अलीबाबा ग्रुप होल्डिंग ने विशेष रूप से हेल्थकेयर के लिए एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मॉडल विकसित किया है, जो कंपनी की Qwen श्रृंखला द्वारा संचालित है। इस मॉडल ने अनुभवी डॉक्टरों की तुलना में क्षमता का स्तर प्रदर्शित किया है। इसे अब क्वार्क, अलीबाबा के उपभोक्ताओं के लिए प्राथमिक एआई सहायक एप्लीकेशन में शामिल किया गया है।
अलीबाबा द्वारा मंगलवार को जारी एक बयान के अनुसार, एआई मॉडल ने सफलतापूर्वक चीन की मेडिकल क्वालिफिकेशन परीक्षा पास कर ली है। इसने 12 सामान्य चिकित्सा विषयों में "डिप्टी चीफ फिजिशियन" मानक हासिल किया है। इनमें सामान्य चिकित्सा, आंतरिक चिकित्सा, सामान्य सर्जरी, प्रसूति और स्त्री रोग, और बाल चिकित्सा शामिल हैं।
चीन की मेडिकल सर्टिफिकेशन प्रणाली में गहराई से
चीन में, चिकित्सा पेशेवर प्रमाणन प्रणाली हेल्थकेयर कर्मचारियों को पाँच अलग-अलग स्तरों में वर्गीकृत करती है। “डिप्टी चीफ फिजिशियन” रैंक चौथा उच्चतम है। अलीबाबा के एआई की यह उपलब्धि चिकित्सा क्षेत्र में एआई के अनुप्रयोग में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है।
इस हेल्थकेयर मॉडल का मूल अलीबाबा का क्वेन 2.5-32बी फाउंडेशन मॉडल है। यह उच्च गुणवत्ता वाले डेटा और उन्नत बहु-स्तरीय प्रशिक्षण प्रक्रियाओं से लाभान्वित होता है। अलीबाबा साउथ चाइना मॉर्निंग पोस्ट का भी मालिक है।
अग्रणी एआई मॉडलों के विरुद्ध बेंचमार्किंग
क्वर्क ने बेंचमार्क डेटा प्रदान किया है जो इंगित करता है कि हेल्थकेयर मॉडल का प्रदर्शन डीपसीक के आर1 और वी3, साथ ही ओपनएआई के जीपीटी-4ओ से, परीक्षण सटीकता के मामले में बेहतर है। विशेष रूप से, इसने “डिप्टी चीफ फिजिशियन” स्तर पर 74.8% सटीकता दर और उच्चतम “चीफ फिजिशियन” मानक पर 56.4% सटीकता दर हासिल की।
अलीबाबा ने कहा है कि हेल्थकेयर मॉडल अब पूरी तरह से क्वर्क में एकीकृत है। जब उपयोगकर्ता स्वास्थ्य संबंधी प्रश्न पूछते हैं तो एप्लिकेशन स्वचालित रूप से मॉडल का उपयोग करता है। इस एकीकरण को अस्पतालों और चिकित्सा संस्थानों के सहयोग से परिष्कृत किया गया है, जो अब इस मॉडल को अपने स्वयं के अनुप्रयोगों में लागू कर रहे हैं। यह सहयोगात्मक दृष्टिकोण एआई की चिकित्सा पद्धतियों को बढ़ाने और बेहतर बनाने की क्षमता को रेखांकित करता है।
क्वर्क का विकास: सर्च टूल से एआई असिस्टेंट
क्वर्क को शुरू में एक ऑनलाइन सर्च और क्लाउड स्टोरेज टूल के रूप में डिजाइन किया गया था। हालाँकि, इसे मार्च में चीन के उपभोक्ता एआई एप्लिकेशन बाजार में बढ़ती प्रतिस्पर्धा के जवाब में एक "ऑल-इन-वन" एआई सहायक के रूप में रीब्रांड किया गया था। मई में, क्वर्क ने एक “डीप सर्च” फ़ंक्शन पेश किया जो अलीबाबा के क्वेन एआई मॉडल का लाभ उठाता है। यह फ़ंक्शन उन्नत तर्क क्षमताओं को ऑनलाइन सर्च फ़ंक्शनलिटी के साथ मिलाता है, जिससे जटिल प्रश्नों के सटीक उत्तर मिलते हैं। यह पारंपरिक कीवर्ड-आधारित सर्च इंजन की तुलना में एक महत्वपूर्ण सुधार का प्रतिनिधित्व करता है।
