શેપ ટીમોને હેલ્થકેર એઆઈ સોલ્યુશન્સ બનાવવામાં કેવી રીતે મદદ કરે છે

આગલી વખતે જ્યારે તમે ડૉક્ટરની ઑફિસમાં જાઓ ત્યારે રોબોટિક ફિઝિશિયન દ્વારા સારવાર કરાવવાની અપેક્ષા રાખશો નહીં. કમ્પ્યુટર્સ અને અલ્ગોરિધમ્સ આપણને શું જોવું, શું ખરીદવું અને આપણા સોશિયલ નેટવર્ક પર કોને ઉમેરવું તે કહી શકે છે, પરંતુ સંશોધન સૂચવે છે કે આરોગ્યસંભાળ AI ટૂંક સમયમાં માનવ સંભાળ રાખનારાઓનું સ્થાન લેશે નહીં.

જોકે, તે ગૂંચવણભર્યા કાગળકામ, લાંબા રાહ જોવાના સમય, ખોટા નિદાન અને આરોગ્યસંભાળ અનુભવના અન્ય અનિચ્છનીય તત્વોને વધુ અનુકૂળ તત્વોથી બદલવામાં મદદ કરી શકે છે. AI માનવ ચિકિત્સકોને વધુ દર્દીઓની સારવાર માટે તેમની પ્રથાઓને સ્કેલ કરવામાં અને વ્યક્તિગત દર્દીઓને વધુ વ્યક્તિગત, અસરકારક સંભાળ પૂરી પાડવા માટે સશક્ત બનાવવામાં પણ મદદ કરી શકે છે.

હા, 2021 માં પણ, આરોગ્યસંભાળમાં AI અને ઓટોમેશન વિશેની વાતચીત સંભવિતતા, વચનો અને શક્યતાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. છેવટે, અવકાશમાં AI-સંચાલિત એપ્લિકેશનો માટેની મોટાભાગની તકો હજુ પણ આગળ છે - મુખ્યત્વે કારણ કે અવકાશમાં વ્યાપક અપનાવવાનો માર્ગ સાફ કરવા માટે મુખ્ય અવરોધોને દૂર કરવા પડશે. જ્યાં સુધી તે ન થાય ત્યાં સુધી, આ પરિવર્તનશીલ ટેકનોલોજી શું હોઈ શકે છે (શું છે તેના બદલે) તેના સંદર્ભમાં ચર્ચા થતી રહેશે.

Shaip ખાતે, અમે AI વિકાસ ટીમોને આ અવરોધોને દૂર કરવામાં મદદ કરીને વાતચીતમાં ફેરફાર કરવા માંગીએ છીએ. આરોગ્યસંભાળ AI માટે ભવિષ્ય શું રાખી શકે છે તે વિશે વાત કરવાનું અમને ગમે છે , પરંતુ અમને તે ભવિષ્ય બનાવવાનું વધુ ગમે છે. આપણે તે કેવી રીતે કરીએ છીએ તે શોધતા પહેલા, ચાલો વર્તમાન પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા માટે થોડો સમય કાઢીએ.

AI ફક્ત આરોગ્યસંભાળને કાયમ માટે બદલવા માટે તૈયાર નથી; તે પહેલાથી જ છે. પ્રમાણમાં નવી હોવા છતાં, આ ટેકનોલોજી આધુનિક આરોગ્યસંભાળ પ્રણાલીના લગભગ દરેક પાસામાં પ્રસરી ગઈ છે:

