स्वास्थ्य संगोष्ठी में AI नवाचार

स्वास्थ्य संगोष्ठी में AI नवाचार: 800 से अधिक सार्वजनिक अस्पतालों में DeepSeek तैनात

विश्व इंटरनेट सम्मेलन विशिष्ट समिति द्वारा आयोजित स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के अनुप्रयोग पर केंद्रित एक अभूतपूर्व संगोष्ठी हाल ही में बीजिंग में आयोजित की गई। इस कार्यक्रम में पूरे चीन के अस्पतालों में AI प्रौद्योगिकियों के बढ़ते एकीकरण पर प्रकाश डाला गया, जिसमें विशेषज्ञों ने खुलासा किया कि 800 से अधिक सार्वजनिक अस्पतालों ने सेवा वितरण को बढ़ाने के लिए DeepSeek सिस्टम को लागू किया है।

अग्रणी अस्पतालों ने AI प्रगति का प्रदर्शन किया

संगोष्ठी के दौरान कई प्रमुख अस्पतालों ने अपनी नवीनतम AI अनुसंधान और विकास पहलों को प्रस्तुत किया। शेनझेन में हांगकांग के चीनी विश्वविद्यालय के डेटा साइंस स्कूल के कार्यकारी डीन ली हाइझोउ ने पारंपरिक चीनी चिकित्सा (TCM) के लिए तैयार किए गए एक बड़े भाषा मॉडल TCM Omini को पेश किया। यह मॉडल HuatuoGPT-o1 द्वारा संचालित है, जिसे ली की टीम ने विकसित किया है।

टीसीएम ओमिनी: पारंपरिक चीनी चिकित्सा निदान में क्रांति

TCM Omini में TCM के चार मूलभूत नैदानिक तरीके शामिल हैं: अवलोकन, सुनना और सूंघना, पूछताछ और स्पंदन। यह अभिनव मॉडल जीभ की उपस्थिति जैसे दृश्य संकेतों का विश्लेषण करने के लिए छवि पहचान का उपयोग करता है, विशेष सेंसर के माध्यम से ध्वनियों और गंधों को कैप्चर करता है, और लक्षणों और चिकित्सा इतिहास को निकालने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करता है। इसके अलावा, यह पल्स सेंसर डेटा को एकीकृत करता है और सिग्नल प्रोसेसिंग और पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग करके पल्स पैटर्न का विश्लेषण करता है, जो TCM निदान के लिए एक व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करता है।

PUMCH-GENESIS: दुर्लभ रोग निदान में तेजी लाना

पेकिंग यूनियन मेडिकल कॉलेज अस्पताल (PUMCH) और इंस्टीट्यूट ऑफ ऑटोमेशन, चाइनीज एकेडमी ऑफ साइंसेज (CASIA) ने संयुक्त रूप से PUMCH-GENESIS विकसित किया है, जो दुर्लभ बीमारियों के निदान के लिए डिज़ाइन किया गया एक AI बड़ा मॉडल है। मॉडल को आधिकारिक तौर पर संगोष्ठी में अनावरण किया गया था।

PUMCH में अनुशासन निरीक्षण आयोग के सचिव यांग डुंगन ने जोर दिया कि PUMCH-GENESIS जीनोमिक विश्लेषण में एक महत्वपूर्ण बाधा को संबोधित करता है: पूरे जीनोम अनुक्रमण (WGS) डेटा की समय लेने वाली व्याख्या। वर्तमान में, यहां तक कि अनुभवी चिकित्सक भी प्रतिदिन सीमित संख्या में WGS रिपोर्ट का विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे रोगी की देखभाल में बाधा आती है। यह नया AI सिस्टम, डीप लर्निंग और हाइब्रिड डेटा-ज्ञान फ्यूजन का लाभ उठाते हुए, आनुवंशिक निदान की दक्षता और सटीकता में काफी सुधार करने का वादा करता है। WGS डेटा की उच्च मात्रा का विश्लेषण करने की PUMCH-GENESIS की क्षमता नैदानिक प्रक्रिया को तेज करती है, जिससे दुर्लभ बीमारियों वाले रोगियों के लिए पहले और अधिक प्रभावी उपचार हस्तक्षेप की संभावना होती है।

