एरिक ग्रीनबर्ग द्वारा www.linkedin.com/in/ericabg
चिकित्सा प्रौद्योगिकी के उभरते परिदृश्य में, एक ताकत है जो बाकियों से ऊपर है और स्वास्थ्य सेवा वितरण के मूल स्वरूप में एक बड़े बदलाव का वादा करती है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई)। एक अनुभवी प्रौद्योगिकी और बैंकिंग विश्लेषक के रूप में, यह मेरी सुविचारित राय है कि हेल्थकेयर एआई सिर्फ एक प्रवृत्ति या चर्चा का विषय नहीं है। यह चिकित्सा का भविष्य है, जो रोगी देखभाल, रोग निदान और चिकित्सा अनुसंधान के बारे में हम जो कुछ भी जानते हैं उसे नया आकार देने के लिए तैयार है।
शुरुआत करने के लिए, स्वास्थ्य देखभाल में एआई को एकीकृत करने के आर्थिक निहितार्थ चौंका देने वाले हैं। मैकिन्से ग्लोबल इंस्टीट्यूट की एक रिपोर्ट के अनुसार, एआई तकनीकों में विभिन्न क्षेत्रों में सालाना 3.5 ट्रिलियन डॉलर से 5.8 ट्रिलियन डॉलर के बीच मूल्य बनाने की क्षमता है। जब अकेले स्वास्थ्य देखभाल पर लागू किया जाता है, तो संख्या सैकड़ों अरबों में होती है, जो दक्षता, बेहतर संसाधन आवंटन और सबसे महत्वपूर्ण रूप से रोगियों के लिए बेहतर परिणामों से प्रेरित होती है।
आइए एक सरल उदाहरण से स्पष्ट करें। बीमारियों का निदान करना, एक ऐसी प्रक्रिया है जिसके लिए सावधानीपूर्वक सटीकता की आवश्यकता होती है, जो अक्सर चिकित्सा पेशेवर के अवलोकन कौशल पर निर्भर करती है। मानव अवलोकन, यहां तक कि सबसे अधिक प्रशिक्षित आंखों से भी, त्रुटि की आशंका होती है। एआई-संचालित डायग्नोस्टिक टूल दर्ज करें, जिन्होंने चिकित्सा छवियों में बारीकियों का पता लगाने की उल्लेखनीय क्षमता का प्रदर्शन किया है, कभी-कभी अपने मानव समकक्षों की तुलना में अधिक सटीकता के साथ। इसका मतलब यह नहीं है कि डॉक्टर अप्रचलित हो जाएंगे - इससे कोसों दूर। इसके बजाय, एआई द्वारा प्रारंभिक निदान का बोझ उठाने से, चिकित्सा पेशेवर अधिक जटिल रोगी देखभाल कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, जिससे उपचार के लिए समग्र और कुशल दृष्टिकोण सुनिश्चित हो सके।
इसके अलावा, एआई की विशाल क्षमता निदान से परे भी फैली हुई है। वैयक्तिकृत चिकित्सा, एक अवधारणा जहां उपचार व्यक्तिगत रोगी की जरूरतों और आनुवंशिक संरचना के अनुरूप होते हैं, एआई की सहायता से मुख्यधारा बन सकते हैं। रोग की संवेदनशीलता की भविष्यवाणी करने के लिए किसी व्यक्ति के आनुवंशिक कोड का विश्लेषण करना या व्यक्तिगत स्वास्थ्य प्रोफाइल के आधार पर उपचार तैयार करना विज्ञान कथा की तरह लग सकता है, लेकिन एआई की कम्प्यूटेशनल कौशल के साथ, यह बहुत हद तक पहुंच के भीतर है।
हालाँकि, किसी भी परिवर्तनकारी शक्ति की तरह, हेल्थकेयर एआई के पास चुनौतियों और विरोधियों का एक समूह है। नैतिक दुविधाएं, डेटा गोपनीयता संबंधी चिंताएं और नौकरी विस्थापन की संभावना आलोचनाओं में उच्च स्थान पर हैं। हालाँकि ये चिंताएँ वैध हैं, लेकिन यह समझना आवश्यक है कि स्वास्थ्य देखभाल में एआई का एकीकरण मानव स्पर्श के पूर्ण प्रतिस्थापन का संकेत नहीं देता है। यह एक साझेदारी है. बैंकिंग में, डिजिटल समाधानों के आगमन ने मानव बैंकरों की आवश्यकता को समाप्त नहीं किया, बल्कि ग्राहकों को बेहतर सेवा देने की उनकी क्षमता को बढ़ाया। इसी तरह, स्वास्थ्य देखभाल में, एआई चिकित्सा पेशेवरों की विशेषज्ञता को बढ़ाएगा, प्रतिस्थापित नहीं करेगा।
डेटा गोपनीयता निस्संदेह एक सर्वोपरि चिंता का विषय है, विशेष रूप से चिकित्सा डेटा की संवेदनशील प्रकृति को देखते हुए। लेकिन जिस तरह वित्त क्षेत्र ने डिजिटल बैंकिंग के युग में कड़े डेटा सुरक्षा उपाय विकसित किए हैं, उसी तरह स्वास्थ्य सेवा उद्योग भी मजबूत डेटा सुरक्षा प्रोटोकॉल लागू कर सकता है और करना भी चाहिए। ऐसा करके, उद्योग रोगी डेटा की सुरक्षा करते हुए एआई के लाभों का उपयोग कर सकता है।
अंत में, आइए कमरे में मौजूद हाथी को संबोधित करें: नौकरी में विस्थापन। हालांकि यह सच है कि कुछ दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित किया जा सकता है, स्वास्थ्य देखभाल का सार - सहानुभूति, रोगी से बातचीत और जटिल निर्णय लेना - एक विशिष्ट मानवीय डोमेन बना हुआ है। एआई से प्रभावित कई अन्य क्षेत्रों की तरह, नौकरियों की प्रकृति बदल जाएगी, लेकिन वे गायब नहीं होंगी। एआई के साथ काम करने, इसके आउटपुट को समझने और वास्तविक दुनिया की चिकित्सा सेटिंग में इसकी सिफारिशों को लागू करने में कुशल पेशेवरों की आवश्यकता बढ़ रही होगी।
निष्कर्ष के तौर पर, जबकि स्वास्थ्य सेवा में एआई का एकीकरण अपनी चुनौतियों के साथ आता है, इसके संभावित लाभों को नजरअंदाज करना बहुत महत्वपूर्ण है। एक विश्लेषक के रूप में, जब मैं हेल्थकेयर एआई के प्रक्षेप पथ का आकलन करता हूं, तो मुझे सिर्फ एक प्रवृत्ति नहीं दिखती; मैं एक क्रांति देखता हूं. एक क्रांति, जिसे यदि सही ढंग से संचालित किया जाए, तो एक ऐसे भविष्य का वादा करती है जहां स्वास्थ्य सेवा अधिक कुशल, अधिक वैयक्तिकृत और सबसे महत्वपूर्ण, अधिक प्रभावी होगी। रोगियों, चिकित्सा पेशेवरों और बड़े पैमाने पर उद्योग के लिए, यह अपार संभावनाओं का युग है। इसे अपनाना सिर्फ उचित नहीं है; यह अनिवार्य है.
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- स्रोत: प्लेटो डेटा इंटेलिजेंस।