भारत में उपयोग-आधारित बीमा का विकास

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) निदान और उपचार में सुधार से लेकर रोगी अनुभव को बढ़ाने और लागत कम करने तक स्वास्थ्य सेवा उद्योग को विभिन्न तरीकों से बदल रहा है। एआई की सबसे आशाजनक और नवीन शाखाओं में से एक जेनरेटिव एआई है। 

व्यापक डेटा से सीखने और यथार्थवादी और विविध आउटपुट उत्पन्न करने के लिए जेनरेटिव एआई गहन शिक्षण मॉडल, जैसे जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) या बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग करता है।

Market.us की एक रिपोर्ट के अनुसार, स्वास्थ्य सेवा बाजार में वैश्विक जेन-एआई का मूल्य 1.2 में 2022 बिलियन अमेरिकी डॉलर था और 8.9 तक 2032 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है, जो पूर्वानुमानित अवधि के दौरान 22.7% की सीएजीआर से बढ़ रही है। 

व्यापक फोकस को देखते हुए, इस उभरती हुई तकनीक में अभूतपूर्व तरीकों से स्वास्थ्य सेवा में क्रांति लाने की भारी क्षमता है, लेकिन यह कुछ चुनौतियाँ और जोखिम भी पैदा करती है जिन्हें संबोधित करने की आवश्यकता है।

स्वास्थ्य देखभाल में जेनेरिक एआई के अनुप्रयोग क्या हैं?

जेनरेटिव एआई के स्वास्थ्य देखभाल में कई संभावित अनुप्रयोग हैं, जैसे:

• डेटा संवर्धन: कंपनियां सिंथेटिक डेटा बना सकती हैं जो मौजूदा डेटा को बढ़ा सकती हैं और अन्य एआई मॉडल के प्रदर्शन और सटीकता में सुधार कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, सिंथेटिक चिकित्सा छवियां बनाना जो अधिक डेटा और विविधता के साथ नैदानिक ​​या पूर्वानुमानित मॉडल को प्रशिक्षित करने में मदद कर सकते हैं। 

अमेरिकी स्वास्थ्य सेवा कंपनी, CloudMedX एक कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म है जो पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग करके रोगी के परिणामों में सुधार करती है। यह डेटा एकत्र करने और व्यक्तियों और समुदायों की समग्र तस्वीरें बनाने के लिए एआई का उपयोग करता है। इसके एकल, एकीकृत डेटा प्लेटफ़ॉर्म में परिचालन, नैदानिक ​​और वित्तीय कार्य हैं, जिसका अर्थ है कि स्वास्थ्य सेवा प्रदाता अपनी ज़रूरत की हर चीज़ एक ही स्थान पर पा सकते हैं। 

कंपनी के पूर्वानुमानित स्वास्थ्य देखभाल मॉडल रोग की प्रगति की भविष्यवाणी कर सकते हैं और निर्धारित चिकित्सा डेटा को संसाधित करने और जोखिम मूल्यांकन स्कोर प्रदान करने से रोगियों में जटिलताएँ होने की संभावनाएँ बढ़ जाती हैं। 

• डाटा प्राइवेसी: जेनरेटिव एआई का उपयोग करके, स्वास्थ्य सेवा कंपनियां मरीजों और प्रदाताओं की गोपनीयता और सुरक्षा की रक्षा के लिए अज्ञात डेटा बना सकती हैं। उदाहरण के लिए, सिंथेटिक रोगी रिकॉर्ड का उपयोग वास्तविक रोगियों की पहचान या संवेदनशील जानकारी प्रकट किए बिना अनुसंधान या विश्लेषण के लिए किया जा सकता है।

• डेटा जनरेशन: हम नया डेटा या सामग्री बना सकते हैं जो स्वास्थ्य देखभाल समस्याओं के लिए अंतर्दृष्टि या समाधान प्रदान कर सकता है। उदाहरण के लिए, यूएसए स्थित स्टार्टअप पर्साडो स्वास्थ्य देखभाल संचार और जुड़ाव के लिए वैयक्तिकृत और प्रेरक सामग्री बनाने के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग करता है। उनके डिजिटल समाधान, पर्साड पर्सक्राइब्ड और पर्साडो मोटिवेशन एआई प्लेटफार्म स्वास्थ्य सेवा कंपनियों, बीमाकर्ताओं और खुदरा क्लीनिकों को प्रभावी अभियान चलाने में मदद मिली है। 