• ક્લિનિકલ સેટિંગ્સમાં, ચિકિત્સકો સીટી સ્કેન, એમઆરઆઈ અને અન્ય પ્રકારના વિઝ્યુઅલ વિશ્લેષણના પરિણામોની તપાસ કરવા માટે અદ્યતન પેટર્ન-ઓળખ ક્ષમતાઓ સાથે એઆઈ-સહાયિત ઇમેજિંગ ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરી રહ્યા છે, જેનાથી તેઓ રોગને વધુ ઝડપથી અને સચોટ રીતે શોધી શકે છે અને ઈજાનું નિદાન કરી શકે છે.
• વર્ગખંડમાં, મશીન લર્નિંગ ટૂલ્સ વિદ્યાર્થીઓને માનવ શરીર વિશે પહેલા કરતાં વધુ ઊંડી સમજ મેળવવામાં મદદ કરી રહ્યા છે અને તેમને શક્તિ આપી રહ્યા છે નવા ઉકેલો બનાવો વાસ્તવિક દુનિયાના કાર્યક્રમો સાથે.
• પ્રયોગશાળામાં, સંશોધકો નવા દવા ફોર્મ્યુલાને એવી દવાઓ સાથે જોડવા માટે અત્યાધુનિક કાર્યક્રમોનો ઉપયોગ કરી રહ્યા છે જે પહેલાથી જ સલામત હોવાનું જાણીતું છે. પછી તેઓ રેકોર્ડ સમયમાં એન્ટિડોટ્સ અને રસીઓ વિકસાવવા માટે આની નકલ કરી શકે છે અને તેનું પુનરાવર્તન કરી શકે છે.
• વહીવટકર્તાઓ અને અધિકારીઓ વધુ સાહજિક, કાર્યક્ષમ દર્દી અનુભવો બનાવવા માટે AI એપ્લિકેશનોનો ઉપયોગ કરી રહ્યા છે જે એકસાથે પ્રદાતાઓ માટે આવક વધારશે અને દર્દીઓ માટે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળી સંભાળ સુનિશ્ચિત કરશે. યાદી લાંબી અને લાંબી ચાલે છે.

કારણ કે તમે આ વાંચી રહ્યા છો, તમને કદાચ પહેલાથી જ ખ્યાલ આવી ગયો હશે કે આપણી આરોગ્યસંભાળ પ્રણાલી પર AI ની અસર ખૂબ જ મોટી રહી છે - અને તે વધતી જ જશે. આ ક્ષેત્રનો સમાવેશ કરતા અસંખ્ય વૈવિધ્યસભર કલાકારોને ધ્યાનમાં રાખીને, AI સોલ્યુશન્સ સંભવિત રીતે કેટલા પડકારોનો સામનો કરી શકે છે તે અનંત લાગે છે.

આ ઉકેલોને જીવંત બનાવવામાં મદદ કરવા માટે Shaip અહીં છે. અમારી સેવાઓ વ્યવસાયો અને ઉદ્યોગસાહસિકોને પરિવર્તનશીલ આરોગ્યસંભાળ AI તકનીકો બનાવવા સક્ષમ બનાવે છે જે વાસ્તવિક દુનિયાની સમસ્યાઓને તેમના માર્ગમાં આવતા કેટલાક મોટા અવરોધોને દૂર કરીને મોટા પાયે ઉકેલી શકે છે. અને આરોગ્યસંભાળ ક્ષેત્રમાં કામ કરતી ટીમો માટે, આવા ઘણા બધા વિકલ્પો છે.

રસ્તાઓ પર અવરોધો અને લાલ ધ્વજ

જ્યારે આરોગ્યસંભાળમાં AI નું વચન ક્યારેય આટલું મોટું નહોતું, ખરેખર એકાધિકારિક આરોગ્યસંભાળ પ્રણાલીમાં ટેકનોલોજીનું સંકલન કરવું એ અવરોધોથી ભરેલી પ્રક્રિયા હશે. કદાચ નિયમનકારી અવરોધો કરતાં વધુ મહત્વપૂર્ણ કંઈ નથી જે દવાને અન્ય ઉદ્યોગોથી અલગ પાડે છે જેમાં અપનાવવાની પ્રક્રિયા ઝડપથી થઈ છે.

