चीनमध्ये आरोग्य सेवा क्षेत्रात आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सच्या (AI) वापरावरील एका महत्त्वपूर्ण Symposium मध्ये AI आधारित नवकल्पनांवर भर देण्यात आला. वर्ल्ड इंटरनेट कॉन्फरन्स स्पेशलाइज्ड कमिटी ऑन AI द्वारे आयोजित हा कार्यक्रम बीजिंगमध्ये पार पडला. चीनमधील रुग्णालयांमध्ये AI तंत्रज्ञानाचा वाढता वापर यावर प्रकाश टाकण्यात आला, जिथे तज्ञांनी सांगितले की देशभरातील 800 हून अधिक सार्वजनिक रुग्णालयांनी सेवा वितरण सुधारण्यासाठी DeepSeek प्रणाली लागू केली आहे.
AI प्रगती दर्शविणारी आघाडीची रुग्णालये
या Symposium मध्ये अनेक प्रमुख रुग्णालयांनी त्यांचे नवीनतम AI संशोधन आणि विकास उपक्रम सादर केले. हाँगकाँगच्या चीनी विद्यापीठातील डेटा सायन्स स्कूलचे कार्यकारी डीन ली हैझोऊ यांनी TCM Omini सादर केले, जे पारंपरिक चीनी औषध (TCM) साठी तयार केलेले मोठे भाषिक मॉडेल आहे. हे मॉडेल हुआतुओGPT-o1 द्वारे समर्थित आहे, जे ली यांच्या टीमने विकसित केले आहे.
TCM Omini: पारंपरिक चीनी औषध निदानात क्रांती
TCM Omini मध्ये TCM च्या चार मूलभूत निदान पद्धतींचा समावेश आहे: निरीक्षण, ऐकणे आणि वास घेणे, चौकशी आणि palpation. हे नाविन्यपूर्ण मॉडेल जीभेच्या देखाव्यासारखे व्हिज्युअल क्लूज (visual cues) विश्लेषित करण्यासाठी इमेज रेकग्निशनचा (image recognition) वापर करते, विशेष सेन्सर्सद्वारे आवाज आणि वास कॅप्चर करते आणि लक्षणे आणि वैद्यकीय इतिहास काढण्यासाठी नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंगचा (natural language processing) वापर करते. याव्यतिरिक्त, ते पल्स सेन्सर डेटा (pulse sensor data) समाकलित करते आणि सिग्नल प्रोसेसिंग (signal processing) आणि पॅटर्न रेकग्निशन (pattern recognition) तंत्रांचा वापर करून नाडीच्या नमुन्यांचे विश्लेषण करते, ज्यामुळे TCM निदानासाठी एक व्यापक दृष्टीकोन मिळतो.
PUMCH-GENESIS: दुर्मिळ रोग निदानाला गती
पेकिंग युनियन मेडिकल कॉलेज हॉस्पिटल (PUMCH) आणि इन्स्टिट्यूट ऑफ ऑटोमेशन, चायनीज Academy of Sciences (CASIA) यांनी संयुक्तपणे PUMCH-GENESIS विकसित केले आहे, जे दुर्मिळ रोगांचे निदान करण्यासाठी डिझाइन केलेले AI मोठे मॉडेल आहे. Symposium मध्ये हे मॉडेल अधिकृतपणे लाँच करण्यात आले.
PUMCH मधील शिस्त तपासणी आयोगाचे सचिव यांग डुंगन यांनी यावर जोर दिला की PUMCH-GENESIS जीनोमिक विश्लेषणातील (genomic analysis) गंभीर अडचणीला संबोधित करते: संपूर्ण जीनोम सिक्वेन्सिंग (WGS) डेटाचे वेळखाऊ विश्लेषण. सध्या, अनुभवी डॉक्टरदेखील दररोज मर्यादित WGS अहवालांचे विश्लेषण करू शकतात, ज्यामुळे रुग्णांची काळजी घेणे अधिक कठीण होते. हे नवीन AI सिस्टम, डीप लर्निंग (deep learning) आणि हायब्रीड डेटा-नॉलेज फ्यूजनचा (hybrid data-knowledge fusion) लाभ घेऊन, आनुवंशिक निदानाची कार्यक्षमता आणि अचूकता लक्षणीयरीत्या सुधारण्याचे आश्वासन देते. PUMCH-GENESIS ची WGS डेटाचे उच्च प्रमाणात विश्लेषण करण्याची क्षमता निदान प्रक्रियेला गती देते, ज्यामुळे दुर्मिळ रोगांच्या रुग्णांसाठी लवकर आणि अधिक प्रभावी उपचार शक्य होतात.
