हेल्थकेयर का भविष्य एक बड़े परिवर्तन के लिए तैयार है, क्योंकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजीज का एकीकरण तेजी से प्रचलित हो जाता है। स्टेटिस्टा की हालिया रिपोर्ट के अनुसार, स्वास्थ्य सेवा एआई के लिए वैश्विक बाजार 2025 तक $ 38.7 बिलियन तक पहुंचने की उम्मीद है, 37%की मिश्रित वार्षिक वृद्धि दर के साथ। यह तेजी से विस्तार रोगी की देखभाल में क्रांति लाने और स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों की निर्णय लेने की क्षमताओं को बढ़ाने में एआई की महत्वपूर्ण क्षमता पर प्रकाश डालता है। अब जब हम 2023 में हैं, तो स्वास्थ्य सेवा एआई में शीर्ष पांच उभरते रुझानों की जांच करना महत्वपूर्ण है जो उद्योग के भविष्य को आकार देने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।
5 हेल्थकेयर एआई भविष्यवाणियां 2023 के लिए
1. डेटा-चालित, व्यक्तिगत स्वास्थ्य सेवा सेवाएँ
हेल्थकेयर उद्योग एआई और मशीन लर्निंग प्रगति द्वारा संचालित डेटा-संचालित, व्यक्तिगत सेवाओं की ओर तेजी से बदलाव देख रहा है। व्यक्तिगत हेल्थकेयर अपने अद्वितीय आनुवंशिक मेकअप और जीवन शैली कारकों के आधार पर अनुरूप उपचार योजनाओं के साथ रोगियों को प्रदान करने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का लाभ उठाता है। यह दृष्टिकोण स्वास्थ्य पेशेवरों को अधिक सूचित निर्णय लेने, रोगी की देखभाल और परिणामों में सुधार करने में सक्षम बनाता है। इसलिए स्वास्थ्य पेशेवरों की मदद करने के लिए भारी मात्रा में रोगी डेटा का लाभ उठा सकते हैं:
- ड्रग नुस्खे का अनुकूलन करें
- मरीज के परिणामों की भविष्यवाणी करें
- उपचार योजनाओं को निजीकृत करें
ये डेटा-संचालित दृष्टिकोणों से रोगी की देखभाल में सुधार, अस्पताल में भर्ती होने की दर कम हो जाएगी, और पुरानी बीमारियों का बेहतर प्रबंधन होगा। इसके अलावा, पहनने योग्य उपकरण और IoT अनुप्रयोग रोगियों के स्वास्थ्य की निगरानी में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे, वास्तविक समय के डेटा को कैप्चर करेंगे जो कि व्यक्तिगत हस्तक्षेपों के लिए उपयोग किए जा सकते हैं।
2. मानसिक स्वास्थ्य विकारों के लिए भावना एआई
इमोशन एआई, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के एक सबसेट, ने मानसिक स्वास्थ्य विकारों के निदान और उपचार में काफी क्षमता दिखाई है। इमोशन एआई किसी व्यक्ति की भावनात्मक स्थिति का पता लगाने और निगरानी करने के लिए चेहरे के भाव, भाषण पैटर्न और अन्य व्यवहार संकेतों का विश्लेषण कर सकता है। हेल्थकेयर पेशेवर इस जानकारी का उपयोग अपने रोगियों की मानसिक स्वास्थ्य आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से समझने और अधिक लक्षित सहायता प्रदान करने के लिए कर सकते हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, उन्नत सेंसर और पहनने योग्य उपकरणों के साथ संयुक्त, स्वास्थ्य पेशेवरों को दूर से रोगियों की निगरानी करने और उनकी मानसिक भलाई पर वास्तविक समय की प्रतिक्रिया प्रदान करने में सक्षम बनाता है। एआई-संचालित भावना मान्यता में ये अग्रिम यह बदलने के लिए तैयार हैं कि मानसिक स्वास्थ्य विकारों का निदान और इलाज कैसे किया जाता है। यह जरूरतमंद लोगों के लिए अधिक सुलभ और प्रभावी बनाता है।
3. एआई-संचालित आरपीए समाधान
एआई-संचालित रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (आरपीए) समाधान यह बता रहे हैं कि स्वास्थ्य सेवा उद्योग में प्रशासनिक कार्यों को कैसे प्रबंधित किया जाता है। आरपीए स्वास्थ्य संगठनों को डेटा प्रविष्टि और नियुक्ति शेड्यूलिंग जैसे दोहराव वाले कार्यों को स्वचालित करने में सक्षम बनाता है। यह स्वास्थ्य पेशेवरों के लिए रोगी देखभाल पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मूल्यवान समय को मुक्त करता है। आरपीए सिस्टम में मशीन लर्निंग और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स को एकीकृत करना प्रक्रियाओं के निरंतर सुधार और अनुकूलन के लिए अनुमति देता है। यह अधिक कुशल और लागत प्रभावी स्वास्थ्य देखभाल संचालन में परिणाम करता है, स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं और रोगियों के लिए लागत को कम करता है। जैसा कि एआई-चालित आरपीए समाधान आगे बढ़ना जारी रखते हैं, हेल्थकेयर संगठन अपने संचालन को सुव्यवस्थित कर सकते हैं और अधिक किफायती, उच्च गुणवत्ता वाली देखभाल प्रदान कर सकते हैं।
