मशीन लर्निंग लाइफ सेविंग टेक्नोलॉजी हो

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में हालिया सफलताएं दुनिया को तेजी से बदल रही हैं। सेल्फ ड्राइविंग कारों से लेकर इमेज रिकॉग्निशन से लेकर चैटबॉट्स तक, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और इसके दृष्टिकोण ने हर संभव उद्योग को बदल दिया है। जब इन स्मार्ट तकनीकों की प्रभावशीलता और दक्षता की बात आती है, तो कोई आश्चर्य नहीं कि यह सामान्यता को प्रभावित करने में कभी विफल नहीं हुई है।

भविष्यवाणियों के प्रमेयों पर आधारित मशीन लर्निंग आज शायद हर उद्योग को लाभान्वित कर रही है, तो हेल्थकेयर को क्यों नहीं? बहुत से लोग नहीं जानते होंगे लेकिन मशीन लर्निंग का मेडिकल इमेजिंग, एमआरआई, पैथोलॉजी, व्यक्तिगत उपचार की पहचान, ड्रग्स संशोधन, रेडियोलॉजी और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड बनाए रखने में कई महत्वपूर्ण योगदान हैं।

रिपोर्टों के अनुसार, चिकित्सा निदान संबंधी त्रुटियां लगभग 10% मौतों में योगदान करती हैं। यह उपभोक्ताओं द्वारा खरीदे गए आईवीडी (इन विट्रो मेडिकल डायग्नोस्टिक्स) के अंतर्गत आता है या संक्रमण, स्थितियों और बीमारियों का पता लगाने के लिए प्रयोगशाला सेटिंग्स में उपयोग किया जाता है। ये नैदानिक ​​त्रुटियां मानवीय त्रुटियां नहीं हो सकती हैं, लेकिन स्वास्थ्य सूचना प्रौद्योगिकी को एकीकृत करने में अक्षमता, स्वास्थ्य देखभाल कार्य प्रणाली की कमी से अनुचित निदान, अनुसंधान और विकास (आर एंड डी) के बीच संचार बाधाएं होती हैं; चिकित्सक और क्लीनिक; रोगी; देखभाल करने वाले; आदि।

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अत्याधुनिक मशीन लर्निंग एप्लिकेशन

स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में, मशीन लर्निंग के पास एनएलपी (नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग), फेशियल रिकॉग्निशन, डीप लर्निंग और कंप्यूटर-एडेड डायग्नोसिस का उपयोग करने वाले क्रांतिकारी उपकरणों को बेहतर देखभाल का समर्थन करने का एक शानदार अवसर है।

नीचे सूचीबद्ध कुछ एआई मशीन लर्निंग डायग्नोस्टिक एप्लिकेशन हैं जो बेहतर निर्णय लेने, अनुसंधान/नैदानिक ​​​​परीक्षणों की बेहतर दक्षता और गुणवत्तापूर्ण स्वास्थ्य देखभाल की सुविधा प्रदान करते हैं।

• उन्नत निदान -

चिकित्सा में मशीन लर्निंग में रोगों की पहचान और निदान सबसे आगे है। एमएल विशेष रूप से मस्तिष्क आधारित रोगों और सबसे भयानक कैंसर के इलाज के क्षेत्र में काम कर रहा है। कई रिपोर्ट्स के मुताबिक, कैंसर के इलाज के लिए 800 से ज्यादा दवाएं और टीके पहले से ही ट्रायल में हैं। और मस्तिष्क रोगों के निदान और उपचार प्रदान करने में सहायता के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग बहुत मांग में है।

• ऑन्कोलॉजी -

गहरी सीख के साथ, इसने कैंसर का जल्द पता लगाने के लिए दरवाजे खोल दिए हैं। जैसा कि इसे दुनिया भर में मौत का दूसरा प्रमुख कारण माना जाता है। सौभाग्य से, डीप लर्निंग सॉफ़्टवेयर ने विशेषज्ञों की तुलना में और शुरुआती चरणों में सटीक निदान करने की क्षमता प्रदर्शित की है ताकि समय पर कार्रवाई की जा सके।

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• प्रभावी वैयक्तिकृत उपचार -

यह शोध का सबसे लोकप्रिय क्षेत्र है, जहां रोगी के डेटा को भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के साथ जोड़ा जाता है जो रोगियों को व्यक्तिगत दवा और प्रभावी उपचार प्रदान करने में मदद करता है। चिकित्सकों द्वारा शासित डोमेन निदान के अधिक सीमित सेटों से सहायता लेता है। उपचार के निर्णयों में परिवर्तन लाने और उपचार विकल्पों के चयन को अनुकूलित करने के लिए। निकट भविष्य में हमें मोबाइल ऐप्स, असीमित स्वास्थ्य मापन वाले बायोसेंसर और स्वास्थ्य संबंधी समस्याओं की बारीकी से निगरानी करने के उपयोग में वृद्धि देखने की संभावना है। उम्मीद है कि यह स्वास्थ्य देखभाल की लागत को कम करेगा और रोगी सख्ती से नुस्खे का पालन करेंगे, साथ ही साथ व्यक्तियों के स्वास्थ्य को भी स्वचालित रूप से अनुकूलित करेंगे।

