चिकित्सा इतिहास, इमेजिंग और आनुवंशिक प्रोफाइल में वास्तविक समय के विश्लेषण के साथ, एआई नैदानिक जटिलता को नैदानिक स्पष्टता में बदल देता है। AI स्पॉट पैटर्न भी अनुभवी चिकित्सकों को नजरअंदाज कर सकते हैं।
इस महीने की शुरुआत में, Microsoft ने एक प्लेटफ़ॉर्म-Microsoft AI डायग्नोस्टिक ऑर्केस्ट्रेटर (MAI-DXO) का अनावरण किया, जो कि 85.5% तक की सटीकता दर के साथ चिकित्सा मामलों का निदान कर सकता है, जो समान शर्तों के तहत अनुभवी चिकित्सकों की 20% सटीकता से अधिक है। टकसाल हेल्थकेयर और डायग्नोस्टिक्स में एआई की भूमिका और प्रभाव की व्याख्या करता है।
क्या Microsoft की MAI-DXO नैदानिक सटीकता में सुधार करती है?
MAI-DXO मानव नैदानिक सटीकता को पार करने के लिए विशाल डेटासेट, उन्नत संभाव्य तर्क, और नैदानिक मामलों से निरंतर सीखने का लाभ उठाता है। अनुभव और पैटर्न मान्यता पर भरोसा करने वाले डॉक्टरों के विपरीत, MAI-DXO एक साथ कई चर का मूल्यांकन करता है-परिणाम, लक्षण, इमेजिंग और परिणामों की भविष्यवाणी करता है।
MAI of DXO का परीक्षण न्यू इंग्लैंड जर्नल ऑफ मेडिसिन से किए गए 304 वास्तविक दुनिया के नैदानिक परिदृश्यों पर किया गया था। इन मामलों में, MAI, DXO ने यूके और अमेरिका से 21 अनुभवी चिकित्सकों की औसत 20% सफलता दर को पार करते हुए, 85.5% की सटीकता दर हासिल की।
एक एकल मॉडल पर भरोसा करने के बजाय, MAI-DXO कई बड़े भाषा मॉडल (LLMS) का समन्वय करता है जो डॉक्टरों की एक टीम की तरह बातचीत करता है, अंतिम निदान पर बसने से पहले एक-दूसरे के सुझावों की समीक्षा, चुनौतीपूर्ण और परिष्कृत करता है।
Microsoft ने इस बात पर जोर दिया है कि उपकरण को डॉक्टरों को बदलने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है, लेकिन उनके साथ काम करने के लिए।
MAI-DXO का उपयोग क्या मेडिकल डेटासेट करता है?
MAI-DXO को अस्पतालों और अनुसंधान संस्थानों से अज्ञात रोगी रिकॉर्ड, सहकर्मी-समीक्षा साहित्य, चिकित्सा दिशानिर्देश और वैश्विक नैदानिक डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है।
इसके डेटाबेस में जनसांख्यिकी में लक्षण, बायोमार्कर, कोमोरिडिटीज और रोग प्रक्षेपवक्र हैं, जो इसे वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में निष्कर्षों को संदर्भित करने की अनुमति देता है।
इसलिए यदि कोई मरीज अचानक उसकी बाईं ओर सुन्नता महसूस करता है, तो यह स्ट्रोक, तंत्रिका क्षति, दिल की समस्या या किसी अन्य मुद्दे को इंगित कर सकता है। डॉक्टर समस्या का निदान करने के लिए परीक्षण के परिणाम (रक्त और स्कैन) की प्रतीक्षा करेंगे, जबकि एआई प्लेटफॉर्म इसकी तेजी से व्याख्या करेगा, जिससे डॉक्टर को त्वरित निर्णय लेने में मदद मिलेगी।
MAI-DXO की ताकत विशिष्टताओं में चिकित्सा बारीकियों को अवशोषित करने की अपनी क्षमता में निहित है-कई डॉक्टरों और शोधकर्ताओं की संचयी विशेषज्ञता की निगरानी।
क्या AI डॉक्टरों की जगह लेगा?
एआई की जगह नहीं होगी, लेकिन डॉक्टरों और अन्य स्वास्थ्य पेशेवरों के पूरक हैं। उन्हें अस्पष्टता को नेविगेट करने और रोगियों के साथ विश्वास बनाने की आवश्यकता है। नैदानिक भूमिकाएं एआई के साथ विकसित होंगी, चिकित्सा कर्मचारियों को नियमित कार्यों को स्वचालित करने, पहले बीमारियों की पहचान करने, उपचार योजनाओं को निजीकृत करने और संभावित रूप से कुछ बीमारियों को पूरी तरह से रोकने की क्षमता प्रदान करेंगी।
उपभोक्ताओं के लिए, वे स्व-प्रबंधन और साझा निर्णय लेने के लिए बेहतर उपकरण प्रदान करेंगे। ये दूरदराज के क्षेत्रों में विशेष रूप से सहायक होंगे जहां डॉक्टरों की कमी है।
MAI-DXO अंतर्ज्ञान के बजाय सांख्यिकीय अनुमान पर काम करता है। यह डेटा से पैटर्न और प्रासंगिक सूक्ष्मताओं को पहचानना सीखता है, निर्णय का अनुकरण करता है। जबकि मानव अंतर्ज्ञान मौन ज्ञान पर आकर्षित करता है – भावना, सहानुभूति, आंत महसूस – एआई ने संरचित डेटा और परिणाम संभावनाओं को टैप किया।
MAI-DXO जैसे प्लेटफ़ॉर्म निर्णय लेने को बढ़ा सकते हैं। ये विशेष रूप से उपयोगी होते हैं जब डॉक्टर खुद का अनुमान लगाते हैं-माई-डीएक्सओ को एक सहयोगी बनाते हैं, न कि प्रतिद्वंद्वी।
रोगी की देखभाल के लिए AI- चालित निदान क्या जोखिम है?
