मशीन लर्निंग कैसे जीवन बचा रहा है: स्वास्थ्य सेवा में क्रांति

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में हालिया सफलताएं तेजी से दुनिया को बदल रही हैं। सेल्फ-ड्राइविंग कारों से लेकर इमेज रिकग्निशन से लेकर चैटबॉट्स तक, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और इसके दृष्टिकोणों ने हर संभव उद्योग को बदल दिया है। जब इन स्मार्ट प्रौद्योगिकियों की प्रभावशीलता और दक्षता की बात आती है, तो कोई आश्चर्य नहीं कि इसने कभी भी सामान्यता को प्रभावित करने में विफल नहीं किया है।

भविष्यवाणी प्रमेयों पर आधारित मशीन लर्निंग शायद आज हर उद्योग को लाभ पहुंचा रहा है, तो स्वास्थ्य सेवा क्यों नहीं? कई लोग नहीं जानते लेकिन मशीन लर्निंग का मेडिकल इमेजिंग, MRI, पैथोलॉजी, व्यक्तिगत उपचार की पहचान, दवा संशोधन, रेडियोलॉजी और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड बनाए रखने में कई महत्वपूर्ण योगदान हैं।

रिपोर्टों के अनुसार, चिकित्सा निदान त्रुटियां लगभग 10% मौतों में योगदान देती हैं। यह IVD (इन विट्रो मेडिकल डायग्नोस्टिक्स) के अंतर्गत आता है जिसे उपभोक्ताओं द्वारा खरीदा जाता है या प्रयोगशाला सेटिंग्स में संक्रमण, स्थितियों और बीमारियों का पता लगाने के लिए उपयोग किया जाता है। ये नैदानिक त्रुटियां मानवीय त्रुटियां नहीं हो सकतीं, बल्कि स्वास्थ्य सूचना प्रौद्योगिकी को एकीकृत करने में अक्षमता, स्वास्थ्य कार्य प्रणाली की कमी अनुचित निदान की ओर ले जाती है, अनुसंधान और विकास (R&D); चिकित्सकों और क्लीनिकों; रोगियों; देखभाल करने वालों; आदि के बीच संचार बाधाएं।

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अत्याधुनिक मशीन लर्निंग अनुप्रयोग

स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में, मशीन लर्निंग के पास NLP (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण), फेशियल रिकग्निशन, डीप लर्निंग और कंप्यूटर-सहायता प्राप्त निदान का उपयोग करने वाले क्रांतिकारी उपकरणों को हासिल करने का एक बड़ा अवसर है ताकि बेहतर देखभाल का समर्थन किया जा सके।

नीचे कुछ AI मशीन लर्निंग नैदानिक अनुप्रयोग सूचीबद्ध हैं जो बेहतर निर्णय लेने, अनुसंधान/क्लिनिकल ट्रायल की बेहतर दक्षता, और गुणवत्तापूर्ण स्वास्थ्य सेवा की सुविधा प्रदान करते हैं।

• उन्नत निदान –

रोगों की पहचान और निदान चिकित्सा में मशीन लर्निंग में सबसे आगे है। ML विशेष रूप से मस्तिष्क-आधारित बीमारियों और सबसे खतरनाक कैंसर के इलाज के क्षेत्र में काम कर रहा है। कई रिपोर्टों के अनुसार, कैंसर के इलाज के लिए 800 से अधिक दवाएं और टीके पहले से ही परीक्षण में हैं। और मस्तिष्क रोगों के निदान और उपचार प्रदान करने में मदद के लिए भविष्यवाणी विश्लेषण का उपयोग बहुत मांग में है।

• ऑन्कोलॉजी –

डीप लर्निंग के साथ, इसने कैंसर के प्रारंभिक पता लगाने के दरवाजे खोल दिए हैं। चूंकि इसे दुनिया भर में मौत का दूसरा प्रमुख कारण माना जाता है। सौभाग्य से, डीप लर्निंग सॉफ्टवेयर ने विशेषज्ञों की तुलना में प्रारंभिक चरणों में सटीक निदान करने की क्षमता प्रदर्शित की है ताकि समय पर कार्रवाई की जा सके।

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• प्रभावी व्यक्तिगत उपचार –

यह सबसे गर्म शोध क्षेत्र है, जहां रोगी के डेटा को भविष्यवाणी 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 सेट से मदद लेता है। उपचार निर्णयों में बदलाव लाने और उपचार विकल्पों के चयन को अनुकूलित करने के लिए। निकट भविष्य में हम मोबाइल ऐप्स, असीमित स्वास्थ्य माप के साथ बायोसेंसर और स्वास्थ्य मुद्दों की मिनट-दर-मिनट निगरानी का बढ़ता उपयोग देख सकते हैं। यह उम्मीद है, स्वास्थ्य देखभाल लागत को कम करेगा और मरीज सख्ती से नुस्खे का पालन करेंगे, व्यक्तियों के स्वास्थ्य को स्वचालित रूप से अनुकूलित करेगा।

