदान और उपचार में बदलाव
2024 में, 27 वर्षीय मार्ली गार्नराइटर को लगातार रात में पसीना आना और त्वचा में खुजली जैसी समस्याएं हो रही थीं। हालांकि उनके रक्त परीक्षण सामान्य थे, लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) ने सुझाव दिया कि उन्हें रक्त कैंसर हो सकता है। लगभग एक साल बाद, डॉक्टरों ने पुष्टि की कि उन्हें हॉजकिन्स लिंफोमा है। यह घटना यह दर्शाती है कि AI किस प्रकार अनदेखे स्वास्थ्य मुद्दों की पहचान करने में संभावित भूमिका निभा सकता है।
स्वास्थ्य सेवा में एआई की भूमिका
- मानव-एआई सहयोग: एआई डॉक्टरों की जगह नहीं ले रहा है, बल्कि प्रशासनिक कार्यों, जैसे कि मरीज़ों की समरी और डिस्चार्ज रिपोर्ट लिखने में लगने वाले समय को बचाकर उनकी क्षमताओं को बढ़ा रहा है।
- कार्यान्वयन के उदाहरण:
- मैक्स सुपर स्पेशियलिटी अस्पताल मानव चिकित्सकों के साथ-साथ 'शैडो मोड' में एआई का प्रयोग कर रहा है।
- अपोलो हॉस्पिटल्स क्लिनिकल डॉक्यूमेंटेशन ऑडिट के लिए Azure OpenAI का उपयोग करता है।
- राष्ट्रीय टेलीमेडिसिन प्लेटफॉर्म, ई-संजीवनी, रिमोट कंसल्टेशन के लिए माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर का उपयोग करता है।
एआई का परिवर्तनकारी भविष्य
- नैदानिक क्षमताएं: व्यापक डेटा पर प्रशिक्षित एआई मॉडल प्रयोगशाला के नमूनों, मेडिकल स्कैन में विसंगतियों का मानव विशेषज्ञों की तुलना में अधिक कुशलता से पता लगा सकते हैं।
- व्यापक मूल्य श्रृंखला एकीकरण: प्रारंभिक जांच और निदान से लेकर उपचार योजना और रिमोट कंसल्टेशन तक एआई का उपयोग किया जाता है।
- निवारक फोकस: 'स्वस्थ मानव' की स्थिति हासिल करने के लिए रोकथाम और व्यक्तिगत एआई सलाह पर जोर देना।
डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि
- लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम): ये मॉडल गुमनाम स्वास्थ्य रिकॉर्ड का विश्लेषण करते हैं, जिससे हृदय संबंधी समस्याओं जैसी बीमारियों का शीघ्र पता लगाया जा सके।
- रेडियोलॉजी और इमेजिंग: एआई छोटी गांठों की पहचान कर सकता है और उनकी घातकता का पूर्वानुमान लगा सकता है, जिससे डॉक्टरों को समय पर निदान और उपचार में सहायता मिलती है।
भारत में एआई कार्यान्वयन
- स्वास्थ्य देखभाल चुनौतियाँ: एआई कार्यबल संबंधी मुद्दों, रोगियों की बढ़ती अपेक्षाओं और व्यक्तिगत देखभाल की आवश्यकता का समाधान करता है।
- सरकारी पहल: एआई का उपयोग तपेदिक उन्मूलन जैसे कार्यक्रमों में किया जाता है, जिससे अतिरिक्त मामलों की पहचान करने में महत्वपूर्ण सुधार हुआ है।
- स्टार्टअप और नवाचार: साल्सिट टेक्नोलॉजीज जैसी कंपनियां खांसी की आवाज का उपयोग करके टीबी का पता लगाने के लिए एआई मॉडल का परीक्षण कर रही हैं।
परिचालन दक्षता
- समय की बचत के लाभ: एआई नर्स हैंडओवर समय को कम करता है और ई-फार्मेसी प्रसंस्करण समय को बढ़ाता है।
- प्रशासनिक कार्य: सूचना प्रणालियों, राजस्व प्रबंधन और आपूर्ति श्रृंखलाओं में एआई एकीकरण से 30% तक दक्षता बढ़ जाती है।
नैतिक और विनियामक विचार
- नियामक निरीक्षण: एआई उपकरणों को केंद्रीय औषधि मानक नियंत्रण संगठन (सीडीएससीओ) द्वारा अनुमोदित किया जाना चाहिए।
- डेटा विविधता और पूर्वाग्रह: पूर्वाग्रहों और गलत निदान से बचने के लिए AI मॉडल को विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाना चाहिए।
- मानवीय निर्णय का महत्व: पारदर्शिता, निरीक्षण और जवाबदेही यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि एआई मानवीय विशेषज्ञता का पूरक बने, न कि उसका स्थान ले।
एआई का संभावित प्रभाव
- व्यक्तिगत उपचार: एआई आनुवंशिक विश्लेषण और सटीक चिकित्सा के माध्यम से चिकित्सा को अनुकूलित करता है।
- उन्नत सर्जिकल परिशुद्धता: एआई-सहायता प्राप्त रोबोटिक्स परिशुद्धता में सुधार करते हैं और जटिलताओं को कम करते हैं।
- पूर्वानुमानित निर्णय समर्थन: एआई रोग की प्रगति का पूर्वानुमान लगाता है और चिकित्सकों को तथ्यों के आधार पर विकल्प तैयार करने में सहायता करता है।
- कार्यप्रवाह अनुकूलन: नियमित निदान और दवा कार्यप्रवाह का स्वचालन चिकित्सकों को जटिल मामलों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
- विसंगति का पता लगाना: एआई उन महत्वपूर्ण मुद्दों की पहचान करके एक सुरक्षा परत प्रदान करता है जो मनुष्यों द्वारा अनदेखा किए जा सकते हैं।
स्वास्थ्य सेवा में एआई के एकीकरण से प्रारंभिक पहचान, उपचार के निजीकरण और चिकित्सा पद्धतियों में दक्षता में सुधार के माध्यम से इस क्षेत्र में क्रांतिकारी बदलाव आने की उम्मीद है। साथ ही, मानवीय विशेषज्ञता और निगरानी की आवश्यक भूमिका को भी बनाए रखा जा सकेगा।