प्रमुख जोखिमों में अतिवृद्धि, तिरछी प्रशिक्षण डेटा से पूर्वाग्रह और एआई तर्क में पारदर्शिता की कमी शामिल है। यदि डॉक्टर बहुत आसानी से निर्णय को टाल देते हैं, तो सूक्ष्म नैदानिक सुराग को अनदेखा किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, एआई प्लेटफार्मों की सिफारिशें जनसांख्यिकी या कोमोरिडिटीज़ के आधार पर भिन्न हो सकती हैं, जो अपने प्रशिक्षण डेटा में अच्छी तरह से प्रतिनिधित्व नहीं करती हैं, संभावित रूप से स्वास्थ्य संबंधी असमानताओं को बढ़ा रही है।
उदाहरण के लिए, यदि उन्हें केवल अमेरिकी या यूरोपीय रोगी डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो वे दक्षिण एशिया में रोगियों के बीच सामान्य स्थितियों को अनदेखा या गलत समझ सकते हैं, तपेदिक (टीबी) या टाइप 2 मधुमेह या तंबाकू को चबाने के कारण होने वाली जटिलताओं का कहना है।
झूठी सकारात्मकता और रोगी चिंता का खतरा भी है। अधिकांश गंभीर रूप से, एआई उपकरण जवाबदेह होना चाहिए – रोगियों को स्पष्टता की आवश्यकता है कि निदान कैसे किया जाता है। चुनौती देखभाल में मानव स्पर्श को अनदेखा किए बिना एआई को एकीकृत करने में निहित है।
अस्पतालों में एआई परिनियोजन के लिए नियामक ढांचे क्या हैं?
भारत में, प्रत्येक AI उपकरण को दिल्ली स्थित केंद्रीय दवाओं मानक नियंत्रण संगठन (CDSCO) द्वारा अनुमोदित किया जाना चाहिए-जो अमेरिकी खाद्य और औषधि प्रशासन (FDA) के बराबर है। वैश्विक स्तर पर, एफडीए (यूएस), यूरोपीय मेडिसिन एजेंसी (ईएमए-यूरोप) जैसे नियामक निकाय चिकित्सा में एआई के लिए दिशानिर्देश विकसित कर रहे हैं।
घर वापस, एआई प्लेटफार्मों को एक मेडिकल डिवाइस (एसएएमडी) के रूप में एक सॉफ्टवेयर के रूप में क्लीयरेंस की आवश्यकता होती है, जिसके लिए नैदानिक सुरक्षा, प्रभावकारिता और डेटा गोपनीयता अनुपालन के सबूत की आवश्यकता होती है।
चिकित्सा के भविष्य में एआई की क्या भूमिका है?
वर्तमान घटनाक्रम उन्हें शुरुआती चेतावनी प्रणालियों के रूप में रखते हैं, अंतिम निर्णय लेने के बजाय डॉक्टरों की मदद करते हैं। वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम के अनुसार 4.5 बिलियन लोग वर्तमान में आवश्यक हेल्थकेयर सेवाओं तक पहुंच के बिना हैं और 2030 तक 11 मिलियन की स्वास्थ्य कार्यकर्ता की कमी की उम्मीद है। एआई में उस अंतर को पाटने में मदद करने की क्षमता है।
एआई उन स्थितियों में पैरामेडिक्स की भी सहायता कर सकता है जहां एक मरीज को एम्बुलेंस के माध्यम से स्थानांतरित किया जा रहा है। एआई मॉडल एक मरीज की गतिशीलता, नाड़ी और रक्त ऑक्सीजन के स्तर, छाती में दर्द आदि जैसे कारकों पर प्रशिक्षित, डॉक्टरों को जानकारी को रिले कर सकते हैं, जिससे उन्हें तेजी से निर्णय लेने में मदद मिल सकती है।
एआई एक व्यक्ति में शुरुआती संकेतों का पता लगा सकता है जो अल्जाइमर, हृदय रोग, गुर्दे की बीमारी, और इसी तरह जैसे रोगों में परिणाम की संभावना है। यह डॉक्टरों को निवारक कार्रवाई का सुझाव देने में मदद कर सकता है।
क्या MAI-DXO विशिष्टताओं में एक वास्तविक समय के चिकित्सा सहायक के रूप में विकसित हो सकता है?
वर्तमान में, MAI-DXO AI क्षमता और अनुसंधान का एक प्रदर्शन है। रोगी रिकॉर्ड, प्रयोगशाला और इमेजिंग के लिए वास्तविक समय तक पहुंच के साथ, माई-डीएक्सओ एक सहायक बन सकता है, नैदानिक सुझावों की पेशकश कर सकता है, प्रगति पर नज़र रखता है, और डॉक्टरों को विसंगतियों के लिए सचेत कर सकता है क्योंकि वे उभरते हैं।
इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य प्रणालियों में एकीकृत, यह राउंड, ट्राइएज और यहां तक कि दूरस्थ परामर्श का समर्थन कर सकता है। एआई एम्बेडेड मेडिकल डिवाइस (अल्ट्रासाउंड डिवाइस, बेडसाइड एक्स-रे मशीन) की तरह अब कुछ अस्पतालों में उपयोग किए जा रहे हैं, जिनमें मैक्स हेल्थकेयर भी शामिल हैं, स्कैन की व्याख्या करने और डॉक्टरों की सहायता के लिए। निरंतर अपडेट, फीडबैक लूप्स और बिल्डिंग ट्रस्ट में महत्वपूर्ण है।
