AI രോഗനിർണയം: AI-ക്ക് ഡോക്ടർമാരെ മറികടക്കാൻ കഴിയുമോ?

• രചയിതാവ്:
• രചയിതാവിന്റെ പേര്

  Quantumrun ദീർഘവീക്ഷണം
• മാർച്ച് 8, 2022

ഇൻസൈറ്റ് സംഗ്രഹം

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) പരമ്പരാഗതമായി ഡോക്ടർമാർ നിർവഹിക്കുന്ന പല ജോലികളും ഏറ്റെടുക്കുന്ന മെഡിക്കൽ സൗകര്യങ്ങളുടെ അവിഭാജ്യ ഘടകമായി മാറുമെന്ന് പ്രവചിക്കപ്പെടുന്നു. കൃത്യവും ചെലവ് കുറഞ്ഞതുമായ പരിചരണം നൽകാനുള്ള കഴിവിനൊപ്പം, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായത്തിന് AI വലിയ സാധ്യതകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ സാധ്യതകൾ പൂർണ്ണമായി തിരിച്ചറിയുന്നതിന്, രോഗിയുടെ വിശ്വാസം നേടുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളി അഭിസംബോധന ചെയ്യണം.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് രോഗനിർണയ പശ്ചാത്തലം

ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ AI കാര്യമായ പുരോഗതി കൈവരിക്കുന്നു, ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയിൽ വാഗ്ദാനങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. സ്‌കിൻ ക്യാൻസർ കൃത്യമായി കണ്ടുപിടിക്കുന്ന സ്‌മാർട്ട്‌ഫോൺ ആപ്പുകൾ മുതൽ നേത്രരോഗങ്ങളെ വിദഗ്‌ധരായി തിരിച്ചറിയുന്ന അൽഗോരിതങ്ങൾ വരെ, രോഗനിർണയത്തിൽ AI അതിന്റെ കഴിവ് തെളിയിക്കുന്നു. പല ഹൃദ്രോഗ വിദഗ്ധരെക്കാളും കൃത്യമായി ഹൃദ്രോഗം കണ്ടുപിടിക്കാനുള്ള കഴിവ് IBM-ന്റെ വാട്‌സൺ തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട് എന്നത് ശ്രദ്ധേയമാണ്.

മനുഷ്യർക്ക് നഷ്‌ടമായേക്കാവുന്ന പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താനുള്ള AI-യുടെ കഴിവ് ഒരു പ്രധാന നേട്ടമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, Matija Snuderl എന്ന ന്യൂറോപാഥോളജിസ്റ്റ് ഒരു പെൺകുട്ടിയുടെ ആവർത്തിച്ചുള്ള ട്യൂമറിന്റെ പൂർണ്ണ-ജീനോം മെഥിലേഷൻ വിശകലനം ചെയ്യാൻ AI ഉപയോഗിച്ചു. ട്യൂമർ ഒരു ഗ്ലിയോബ്ലാസ്റ്റോമയാണെന്ന് AI നിർദ്ദേശിച്ചു, ഇത് പാത്തോളജി ഫലത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്, ഇത് കൃത്യമാണെന്ന് സ്ഥിരീകരിച്ചു.

പരമ്പരാഗത രീതികളിലൂടെ വ്യക്തമാകാത്ത നിർണായക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ AI-ക്ക് എങ്ങനെ നൽകാമെന്ന് ഈ കേസ് വ്യക്തമാക്കുന്നു. സ്‌നഡർൽ രോഗചികിത്സയെ മാത്രം ആശ്രയിച്ചിരുന്നെങ്കിൽ, അയാൾക്ക് തെറ്റായ രോഗനിർണയത്തിൽ എത്തിച്ചേരാമായിരുന്നു, ഇത് ഫലപ്രദമല്ലാത്ത ചികിത്സയിലേക്ക് നയിക്കും. കൃത്യമായ രോഗനിർണ്ണയത്തിലൂടെ രോഗിയുടെ ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനുള്ള AI-യുടെ സാധ്യതയെ ഈ ഫലം എടുത്തുകാണിക്കുന്നു.

തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ആഘാതം

മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സിലേക്ക് AI യുടെ സംയോജനം പരിവർത്തന സാധ്യതകൾ നിലനിർത്തുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ അസംസ്കൃത കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് വ്യവസായത്തിൽ ഫിസിഷ്യൻമാരുടെ പങ്ക് കാര്യമായ മാറ്റങ്ങൾ കാണാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചല്ല, മറിച്ച് സഹകരണത്തെക്കുറിച്ചാണ്.