अपने सुधार से पहले, अलीबाबा ने बताया कि क्वर्क ने 200 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं को प्राप्त किया था। अद्यतन एप्लिकेशन अब क्लाउड स्टोरेज, ब्राउज़र सेवाओं, एआई-संवर्धित सर्च टूल, एआई-जनरेटेड इमेज और लेखन सहायता, साथ ही रिकॉर्डिंग को सारांशित करने और ट्रांसक्रिप्ट करने के लिए टूल सहित सुविधाओं का एक सूट प्रदान करता है। उपकरणों का यह व्यापक सूट क्वर्क को एक बहुमुखी और शक्तिशाली एआई सहायक के रूप में स्थापित करता है।
हेल्थकेयर: एआई एकीकरण के लिए एक महत्वपूर्ण फोकस
हेल्थकेयर क्षेत्र चीनी तकनीकी कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण क्षेत्र बना हुआ है क्योंकि वे एआई क्षमताओं को अपने अनुप्रयोगों में एकीकृत करते हैं। ये एप्लिकेशन दवा विकास और नैदानिक समर्थन से लेकर व्यक्तिगत स्वास्थ्य सहायता तक हैं।
महीने की शुरुआत में, सोशल मीडिया कंपनी टेनसेंट होल्डिंग्स ने अपने “हेल्थ मैनेजमेंट असिस्टेंट” का बीटा संस्करण जारी किया, जो कंपनी के हन्युन एआई मॉडल द्वारा संचालित है। इसके अलावा, इंटरनेट के दिग्गज वांग शियाओचुआन द्वारा स्थापित एक एआई स्टार्ट-अप बाईचुआन भी हेल्थकेयर से संबंधित एआई अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। ये विकास हेल्थकेयर वितरण को बदलने में एआई के बढ़ते महत्व को उजागर करते हैं।
हेल्थकेयर में एआई के व्यापक निहितार्थ
एआई में प्रगति, विशेष रूप से हेल्थकेयर क्षेत्र में, चिकित्सा पेशेवरों द्वारा बीमारियों के निदान, उपचार और प्रबंधन के तरीके में क्रांति लाने के लिए तैयार है। एआई की विशाल मात्रा में डेटा संसाधित करने और उन पैटर्नों की पहचान करने की क्षमता जो मानव अवलोकन से चूक सकते हैं, इसे एक अमूल्य उपकरण बनाती है। रोग के प्रकोप की भविष्यवाणी करने से लेकर उपचार योजनाओं को निजीकृत करने तक, एआई में रोगी के परिणामों को बेहतर बनाने और हेल्थकेयर लागत को काफी कम करने की क्षमता है।
डायग्नोस्टिक सटीकता में सुधार
हेल्थकेयर में एआई के सबसे आशाजनक अनुप्रयोगों में से एक डायग्नोस्टिक सटीकता में सुधार करने की इसकी क्षमता है। एआई एल्गोरिदम मेडिकल इमेज, जैसे एक्स-रे और एमआरआई का विश्लेषण कर सकते हैं, ताकि सूक्ष्म विसंगतियों का पता लगाया जा सके जो रेडियोलॉजिस्ट द्वारा अनदेखी की जा सकती हैं। दूसरी राय प्रदान करके और चिंता के संभावित क्षेत्रों को उजागर करके, एआई डायग्नोस्टिक त्रुटियों को कम करने और यह सुनिश्चित करने में मदद कर सकता है कि रोगियों को समय पर और उचित उपचार मिले।
दवा अविष्कार में तेजी लाना
दवा अविष्कार की प्रक्रिया में तेजी लाने में भी एआई एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है। पारंपरिक दवा विकास एक लंबी और महंगी प्रक्रिया है, जिसमें अक्सर वर्षों लगते हैं और अरबों डॉलर खर्च होते हैं। एआई आशाजनक दवा उम्मीदवारों की पहचान करके, उनकी प्रभावकारिता की भविष्यवाणी करके और उनकी रासायनिक संरचना का अनुकूलन करके इस प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने में मदद कर सकता है। दवा विकास से जुड़े समय और लागत को कम करके, एआई नई और जीवन रक्षक दवाओं को बाजार में अधिक तेज़ी से लाने में मदद कर सकता है।
