न्यूजभारत20 डेस्क:- स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों में एआई के एकीकरण से दक्षता कैसे बढ़ती है और लागत कैसे कम होती है? यह रोगी के परिणामों में कैसे सुधार करता है, और अधिक मजबूत और उत्तरदायी वैश्विक स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली में कैसे योगदान देता है? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मशीनों, विशेष रूप से कंप्यूटरों की उन कार्यों को करने की क्षमता है जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है। इन कार्यों में भाषा को समझना, पैटर्न को पहचानना, समस्याओं को हल करना और निर्णय लेना जैसी चीज़ें शामिल हैं।
अनिवार्य रूप से, एआई मशीनों को इंसानों की तरह ही सोचने और अनुभव से सीखने में सक्षम बनाता है, लेकिन अक्सर बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुंच के साथ बहुत तेज गति से। कम्प्यूटेशनल शक्ति और बड़े डेटा में प्रगति ने छवि और भाषण पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और स्वायत्त प्रणालियों में एआई की क्षमताओं को तेज कर दिया है। आज, AI लगातार विकसित हो रहा है, विभिन्न उद्योगों में एकीकृत हो रहा है, नवाचार को बढ़ावा दे रहा है और रोजमर्रा की जिंदगी में बदलाव ला रहा है।
एआई को दो प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है: आर्टिफिशियल नैरो इंटेलिजेंस (एएनआई) को कमजोर एआई के रूप में भी जाना जाता है और आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) को मजबूत एआई के रूप में भी जाना जाता है। एएनआई को एक संकीर्ण डोमेन के भीतर विशिष्ट कार्यों और उत्कृष्टता के लिए डिज़ाइन किया गया है। उदाहरणों में सिरी जैसे आभासी सहायक, नेटफ्लिक्स जैसे प्लेटफार्मों पर अनुशंसा प्रणाली और छवि पहचान सॉफ़्टवेयर शामिल हैं। एएनआई सिस्टम अत्यधिक विशिष्ट हैं और अपनी विशेषज्ञता को असंबंधित कार्यों में स्थानांतरित नहीं कर सकते हैं।
इसके विपरीत, एजीआई का लक्ष्य मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं को दोहराना है, जिससे वह किसी भी बौद्धिक कार्य को करने में सक्षम हो सके जो मानव कर सकता है। एजीआई के पास सामान्य तर्क कौशल होगा, संदर्भ को समझना होगा और विभिन्न डोमेन में नई स्थितियों के अनुकूल होना होगा। यह कार्य-विशिष्ट प्रोग्रामिंग की आवश्यकता के बिना स्वायत्त सीखने और समस्या-समाधान में सक्षम होगा। मशीन लर्निंग (एमएल) और डीप लर्निंग (डीएल) एआई के उपसमूह हैं लेकिन जटिलता और क्षमताओं में भिन्न हैं। एमएल में डेटा से सीखने और भविष्यवाणियां करने के लिए प्रशिक्षण एल्गोरिदम शामिल हैं और अक्सर मैन्युअल फीचर निष्कर्षण की आवश्यकता होती है।
डीएल, एमएल का एक उपसमूह, बड़े डेटासेट से सुविधाओं को स्वचालित रूप से सीखने के लिए कई परतों (इसलिए “गहरे”) के साथ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। जबकि एमएल छोटे डेटासेट के साथ अच्छा काम करता है, डीएल को बड़ी मात्रा में डेटा और कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है। एआई रोकथाम, निदान, उपचार और प्रबंधन को बढ़ाकर गैर-संचारी रोगों (एनसीडी) और संचारी रोगों (सीडी) दोनों के लिए स्वास्थ्य देखभाल में क्रांति ला रहा है। एनसीडी के क्षेत्र में, एआई एल्गोरिदम अक्सर लक्षण प्रकट होने से पहले कैंसर, हृदय रोगों और मधुमेह जैसी स्थितियों की पहचान करने के लिए चिकित्सा छवियों और रोगी डेटा का विश्लेषण करके प्रारंभिक पहचान और निदान में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं।
वैयक्तिकृत उपचार योजनाएँ एक अन्य प्रमुख लाभ है, एआई सिस्टम व्यक्तिगत रोगियों के लिए दवा की खुराक और उपचार को अनुकूलित करता है, जिससे उच्च रक्तचाप और अस्थमा जैसी पुरानी स्थितियों के प्रबंधन को अनुकूलित किया जाता है। इसके अलावा, एआई-संचालित पहनने योग्य डिवाइस और मोबाइल ऐप वास्तविक समय में स्वास्थ्य मेट्रिक्स की निरंतर निगरानी करने में सक्षम होते हैं, अलर्ट और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं जो पुरानी बीमारियों को अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने और जटिलताओं को रोकने में मदद करते हैं। सीडी के संदर्भ में, एआई बीमारी के प्रकोप का पूर्वानुमान लगाने और निगरानी करने, समय पर सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रतिक्रियाओं की सुविधा प्रदान करने के लिए सोशल मीडिया और यात्रा पैटर्न जैसे विविध डेटा स्रोतों का विश्लेषण करके प्रकोप की भविष्यवाणी और निगरानी में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