• डेटा संवर्द्धन: जेनरेटिव एआई अधिक विवरण या गुणवत्ता जोड़कर मौजूदा डेटा या सामग्री को बढ़ा सकता है। उदाहरण के लिए, तकनीक रोगी के प्रश्नों का बेहतर उत्तर देने में मदद कर सकती है। Google DeepMind ने MedPaLM विकसित किया है, जो मेडिकल डेटासेट पर प्रशिक्षित एक बड़ा भाषा मॉडल (LLM) है जो स्वास्थ्य संबंधी प्रश्नों का उत्तर दे सकता है। 

नूअंस कम्युनिकेशंस, वॉयस बायोमेट्रिक्स के माध्यम से परिवेशी नैदानिक ​​​​दस्तावेज़ीकरण और निर्णय समर्थन के लिए उन्नत संवादी एआई की प्रौद्योगिकी प्रदाता; और विशेष परिवेश संवेदन हार्डवेयर, ग्राहकों की प्रतिक्रियाओं को बढ़ाने और प्रशासनिक कार्यों को प्रबंधित करने के लिए ओपन एआई के चैट जीपीटी का लाभ उठाता है। 

• डेटा संश्लेषण: जेनरेटिव एआई एक व्यापक और सुसंगत आउटपुट बनाने के लिए विभिन्न डेटा या सामग्री प्रकारों को संश्लेषित कर सकता है। एआई-आधारित फर्म ज़ेबरा मेडिकल विजन चिकित्सा पेशेवरों को बीमारियों का बेहतर पता लगाने में मदद करने के लिए 11 से अधिक एल्गोरिदम विकसित किए हैं। उनके हेल्थमैमो टूल को 350,000 से अधिक मैमोग्राम रिपोर्टों पर प्रशिक्षित किया गया है और यह रेडियोलॉजिस्ट के बीच 92% की तुलना में 87% सफलता दर के साथ कैंसर का पता लगाता है।

स्वास्थ्य देखभाल में जेनरेटिव एआई की चुनौतियाँ और जोखिम क्या हैं?

जेनरेटिव एआई अभी भी एक विकसित हो रही तकनीक है जिसे कुछ चुनौतियों और जोखिमों का सामना करना पड़ता है, जैसे:

• गुणवत्ता और विश्वसनीयता: जेनरेटिव एआई गलत या अवास्तविक आउटपुट उत्पन्न कर सकता है जो उपयोगकर्ताओं को गुमराह या नुकसान पहुंचा सकता है। उदाहरण के लिए, यह गलत चिकित्सा जानकारी उत्पन्न कर सकता है जो निदान या उपचार निर्णयों को प्रभावित कर सकता है या नकली चिकित्सा छवियां उत्पन्न कर सकता है जो नैतिक मानकों का उल्लंघन कर सकता है।

• विनियमन और शासन: स्वास्थ्य देखभाल में इसके विकास और उपयोग के लिए स्पष्ट नियमों या दिशानिर्देशों का अभाव हो सकता है। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य देखभाल सेटिंग्स में जवाबदेही, पारदर्शिता, व्याख्यात्मकता, निष्पक्षता और सुरक्षा के बारे में प्रश्न हो सकते हैं।

• नैतिकता और विश्वास: मानवीय स्पर्श की कमी को देखते हुए, जेनरेटिव एआई नैतिक और सामाजिक मुद्दे पैदा कर सकता है जो उपयोगकर्ताओं के विश्वास और स्वीकृति को प्रभावित कर सकता है। इसका उपयोग करने वाले डिजिटल उत्पाद हानिकारक या आक्रामक सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं जो सबसे खराब स्थिति में सार्वजनिक स्वास्थ्य को प्रभावित करता है।

निष्कर्ष

जेनरेटिव एआई उपकरणों का एक तेजी से विकसित होने वाला पारिस्थितिकी तंत्र है जो स्वास्थ्य देखभाल के लिए बहुत बड़ी संभावनाएं रखता है। यह कुछ स्वास्थ्य संबंधी चुनौतियों, जैसे महामारी, पुरानी बीमारियाँ, कर्मचारियों की कमी और प्रशासनिक बोझ का समाधान कर सकता है। हालाँकि, प्रौद्योगिकी की अपनी चुनौतियाँ और जोखिम भी हैं जिन पर सावधानीपूर्वक विचार और प्रबंधन किया जाना चाहिए। इसलिए, भरोसेमंद और जिम्मेदार जेनेरिक एआई सिस्टम विकसित करना आवश्यक है जो इसकी गुणवत्ता और अखंडता से समझौता किए बिना स्वास्थ्य सेवा को लाभ पहुंचा सकता है।

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