مصنوعي صحت ڊيٽا: معلومات ۽ رازداري جي وچ ۾ توازن

• الاهي:
• ليکڪ جو نالو

  Quantumrun اڳڪٿي
• جون 16، 2023

بصيرت نمايان

مصنوعي صحت جي ڊيٽا معيار جي معلومات تائين رسائي ۾ چيلينج کي ختم ڪري ٿي جڏهن ته مريض جي رازداري جي حفاظت ڪندي. اهو تحقيق کي وڌائڻ، ٽيڪنيڪي ترقي جي سهولت، ۽ ڊيٽا جي غلط استعمال جي خطرن کي گهٽائڻ دوران صحت جي نظام جي ماڊلنگ جي مدد ڪندي صحت جي سنڀال ۾ انقلاب آڻي سگهي ٿو. بهرحال، امڪاني چئلينج، جهڙوڪ سيڪيورٽي خطرات، AI تعصب، ۽ گروپن جي گهٽ نمائندگي، نئين ضابطن سان خطاب ڪرڻ جي ضرورت آهي.

مصنوعي صحت جي ڊيٽا جي حوالي سان

اعلي معيار جي صحت ۽ صحت جي سار سنڀار سان لاڳاپيل ڊيٽا تائين رسائي قيمت، رازداري جي ضابطن، ۽ مختلف قانوني ۽ دانشورانه ملڪيت جي حدن جي ڪري مشڪل ٿي سگهي ٿي. مريض جي رازداري جو احترام ڪرڻ لاءِ، محقق ۽ ڊولپر اڪثر ڀروسو ڪندا آهن گمنام ڊيٽا لاءِ فرضن جي جاچ، ڊيٽا ماڊل جي تصديق، الگورٿم ڊولپمينٽ، ۽ جديد پروٽوٽائپنگ. بهرحال، گمنام ڊيٽا جي ٻيهر سڃاڻپ جو خطرو، خاص طور تي نادر حالتن سان، اهم ۽ عملي طور تي ختم ڪرڻ ناممڪن آهي. اضافي طور تي، مختلف مداخلت جي چئلينج جي ڪري، تجزياتي ماڊل، الگورتھم، ۽ سافٽ ويئر ايپليڪيشنن کي ترقي ڪرڻ لاء مختلف ذريعن کان ڊيٽا کي ضم ڪرڻ اڪثر پيچيده آهي. مصنوعي ڊيٽا شروع ڪرڻ جي عمل کي تيز ڪري سگھي ٿو, ريفائننگ, يا جاچ پڙتال تحقيق طريقن. 

آمريڪا ۽ يورپ ٻنهي ۾ رازداري قانون ماڻهن جي صحت جي تفصيلن کي ٽئين پارٽين جي رسائي کان بچائي ٿو. نتيجي طور، تفصيلات جهڙوڪ مريض جي ذهني صحت، مقرر ڪيل دوائون، ۽ ڪوليسٽرول جي سطحن کي نجي رکيو ويندو آهي. بهرحال، الگورتھم مصنوعي مريضن جو هڪ سيٽ ٺاهي سگھي ٿو جيڪي آبادي جي مختلف حصن کي صحيح طور تي آئيني ڪن ٿا، اهڙيء طرح تحقيق ۽ ترقي جي هڪ تازي لهر کي آسان بڻائي ٿي. 

COVID-19 جي وبائي مرض جي شروعات تي ، اسرائيل جي بنياد تي شيبا ميڊيڪل سينٽر ايم ڊي ڪلون جو فائدو ورتو ، هڪ مقامي شروعاتي جيڪو طبي رڪارڊ مان مصنوعي ڊيٽا ٺاهي ٿو. هن اقدام ان جي COVID-19 مريضن مان ڊيٽا تيار ڪرڻ ۾ مدد ڪئي ، اسرائيل ۾ محققن کي وائرس جي ترقي جو مطالعو ڪرڻ جي قابل بڻائي ، جنهن جي نتيجي ۾ هڪ الگورتھم پيدا ٿيو جنهن جي مدد ڪئي طبي ماهرن کي وڌيڪ مؤثر طريقي سان ICU مريضن کي ترجيح ڏيڻ ۾. 

خراب ڪندڙ اثر

مصنوعي صحت جي ڊيٽا خاص طور تي طبي تحقيق کي تيز ۽ وڌائي سگھي ٿي. حقيقي، وڏي پيماني تي ڊيٽا سيٽ ٺاهڻ کان سواء مريض جي رازداري سان سمجھوتو ڪرڻ کان سواء، محقق مختلف صحت جي حالتن، رجحانات، ۽ نتيجن کي وڌيڪ موثر طريقي سان مطالعو ڪري سگھن ٿا. هي خصوصيت علاج ۽ مداخلت جي تيزيءَ سان ترقي ڪري سگهي ٿي، وڌيڪ صحيح اڳڪٿي ڪندڙ ماڊل، ۽ پيچيده بيمارين جي بهتر سمجھه. ان کان علاوه، مصنوعي ڊيٽا جو استعمال صحت جي تفاوت کي منهن ڏيڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿو جيڪي گهٽ مطالعي جي آبادي تي تحقيق کي چالو ڪندي جن لاء ڪافي حقيقي دنيا جي ڊيٽا گڏ ڪرڻ ڏکيو يا اخلاقي طور تي مسئلو ٿي سگهي ٿو.