उपचार योजनाओं का व्यक्तिगतकरण
एक अन्य क्षेत्र जहां एआई महत्वपूर्ण प्रभाव डाल रहा है, वह है उपचार योजनाओं का व्यक्तिगतकरण। प्रत्येक रोगी अद्वितीय है, और उपचार के प्रति उनकी प्रतिक्रिया आनुवंशिक संरचना, जीवन शैली और चिकित्सा इतिहास सहित विभिन्न कारकों के आधार पर भिन्न हो सकती है। एआई प्रत्येक व्यक्ति के लिए सबसे प्रभावी उपचार विकल्पों की पहचान करने के लिए रोगी डेटा का विश्लेषण कर सकता है, उनकी विशिष्ट परिस्थितियों को ध्यान में रखते हुए। उपचार योजनाओं को व्यक्ति के अनुरूप बनाकर, एआई परिणामों को बेहतर बनाने और प्रतिकूल प्रभावों के जोखिम को कम करने में मदद कर सकता है।
रोगी की निगरानी को बढ़ाना
एआई-संचालित उपकरण और सिस्टम रोगियों के महत्वपूर्ण संकेतों और अन्य स्वास्थ्य डेटा की लगातार निगरानी कर सकते हैं, जिससे स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को गिरावट के संकेत मिलने पर वास्तविक समय में अलर्ट मिलते हैं। यह प्रारंभिक हस्तक्षेप के लिए अनुमति देता है, जो गंभीर जटिलताओं को रोक सकता है और रोगी के परिणामों में सुधार कर सकता है। उदाहरण के लिए, पहनने योग्य सेंसर हृदय गति, रक्तचाप और गतिविधि के स्तर को ट्रैक कर सकते हैं, जिससे रोगी की समग्र स्वास्थ्य स्थिति में मूल्यवान अंतर्दृष्टि मिलती है।
हेल्थकेयर लागतों को कम करना
वर्तमान में हेल्थकेयर पेशेवरों द्वारा किए जा रहे कई कार्यों को स्वचालित करके, एआई हेल्थकेयर लागतों को कम करने में मदद कर सकता है। एआई-पावर्ड चैटबॉट रोगियों के सवालों का जवाब दे सकते हैं, नियुक्तियों को शेड्यूल कर सकते हैं और बुनियादी चिकित्सा सलाह प्रदान कर सकते हैं, जिससे डॉक्टर और नर्स अधिक जटिल कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। एआई अस्पताल के संचालन को अनुकूलित करने, अक्षमताओं को कम करने और कार्यप्रवाह को सुव्यवस्थित करने में भी मदद कर सकता है।
चुनौतियां और विचार
जबकि हेल्थकेयर में एआई के संभावित लाभ बहुत अधिक हैं, चुनौतियां और विचार भी हैं जिन्हें संबोधित करने की आवश्यकता है। सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा की कमी है। एआई एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, और परिणामों की विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए डेटा की सटीकता महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, डेटा गोपनीयता और सुरक्षा के बारे में चिंताएँ हैं। रोगी डेटा को अनधिकृत पहुंच से बचाना और यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि इसका जिम्मेदारी से उपयोग किया जाए।
डेटा गोपनीयता और सुरक्षा
एआई के युग में रोगी डेटा की सुरक्षा अत्यंत महत्वपूर्ण है। हेल्थकेयर संगठनों को डेटा उल्लंघनों को रोकने और यह सुनिश्चित करने के लिए मजबूत सुरक्षा उपाय लागू करने चाहिए कि रोगी की जानकारी गोपनीय रखी जाए। इसमें पारगमन और आराम के दौरान डेटा की सुरक्षा के लिए एन्क्रिप्शन का उपयोग करना, संवेदनशील जानकारी तक पहुंच को प्रतिबंधित करने के लिए एक्सेस नियंत्रण लागू करना और कमजोरियों की पहचान करने और उन्हें दूर करने के लिए नियमित सुरक्षा ऑडिट करना शामिल है।