PUMCH ने पहले से ही रोगी सेवाओं, नैदानिक निदान और उपचार, चिकित्सा अनुसंधान और अस्पताल प्रबंधन सहित विभिन्न अस्पताल कार्यों में 80 से अधिक AI अनुप्रयोगों को एकीकृत किया है, जो पूरे संस्थान में AI के व्यापक अपनाने का प्रदर्शन करता है।

रुइजिन अस्पताल का AI विकास के लिए डेटा-संचालित दृष्टिकोण

शंघाई डिजिटल मेडिसिन इनोवेटिव सेंटर के उप निदेशक झू लिफेंग ने डेटा उपयोग पर रुइजिन अस्पताल के जोर और मल्टीमॉडल और मल्टी-डिसीज मेडिकल कॉर्पोरा के निर्माण के प्रयासों पर प्रकाश डाला। अस्पताल डेटा को AI विकास के लिए सबसे मूल्यवान संसाधन मानता है।

व्यापक चिकित्सा कॉर्पोरा का निर्माण

रुइजिन अस्पताल ने गुणवत्ता मूल्यांकन माप, डेटा टाइम सीरीज संगठन, मल्टीमॉडल नैदानिक डेटासेट संरेखण और दानेदार डेटा एनोटेशन सहित विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए स्वास्थ्य डेटा का लाभ उठाया है। अस्पताल का व्यापक डेटाबेस, जिसमें चिकित्सा जानकारी की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है, जटिल चिकित्सा चुनौतियों का समाधान करने में सक्षम मजबूत AI मॉडल के विकास की अनुमति देता है।

zhū ने खुलासा किया कि रुइजिन अस्पताल का कुल स्वास्थ्य डेटा 5PB तक पहुंच गया है, जिसमें चिकित्सा प्रौद्योगिकियों की निरंतर उन्नति के कारण प्रति वर्ष लगभग 1.5PB की वृद्धि होती है। तेजी से विस्तारित डेटाबेस AI एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने और परिष्कृत करने के लिए एक समृद्ध संसाधन प्रदान करता है, जिससे उनकी सटीकता और प्रभावशीलता सुनिश्चित होती है।

अस्पतालों में AI परिनियोजन पर DeepSeek का प्रभाव

चीन अकादमी ऑफ इंफॉर्मेशन एंड कम्युनिकेशंस टेक्नोलॉजी में क्लाउड कंप्यूटिंग और बिग डेटा रिसर्च इंस्टीट्यूट के उप निदेशक मिन डोंग ने चीन के अस्पताल प्रणालियों में AI प्रौद्योगिकी के अपनाने में तेजी लाने में DeepSeek की महत्वपूर्ण भूमिका पर प्रकाश डाला।

DeepSeek सिस्टम का व्यापक पैमाने पर अपनाना

3 मई तक, देश भर के 800 से अधिक सार्वजनिक अस्पतालों ने DeepSeek सिस्टम को लागू किया है, जो सभी स्तरों पर चिकित्सा संस्थानों में फैला हुआ है। यह व्यापक रूप से अपनाना स्वास्थ्य सेवा वितरण को बदलने की AI की क्षमता की बढ़ती मान्यता को दर्शाता है।

मिन ने जोर दिया कि AI ने अस्पतालों के भीतर सेवा वितरण और प्रबंधन की दक्षता में काफी सुधार किया है। AI-संचालित उपकरण नियमित कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं, वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित कर सकते हैं और डॉक्टरों को मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं, जिससे अंततः रोगी के बेहतर परिणाम प्राप्त होते हैं।