ان کان علاوه، مصنوعي صحت جي ڊيٽا صحت جي ٽيڪنالاجي ٽيڪنالاجي جي ترقي ۽ تصديق کي تبديل ڪري سگهي ٿي. ڊجيٽل صحت، مصنوعي ذهانت (AI)، ۽ مشين لرننگ (ML) ۾ جدت پسند تربيت ۽ ٽيسٽنگ الگورتھم لاءِ امير، مختلف ڊيٽا سيٽس تائين پهچ کان خاص فائدو حاصل ڪن ٿا. مصنوعي صحت جي ڊيٽا سان، اهي حقيقي مريض ڊيٽا کي هٿي ڏيڻ جي قانوني، اخلاقي، ۽ عملي رڪاوٽن کان سواء، انهن جي اوزار جي درستگي، انصاف، ۽ افاديت کي بهتر بڻائي سگهن ٿا. هي خصوصيت تشخيصي AI اوزارن ۽ ذاتي ڊجيٽل صحت جي مداخلتن ۾ ترقي کي تيز ڪري سگهي ٿي، ۽ اڃا به نئين، ڊيٽا تي هلندڙ صحت جي سار سنڀار جي پيدائش کي آسان بڻائي ٿي.

آخرڪار، مصنوعي صحت جي ڊيٽا کي صحت جي پاليسي ۽ انتظام لاء اهم اثر پئجي سگھي ٿي. اعلي معيار جي مصنوعي ڊيٽا وڌيڪ مضبوط صحت سسٽم ماڊلنگ جي مدد ڪري سگهي ٿي، صحت جي سار سنڀار جي خدمتن جي منصوبابندي ۽ تشخيص کي آگاهي ڏيڻ. اهو پڻ فرضي منظرنامي جي ڳولا کي چالو ڪري سگهي ٿو، جهڙوڪ عوام جي صحت جي مختلف مداخلتن جو امڪاني اثر، قيمتي، وقت سازي، ۽ امڪاني طور تي خطرناڪ حقيقي دنيا جي آزمائش جي ضرورت کان سواء. 

مصنوعي صحت جي ڊيٽا جا اثر

مصنوعي صحت جي ڊيٽا جي وسيع اثرات شامل ٿي سگھي ٿي: 

• حساس مريض جي معلومات جي ليڪ ٿيڻ يا غلط استعمال ٿيڻ جو گهٽ خطرو. تنهن هوندي، اهو صحيح طريقي سان منظم نه ٿيڻ جي صورت ۾ نئين حفاظتي نقصانن جو سبب بڻجي سگهي ٿو.
• مختلف آباديءَ ۾ صحت جي حالتن ۽ علاج جي نتيجن لاءِ بهتر ماڊلنگ، جنهن جي ڪري هيٺ ڏنل گروپن لاءِ صحت جي سار سنڀار تائين رسائي بهتر ٿي سگهي ٿي. بهرحال، جيڪڏهن AI تعصب هن مصنوعي معلومات ۾ موجود آهي، اهو پڻ خراب ٿي سگهي ٿو طبي تبعيض.
• طبي تحقيق جي گھٽ قيمت کي ختم ڪندي قيمتي ۽ وقت سازي جي ضرورت کي ختم ڪندي مريض جي ڀرتي ۽ ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي عملن جي. 
• حڪومتون نوان قانون ۽ ضابطا ٺاهي رهيا آهن مريض جي رازداري کي بچائڻ لاءِ، ڊيٽا جي استعمال کي سنڀالڻ، ۽ هن ٽيڪنالاجي جي فائدن تائين برابري جي رسائي کي يقيني بڻائين. 
• وڌيڪ نفيس AI/ML ايپليڪيشنون جيڪي رازداري جي خدشات کان سواءِ ڊيٽا جي دولت فراهم ڪن ٿيون جڏهن ته اليڪٽرانڪ هيلٿ رڪارڊ پروسيسنگ ۽ انتظام کي خودڪار ڪندي.
• مصنوعي صحت جي ڊيٽا کي عالمي سطح تي شيئر ڪرڻ صحت جي بحرانن کي منهن ڏيڻ ۾ بين الاقوامي تعاون کي بهتر بڻائي ٿو، جهڙوڪ وبائي مرض، مريض جي رازداري جي ڀڃڪڙي ڪرڻ کان سواء. هي ترقي وڌيڪ مضبوط عالمي صحت واري نظام ۽ تڪڙي جوابي ميڪانيزم جي اڳواڻي ڪري سگهي ٿي.
• روايتي ڊيٽا گڏ ڪرڻ، اسٽوريج ۽ شيئرنگ لاءِ گهربل وسيلن ۾ گهٽتائي ڪاربان جي اخراج کي گهٽائي سگھي ٿي.

غور ڪرڻ لاءِ سوال

• جيڪڏهن توهان صحت جي سار سنڀار ۾ ڪم ڪندا آهيو، توهان جي تنظيم تحقيق ۾ مصنوعي ڊيٽا ڪيئن استعمال ڪري ٿي؟
• مصنوعي صحت جي ڊيٽا جي امڪاني حدون ڇا آهن؟