भविष्य के चिकित्सा में ए आई का बेहतर इस्तेमाल

• इंसानी जांच में गलती की आशंका है

• यह विधि ज्यादा बेहतर और सटिक है

• यह चिकित्सीय सहायता में भी पास हुआ

राष्ट्रीय खबर

रांचीः भविष्य में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चिकित्सा के क्षेत्र में अहम भूमिका निभाएगा। इस बारे में डायग्नोस्टिक्स के क्षेत्र में सफल परीक्षण पहले ही किए जा चुके हैं। उदाहरण के लिए, कंप्यूटर छवियों को बड़ी सटीकता के साथ वर्गीकृत करना सीख सकता है, चाहे वे पैथोलॉजिकल परिवर्तन दिखाते हों या नहीं।

हालांकि, रोगियों की समय-भिन्न स्थितियों की जांच करने और उपचार के सुझावों की गणना करने के लिए एक कृत्रिम बुद्धि को प्रशिक्षित करना अधिक कठिन है – यह वही है जो अब वियना के मेडिकल यूनिवर्सिटी के सहयोग से टीयू वीन में हासिल किया गया है। दरअसल यह सामान्य सी बात है कि इस किस्म की बारिक जांच के दौरान इंसान से गलतियां हो जाती है।

कंप्यूटर आधारित आर्टिफिशियल इंटैलिजेंस के लिए ऐसी गलतियों की कोई गुंजाइश नहीं है। इसके अलावा किसी भी इंसान के मुकाबले वह अधिक समय तक सक्रिय और सटिक तौर पर काम कर सकता है।

विभिन्न अस्पतालों की गहन देखभाल इकाइयों से व्यापक डेटा की मदद से, एक कृत्रिम बुद्धि विकसित की गई जो सेप्सिस के कारण गहन देखभाल की आवश्यकता वाले लोगों के इलाज के लिए सुझाव प्रदान करती है। विश्लेषण बताते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले से ही मानवीय निर्णयों की गुणवत्ता को पार कर गई है।

हालाँकि, अब ऐसे तरीकों के कानूनी पहलुओं पर भी चर्चा करना महत्वपूर्ण है। एक गहन देखभाल इकाई में चौबीसों घंटे बहुत सारे अलग-अलग डेटा एकत्र किए जाते हैं। चिकित्सकीय रूप से मरीजों की लगातार निगरानी की जाती है।

टीयू वियन (वियना) में इंस्टीट्यूट फॉर एनालिसिस एंड साइंटिफिक कंप्यूटिंग के प्रोफेसर क्लेमेंस हेइट्जिंगर कहते हैं, हम जांच करना चाहते थे कि क्या इन आंकड़ों का पहले से भी बेहतर इस्तेमाल किया जा सकता है। चिकित्सा कर्मचारी सुस्थापित नियमों के आधार पर अपने निर्णय लेते हैं।

अधिकांश समय, वे अच्छी तरह जानते हैं कि सर्वोत्तम देखभाल प्रदान करने के लिए उन्हें किन मापदंडों पर ध्यान देना होगा। हालांकि, कंप्यूटर आसानी से मानव की तुलना में कई अधिक मापदंडों को ध्यान में रख सकता है। और कुछ मामलों में यह और भी बेहतर निर्णय ले सकता है। शोध दल ने अपने प्रोजेक्ट में रीइन्फोर्समेंट लर्निंग नामक मशीन लर्निंग के एक रूप का उपयोग किया।

इस विधि में कंप्यूटर एक ऐसा एजेंट बन जाता है जो अपने निर्णय खुद लेता है। यदि रोगी ठीक है, तो कंप्यूटर को पुरस्कृत किया जाता है। यदि स्थिति बिगड़ती है या मृत्यु होती है, तो कंप्यूटर को दंडित किया जाता है। कंप्यूटर प्रोग्राम का कार्य कार्रवाई करके अपने आभासी इनाम को अधिकतम करना है। इस तरह, व्यापक चिकित्सा डेटा का उपयोग स्वचालित रूप से एक रणनीति निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है जो विशेष रूप से सफलता की उच्च संभावना प्राप्त करता है।

वियना के मेडिकल विश्वविद्यालय के प्रोफेसर ओलिवर किम्बर्गर कहते हैं सेप्सिस गहन देखभाल चिकित्सा में मृत्यु के सबसे आम कारणों में से एक है और डॉक्टरों और अस्पतालों के लिए एक बड़ी चुनौती है। शुरुआती पहचान और उपचार रोगी के जीवित रहने के लिए महत्वपूर्ण है। यह जांचना विशेष रूप से दिलचस्प है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता यहां चिकित्सा देखभाल को बेहतर बनाने में किस हद तक योगदान दे सकती है। मशीन लर्निंग मॉडल और अन्य एआई तकनीकों का उपयोग सेप्सिस के निदान और उपचार में सुधार करने का एक अवसर है, अंततः रोगी के जीवित रहने की संभावना बढ़ जाती है।

विश्लेषण से पता चलता है कि एआई क्षमताएं पूरी तरह से मानवीय निर्णयों की तुलना में एआई रणनीति के साथ इलाज की दर अब अधिक है। बेशक, इसका मतलब यह नहीं है कि एक गहन देखभाल इकाई में चिकित्सा निर्णय अकेले कंप्यूटर पर छोड़ देना चाहिए। लेकिन कृत्रिम बुद्धि बेडसाइड पर एक अतिरिक्त उपकरण के रूप में चल सकती है और चिकित्सा कर्मचारी इससे परामर्श कर सकते हैं और कृत्रिम बुद्धि के सुझावों के साथ अपने स्वयं के मूल्यांकन की तुलना कर सकते हैं। ऐसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता शिक्षा में भी अत्यधिक उपयोगी हो सकती है।