AI വികസിക്കുന്നത് തുടരുന്നതിനാൽ, ഡോക്ടർമാർ അവരുടെ രോഗനിർണയത്തിന് ഒരു 'രണ്ടാം അഭിപ്രായം' ആയി AI- അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്. ഈ സമീപനം ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം വർദ്ധിപ്പിക്കും, മനുഷ്യ ഡോക്ടർമാരും AI യും ചേർന്ന് മികച്ച രോഗികളുടെ ഫലങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതിന് ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഇത് സാധ്യമാകുന്നതിന്, AI-നോടുള്ള രോഗിയുടെ പ്രതിരോധത്തെ മറികടക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്.

ഡോക്ടർമാരെക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുമ്പോൾ പോലും, മെഡിക്കൽ AI-യെ കുറിച്ച് രോഗികൾ ജാഗ്രത പുലർത്തുന്നതായി ഗവേഷണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. അവരുടെ മെഡിക്കൽ ആവശ്യങ്ങൾ അദ്വിതീയമാണെന്നും അൽഗരിതങ്ങൾ വഴി പൂർണ്ണമായി മനസ്സിലാക്കാനോ അഭിസംബോധന ചെയ്യാനോ കഴിയില്ലെന്നുമുള്ള അവരുടെ വിശ്വാസമാണ് ഇതിന് പ്രധാന കാരണം. അതിനാൽ, ഈ പ്രതിരോധത്തെ മറികടക്കാനും AI-യിൽ വിശ്വാസം വളർത്തിയെടുക്കാനുമുള്ള വഴികൾ കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ദാതാക്കളുടെ പ്രധാന വെല്ലുവിളി.

AI രോഗനിർണയത്തിന്റെ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ

AI രോഗനിർണയത്തിന്റെ വിശാലമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉൾപ്പെടാം:

• ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ കാര്യക്ഷമതയും ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയും വർധിച്ചു.
• റോബോട്ടിക് സർജറിയിലെ മെച്ചപ്പെട്ട ഫലങ്ങൾ, കൃത്യതയിലേക്കും രക്തനഷ്ടം കുറയ്ക്കുന്നതിലേക്കും നയിക്കുന്നു.
• ഡിമെൻഷ്യ പോലുള്ള രോഗങ്ങളുടെ വിശ്വസനീയമായ പ്രാരംഭ ഘട്ട രോഗനിർണയം.
• അനാവശ്യ പരിശോധനകളുടെ ആവശ്യകതയും ദോഷകരമായ പാർശ്വഫലങ്ങളും കുറയുന്നതിനാൽ ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ചെലവുകൾ കുറയുന്നു.
• ഹെൽത്ത് കെയർ പ്രൊഫഷണലുകളുടെ റോളുകളിലും ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളിലും മാറ്റം.
• AI-യുമായി ധാരണയും പ്രവർത്തനവും ഉൾപ്പെടുന്ന മെഡിക്കൽ വിദ്യാഭ്യാസത്തിലെ മാറ്റങ്ങൾ.
• AI-യെ പ്രതിരോധിക്കുന്ന രോഗികളിൽ നിന്നുള്ള സാധ്യതയുള്ള പുഷ്ബാക്ക്, വിശ്വാസം വളർത്തിയെടുക്കുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
• രോഗികളുടെ ഡാറ്റയുടെ വിപുലമായ ഉപയോഗം കണക്കിലെടുത്ത് ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റിന്റെയും സംരക്ഷണത്തിന്റെയും വർദ്ധിച്ച ആവശ്യകത.
• AI-അധിഷ്‌ഠിത പരിചരണം കൂടുതൽ ചെലവേറിയതാണെങ്കിൽ അല്ലെങ്കിൽ ചില ജനവിഭാഗങ്ങൾക്ക് ആക്‌സസ് ചെയ്യാനാകാത്തതാണെങ്കിൽ, ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ ആക്‌സസിലെ അസമത്വത്തിനുള്ള സാധ്യത.
• AI-യുടെ ഉപയോഗം ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനും മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്നതിനുമുള്ള ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ചട്ടങ്ങളിലും നയങ്ങളിലും മാറ്റങ്ങൾ.

പരിഗണിക്കേണ്ട ചോദ്യങ്ങൾ

• AI ഫിസിഷ്യൻമാരുടെ റോളുകൾ പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ അതോ അവരുടെ റോളുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുമോ?
• മൊത്തത്തിലുള്ള ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ചെലവുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് AI- അധിഷ്ഠിത സംവിധാനങ്ങൾക്ക് സഹായിക്കാനാകുമോ?
• മെഡിക്കൽ രോഗനിർണയത്തിൽ AI ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്ന ഭാവിയിൽ ഹ്യൂമൻ ഡയഗ്‌നോസ്‌റ്റിഷ്യൻമാരുടെ സ്ഥാനം എന്തായിരിക്കും?