ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിലെ നിർമ്മിത ബുദ്ധി
കോവിഡ് -19 കണ്ടെത്തൽ മുതൽ രോഗ പ്രതിരോധത്തിനുള്ള പ്രവചനാത്മക മാതൃകകൾ വരെ, നിർമ്മിത ബുദ്ധി ആഗോള ആരോഗ്യ സംവിധാനങ്ങളെ പുനർനിർമ്മിക്കുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗും ഡീപ് ലേണിംഗ് ടൂളുകളും രോഗനിർണയ സമയം കുറയ്ക്കുകയും കൃത്യമായ ശസ്ത്രക്രിയയെ പിന്തുണയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ (virtual assistants), AI-നയിക്കുന്ന മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തൽ, ഓട്ടോമേറ്റഡ് മെഡിക്കൽ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ എന്നിവ പരിചരണ വിതരണം കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു.
ഡാറ്റാ പക്ഷപാതം, സ്വകാര്യതാ ആശങ്കകൾ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ തുല്യവും ധാർമ്മികവുമായ AI ഉപയോഗത്തിന്റെ ആവശ്യകത എന്നിവയെക്കുറിച്ച് വിദഗ്ദ്ധർ മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുന്നു.
AI യുടെ ഏറ്റവും വലിയ വാഗ്ദാനം ചികിത്സയിൽ മാത്രമല്ല, ആരോഗ്യകരവും കൂടുതൽ പ്രതിരോധശേഷിയുള്ളതുമായ കമ്മ്യൂണിറ്റികൾ കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നതിലാണ്.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ), മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എംഎൽ) എന്നിവയുടെ സമീപ വർഷങ്ങളിലുള്ള പുരോഗതി, പരമ്പരാഗത ജീവിതശൈലിയിൽ കാര്യമായ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തി. നിർമ്മിത ബുദ്ധിയിലെ മുന്നേറ്റങ്ങൾ സാമൂഹിക മാറ്റത്തെയും പൊതുജനാരോഗ്യത്തിലെ നവീകരണത്തെയും വളരെയധികം സ്വാധീനിച്ചിട്ടുണ്ട്. കോവിഡ് -19 പൊട്ടിപ്പുറപ്പെട്ട സമയത്ത് സാങ്കേതികവിദ്യ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിച്ചു, വൈറസ് രോഗനിർണയം വേഗത്തിലാക്കാനും കേസുകളുടെ ക്ലസ്റ്ററുകൾ കണ്ടെത്താനും ആളുകളുടെ ചലനം നിരീക്ഷിക്കാനും ഭാവിയിലെ രോഗികളെ പ്രവചിക്കാനും ട്രാക്കുചെയ്യാനും അതിലേറെയും സഹായിക്കുന്നു.
അഭൂതപൂർവമായ ആഗോള ആരോഗ്യ അടിയന്തരാവസ്ഥ കാരണം, പൊതുജനാരോഗ്യ സംരക്ഷണം എന്നത്തേക്കാളും ഇന്ന് ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നു. സാങ്കേതികവിദ്യയെ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾക്ക് പിന്നിലെ ചാലകശക്തിയായി കാണുകയും മനുഷ്യജീവിതത്തിന്റെ വിവിധ വശങ്ങളെ വിജയകരമായി പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും ചെയ്തു.
എഐ, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ്, ജനറേറ്റീവ് എഐ തുടങ്ങിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ രോഗിയുടെ ഇടപെടലുകൾ പകർത്തിയെഴുതുന്നതിനും വലിയ അളവിൽ ഘടനാപരമല്ലാത്ത ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും മെഡിക്കൽ റിപ്പോർട്ടുകൾ തയ്യാറാക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. നിലവിലുള്ള ആരോഗ്യ സേവനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും കുറഞ്ഞ ചെലവിൽ വളരെ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന ഓപ്ഷനുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതിനും പൊതുജനാരോഗ്യ സംവിധാനത്തിന് അവസരങ്ങൾ നൽകാൻ അവയ്ക്ക് കഴിയും.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തെ നാടകീയമായി സ്വാധീനിക്കാൻ കഴിയും. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ സൗകര്യങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ പ്രവർത്തന ചെലവ് കുറയ്ക്കാനും നിലവിലുള്ള സിസ്റ്റങ്ങളെ സഹായിക്കാനും ഇതിന് കഴിയും. നവീകരണം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഗവേഷണത്തിന്റെയും ക്ലിനിക്കൽ ട്രയലുകളുടെയും കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, ഡോക്ടർമാർ, ഉപഭോക്താക്കൾ, ഇൻഷുറർമാർ, റെഗുലേറ്റർമാർ എന്നിവർക്കുള്ള ഉപകരണങ്ങളിലൂടെ കൂടുതൽ വ്യക്തിഗത സമീപനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയും യുണൈറ്റഡ് സ്റ്റേറ്റ്സ് ഹെൽത്ത് കെയർ സിസ്റ്റത്തിലുടനീളം പ്രതിവർഷം 100 ബില്യൺ ഡോളർ വരെ മരുന്നിനെയും ഫാർമയെയും ലാഭിക്കാൻ ബിഗ് ഡാറ്റയ്ക്ക് കഴിയുമെന്ന് മക്കിൻസിയിൽ നിന്നുള്ള ഒരു കണക്ക് പ്രവചിക്കുന്നു .
