ഹെൽത്ത്‌കെയർ AI സൊല്യൂഷനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ടീമുകളെ ഷൈപ്പ് എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നു

അടുത്ത തവണ നിങ്ങൾ ഡോക്ടറുടെ ഓഫീസ് സന്ദർശിക്കുമ്പോൾ ഒരു റോബോട്ടിക് ഫിസിഷ്യൻ ചികിത്സിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കരുത്. കമ്പ്യൂട്ടറുകളും അൽഗോരിതങ്ങളും എന്തൊക്കെ കാണണം, എന്ത് വാങ്ങണം, ആരെയൊക്കെ നമ്മുടെ സോഷ്യൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ ചേർക്കണം എന്ന് പറഞ്ഞേക്കാം, എന്നാൽ ഗവേഷണം സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ AI ഇല്ല മനുഷ്യനെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കും പരിചരണക്കാർ അടുത്തന്നെ ഏത് സമയത്തും.

എന്നിരുന്നാലും, ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന പേപ്പർ വർക്കുകൾ, നീണ്ട കാത്തിരിപ്പ് സമയം, തെറ്റായ രോഗനിർണ്ണയങ്ങൾ, ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ അനുഭവത്തിന്റെ മറ്റ് അഭികാമ്യമല്ലാത്ത ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയെ കൂടുതൽ അനുകൂലമായവ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ ഇത് സഹായിച്ചേക്കാം. കൂടുതൽ രോഗികളെ ചികിത്സിക്കുന്നതിനും വ്യക്തിഗത രോഗികൾക്ക് കൂടുതൽ വ്യക്തിപരവും ഫലപ്രദവുമായ പരിചരണം നൽകുന്നതിന് അവരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നതിനും മനുഷ്യ ഭിഷഗ്വരന്മാരെ അവരുടെ സമ്പ്രദായങ്ങൾ അളക്കാൻ AI സഹായിച്ചേക്കാം.

അതെ, 2021-ൽ പോലും, AI-യെ കുറിച്ചുള്ള സംഭാഷണങ്ങൾ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിലെ ഓട്ടോമേഷൻ, സാധ്യതകൾ, വാഗ്ദാനങ്ങൾ, സാധ്യതകൾ എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. എല്ലാത്തിനുമുപരി, ബഹിരാകാശത്ത് AI- പവർ ചെയ്യുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള മിക്ക അവസരങ്ങളും ഇപ്പോഴും മുന്നിലാണ് - പ്രധാനമായും ബഹിരാകാശത്ത് വ്യാപകമായ ദത്തെടുക്കലിനുള്ള വഴി വ്യക്തമാക്കുന്നതിന് പ്രധാന തടസ്സങ്ങൾ ഇപ്പോഴും മറികടക്കേണ്ടതുണ്ട്. അത് സംഭവിക്കുന്നത് വരെ, ഈ പരിവർത്തന സാങ്കേതികവിദ്യ എന്താണ് എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്നത് തുടരും could ആകുക (എന്തായിരിക്കുന്നതിനുപകരം).

Shaip-ൽ, ഈ തടസ്സങ്ങൾ മറികടക്കാൻ AI ഡെവലപ്‌മെന്റ് ടീമുകളെ സഹായിച്ചുകൊണ്ട് സംഭാഷണം മാറ്റാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. സംസാരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു എന്താണ് അത് ഫട്ട്ure പിടിക്കാൻ കഴിഞ്ഞു ഹെൽത്ത് കെയർ AI-യ്‌ക്ക്, എന്നാൽ ആ ഭാവി കൂടുതൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഞങ്ങൾ അത് എങ്ങനെ ചെയ്യുന്നുവെന്ന് മനസിലാക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, നമുക്ക് വർത്തമാനകാലത്തിലേക്ക് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാം.

ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തെ എന്നെന്നേക്കുമായി മാറ്റാൻ AI തയ്യാറല്ല; അത് ഇതിനകം ഉണ്ട്. താരതമ്യേന പുതിയതാണെങ്കിലും, ആധുനിക കാലത്തെ ആരോഗ്യസംരക്ഷണ സംവിധാനത്തിന്റെ മിക്കവാറും എല്ലാ മേഖലകളിലും സാങ്കേതികവിദ്യ വ്യാപിച്ചിരിക്കുന്നു:

• ക്ലിനിക്കൽ ക്രമീകരണങ്ങളിൽ, സിടി സ്കാനുകൾ, എംആർഐകൾ, മറ്റ് തരത്തിലുള്ള വിഷ്വൽ അനാലിസുകൾ എന്നിവയുടെ ഫലങ്ങൾ പരിശോധിക്കാൻ നൂതന പാറ്റേൺ-തിരിച്ചറിയൽ കഴിവുകളുള്ള AI- സഹായത്തോടെയുള്ള ഇമേജിംഗ് ടൂളുകൾ ഫിസിഷ്യന്മാർ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും രോഗം കണ്ടെത്താനും പരിക്ക് നിർണ്ണയിക്കാനും അവരെ അനുവദിക്കുന്നു.
• ക്ലാസ്റൂമിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടൂളുകൾ വിദ്യാർത്ഥികളെ മനുഷ്യശരീരത്തെക്കുറിച്ച് മുമ്പത്തേക്കാൾ ആഴത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ശേഖരിക്കാൻ സഹായിക്കുകയും അവർക്ക് ശക്തി നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. പുതിയ പരിഹാരങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുക യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കൊപ്പം.
• ലബോറട്ടറിയിൽ, ഗവേഷകർ പുതിയ മയക്കുമരുന്ന് ഫോർമുലകൾ സുരക്ഷിതമാണെന്ന് ഇതിനകം അറിയാവുന്ന മരുന്നുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ക്രോസ്-റഫറൻസ് ചെയ്യാൻ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രോഗ്രാമുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. റെക്കോർഡ് സമയത്തിനുള്ളിൽ മറുമരുന്നുകളും വാക്സിനുകളും വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് അവ ആവർത്തിക്കാനും ആവർത്തിക്കാനും കഴിയും.
• അഡ്‌മിനിസ്‌ട്രേറ്റർമാരും എക്‌സിക്യൂട്ടീവുകളും കൂടുതൽ അവബോധജന്യവും കാര്യക്ഷമവുമായ രോഗി അനുഭവങ്ങൾ സൃഷ്‌ടിക്കാൻ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അത് ദാതാക്കൾക്ക് ഒരേസമയം വരുമാനം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും രോഗികൾക്ക് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള പരിചരണം ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പട്ടിക നീളുന്നു.

നിങ്ങൾ ഇത് വായിക്കുന്നതിനാൽ, നമ്മുടെ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ AI-യുടെ സ്വാധീനം നിങ്ങൾ ഇതിനകം മനസ്സിലാക്കിയിരിക്കാം സിസ്റ്റം വളരെ വലുതാണ് - അത് വലുതായിത്തീരും. ഈ മേഖല ഉൾക്കൊള്ളുന്ന എണ്ണമറ്റ വൈവിധ്യമാർന്ന അഭിനേതാക്കൾ കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, AI പരിഹാരങ്ങൾക്ക് അഭിമുഖീകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന വെല്ലുവിളികളുടെ എണ്ണം അനന്തമാണെന്ന് തോന്നുന്നു.

ഈ പരിഹാരങ്ങൾ ജീവിതത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരാൻ സഹായിക്കാൻ ഷൈപ്പ് ഇവിടെയുണ്ട്. ഞങ്ങളുടെ സേവനങ്ങൾ ബിസിനസ്സുകളെയും സംരംഭകരെയും അവരുടെ വഴിയിലെ ഏറ്റവും വലിയ ചില തടസ്സങ്ങൾ ഒഴിവാക്കിക്കൊണ്ട് യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്‌നങ്ങൾ സ്കെയിലിൽ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുന്ന പരിവർത്തനാത്മക ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ AI സാങ്കേതികവിദ്യകൾ നിർമ്മിക്കാൻ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ മേഖലയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ടീമുകൾക്ക്, അവയിൽ ധാരാളം ഉണ്ട്.

റോഡ് തടസ്സങ്ങളും ചെങ്കൊടികളും

ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ AI യുടെ വാഗ്ദാനങ്ങൾ ഒരിക്കലും വലുതായിരുന്നില്ലെങ്കിലും, മൊണോലിത്തിക്ക് ഹെൽത്ത് കെയർ സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് സാങ്കേതികവിദ്യയെ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നത് തടസ്സങ്ങൾ നിറഞ്ഞ ഒരു പ്രക്രിയയായിരിക്കും. ദത്തെടുക്കൽ വേഗത്തിൽ നടന്ന മറ്റ് വ്യവസായങ്ങളിൽ നിന്ന് വൈദ്യശാസ്ത്രത്തെ വേർതിരിക്കുന്ന നിയന്ത്രണ തടസ്സങ്ങളേക്കാൾ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്ന ഒന്നില്ലായിരിക്കാം.

