एआई रोगी के परिणामों में सुधार करता है: क्या एआई हमारा अब तक का सबसे अच्छा स्वास्थ्य देखभाल कार्यकर्ता है?

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  क्वांटमरन दूरदर्शिता
• दिसम्बर 13/2023

अंतर्दृष्टि सारांश

अमेरिकी स्वास्थ्य सेवा प्रणाली, बढ़ती आबादी और कर्मचारियों की कमी जैसी चुनौतियों के बीच, रोगी परिणामों में सुधार और लागत प्रबंधन के लिए एआई और मूल्य-आधारित देखभाल को तेजी से अपना रही है। चूंकि स्वास्थ्य देखभाल खर्च 6 तक 2027 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंचने के लिए निर्धारित है, एआई का उपयोग निदान, उपचार योजना और परिचालन दक्षता बढ़ाने के लिए किया जा रहा है। हालाँकि, यह बदलाव विनियामक चुनौतियों और एआई त्रुटियों के कारण संभावित रोगी हानि जैसे जोखिम भी लाता है। स्वास्थ्य सेवा में यह विकास स्वास्थ्य कर्मियों की भविष्य की भूमिका, एआई के लिए बीमा पॉलिसियों और स्वास्थ्य सेवा में एआई के अनुप्रयोग पर अधिक कठोर सरकारी निरीक्षण की आवश्यकता के बारे में महत्वपूर्ण सवाल उठाता है।

एआई रोगी परिणामों के संदर्भ में सुधार करता है

अमेरिकी स्वास्थ्य देखभाल खर्च 6 तक $2027 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है। हालांकि, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता बढ़ती उम्र की आबादी की बढ़ती मांगों और उद्योग में बड़े पैमाने पर इस्तीफे को पूरा करने में सक्षम नहीं हैं। एसोसिएशन ऑफ अमेरिकन मेडिकल कॉलेजों ने बताया कि 38,000 तक लगभग 124,000 से 2034 चिकित्सकों की कमी हो सकती है। इस बीच, यूएस ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स के अनुसार, मार्च 90,000 से अस्पताल के कर्मचारियों की संख्या में लगभग 2020 की कमी आई है। इन चिंताजनक आंकड़ों से निपटने के लिए स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र एआई की ओर रुख कर रहा है। इसके अलावा, प्रदाता ऑप्टम द्वारा किए गए स्वास्थ्य देखभाल अधिकारियों के एक सर्वेक्षण के अनुसार, 96 प्रतिशत का मानना ​​​​है कि एआई देखभाल की निरंतर गुणवत्ता सुनिश्चित करके स्वास्थ्य समानता लक्ष्यों को सक्षम कर सकता है।

एआई प्रौद्योगिकियों का लाभ उठाने वाले प्लेटफ़ॉर्म और उपकरण रोगी परिणामों में सुधार करते हुए स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं की उत्पादकता को बढ़ाने और समर्थन करने के लिए अच्छी स्थिति में हैं। इन तकनीकों में स्वचालित प्रणालियाँ शामिल हैं जो दृश्य धारणा, निदान और भविष्यवाणियाँ और निर्बाध डेटा प्रोसेसिंग को बढ़ाती हैं। रोगी की जानकारी का उपयोग करके, एआई सबसे अधिक जोखिम वाले लोगों की पहचान कर सकता है और मेडिकल रिकॉर्ड और इतिहास के आधार पर उपचार की सिफारिश कर सकता है। एआई चिकित्सकों को बेहतर निर्णय लेने में भी मदद कर सकता है, और इससे दवा विकास, अनुकूलित दवा और रोगी की निगरानी में सहायता मिलती है।