કોંગ્રેસ દ્વારા હેલ્થ ઇન્શ્યોરન્સ પોર્ટેબિલિટી એન્ડ એકાઉન્ટેબિલિટી એક્ટ (HIPAA) ઘડ્યાને લગભગ એક પચાસ વર્ષ થઈ ગયા છે, પરંતુ તે જ કાયદો હજુ પણ 2021 માં પ્રદાતાઓ દર્દીના ડેટાને કેવી રીતે હેન્ડલ કરે છે તેનું સંચાલન કરે છે. કમનસીબે, તે ડોકટરો, દર્દીઓ અને નવી તબીબી તકનીકો બનાવવા માંગતા ઉદ્યોગસાહસિકો માટે જવાબો કરતાં વધુ પ્રશ્નો રજૂ કરે છે. વધુમાં, HIPAA આદેશો હવે યુરોપિયન યુનિયનના જનરલ ડેટા પ્રોટેક્શન રેગ્યુલેશન (GDPR), સિંગાપોરનો પર્સનલ ડેટા પ્રોટેક્શન એક્ટ (PDPA) અને કેલિફોર્નિયા કન્ઝ્યુમર પ્રાઇવસી એક્ટ (CCPA) જેવા વ્યક્તિગત રીતે ઓળખી શકાય તેવી માહિતી (PII) પરના તાજેતરના નિયમો સાથે એકરૂપ થઈ રહ્યા છે જે યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં ડેટા ઉપયોગને નિયંત્રિત કરતા પ્રથમ વ્યાપક કાયદાનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે.

COVID-19 રોગચાળા સાથે ટેલિહેલ્થ જરૂરિયાતોમાં થયેલા વધારાએ ફક્ત વધુ નિયમનકારી માથાનો દુખાવો વધાર્યો છે . શરૂઆતમાં, ઘણા દર્દીઓ એવા પ્લેટફોર્મ દ્વારા દૂરસ્થ સારવાર મેળવે છે જે HIPAA ધોરણોને પૂર્ણ કરતા નથી, જે તેમને ગોપનીયતા જોખમો માટે સંવેદનશીલ બનાવી શકે છે. જે પ્લેટફોર્મ્સનું પાલન કરે છે તે પણ જોખમ ઊભું કરે છે, કારણ કે તેઓ નફા માટે સંવેદનશીલ દર્દીની માહિતી જાહેર કરી શકે છે . વર્ચ્યુઅલ સંભાળની માંગમાં વૃદ્ધિએ ઘણી ડિજિટલ સેવાઓને જન્મ આપ્યો છે જે HIPAA ના મૂળ અવકાશની બહાર છે, અને તેણે મોટી ટેક કંપનીઓ ફેસબુક, આલ્ફાબેટ , એમેઝોન અને માઇક્રોસોફ્ટને બજારમાં સાહસ કરવા માટે મજબૂર કર્યા છે , નવી નવીનતા તેમજ વધારાની દેખરેખની જરૂરિયાત લાવી છે.

નિયમનકારો માટે, આદેશોની આ જટિલ પ્રણાલીમાં પાલન લાગુ કરવું વધુને વધુ મુશ્કેલ બની રહ્યું છે, કારણ કે ડેટાનો ઉપયોગ નવી રીતે અને વધતી જતી સંખ્યામાં કલાકારો દ્વારા થઈ રહ્યો છે. તેવી જ રીતે, આરોગ્યસંભાળ ક્ષેત્રમાં AI-સંચાલિત તકનીકો બનાવવા અને જમાવવાની આશા રાખતી ટીમો માટે, આ સાધનો હાલના ધોરણોને પૂર્ણ કરે છે તેની ખાતરી કરવા માટે નિયમનકારી કુશળતાની જરૂર છે જે શોધવાનું ખૂબ મુશ્કેલ છે.

શું શોધવાનું પણ મુશ્કેલ છે? ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા તબીબી ડેટા. નિયમન કેટલીક નવી તકનીકોને વ્યાપકપણે અપનાવવામાં રોકી શકે છે, પરંતુ ગુણવત્તાયુક્ત ડેટા વિના, AI-સંચાલિત સાધનો વિકાસના તબક્કાને પણ પાર કરી શકશે નહીં.