PUMCH ने रुग्ण सेवा, क्लिनिकल निदान आणि उपचार, वैद्यकीय संशोधन आणि हॉस्पिटल व्यवस्थापन यांसारख्या विविध हॉस्पिटल कार्यांमध्ये 80 हून अधिक AI ऍप्लिकेशन्स (AI applications) समाकलित केले आहेत, जे संस्थेमध्ये AI चा मोठ्या प्रमाणावर अवलंब दर्शवतात.
रुईजिन हॉस्पिटलचा डेटा-आधारित AI विकासाचा दृष्टिकोन
शंघाई डिजिटल मेडिसिन इनोव्हेटिव्ह सेंटरचे उपसंचालक झू लिफेंग यांनी डेटा वापराच्या गरजेवर आणि मल्टीमॉडल (multimodal) आणि मल्टी-डिसीज मेडिकल कॉर्पोरा (multi-disease medical corpora) तयार करण्याच्या प्रयत्नांवर रुईजिन हॉस्पिटलने भर दिला आहे, असे सांगितले. हॉस्पिटल डेटाला AI विकासासाठी सर्वात मौल्यवान संसाधन मानते.
सर्वसमावेशक वैद्यकीय कॉर्पोरा तयार करणे
रुईजिन हॉस्पिटलने गुणवत्ता मूल्यांकन मोजमाप, डेटा टाइम सिरीज ऑर्गनायझेशन (data time series organization), मल्टीमॉडल क्लिनिकल डेटासेट ऍलाइनमेंट (multimodal clinical dataset alignment) आणि ग्रॅन्युलर डेटा ऍनोटेशन (granular data annotation) यासह विविध ऍप्लिकेशन्ससाठी आरोग्य डेटाचा लाभ घेतला आहे. हॉस्पिटलचा विस्तृत डेटाबेस, वैद्यकीय माहितीच्या विस्तृत श्रेणीचा समावेश करतो, जो जटिल वैद्यकीय आव्हानांना सामोरे जाण्यास सक्षम असलेल्या मजबूत AI मॉडेलच्या विकासास अनुमती देतो.
झू यांनी सांगितले की रुईजिन हॉस्पिटलचा एकूण आरोग्य डेटा 5PB पर्यंत पोहोचला आहे, ज्यामध्ये वैद्यकीय तंत्रज्ञानातील सतत प्रगतीमुळे दरवर्षी सुमारे 1.5PB ची वाढ होते. सतत विस्तारणारा डेटाबेस AI अल्गोरिदमला (AI algorithms) प्रशिक्षण देण्यासाठी आणि सुधारण्यासाठी एक समृद्ध स्त्रोत प्रदान करतो, ज्यामुळे त्यांची अचूकता आणि प्रभावीता सुनिश्चित होते.
रुग्णालयांमध्ये AI उपयोजनावर DeepSeek चा प्रभाव
चायना Academy of Information and Communications Technology मधील क्लाउड कॉम्प्युटिंग (cloud computing) आणि बिग डेटा रिसर्च इन्स्टिट्यूटचे उपसंचालक मिन डोंग यांनी चीनच्या हॉस्पिटल सिस्टीममध्ये AI तंत्रज्ञानाचा अवलंब वाढवण्यात DeepSeek च्या महत्त्वपूर्ण भूमिकेवर प्रकाश टाकला.
DeepSeek प्रणालीचा मोठ्या प्रमाणावर अवलंब
3 मे पर्यंत, देशभरातील 800 हून अधिक सार्वजनिक रुग्णालयांनी DeepSeek प्रणाली लागू केली आहे, ज्यात सर्व स्तरांमधील वैद्यकीय संस्थांचा समावेश आहे. या व्यापक स्वीकृतीमुळे आरोग्य सेवा वितरणात बदल घडवण्याची AI ची क्षमता वाढत आहे, हे अधोरेखित होते.
मिन यांनी यावर जोर दिला की AI ने रुग्णालयांमधील सेवा वितरण आणि व्यवस्थापनाची कार्यक्षमता लक्षणीयरीत्या सुधारली आहे. AI-शक्तीची साधने नित्यक्रमिक कार्ये स्वयंचलित करू शकतात, वर्कफ्लो (workflows) सुव्यवस्थित करू शकतात आणि डॉक्टरांना मौल्यवान अंतर्दृष्टी प्रदान करू शकतात, ज्यामुळे रुग्णांना उत्तम परिणाम मिळतात.