चिकित्सा AI अनुप्रयोग में चुनौतियों का समाधान

हालांकि, मिन ने चिकित्सा AI के बड़े पैमाने पर अनुप्रयोग से जुड़ी चुनौतियों को भी स्वीकार किया, जिसमें एल्गोरिथम सीमाएं शामिल हैं जो विकृत आउटपुट और भ्रम के जोखिम को जन्म दे सकती हैं। विशेष चिकित्सा स्थितियों के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट की कमी से प्रशिक्षण और अनुमान के लिए खराब डेटा गुणवत्ता भी हो सकती है। इसके अलावा, डेटा प्रशिक्षण प्रक्रिया सुरक्षा और गोपनीयता जोखिमों के बारे में चिंताएं बढ़ाती है।

एल्गोरिथम सीमाएं और विभ्रम

AI एल्गोरिदम अचूक नहीं हैं और कभी-कभी गलत या भ्रामक परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं। यह विशेष रूप से चिकित्सा अनुप्रयोगों में चिंताजनक है, जहां मामूली त्रुटियों के भी गंभीर परिणाम हो सकते हैं। “विभ्रम” का जोखिम, जहां एक AI मॉडल ऐसे आउटपुट उत्पन्न करता है जो वास्तविक डेटा या साक्ष्य पर आधारित नहीं हैं, AI सिस्टम के सावधानीपूर्वक सत्यापन और निगरानी की आवश्यकता को और रेखांकित करता है।

डेटा गुणवत्ता और उपलब्धता

AI मॉडल का प्रदर्शन प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और मात्रा पर बहुत अधिक निर्भर करता है। विशिष्ट चिकित्सा स्थितियों के लिए पर्याप्त रूप से बड़े और विविध डेटासेट की कमी AI-संचालित नैदानिक और उपचार उपकरणों की सटीकता और विश्वसनीयता को सीमित कर सकती है। इस चुनौती का समाधान करने के लिए सख्त नैतिक और गोपनीयता मानकों का पालन करते हुए उच्च गुणवत्ता वाले चिकित्सा डेटा को एकत्र करने, क्यूरेट करने और साझा करने के लिए सहयोगात्मक प्रयासों की आवश्यकता है।

सुरक्षा और गोपनीयता संबंधी चिंताएँ

AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए संवेदनशील रोगी डेटा के उपयोग से महत्वपूर्ण सुरक्षा और गोपनीयता संबंधी चिंताएँ पैदा होती हैं। अनाधिकृत पहुंच और दुरुपयोग से रोगी की जानकारी की सुरक्षा के लिए मजबूत सुरक्षा उपायों को लागू करना महत्वपूर्ण है। इसके अतिरिक्त, पारदर्शी और जवाबदेह AI सिस्टम विकसित करना आवश्यक है जो रोगी की स्वायत्तता का सम्मान करते हैं और यह सुनिश्चित करते हैं कि AI-संचालित निर्णय रोगी के सर्वोत्तम हित में लिए जाएं।

स्वास्थ्य सेवा में AI का भविष्य

संगोष्ठी में स्वास्थ्य सेवा में AI की परिवर्तनकारी क्षमता पर प्रकाश डाला गया, जिसमें TCM निदान से लेकर दुर्लभ रोग पहचान तक के नवीन अनुप्रयोगों के उदाहरण हैं। चीन के अस्पतालों में DeepSeek सिस्टम का व्यापक रूप से अपनाया जाना सेवा वितरण और प्रबंधन में सुधार करने की AI की क्षमता की बढ़ती मान्यता को दर्शाता है।

हालांकि, संगोष्ठी में उन चुनौतियों को भी रेखांकित किया गया जिन्हें स्वास्थ्य सेवा में AI के सुरक्षित, प्रभावी और नैतिक कार्यान्वयन को सुनिश्चित करने के लिए संबोधित किया जाना चाहिए। इन चुनौतियों में एल्गोरिथम सीमाएं, डेटा गुणवत्ता मुद्दे और सुरक्षा और गोपनीयता संबंधी चिंताएं शामिल हैं। इन चुनौतियों का सक्रिय रूप से सामना करके, स्वास्थ्य सेवा उद्योग AI की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकता है और एक ऐसा भविष्य बना सकता है जहां प्रौद्योगिकी डॉक्टरों को सशक्त बनाती है और रोगी के परिणामों में सुधार करती है।