4. ड्रग डिस्कवरी में क्रांति करना
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग ड्रग डिस्कवरी प्रक्रिया को बदल रहे हैं, जिससे यह अधिक कुशल और लागत प्रभावी है। ये प्रौद्योगिकियां शोधकर्ताओं को बड़े पैमाने पर डेटा का विश्लेषण करने, संभावित दवा उम्मीदवारों की पहचान करने और उनकी प्रभावशीलता और सुरक्षा की भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाती हैं। यह दवा की खोज प्रक्रिया को तेज करता है और बाजार में नए उपचार लाने में लगने वाले समय को कम करता है। एआई-संचालित प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स भी शोधकर्ताओं को पुनरुत्थान के लिए संभावित ड्रग उम्मीदवारों की पहचान करने की अनुमति देता है, जिससे दवा खोज प्रक्रिया की दक्षता बढ़ जाती है। हेल्थकेयर पेशेवर और शोधकर्ता विभिन्न चिकित्सा स्थितियों के लिए अधिक लक्षित, प्रभावी उपचार विकसित करने के लिए एआई और मशीन सीखने का लाभ उठा सकते हैं। यह अंततः रोगी की देखभाल और परिणामों में सुधार करने में मदद करता है।
5. एआई पूर्वाग्रह से निपटने के लिए पहल की गई
एआई हेल्थकेयर उद्योग में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जिसमें एआई सिस्टम में पूर्वाग्रह को संबोधित करने और रोकने पर ध्यान केंद्रित करने के साथ डेटा गोपनीयता और सुरक्षा । इस मुद्दे के महत्व को उजागर करते हुए, एआई द्वारा उपयोग किए जाने वाले तथ्यों के 38.6% तक के 38.6% तक पूर्वाग्रह के रूप में यूएससी शोधकर्ता मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अनजाने में मौजूदा पूर्वाग्रहों को समाप्त कर सकते हैं यदि वे जिस डेटा पर प्रशिक्षित हैं, वह विविध रोगी आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं करता है। इन असमानताओं को संबोधित करना सभी व्यक्तियों के लिए समान स्वास्थ्य देखभाल परिणाम सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि एआई-संचालित हेल्थकेयर समाधान सभी रोगियों के लिए समान और प्रभावी हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए एआई विकास में विविधता और समावेश को प्राथमिकता देना महत्वपूर्ण है। हेल्थकेयर टेक्नोलॉजी डेवलपर्स यह सुनिश्चित करने के लिए ठोस प्रयास कर रहे हैं कि एआई एल्गोरिदम विविध, प्रतिनिधि डेटा सेट पर प्रशिक्षित हैं। यह पूर्वाग्रह को कम करने और यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि एआई-संचालित स्वास्थ्य सेवा समाधान सभी रोगियों के लिए सटीक, निष्पक्ष और समावेशी देखभाल प्रदान करते हैं। चूंकि हेल्थकेयर में एआई का उपयोग जारी है, इसलिए एआई पूर्वाग्रह को संबोधित करना हेल्थकेयर टेक्नोलॉजी डेवलपर्स और पेशेवरों के लिए समान रूप से एक महत्वपूर्ण प्राथमिकता बनी रहेगी।
निष्कर्ष
हेल्थकेयर एआई का भविष्य वादा और क्षमता से भरा है, 2023 के लिए उभरते रुझानों के साथ रोगी देखभाल वितरण में एक परिवर्तनकारी बदलाव का संकेत है। डेटा-संचालित, व्यक्तिगत स्वास्थ्य सेवा सेवाओं, मानसिक स्वास्थ्य विकारों के लिए भावना एआई, एआई-संचालित आरपीए समाधान, और क्रांतिकारी दवा खोज के तरीके सभी अधिक कुशल, प्रभावी और सुलभ स्वास्थ्य प्रणाली की ओर इशारा करते हैं। जैसा कि हम भविष्य को देखते हैं, स्वास्थ्य सेवा संगठनों और पेशेवरों को इन उभरते रुझानों से आगे रहना चाहिए और नवाचार को चलाने और रोगी परिणामों में सुधार करने के लिए एआई की शक्ति का दोहन करना चाहिए। इन उभरते रुझानों को गले लगाकर, हेल्थकेयर उद्योग 2023 और उसके बाद से अधिक कुशल, रोगी-केंद्रित और लागत प्रभावी प्रणाली बनाने के लिए अच्छी तरह से तैनात किया जाएगा।
लेखक