वैद्यकीय AI ऍप्लिकेशनमधील आव्हानांना संबोधित करणे
तथापि, मिन यांनी वैद्यकीय AI च्या मोठ्या प्रमाणावरील ऍप्लिकेशनशी संबंधित आव्हाने देखील मान्य केली, ज्यात अल्गोरिदमिक मर्यादांमुळे (algorithmic limitations) विकृत आउटपुट (distorted outputs) आणि हेलुसिनेशनचा (hallucination) धोका यांचा समावेश आहे. विशिष्ट वैद्यकीय परिस्थितींसाठी उच्च-गुणवत्तेच्या डेटासेटची (datasets) कमतरता देखील प्रशिक्षण आणि अनुमानासाठी खराब डेटा गुणवत्तेत (data quality)Result देऊ शकते. furthermore, डेटा प्रशिक्षण प्रक्रिया सुरक्षा आणि गोपनीयतेच्या (privacy) जोखमीबद्दल चिंता निर्माण करते.
अल्गोरिदमिक मर्यादा आणि हेलुसिनेशन्स
AI अल्गोरिदम अचूक नसतात आणि कधीकधी ते चुकीचे किंवा दिशाभूल करणारेResult तयार करू शकतात. वैद्यकीय ऍप्लिकेशन्समध्ये हे विशेषतः चिंताजनक आहे, जिथे किरकोळ त्रुटींचे गंभीर परिणाम होऊ शकतात. “हेलुसिनेशन” चा धोका, जिथे AI मॉडेल असे आउटपुट तयार करते जे वास्तविक डेटा किंवा पुराव्यावर आधारित नसते, AI प्रणालीचे काळजीपूर्वक प्रमाणीकरण आणि देखरेख करण्याची गरज अधिक अधोरेखित करते.
डेटा गुणवत्ता आणि उपलब्धता
AI मॉडेलची कार्यक्षमता प्रशिक्षणाच्या डेटाची गुणवत्ता आणि प्रमाण यावर मोठ्या प्रमाणात अवलंबून असते. विशिष्ट वैद्यकीय परिस्थितींसाठी पुरेसा मोठा आणि विविध डेटासेटचा अभाव AI-शक्तीच्या निदान आणि उपचार साधनांची अचूकता आणि विश्वासार्हता मर्यादित करू शकतो. या आव्हानांना तोंड देण्यासाठी कठोर नैतिक आणि गोपनीयतेच्या मानकांचे पालन करताना उच्च-गुणवत्तेचा वैद्यकीय डेटा गोळा करणे, व्यवस्थापित करणे आणि सामायिक करण्यासाठी सहकार्याचे प्रयत्न आवश्यक आहेत.
सुरक्षा आणि गोपनीयतेच्या चिंता
AI मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी संवेदनशील रुग्णांच्या डेटाचा वापर केल्याने महत्त्वपूर्ण सुरक्षा आणि गोपनीयतेच्या चिंता वाढतात. अनधिकृत प्रवेश आणि गैरवापरापासून रुग्णांच्या माहितीचे संरक्षण करण्यासाठी मजबूत सुरक्षा उपाय लागू करणे महत्वाचे आहे. याव्यतिरिक्त, पारदर्शक आणि जबाबदार AI प्रणाली विकसित करणे आवश्यक आहे, जे रुग्णांच्या स्वायत्ततेचा आदर करतील आणि AI-आधारित निर्णय रुग्णाच्या हिताचे रक्षण करतील याची खात्री करतील.
आरोग्य सेवेत AI चे भविष्य
Symposium मध्ये आरोग्य सेवेत AI च्या परिवर्तनकारी क्षमतेवर प्रकाश टाकण्यात आला, TCM निदान ते दुर्मिळ रोग ओळखण्यापर्यंतच्या अभिनव ऍप्लिकेशन्सची उदाहरणे देण्यात आली. चीनमधील रुग्णालयांमध्ये DeepSeek प्रणालीचा मोठ्या प्रमाणावर अवलंब AI ची सेवा वितरण आणि व्यवस्थापन सुधारण्याची क्षमता वाढत आहे हे दर्शवते.
तथापि, Symposium मध्ये हे देखील अधोरेखित केले की आरोग्य सेवेत AI ची सुरक्षित, प्रभावी आणि नैतिक अंमलबजावणी सुनिश्चित करण्यासाठी आव्हानांना संबोधित केले पाहिजे. या आव्हानांमध्ये अल्गोरिदमिक मर्यादा, डेटा गुणवत्तेचे मुद्दे आणि सुरक्षा आणि गोपनीयतेच्या चिंता यांचा समावेश आहे. या आव्हानांना सक्रियपणे संबोधित करून, आरोग्य सेवा उद्योग AI ची पूर्ण क्षमता अनलॉक करू शकतो आणि एक भविष्य तयार करू शकतो जिथे तंत्रज्ञान डॉक्टरांना सक्षम करते आणि रुग्णांना चांगले परिणाम मिळवून देते.