दिखाई गई प्रगति चिकित्सा अभ्यास में AI को एकीकृत करने की एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाती है, जो अधिक सटीक निदान, व्यक्तिगत उपचार और कुशल स्वास्थ्य सेवा प्रदान करने की क्षमता प्रदान करती है। चर्चा में डेटा पहुंच, एल्गोरिथम पारदर्शिता और नैतिक विचारों के महत्व पर भी प्रकाश डाला गया ताकि स्वास्थ्य सेवा में जिम्मेदार AI कार्यान्वयन सुनिश्चित किया जा सके।

सटीक चिकित्सा

AI की रोगी डेटा की विशाल मात्रा का विश्लेषण करने की क्षमता सटीक चिकित्सा को जन्म दे सकती है, जहां उपचार एक व्यक्ति के आनुवंशिक मेकअप, जीवन शैली और पर्यावरण के अनुरूप होते हैं। यह व्यक्तिगत दृष्टिकोण उपचार प्रभावशीलता में सुधार कर सकता है और दुष्प्रभावों को कम कर सकता है।

दवा खोज

AI संभावित दवा उम्मीदवारों की पहचान करके, उनकी प्रभावकारिता की भविष्यवाणी करके और उनके डिजाइन का अनुकूलन करके दवा खोज प्रक्रिया को तेज कर सकता है। यह रोगों के लिए नए उपचारों के विकास से जुड़े समय और लागत को काफी कम कर सकता है।

दूरस्थ रोगी निगरानी

AI-संचालित दूरस्थ रोगी निगरानी सिस्टम रोगियों के महत्वपूर्ण संकेतों को ट्रैक कर सकते हैं, संभावित स्वास्थ्य समस्याओं का जल्दी पता लगा सकते हैं और समय पर हस्तक्षेप प्रदान कर सकते हैं। यह रोगी के परिणामों में सुधार कर सकता है और अस्पताल में भर्ती होने की आवश्यकता को कम कर सकता है।

प्रशासनिक दक्षता

AI अपॉइंटमेंट शेड्यूलिंग, बिलिंग और बीमा दावा प्रसंस्करण जैसे प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित कर सकता है, जिससे स्वास्थ्य सेवा पेशेवर रोगी की देखभाल पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। इससे दक्षता में सुधार हो सकता है और लागत कम हो सकती है।

बढ़ा हुआ वास्तविकता

संवर्धित वास्तविकता (AR) के साथ संयुक्त AI जटिल प्रक्रियाओं के दौरान सर्जनों को वास्तविक समय में मार्गदर्शन प्रदान कर सकता है, जिससे सटीकता में सुधार होता है और जटिलताओं का जोखिम कम होता है। AR का उपयोग चिकित्सा छात्रों को प्रशिक्षित करने और रोगियों को शिक्षित करने के लिए भी किया जा सकता है।

संगोष्ठी में चर्चा किए गए विकास इस बात का संकेत हैं कि AI तकनीक स्वास्थ्य सेवा को कैसे नया आकार दे रही है। जैसे-जैसे AI आगे बढ़ता है और चिकित्सा क्षेत्र में अधिक एकीकृत होता जाता है, डेटा गोपनीयता, सुरक्षा और संवेदनशील स्वास्थ्य सेवा निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में AI उपयोग के नैतिक निहितार्थ आने वाले वर्षों में स्वास्थ्य सेवा उद्योग के भीतर ध्यान केंद्रित करने का एक प्रमुख क्षेत्र बने रहेंगे। इन महत्वपूर्ण क्षेत्रों में विकास पर ध्यान केंद्रित करने के साथ, AI का एकीकरण चिकित्सा प्रौद्योगिकी को देखभाल के एक नए युग में लाएगा। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी विकसित होती है, वर्णित सहयोगात्मक प्रयास यह सुनिश्चित करेंगे कि AI में प्रगति को विकसित और सुरक्षित रूप से तैनात किया जाए, और व्यक्तिगत रोगी आवश्यकताओं पर सावधानीपूर्वक ध्यान दिया जाए।