യഥാർത്ഥ ആഘാതം രോഗിയുടെ പരിചരണത്തിലായിരിക്കും - രോഗി പരിചരണത്തെ അറിയിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് മെഡിക്കൽ സൗകര്യങ്ങളിലുടനീളമുള്ള വിവരങ്ങളിലേക്ക് ദാതാക്കൾക്ക് മികച്ചതും കൂടുതൽ വ്യക്തിഗതവുമായ ആക്സസ് നൽകുന്നത് ജീവിതത്തെ മാറ്റിമറിക്കും.
കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമായ ഡീപ് ലേണിംഗ്, വലിയ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ സാധ്യതയുള്ള കാരണങ്ങൾ വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് രോഗനിർണയ-ചികിത്സാ ചക്രം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൂടെ നേരത്തെയുള്ള രോഗനിർണയം വിജയകരമായ ചികിത്സയ്ക്കുള്ള സാധ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
ശസ്ത്രക്രിയാ സമയത്ത് വിദഗ്ധരെ സഹായിക്കുന്നതിന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ശക്തി ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്, ഇത് കൂടുതൽ കൃത്യതയോടും വഴക്കത്തോടും കൂടി പ്രവർത്തിക്കാൻ അവരെ അനുവദിക്കുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി കുറച്ച് പിഴവുകളും ചെറിയ പാടുകളും ഉണ്ടാകുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അസിസ്റ്റഡ് റോബോട്ടിക് സർജറിയിലൂടെ ശസ്ത്രക്രിയ നടത്തുമ്പോൾ രോഗികൾ വേഗത്തിൽ സുഖം പ്രാപിക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
24/7 ലഭ്യമായ വെർച്വൽ നഴ്സിംഗ് അസിസ്റ്റന്റുകൾക്ക് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാനും രോഗികളെ നിരീക്ഷിക്കാനും കഴിയും. ഈ സാങ്കേതികതയുടെ വിപുലമായ നടപ്പാക്കലുകൾക്ക് സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷനിലൂടെ വെൽനസ് പരിശോധനകൾ നൽകാൻ കഴിയും. മരുന്ന് കണ്ടെത്തലിൽ നിർമ്മിത ബുദ്ധിയുടെ ഉപയോഗം ഫാർമസ്യൂട്ടിക്കൽ കമ്പനികളെ കണ്ടെത്തലും പുനർനിർമ്മാണവും കാര്യക്ഷമമാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
പല ഫാർമ ഭീമന്മാരും അവരുടെ ഓൺകോളജി ഡ്രഗ് ഡിസ്കവറി പ്രോഗ്രാമുകൾ നയിക്കുന്നതിന് ഐബിഎം വാട്സൺ, എക്സിയന്റിയയുടെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് തുടങ്ങിയ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സേവന ദാതാക്കളുമായി സഹകരിച്ചിട്ടുണ്ട്. ആമസോൺ ട്രാൻസ്ക്രൈബ് മെഡിക്കൽ എന്ന ഓട്ടോമാറ്റിക് സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ സേവനം രോഗികളും ഡോക്ടർമാരും തമ്മിലുള്ള മെഡിക്കൽ കൺസൾട്ടേഷനുകളിൽ നിന്ന് തത്സമയം കൃത്യമായ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷനുകൾ വേഗത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു, ഇത് ക്ലിനിക്കൽ ഡോക്യുമെന്റേഷന്റെ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
കൃത്രിമ ബുദ്ധി (AI) വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ശ്രദ്ധേയമായ നിരവധി നേട്ടങ്ങൾ ഉണ്ടെങ്കിലും, കുറച്ച് അപകടസാധ്യതകളും ഉണ്ട്. ഏറ്റവും വ്യക്തമായ അപകടസാധ്യത AI സിസ്റ്റങ്ങൾ ചിലപ്പോൾ തെറ്റായേക്കാം, ഇത് രോഗിയുടെ പരിക്കിലേക്കോ മറ്റ് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ പ്രശ്നങ്ങളിലേക്കോ നയിച്ചേക്കാം. AI സംവിധാനങ്ങളുടെ ആധാരത്തിൽ നിൽക്കുന്നത് അവയെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകളാണ്. പ്രത്യേക തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലനം നടത്തുമ്പോൾ, അതിലൂടെ ഒരു പ്രത്യേക ചായ്വ് പ്രകടമായേക്കാം.