सादर केलेली प्रगती वैद्यकीय पद्धतीमध्ये AI समाकलित करण्याच्या व्यापक ट्रेंडला दर्शवते, ज्यामुळे अधिक अचूक निदान, वैयक्तिक उपचार आणि कार्यक्षम आरोग्य सेवा वितरणाची शक्यता आहे. डेटा प्रवेशयोग्यता, अल्गोरिदम पारदर्शकता आणि आरोग्य सेवेत जबाबदार AI अंमलबजावणी सुनिश्चित करण्यासाठी नैतिक विचारणा यावर देखील चर्चेदरम्यान प्रकाश टाकण्यात आला.
अचूक औषधोपचार
AI ची रुग्णांच्या डेटाचे विश्लेषण करण्याची क्षमता अचूक औषधोपचारांना (precision medicine) जन्म देऊ शकते, जिथे उपचार एखाद्या व्यक्तीच्या जनुकीय मेकअप (genetic makeup), जीवनशैली आणि वातावरणानुसार तयार केले जातात. हा वैयक्तिक दृष्टिकोन उपचार प्रभावीता सुधारू शकतो आणि दुष्परिणाम कमी करू शकतो.
औषध शोध
AI संभाव्य औषध उमेदवारांना (drug candidates) शोधून, त्यांची प्रभावीता (efficacy) भाकीत करून आणि त्यांचे डिझाइन (design) अनुकूल करून औषध शोध प्रक्रियेला गती देऊ शकते. हे रोगांवर नवीन उपचार विकसित करण्यासाठी लागणारा वेळ आणि खर्च लक्षणीयरीत्या कमी करू शकते.
रिमोट पेशंट मॉनिटरिंग (Remote Patient Monitoring)
AI-शक्तीची रिमोट पेशंट मॉनिटरिंग सिस्टम (remote patient monitoring systems) रुग्णांच्या महत्वाच्या लक्षणांचा मागोवा घेऊ शकते, संभाव्य आरोग्य समस्या लवकर शोधू शकते आणि वेळेवर हस्तक्षेप करू शकते. हे रुग्णांचे परिणाम सुधारू शकते आणि हॉस्पिटलायझेशनची (hospitalizations) आवश्यकता कमी करू शकते.
प्रशासकीय कार्यक्षमता (Administrative Efficiency)
AI प्रशासकीय कार्ये स्वयंचलित करू शकते, जसे की अपॉइंटमेंट शेड्युलिंग (appointment scheduling), बिलिंग (billing) आणि विमा दाव्यांची प्रक्रिया, आरोग्य सेवा व्यावसायिकांना रुग्णांवर लक्ष केंद्रित करण्यासाठी मोकळीक मिळते. हे कार्यक्षमता सुधारू शकते आणि खर्च कमी करू शकते.
ऑगमेंटेड रिॲलिटी (Augmented Reality)
ऑगमेंटेड रिॲलिटी (AR) सोबत AI शस्त्रक्रिया (surgery) दरम्यान सर्जनना (surgeons) रिअल-टाइम (real-time) मार्गदर्शन प्रदान करू शकते, अचूकता सुधारू शकते आणि गुंतागुंत होण्याचा धोका कमी करू शकते. AR चा उपयोग वैद्यकीय विद्यार्थ्यांना प्रशिक्षण देण्यासाठी आणि रुग्णांना शिक्षित करण्यासाठी देखील केला जाऊ शकतो.
Symposium मध्ये ज्या विकासांवर चर्चा झाली, ते AI तंत्रज्ञान आरोग्य सेवा क्षेत्रात कसे बदल घडवत आहे याचे निर्देशक आहेत. AI ची प्रगती आणि वैद्यकीय क्षेत्रात त्याचे अधिकाधिक एकत्रीकरण (integration) होत असताना, डेटा गोपनीयता, सुरक्षा आणि संवेदनशील आरोग्य सेवा निर्णय प्रक्रियेत AI च्या वापराच्या नैतिक (ethical) Implications पुढील वर्षांमध्ये आरोग्य सेवा उद्योगात लक्ष केंद्रित करण्याचा एक महत्त्वाचा भाग राहील. या महत्त्वपूर्ण क्षेत्रांमध्ये विकासाकडे लक्ष वेधून, AI चे एकत्रीकरण वैद्यकीय तंत्रज्ञानाला काळजीच्या एका नवीन युगात आणेल. जसजसे तंत्रज्ञान विकसित होत आहे, तसतसे वर्णन केलेले सहयोगी प्रयत्न खात्री करतील की AI मधील प्रगती सुरक्षितपणे आणि प्रत्येक रुग्णाच्या गरजेकडे लक्ष देऊन विकसित आणि तैनात केली जाईल.