पूर्वाग्रह और निष्पक्षता
एआई एल्गोरिदम पक्षपाती हो सकते हैं यदि उन्हें मौजूदा असमानताओं को दर्शाने वाले डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि एक एआई एल्गोरिदम को डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है जिसमें मुख्य रूप से एक जनसांख्यिकीय समूह की जानकारी शामिल होती है, तो यह अन्य जनसांख्यिकीय समूहों के रोगियों पर अच्छा प्रदर्शन नहीं कर सकता है। यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि एआई एल्गोरिदम को विविध और प्रतिनिधि डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाए ताकि पूर्वाग्रह को बनाए रखने से बचा जा सके और सभी रोगियों के लिए निष्पक्षता सुनिश्चित की जा सके।
पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता
कई एआई एल्गोरिदम ब्लैक बॉक्स हैं, जिसका अर्थ है कि यह समझना मुश्किल है कि वे अपने निर्णयों पर कैसे पहुंचते हैं। पारदर्शिता की इस कमी के कारण हेल्थकेयर पेशेवरों के लिए एआई-संचालित प्रणालियों पर भरोसा करना मुश्किल हो सकता है। एआई एल्गोरिदम विकसित करना महत्वपूर्ण है जो पारदर्शी और व्याख्यात्मक हैं, ताकि हेल्थकेयर पेशेवर समझ सकें कि वे कैसे काम करते हैं और उनके उपयोग के बारे में सूचित निर्णय लेते हैं।
विनियामक ढांचा
जैसे-जैसे हेल्थकेयर में एआई अधिक प्रचलित होता जा रहा है, सुरक्षित और प्रभावी उपयोग सुनिश्चित करने के लिए एक स्पष्ट नियामक ढांचा स्थापित करना आवश्यक है। इस ढांचे को डेटा गोपनीयता, सुरक्षा, पूर्वाग्रह और पारदर्शिता जैसे मुद्दों को संबोधित करना चाहिए। इसे एआई एल्गोरिदम को मान्य और मॉनिटर करने के बारे में भी मार्गदर्शन प्रदान करना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे अपेक्षा के अनुरूप प्रदर्शन कर रहे हैं।
हेल्थकेयर में एआई का भविष्य
इन चुनौतियों के बावजूद, हेल्थकेयर में एआई का भविष्य उज्ज्वल दिखता है। जैसे-जैसे एआई तकनीक का विकास जारी है, हम और भी अधिक नवीन अनुप्रयोगों के उभरने की उम्मीद कर सकते हैं। व्यक्तिगत चिकित्सा से लेकर रोबोटिक सर्जरी तक, एआई में हेल्थकेयर को गहन तरीकों से बदलने की क्षमता है। एआई को अपनाकर और इसके कार्यान्वयन से जुड़ी चुनौतियों का समाधान करके, हम एक हेल्थकेयर प्रणाली बना सकते हैं जो सभी के लिए अधिक कुशल, प्रभावी और न्यायसंगत हो।
टेलीहेल्थ और रिमोट मॉनिटरिंग
टेलीहेल्थ और रिमोट मॉनिटरिंग में एआई का एकीकरण बढ़ने वाला है, जिससे रोगियों को हेल्थकेयर सेवाओं तक आसान पहुंच मिलती है, खासकर दूरस्थ या वंचित क्षेत्रों में। एआई-पावर्ड डायग्नोस्टिक टूल प्रारंभिक मूल्यांकन में सहायता कर सकते हैं, जबकि वर्चुअल एआई सहायक फॉलो-अप देखभाल, दवा अनुस्मारक और जीवनशैली मार्गदर्शन का प्रबंधन कर सकते हैं, जिससे रोगी की भागीदारी और परिणामों में वृद्धि होती है।