കോൺഗ്രസ് ഹെൽത്ത് ഇൻഷുറൻസ് പോർട്ടബിലിറ്റി ആൻഡ് അക്കൌണ്ടബിലിറ്റി ആക്ട് (HIPAA) നടപ്പിലാക്കി കാൽനൂറ്റാണ്ടായി, എന്നാൽ അതേ നിയമനിർമ്മാണം 2021-ൽ ദാതാക്കൾ രോഗികളുടെ ഡാറ്റ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു എന്നതിനെ നിയന്ത്രിക്കുന്നു. പുതിയ മെഡിക്കൽ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന സംരംഭകർ. മാത്രമല്ല, വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാവുന്ന വിവരങ്ങളുടെ (PII) ഏറ്റവും പുതിയ നിയന്ത്രണങ്ങളുമായി HIPAA മാൻഡേറ്റുകൾ ഇപ്പോൾ ഒത്തുചേരുന്നു. യൂറോപ്യൻ യൂണിയന്റെ ജനറൽ ഡാറ്റാ പ്രൊട്ടക്ഷൻ റെഗുലേഷൻ (GDPR), സിംഗപ്പൂരിന്റെ പേഴ്സണൽ ഡാറ്റ പ്രൊട്ടക്ഷൻ ആക്റ്റ് (PDPA), യുണൈറ്റഡ് സ്റ്റേറ്റ്സിലെ ഡാറ്റ ഉപയോഗത്തെ നിയന്ത്രിക്കുന്ന ആദ്യത്തെ സമഗ്രമായ നിയമനിർമ്മാണത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന കാലിഫോർണിയ ഉപഭോക്തൃ സ്വകാര്യതാ നിയമം (CCPA) എന്നിവ പോലെ.

COVID-19 പാൻഡെമിക്കിനൊപ്പം ടെലിഹെൽത്ത് ആവശ്യകതകളിലെ കുതിച്ചുചാട്ടം മാത്രമേയുള്ളൂ കൂടുതൽ നിയന്ത്രണ തലവേദനകൾ ചേർത്തു. തുടക്കക്കാർക്കായി, HIPAA മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കാത്ത പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിലൂടെ നിരവധി രോഗികൾക്ക് വിദൂര ചികിത്സ ലഭിക്കുന്നു, അത് അവരെ സ്വകാര്യത ഭീഷണികൾക്ക് ഇരയാക്കും. അനുസരണമുള്ള പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ പോലും അപകടസാധ്യതകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, കാരണം അവർക്ക് സെൻസിറ്റീവ് രോഗിയുടെ വിവരങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്താൻ കഴിയും for ലാഭം. വെർച്വൽ പരിചരണത്തിനുള്ള ഡിമാൻഡിലെ വളർച്ച HIPAA യുടെ യഥാർത്ഥ പരിധിക്ക് പുറത്തുള്ള നിരവധി ഡിജിറ്റൽ സേവനങ്ങൾക്ക് കാരണമായി, കൂടാതെ ഇത് വൻകിട ടെക് കമ്പനികളായ Facebook, Alphabet, Amazon, Microsoft എന്നിവയെ നിർബന്ധിതരാക്കി. സംരംഭം കടന്നു The ചന്ത, പുതിയ നൂതനത്വം കൊണ്ടുവരികയും അധിക മേൽനോട്ടത്തിന്റെ ആവശ്യകതയും.

റെഗുലേറ്റർമാരെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ഈ സങ്കീർണ്ണമായ വ്യവസ്ഥകൾക്കുള്ളിൽ പാലിക്കൽ നടപ്പിലാക്കുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, കാരണം ഡാറ്റ പുതിയ രീതികളിലും വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന അഭിനേതാക്കളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതുപോലെ, ഹെൽത്ത് കെയർ സ്‌പെയ്‌സിൽ AI- പവർ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ നിർമ്മിക്കാനും വിന്യസിക്കാനും പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ടീമുകൾക്ക്, ഈ ഉപകരണങ്ങൾ നിലവിലുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് റെഗുലേറ്ററി വൈദഗ്ദ്ധ്യം ആവശ്യമാണ്, അത് കണ്ടെത്താൻ വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.