• चैटबॉट्स -

एआई आधारित चैटबॉट वाक् पहचान क्षमता के माध्यम से रोगी के लक्षणों में पैटर्न की पहचान कर सकते हैं। इसके बाद यह कथित तौर पर अपने डेटाबेस में संग्रहीत मामलों से लक्षणों की तुलना कर सकता है। प्रतिक्रिया में, यह उपयोगकर्ता के साथ मुद्दों का विश्लेषण करता है और उचित सुझाव देता है और कार्रवाई करता है। रोगी के उत्तरों के आधार पर चैटबॉट रोगी के चिकित्सा इतिहास, लक्षणों और परिस्थितियों आदि के बारे में पूछता है। इसके अलावा, निदान के साथ, चैटबॉट कोलेस्ट्रॉल स्तर और हृदय गति आदि की निगरानी के लिए पहनने योग्य उपकरणों के साथ रोगी के डेटा को भी एकीकृत करता है।

• एमआरआई में उन्नत मस्तिष्क छवि डेटा गुणवत्ता -

ब्रेन इमेजिंग या न्यूरोइमेजिंग मस्तिष्क विकारों का आकलन करने और उचित कामकाज सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है। मस्तिष्क इमेजिंग मस्तिष्क रोगों का निदान करने में मदद करती है और मानव मस्तिष्क से संबंधित शोध में भी सुधार करती है। भले ही ये मस्तिष्क इमेजिंग के कई महान लाभों में से कुछ हैं, एमआरआई (चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग) प्रक्रिया के दौरान भारी मुद्दों का सामना करती है। डेटा गुणवत्ता में कमी उत्पन्न होती है, क्योंकि रोगी एमआरआई स्कैन के दौरान अपना सिर घुमाता है, यह मस्तिष्क विश्लेषण में बाधा डालता है और गलत निदान का परिणाम होता है। ML सहायता और FIRMM जैसे सॉफ़्टवेयर के साथ, जो वास्तविक समय में मस्तिष्क से संबंधित डेटा की निगरानी करने में मदद करता है और डेटा गुणवत्ता पर मेट्रिक्स प्रदान करता है। Linux OS के तहत विकसित किया गया है, और केवल मुख्य रूप से Ubuntu और CentOS प्लेटफॉर्म में काम करता है।

• रोबोटिक सर्जरी -

जब सर्जिकल रोबोट की बात आती है, दा विंची रोबोट ने खेल को चुरा लिया है। यह सर्जनों को रोबोटिक अंगों का उपयोग करने की अनुमति देता है ताकि बिना किसी कांप के सूक्ष्म विस्तार और तंग जगहों में सर्जरी की जा सके। हालांकि सभी रोबोटिक सर्जरी में एमएल नहीं डाला जाता है, लेकिन यह रोबोट के अंगों से संचालित शरीर की दूरी की पहचान करने में मदद करता है। इसके अलावा, यह मानव नियंत्रकों से दिशा-निर्देश लेते समय रोबोटिक अंगों की निरंतर गति और गति का ध्यान रखता है। 

• असामान्य रोग -

कई दुर्लभ बीमारियों का इलाज करने के लिए, मशीन लर्निंग में फेशियल रिकॉग्निशन सॉफ्टवेयर शामिल है जो नैदानिक ​​​​निदान में मदद करता है। इन फेशियल रिकॉग्निशन सॉफ्टवेयर या डीप लर्निंग सॉफ्टवेयर के जरिए मरीज की तस्वीरों का विश्लेषण किया जाता है, जिसके पीछे फेशियल एनालिसिस काम करता है। और डीप लर्निंग उन फेनोटाइप्स का पता लगाने के लिए खड़ा है जो दुर्लभ आनुवंशिक रोगों से संबंधित हैं।

हमने इनमें से कई अग्रणी अनुप्रयोगों की खोज की है, हालांकि नवाचारों की सूची निश्चित रूप से कभी खत्म नहीं होती है। हमारा इरादा एआई मशीन लर्निंग पर आधारित वर्तमान गतिशीलता का एक संक्षिप्त समूह प्रदान करना है।

समापन विचार

स्वास्थ्य सेवा के लिए प्रतिक्रियाशील दृष्टिकोण आज भविष्य कहनेवाला दृष्टिकोण के लिए ढाला गया है। इन स्मार्ट तकनीकों के साथ, हमारा मानना ​​है कि असीमित संख्या में आभासी अवसर उपलब्ध हैं। देश भर के कई स्वास्थ्य सेवा संगठनों में ढेर सारे नवाचारों के साथ, मशीन लर्निंग वास्तव में एक रक्षक की तरह दिखता है जो स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों को सशक्त बनाता है।