सटीक दवा
जीनोमिक जानकारी, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और जीवनशैली कारकों सहित विशाल डेटासेट का विश्लेषण करने की एआई की क्षमता इसे सटीक दवा के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बनाती है। एआई एल्गोरिदम पैटर्न की पहचान कर सकते हैं और उपचार के प्रति व्यक्तिगत प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं, जिससे हेल्थकेयर पेशेवर प्रत्येक रोगी के लिए हस्तक्षेप को अनुकूलित कर सकते हैं और परिणामों को अनुकूलित कर सकते हैं।
रोबोटिक सर्जरी
एआई-एन्हांस्ड रोबोटिक सर्जरी अधिक प्रचलित होती जा रही है, जो सर्जनों को जटिल प्रक्रियाओं के दौरान अधिक सटीकता, निपुणता और नियंत्रण प्रदान करती है। एआई एल्गोरिदम रीयल-टाइम इमेजिंग डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, सर्जिकल उपकरणों का मार्गदर्शन कर सकते हैं और मानवीय त्रुटि के जोखिम को कम कर सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप रोगी के परिणामों में सुधार होता है, रिकवरी का समय कम होता है और जटिलताएं कम होती हैं।
मानसिक स्वास्थ्य सहायता
एआई-पावर्ड चैटबॉट और वर्चुअल थेरेपिस्ट जरूरतमंद व्यक्तियों को सुलभ और सस्ती मानसिक स्वास्थ्य सहायता प्रदान कर सकते हैं। ये एआई सिस्टम व्यक्तिगत हस्तक्षेप प्रदान कर सकते हैं, मनोदशा में बदलाव की निगरानी कर सकते हैं और मुकाबला करने की रणनीतियाँ प्रदान कर सकते हैं, जिससे मानसिक स्वास्थ्य सेवाओं की बढ़ती मांग को संबोधित करने और मदद लेने से जुड़े कलंक को कम करने में मदद मिलती है।
सार्वजनिक स्वास्थ्य में एआई
सार्वजनिक स्वास्थ्य पहलों में भी एआई तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है। एआई एल्गोरिदम विभिन्न स्रोतों, जैसे सोशल मीडिया, समाचार रिपोर्ट और रोग निगरानी प्रणालियों से डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं ताकि रोग के प्रकोप का पता लगाया जा सके और भविष्यवाणी की जा सके। यह सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारियों को संक्रामक रोगों के प्रसार को रोकने के लिए जल्दी और प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया करने की अनुमति देता है।
एआई अनुसंधान और विकास में निवेश जारी रखकर, हेल्थकेयर पेशेवरों और एआई विशेषज्ञों के बीच सहयोग को बढ़ावा देकर, और एआई कार्यान्वयन से जुड़ी नैतिक और नियामक चुनौतियों का समाधान करके, हम एआई की हेल्थकेयर को बदलने और दुनिया भर के लाखों लोगों के जीवन को बेहतर बनाने की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं।
अलीबाबा के एआई हेल्थकेयर मॉडल का क्वर्क में एकीकरण केवल एक पहलू का प्रतिनिधित्व करता है कि एआई चिकित्सा परिदृश्य को कैसे नया आकार दे रहा है। जैसे-जैसे अधिक तकनीकी कंपनियां और स्टार्टअप इस क्षेत्र में निवेश करते हैं, हम एआई में और भी अधिक प्रगति की उम्मीद कर सकते हैं जो हेल्थकेयर को अधिक सुलभ, व्यक्तिगत और प्रभावी बनाने का वादा करती है।