आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग न केवल अस्पतालों में डेटा और फ़ाइलों को व्यवस्थित करने के लिए किया जाता है, बल्कि इसका सक्रिय रूप से रोगों की रोकथाम में भी उपयोग किया जाता है। चिकित्सा क्षेत्रों में, जहां यह तकनीक काम करती है, छवि विश्लेषण और इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड से डेटा मिलान को प्रमुखता दी जाती है।
मुख्य लाभ समय की बचत है। मानव आंख के लिए अदृश्य परिवर्तनों का पता लगाने और पहले लक्षणों के प्रकट होने से बहुत पहले जोखिमों की भविष्यवाणी करने की क्षमता डॉक्टरों को निवारक कार्रवाई करने की अनुमति देती है। यह तत्परता जटिलताओं को रोक सकती है और जीवन बचा सकती है।
नेत्र विज्ञान में एआई का अनुप्रयोग
नेत्र विज्ञान चिकित्सा के उन क्षेत्रों में से एक है जहां एआई का व्यावहारिक उपयोग सबसे अधिक विकसित है। रेटिनोग्राफी (आंख के तल की तस्वीरें) के विश्लेषण में, प्रोग्राम एक मिनट से भी कम समय में छवियों को संसाधित कर सकते हैं, जिसके लिए डॉक्टर की उपस्थिति की आवश्यकता नहीं होती है।
प्राथमिक स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में, यह उपकरण एक स्वचालित स्क्रीनिंग के रूप में कार्य करता है, जो बिना किसी बदलाव के तस्वीरों को गंभीर क्षति के संकेतों को प्रदर्शित करने वाली तस्वीरों से अलग करता है, जैसे कि डायबिटिक रेटिनोपैथी।
'ओल्हार डिजिटल' पत्रिका को दिए गए साक्षात्कार में, यूनिकांप की रेटिना विशेषज्ञ नेत्र रोग विशेषज्ञ मरीना क्रेस्पो सोआरेस ने समझाया कि यह स्वचालन देखभाल मॉडल को रोकथाम की रणनीति में बदल देता है। हजारों तस्वीरों का तेजी से और मानकीकृत तरीके से विश्लेषण करके, प्रणाली उन रोगियों की पहचान करती है जिनमें सबसे अधिक जोखिम होता है और जिन्हें प्राथमिकता वाली देखभाल की आवश्यकता होती है। कतार के इस संगठन से प्रतीक्षा समय कम होता है और दृष्टि हानि को रोका जा सकता है, खासकर विशेषज्ञों की कमी वाले क्षेत्रों में।
डिजिटल स्क्रीनिंग में प्रगति को चिकित्सा संगठनों और दुनिया भर में किए गए वैज्ञानिक अनुसंधान का समर्थन प्राप्त है। उदाहरण के लिए, अमेरिकन एकेडमी ऑफ ऑप्थल्मोलॉजी की रिपोर्ट बताती है कि एफडीए (यूएस एनाविस के समकक्ष) द्वारा अनुमोदित सॉफ्टवेयर 92% से 96% की संवेदनशीलता के साथ डायबिटिक रेटिनोपैथी का पता लगाता है। इसके अलावा, नेचर जर्नल में प्रकाशित गूगल के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक अध्ययन में दिखाया गया कि एआई सिस्टम मेडिकल इतिहास और जांच परिणामों का विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे डॉक्टरों को रोगों के निदान के दौरान जटिल निर्णय लेने में मदद मिलती है।
फिर भी, डॉ. सोआरेस इस बात पर जोर देती हैं कि रेटिना की तस्वीर पर निशान की गणितीय सटीकता निदान के बराबर नहीं है। उपचार निर्धारित करने के लिए रोगी के नैदानिक इतिहास की व्याख्या, अतिरिक्त जांच का आदेश देने और व्यक्ति की सामाजिक स्थिति को ध्यान में रखने की आवश्यकता होती है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और विशेषज्ञ के बीच की सीमा एक निश्चित रेखा नहीं है, बल्कि एक गतिशील सीमा है: जब तक तकनीक धारणा की क्षमताओं का विस्तार करती है, समझ और निर्णय लेने की जिम्मेदारी मनुष्य के पास ही रहती है।
इस प्रकार, पेशेवर को बदलने के बजाय, यह तकनीक रूटीन विश्लेषण की मात्रा को कम करने के लिए एक उपकरण के रूप में कार्य करती है। प्राथमिक डेटा को संसाधित करके और प्राथमिकताओं को निर्धारित करके, एआई विशेषज्ञ के समय को परामर्श, ध्यानपूर्वक सुनने और रोगी की सीधी देखभाल के लिए मुक्त करता है। यह सेवा की गति को बढ़ाता है, जबकि अंतिम निर्णय मानव नियंत्रण में रहता है।
गहन चिकित्सा देखभाल में एआई
जबकि कंप्यूटर विजन छवियों का विश्लेषण करता है, डेटा प्रोसेसिंग गहन चिकित्सा इकाई (आईसीयू) में वास्तविक समय में मेडिकल रिकॉर्ड को स्कैन करके लागू की जाती है। 'ओल्हार डिजिटल' को दिए गए साक्षात्कार में, हृदय रोग विशेषज्ञ और इंटेंसिविस्ट सर्जियो नावेस ने बताया कि अस्पताल की प्रणालियाँ लगातार हृदय गति और रक्तचाप का डेटा जमा करती हैं। पहले ये फाइलें कंप्यूटर पर अप्रयुक्त डेटा बनी रहती थीं।
इन सूचना तालिकाओं को मिलाने के लिए प्रशिक्षित एल्गोरिदम को लागू करने के कारण, संस्थान कच्चे डेटा को चेतावनी संकेतों में बदलना शुरू कर देता है। निरंतर पढ़ने की यह क्षमता बिस्तर पर स्पष्ट होने से पहले ही गंभीर जटिलताओं का अनुमान लगाने की अनुमति देती है।