ഉദാഹരണത്തിന്, AI ലഭ്യമായ ഡാറ്റ പ്രാഥമികമായി നഗരപ്രദേശങ്ങളിൽ സ്ഥിതി ചെയ്യുന്ന മെഡിക്കൽ സെന്ററുകളിൽ ശേഖരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ ഗ്രാമപ്രദേശങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ജനസംഖ്യയെ ചികിത്സിക്കുന്നതിൽ ഫലപ്രദമാകും.
പരിശീലന AI സിസ്റ്റങ്ങൾ ആരോഗ്യ രേഖകൾ, ഫാർമസി റെക്കോർഡുകൾ, ഇൻഷുറൻസ് ക്ലെയിമുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്, അവ സാധാരണയായി പല വ്യത്യസ്ത സിസ്റ്റങ്ങളിലുടനീളം വിഭജിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. സ്വകാര്യതയെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള മറ്റൊരു കൂട്ടം അപകടസാധ്യതകൾ ഉടലെടുക്കുന്നു. അത്തരം ഡാറ്റാ ശേഖരണം അവരുടെ സ്വകാര്യത ലംഘിക്കുമെന്ന് ചില രോഗികൾക്ക് ആശങ്കയുണ്ടാകാം, കാരണം അൽഗോരിതത്തിന് ആ വിവരങ്ങൾ നേരിട്ട് ലഭിച്ചിട്ടില്ലെങ്കിലും രോഗികളെക്കുറിച്ചുള്ള സ്വകാര്യ വിവരങ്ങൾ AI ന് പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും.
രോഗനിർണയത്തിലും ചികിത്സയിലും അതിന്റെ ഉപയോഗങ്ങൾക്ക് പുറമേ പൊതുജനാരോഗ്യത്തിന്റെ പ്രതിരോധ ഘടകം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് കൃത്രിമ ബുദ്ധിക്ക് വളരെയധികം കഴിവുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, പെരുമാറ്റ, കാലാവസ്ഥ, പാരിസ്ഥിതിക ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് രോഗം പൊട്ടിപ്പുറപ്പെടാൻ പ്രാദേശിക, സർക്കാർ സ്ഥാപനങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ പ്രവചനാത്മക മോഡലുകൾക്ക് കഴിയും.
അതുപോലെ, ബോധവൽക്കരണ വിടവുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും നിർദ്ദിഷ്ട ഗ്രൂപ്പുകൾക്ക് സന്ദേശമയയ്ക്കുന്നതിനും കമ്മ്യൂണിറ്റി തലത്തിൽ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ വലിയ തോതിലുള്ള ആരോഗ്യ ആശയവിനിമയ ശ്രമങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് കഴിയും. കേവലം രോഗികളെ ചികിത്സിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് ശക്തവും ആരോഗ്യകരവുമായ കമ്മ്യൂണിറ്റികൾ കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നതിലേക്ക് ശ്രദ്ധ മാറ്റുന്നതിന് നിർമ്മിത ബുദ്ധിയുടെ ഈ നൂതന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
ജനസംഖ്യയിലുടനീളമുള്ള ആരോഗ്യ അസമത്വം കുറയ്ക്കുന്നതിന് പൊതുജനാരോഗ്യ അധികാരികളെ സഹായിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പ്രധാന ഉപകരണമായി AI ഉയർന്നുവരുന്നു. വിഭവ പരിമിതമായ ക്രമീകരണങ്ങളിൽ ആരോഗ്യ സേവനങ്ങൾ നൽകുന്നത് പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വലിയ വാഗ്ദാനങ്ങൾ ഉള്ളതിനാൽ ഇത് പൊതുജനാരോഗ്യ സംവിധാനത്തിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കാൻ ഒരുങ്ങുകയാണ്.
പുതിയ മരുന്നുകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് മുതൽ ഡയഗണോസ്റ്റിക് കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതുവരെ, ആരോഗ്യ പ്രവർത്തകരെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും ഉൽപാദനക്ഷമതയും കൃത്യവുമാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നത് വരെ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തെ പല തരത്തിൽ പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ കൃത്രിമ ബുദ്ധിക്ക് കഴിയും. ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം ഉപയോഗിച്ചാൽ, മുഴുവൻ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ സംവിധാനവും എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിനെ ഇത് ഗണ്യമായി പുനർനിർമ്മിക്കും.
ടെക് നോളജി സ് പെഷ്യലിസ്റ്റായ റിസ്വാൻ ഇപ്പോൾ ലണ്ടൻ സ് കൂൾ ഓഫ് ഇക്കണോമിക്സ് ആൻഡ് പൊളിറ്റിക്കൽ സയൻസിൽ (എല് എസ്ഇ) സോഷ്യൽ ഇന്നൊവേഷൻ ആൻഡ് എന്റർപ്രെണർഷിപ്പിൽ എംഎസ്സി ബിരുദം നേടുന്നു.
(ഈ കാഴ്ചപ്പാടുകൾ രചയിതാവിന്റെ സ്വന്തമാണ് - ഡൗൺ ടു എർത്ത്).