കണ്ടെത്താനും ബുദ്ധിമുട്ടാണോ? ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ. വ്യാപകമായ ദത്തെടുക്കൽ നേടുന്നതിൽ നിന്ന് നിയന്ത്രണം ചില പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകളെ തടഞ്ഞേക്കാം, എന്നാൽ ഗുണമേന്മയുള്ള ഡാറ്റ ഇല്ലാതെ, AI- പവർ ടൂളുകൾ അതിനെ വികസന ഘട്ടം പോലും മറികടക്കില്ല.

A സമീപകാല പഠിക്കുക അമേരിക്കൻ മെഡിക്കൽ അസോസിയേഷന്റെ ജേണലിൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന രോഗികളുടെ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ വിതരണം കൂടുതലും ചില സംസ്ഥാനങ്ങളിൽ, പ്രത്യേകിച്ച് കാലിഫോർണിയ, ന്യൂയോർക്ക്, മസാച്യുസെറ്റ്സ് എന്നിവയിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. ഈ രോഗികൾ പരസ്‌പരം പങ്കിടാനിടയുള്ള സാമ്പത്തികവും സാമൂഹികവും പെരുമാറ്റപരവും മറ്റ് ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, രാജ്യത്തിന്റെ മറ്റ് ഭാഗങ്ങളുമായി പങ്കിടില്ല, ഈ ഡാറ്റയിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച അൽഗോരിതങ്ങൾ മോശമായി സാമാന്യവൽക്കരിക്കപ്പെടും. കൂടുതൽ വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ വീണ്ടും, ഡാറ്റ നേടുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഒരിക്കൽ ഏറ്റെടുത്താൽ, അത് സംഘടിപ്പിക്കാനും പ്രയാസമാണ്, ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നോളജികളുടെ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് മറ്റൊരു നിർണായക ഘട്ടമാണ്.

പല കമ്പനികളും അവരുടെ അൽഗോരിതങ്ങൾക്കായി ഡാറ്റ കണ്ടെത്തുന്നതിനോ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനോ കാര്യമായ നിക്ഷേപങ്ങൾ നടത്തുന്നു, തുടർന്ന് അത് ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിന് കൂടുതൽ പണമടച്ചുള്ള വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ ചെലവഴിക്കുന്നു. അമിതമായി ഏകതാനമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളെപ്പോലെ, ശരിയായി ലേബൽ ചെയ്യപ്പെടാത്തതും ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യാത്തതുമായ ഡാറ്റ AI പ്രോഗ്രാമുകളെ പക്ഷപാതപരവും കൃത്യമല്ലാത്തതുമായ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ പരിശീലിപ്പിക്കും, ഇത് എളുപ്പത്തിൽ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയാത്ത പ്രശ്നങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. നിർഭാഗ്യവശാൽ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ AI സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ടീമുകൾക്ക് ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ സാധാരണമായി തുടരും. ഗാർട്ട്നറിൽ നിന്നുള്ള ഗവേഷണം അത് വരെ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു 85% of AI പദ്ധതികൾ തെറ്റായ ഫലങ്ങൾ നൽകും 2022 വരെയുള്ള ഡാറ്റ മാനേജ്‌മെന്റ് പക്ഷപാതത്തിന്റെ ഫലമായി.

വീണ്ടും, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിനായി അറിയപ്പെടുന്നതും അറിയാത്തതുമായ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് മറ്റ് നിരവധി വെല്ലുവിളികളുണ്ട്. കൂടുതൽ ഡെവലപ്പർമാർ ബഹിരാകാശത്തേക്ക് പ്രവേശിക്കുകയും കൂടുതൽ ദാതാക്കൾ രോഗികളെ ചികിത്സിക്കുന്നതിനുള്ള അവരുടെ തന്ത്രങ്ങളിൽ AI- പവർ സൊല്യൂഷനുകൾ ചേർക്കണമോ എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള തീരുമാനങ്ങളെ അഭിമുഖീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ഈ വെല്ലുവിളികൾ വലുതാണ്. പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉപയോഗപ്രദവും പരിവർത്തനപരവുമായ ഉപകരണങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങൾ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ തടസ്സങ്ങൾ അനിവാര്യമാണെങ്കിലും, ബഹിരാകാശത്തെ ഡെവലപ്പർമാർ നിലവിൽ നേരിടുന്ന ഏറ്റവും വലിയ പ്രതിബന്ധങ്ങളിൽ പലതും മറികടക്കാൻ ടീമുകളെ Shaip സഹായിക്കുന്നു.