प्रश्न:
टेलीमेडिसिन में गहरी शिक्षा, मशीन सीखना और एआई क्यों महत्वपूर्ण हैं?
ए:मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्रों में विशेष रूप से चिकित्सा क्षेत्र और विशेष रूप से टेलीहेल्थ के लिए कई रोमांचक अनुप्रयोग हैं।
इन तालमेलों में से एक सबसे बड़ा और सबसे प्राथमिक दस्तावेज समीक्षा में है। आईबीएम यह बता रहा है कि कैसे उसका वॉटसन हेल्थ प्रोग्राम सेकंड के भीतर लाखों मेडिकल जानकारी का विश्लेषण करने में सक्षम है, और निष्कर्ष निकालता है जिसका उपयोग निदान, तुलना और अधिक के लिए किया जा सकता है। बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए मशीनों की विशाल शक्ति को मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों में विश्लेषणात्मक और निर्णय लेने की क्षमता के साथ जोड़ा जाता है।
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बस जानकारी से निपटने के अलावा, मशीन सीखने और कृत्रिम बुद्धि भी रोगी की परीक्षा में नई क्षमता ला सकती है। उदाहरण के लिए, रेडियोलॉजी में, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम रेडियोलॉजी स्कैन और अन्य संसाधनों को देखने के लिए परिणाम और वास्तविकताओं को देख सकते हैं जो मानव निर्णयकर्ताओं का मार्गदर्शन कर सकते हैं।
मशीन लर्निंग और निदान की शक्ति के एक और प्रारंभिक उदाहरण के रूप में, नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ रिसोर्स ने रेटिना इमेजिंग के स्वचालित विश्लेषण का दस्तावेज़ दिया है, जो मधुमेह से जुड़े कुछ प्रकार के दृष्टि हानि का पता लगाने में मदद कर सकता है।
उपरोक्त सभी के अलावा, जो बहुत ही पर्याप्त और ग्राउंडब्रेकिंग कार्यक्षमता है, इसमें कई तरह के तरीके भी हैं जिनमें मशीन लर्निंग और एआई टेलीमेडिसिन की दैनिक वास्तविकताओं के साथ सहायता कर सकते हैं। परामर्श और परीक्षा के निर्धारण से लेकर बिलिंग के निदान तक, इस प्रकार की प्रौद्योगिकियां टेलीहेल्थ प्रक्रिया को स्वचालित करने में सक्षम होंगी।
शुरुआती टेलीमेडिसिन में, अवधारणा अपेक्षाकृत सरल थी - बजाय घर के कॉल करने के लिए शारीरिक रूप से मौजूद होने या दूरदराज के क्षेत्रों से किसी रोगी की सलाह या जांच करने के लिए, डॉक्टरों ने वीडियोकांफ्रेंसिंग और संबंधित तकनीकों का इस्तेमाल किया।
हालांकि, मशीन लर्निंग और एआई के साथ, डॉक्टर निर्णय लेने वाले टूल के साथ संयोजन करने में सक्षम होंगे - स्वचालित तकनीक बहुत काम करेगी। डॉक्टर इसकी समीक्षा करेंगे और इस पर हस्ताक्षर करेंगे - केवल वीडियोकांफ्रेंसिंग द्वारा समर्थित होने के बजाय, डॉक्टरों को महत्वपूर्ण सहायक प्रौद्योगिकियों द्वारा भी समर्थन किया जाएगा जो अपने आप सोच रहे हैं और सीख रहे हैं। यह टेलीमेडिसिन के क्षेत्र को नाटकीय रूप से जल्द और स्थायी रूप से बदल देगा।