• चैटबॉट्स –

AI-आधारित चैटबॉट्स स्पीच रिकग्निशन क्षमता के माध्यम से रोगी के लक्षणों में पैटर्न की पहचान कर सकते हैं। यह तब 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 और कार्रवाई का पाठ्यक्रम देता है। रोगी के उत्तर के आधार पर जो चैटबॉट रोगी के चिकित्सा इतिहास, लक्षणों और परिस्थितियों आदि के बारे में पूछता है। इसके अलावा, निदान के साथ, चैटबॉट्स पहनने योग्य उपकरणों के साथ रोगी के डेटा को एकीकृत करके कोलेस्ट्रॉल स्तर और हृदय गति आदि की निगरानी करते हैं।

• MRI में उन्नत मस्तिष्क छवि डेटा गुणवत्ता –

मस्तिष्क इमेजिंग या न्यूरोइमेजिंग मस्तिष्क विकारों का आकलन करने और उचित कामकाज सुनिश्चित करने के लिए आयोजित की जाती है। मस्तिष्क इमेजिंग मस्तिष्क रोगों का निदान करने और मानव मस्तिष्क से संबंधित शोध को बेहतर बनाने में मदद करती है। भले ही ये मस्तिष्क इमेजिंग के कई महान लाभों में से कुछ हैं, MRI (मैग्नेटिक रेजोनेंस इमेजिंग) प्रक्रिया के दौरान भारी समस्याओं का सामना करती है। डेटा गुणवत्ता में कमी आती है, क्योंकि रोगी MRI स्कैन के दौरान अपना सिर हिलाता है, यह मस्तिष्क विश्लेषण में बाधा डालता है और गलत निदान का परिणाम देता है। ML सहायता और FIRMM जैसे सॉफ्टवेयर के साथ, जो वास्तविक समय में मस्तिष्क-संबंधी डेटा की निगरानी करने और डेटा गुणवत्ता पर मेट्रिक्स प्रदान करने में मदद करता है। Linux OS के तहत विकसित, और मुख्य रूप से केवल Ubuntu और CentOS प्लेटफॉर्म पर काम करता है।

• रोबोटिक सर्जरी –

जब सर्जिकल रोबोट की बात आती है, तो दा विंची रोबोट ने खेल चुरा लिया है। यह सर्जनों को रोबोटिक अंगों को चलाने की अनुमति देता है ताकि बिना कांपे बारीक विवरण और तंग जगहों में सर्जरी की जा सके। हालांकि सभी रोबोटिक सर्जरी में ML नहीं डाला गया है, लेकिन यह रोबोट के अंगों से शरीर की दूरी की पहचान करने में मदद करता है। साथ ही, यह मानव नियंत्रकों से निर्देश लेते समय रोबोटिक अंगों की निरंतर गति और आंदोलन का ध्यान रखता है।

• असामान्य बीमारियां –

कई दुर्लभ बीमारियों के इलाज के लिए, मशीन लर्निंग फेशियल रिकग्निशन सॉफ्टवेयर के साथ मिलकर नैदानिक निदान में मदद करता है। इन फेशियल रिकग्निशन सॉफ्टवेयर या डीप लर्निंग सॉफ्टवेयर के माध्यम से, रोगी की तस्वीरों का विश्लेषण पृष्ठभूमि में काम कर रहे फेशियल विश्लेषण के साथ किया जाता है। और डीप लर्निंग उन फेनोटाइप का पता लगाने के लिए खड़ा होता है जो दुर्लभ आनुवंशिक बीमारियों से संबंधित हैं।

हमने इन अग्रणी अनुप्रयोगों में से कई का पता लगाया है, हालांकि नवाचारों की सूची निश्चित रूप से कभी खत्म नहीं होने वाली है। हम AI मशीन लर्निंग पर आधारित वर्तमान गतिशीलता के एक संक्षिप्त समूह को वितरित करने का इरादा रखते थे।

समापन विचार

स्वास्थ्य सेवा के प्रति प्रतिक्रियाशील दृष्टिकोण आज भविष्यवाणी दृष्टिकोण में ढल गया है। इन स्मार्ट प्रौद्योगिकियों के साथ, हम मानते हैं कि असीमित संख्या में आभासी अवसर उपलब्ध हैं। देश भर में कई स्वास्थ्य सेवा संगठनों में ढेर सारे नवाचारों के साथ, मशीन लर्निंग वास्तव में एक रक्षक की तरह दिखता है जो स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों को सशक्त बनाता है।