विघटनकारी प्रभाव

रोगी देखभाल के लिए AI के कई लाभ हैं। सबसे पहले, एआई डॉक्टरों को डेटा को पचाने और सुव्यवस्थित करने में मदद कर सकता है, जिससे उन्हें अपने मरीजों के इतिहास और संभावित जरूरतों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है। रोगी सुरक्षा के खतरों की पहचान करने, मूल्यांकन करने और उन्हें कम करने के लिए एआई को इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) प्रणालियों में भी शामिल किया गया है। प्रौद्योगिकी अद्वितीय लक्षणों को भी लक्षित कर सकती है और प्रत्येक रोगी के लिए जोखिम की गंभीरता को स्तरीकृत कर सकती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि उन्हें सर्वोत्तम संभव उपचार योजना प्राप्त हो। अंत में, एआई मरीजों को दी जाने वाली देखभाल की गुणवत्ता को माप सकता है, जिसमें सुधार के लिए अंतराल और क्षेत्रों की पहचान करना शामिल है। एआई के माध्यम से रोगी डेटा की व्याख्या करने से अस्पतालों को उपचारों के प्रति प्रतिक्रियाओं में तेजी लाने, प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने और कर्मचारियों को समय लेने वाली प्रक्रियाओं और मैन्युअल गतिविधियों पर कम समय बिताने की अनुमति देने में सहायता मिल सकती है। इसके अलावा, बढ़ी हुई दक्षता से लागत कम हो जाती है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक समर्पित रोगी देखभाल, कुशल अस्पताल प्रशासन और सभी चिकित्सा कर्मचारियों के लिए तनाव कम हो जाता है।

हालाँकि, जैसे-जैसे एआई का स्वास्थ्य देखभाल में तेजी से उपयोग हो रहा है, व्यक्तिगत, मैक्रो-स्तर (जैसे, विनियमन और नीतियां), और तकनीकी स्तर (जैसे, प्रयोज्य, प्रदर्शन, डेटा गोपनीयता और सुरक्षा) पर कई जोखिम और कठिनाइयां सामने आ सकती हैं। उदाहरण के लिए, एक व्यापक एआई विफलता के परिणामस्वरूप प्रदाता की त्रुटि के परिणामस्वरूप कम संख्या में रोगी की चोटों की तुलना में महत्वपूर्ण रोगी चोटें हो सकती हैं। ऐसे भी मामले सामने आए हैं जब पारंपरिक विश्लेषणात्मक तरीकों ने मशीन लर्निंग दृष्टिकोण से बेहतर प्रदर्शन किया। इस प्रकार, रोगी सुरक्षा परिणामों पर एआई के लाभकारी और हानिकारक दोनों प्रभावों को समझना महत्वपूर्ण है क्योंकि एआई में प्रभावकारिता की इतनी विस्तृत श्रृंखला है।

रोगी परिणामों में सुधार लाने वाले एआई के व्यापक निहितार्थ

रोगी के परिणामों में सुधार करने वाले एआई के संभावित प्रभावों में शामिल हो सकते हैं: 

• अधिक से अधिक स्वास्थ्य-संबंधी व्यवसाय और क्लीनिक अधिक से अधिक दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने के लिए एआई पर निर्भर हैं ताकि स्वास्थ्य देखभाल कर्मचारी उच्च-मूल्य वाली देखभाल प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित कर सकें।
• स्वास्थ्य देखभाल कर्मी निर्णय लेने और रोगी देखभाल प्रबंधन में सहायता और मार्गदर्शन के लिए एआई उपकरणों पर तेजी से निर्भर हो रहे हैं।
• डॉक्टर स्वास्थ्य देखभाल सलाहकार बन रहे हैं जो मुख्य रूप से मरीजों का निदान करने के बजाय उपचार तैयार करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं क्योंकि एआई अंततः मशीन लर्निंग के माध्यम से बीमारियों का सटीक निर्धारण करने में सक्षम होगा।
• बीमा कंपनियां गलत निदान जैसी एआई विफलताओं के खिलाफ बीमा करने का विकल्प जोड़ रही हैं।
• स्वास्थ्य देखभाल में एआई का उपयोग कैसे किया जाता है और इसकी निदान क्षमताओं की सीमा पर सरकारी नियामक निरीक्षण में वृद्धि हुई है।

टिप्पणी करने के लिए प्रश्न

• क्या आप AI द्वारा अपनी स्वास्थ्य देखभाल प्रक्रियाओं की देखरेख करने से सहमत होंगे?
• स्वास्थ्य देखभाल में एआई को लागू करने में अन्य संभावित चुनौतियाँ क्या हैं?