અમેરિકન મેડિકલ એસોસિએશનના જર્નલમાં પ્રકાશિત થયેલા તાજેતરના એક અભ્યાસમાં જાણવા મળ્યું છે કે મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સને તાલીમ આપવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા દર્દીઓનું ભૌગોલિક વિતરણ મોટે ભાગે થોડા રાજ્યો સુધી મર્યાદિત છે, ખાસ કરીને કેલિફોર્નિયા, ન્યુ યોર્ક અને મેસેચ્યુસેટ્સ. આ દર્દીઓ એકબીજા સાથે શેર કરી શકે છે પરંતુ દેશના બાકીના ભાગોમાં નહીં, આર્થિક, સામાજિક, વર્તણૂકીય અને અન્ય ગુણધર્મોને ધ્યાનમાં રાખીને, આ ડેટા પર તાલીમ પામેલા અલ્ગોરિધમ્સ ખરાબ રીતે સામાન્યીકરણ કરી શકે છે. આ સમસ્યાને વધુ વૈવિધ્યસભર ડેટા સેટ્સ સાથે ઉકેલી શકાય છે, પરંતુ ફરીથી, ડેટા પ્રાપ્ત કરવો મુશ્કેલ છે. એકવાર હસ્તગત કર્યા પછી, તેને ગોઠવવાનું પણ મુશ્કેલ છે, જે મશીન-લર્નિંગ તકનીકોના વિકાસકર્તાઓ માટે બીજું મહત્વપૂર્ણ પગલું છે.

ઘણી કંપનીઓ તેમના અલ્ગોરિધમ્સ માટે ડેટા શોધવા અથવા બનાવવા માટે નોંધપાત્ર રોકાણ કરે છે અને પછી તેને લેબલ કરવા માટે ટીકાકારોને વધુ પૈસા ચૂકવે છે. વધુ પડતા એકરૂપ ડેટા સેટની જેમ, યોગ્ય રીતે લેબલ અને ક્યુરેટેડ ન હોય તે ડેટા AI પ્રોગ્રામ્સને પક્ષપાતી અને અચોક્કસ પરિણામો ઉત્પન્ન કરવા માટે તાલીમ આપશે, જે સમસ્યાઓ ઊભી કરશે જે સરળતાથી સુધારી શકાતી નથી. કમનસીબે, આરોગ્યસંભાળ AI ટેકનોલોજી પર કામ કરતી ટીમો માટે આ સમસ્યાઓ સામાન્ય રહેશે. ગાર્ટનરના સંશોધન દર્શાવે છે કે 2022 સુધી ડેટા-મેનેજમેન્ટ પૂર્વગ્રહના પરિણામે 8 5% સુધી AI પ્રોજેક્ટ્સ ભૂલભરેલા પરિણામો આપશે .

ફરીથી, આરોગ્યસંભાળ માટે AI એપ્લિકેશનો બનાવવા માટે ઘણા બધા પડકારો છે, જે જાણીતા અને અજાણ્યા બંને છે. જેમ જેમ વધુ વિકાસકર્તાઓ આ ક્ષેત્રમાં પ્રવેશ કરે છે અને વધુ પ્રદાતાઓ દર્દીઓની સારવાર માટે તેમની વ્યૂહરચનામાં AI-સંચાલિત ઉકેલો ઉમેરવા કે નહીં તે અંગેના નિર્ણયોનો સામનો કરી રહ્યા છે, તેમ તેમ આ પડકારો મોટા પ્રમાણમાં વધી રહ્યા છે. જ્યારે તમે નવી તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને ઉપયોગી, પરિવર્તનશીલ સાધનો બનાવવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા હોવ ત્યારે અવરોધો અનિવાર્ય હોય છે, ત્યારે Shaip ટીમોને આ ક્ષેત્રમાં વિકાસકર્તાઓ હાલમાં જે મોટા અવરોધોનો સામનો કરી રહ્યા છે તેમાંથી ઘણાને દૂર કરવામાં મદદ કરે છે.