जेनेरिक एआई में प्रगति: स्वास्थ्य सेवा और चिकित्सा शिक्षा को बदलना

जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) इस परिवर्तन में सबसे आगे स्वास्थ्य सेवा और चिकित्सा शिक्षा के साथ विभिन्न क्षेत्रों में क्रांति ला रही है। स्टैनफोर्ड मेडिसिन ने रोगी की देखभाल को बढ़ाने, चिकित्सा शिक्षा को सुव्यवस्थित करने और वैश्विक स्वास्थ्य चुनौतियों को संबोधित करने के लिए जेनेरिक एआई को एकीकृत करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है।

हेल्थकेयर में जेनेरिक एआई का परिचय

जनरेटिव एआई एल्गोरिदम को संदर्भित करता है जो मौजूदा डेटासेट से सीखकर नई सामग्री, जैसे चित्र, पाठ या डेटा उत्पन्न कर सकता है। हेल्थकेयर में, इस तकनीक को सिंथेटिक मेडिकल डेटा बनाने, नैदानिक ​​निर्णय लेने में सहायता करने और अभिनव उपचार विकसित करने के लिए दोहन किया जा रहा है।

स्टैनफोर्ड मेडिसिन की पहल उदार एआई में

Roentgen: सिंथेटिक मेडिकल डेटा उत्पन्न करना

एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए चिकित्सा डेटा की कमी को दूर करने के लिए, स्टैनफोर्ड के शोधकर्ताओं ने रोएंटजेन को विकसित किया, जो एक खुला एआई मॉडल था जो चिकित्सा विवरणों से यथार्थवादी सिंथेटिक चेस्ट एक्स-रे का उत्पादन करने में सक्षम था। इस नवाचार का उद्देश्य विविध और सटीक चिकित्सा छवियों को उत्पन्न करके, विशेष रूप से दुर्लभ रोगों के लिए डेटा अंतर को पाटना है।

Chatehr: क्लिनिकल वर्कफ़्लो को बढ़ाना

चेटेहर स्टैनफोर्ड मेडिसिन में विकसित एक एआई-संचालित सॉफ्टवेयर है जो चिकित्सकों को संवादी प्रश्नों के माध्यम से इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है। यह टूल हेल्थकेयर प्रदाताओं को रोगी के चिकित्सा इतिहास के बारे में सवाल पूछने, स्वचालित रूप से चार्ट को संक्षेप में प्रस्तुत करने और अन्य कार्यों को करने में सक्षम बनाता है, जिससे वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित किया जा सकता है और दक्षता में सुधार होता है। (med.stanford.edu)

एआई-असिस्टेड रोगी संचार

स्टैनफोर्ड मेडिसिन शोधकर्ताओं ने पाया है कि बड़े भाषा मॉडल रोगी पोर्टल संदेशों के लिए प्रतिक्रियाओं का मसौदा तैयार कर सकते हैं, स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के कार्यभार को कम कर सकते हैं और बर्नआउट को कम कर सकते हैं। एआई-जनित ड्राफ्ट, जो रोगी के साथ साझा किए जाने से पहले एक चिकित्सक द्वारा समीक्षा और संपादित किए जाते हैं, नैदानिक ​​पूछताछ का जवाब देने में मदद करते हैं, जैसे कि एक दवा के ठंड या दुष्प्रभावों के लक्षणों के बारे में क्या करना है। (med.stanford.edu)

चिकित्सा शिक्षा में जेनेरिक एआई

चिकित्सा शिक्षा पहल में ### एआई

मेडिकल एजुकेशन इनिशिएटिव में स्टैनफोर्ड का एआई चिकित्सा शिक्षा में मूलभूत एआई ज्ञान, नैदानिक ​​अनुप्रयोगों और नैतिक तर्क को एकीकृत करना चाहता है। पाठ्यक्रम नवाचारों, भागीदारी और संकाय विकास के माध्यम से, पहल का उद्देश्य शिक्षार्थियों को न केवल एआई उपकरण का उपयोग करने के लिए, बल्कि रोगी की देखभाल, अनुसंधान और आजीवन सीखने की सेवा में उनके विकास को आकार देने के लिए तैयार करना है। (med.stanford.edu)

एआई संसाधन पुस्तकालय

स्टैनफोर्ड मेडिसिन एक एआई रिसोर्स लाइब्रेरी, एआई संसाधनों और उपकरणों का निरंतर अद्यतन संकलन प्रदान करता है, जो शैक्षिक प्रौद्योगिकी टीम द्वारा सावधानीपूर्वक समीक्षा और वीटेट किया गया है। यह जीवित संसाधन अभिनव एआई समाधानों की खोज के लिए एक गाइड के रूप में कार्य करता है जो समुदाय के भीतर शिक्षण, सीखने और प्रशासनिक प्रक्रियाओं को बढ़ा सकता है। (med.stanford.edu)

जेनेरिक एआई के साथ वैश्विक स्वास्थ्य चुनौतियों का समाधान

वैश्विक स्वास्थ्य समस्याओं का सामना करना

जनरेटिव एआई में व्यापक वैश्विक स्वास्थ्य मुद्दों को संबोधित करने की क्षमता है, विशेष रूप से निम्न और मध्यम-आय वाले देशों में जहां विश्वसनीय स्वास्थ्य सेवा तक पहुंच एक बाधा बनी हुई है। उदाहरण के लिए, केन्या में जैकारांडा हेल्थ की संकेत प्रणाली एआई का उपयोग करते हैं, जो गर्भवती और प्रसवोत्तर रोगियों से सवालों के लिए समय पर, एआई-जनित प्रतिक्रियाएं प्रदान करती है, प्रतिक्रिया समय में काफी सुधार करती है और अकेले 2024 में 500,000 से अधिक उपयोगकर्ताओं तक पहुंचती है। (med.stanford.edu)

नैतिक विचार और भविष्य के निर्देश

हेल्थकेयर में फेयर और इक्विटेबल एआई

स्टैनफोर्ड के शोधकर्ताओं ने स्वास्थ्य सेवा में निष्पक्ष और न्यायसंगत एआई के लिए दिशानिर्देश विकसित किए हैं, एआई अनुप्रयोगों में निष्पक्षता, उपयोगिता और विश्वसनीयता के महत्व पर जोर देते हुए। FURM मूल्यांकन ढांचा मूल्यांकन करता है कि क्या AI मॉडल निष्पक्ष, उपयोगी और विश्वसनीय देखभाल प्रदान करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि स्वास्थ्य सेवा में AI एकीकरण नैतिक मानकों के साथ संरेखित करता है और रोगी परिणामों में सुधार करता है। (med.stanford.edu)

एआई का पर्यावरणीय प्रभाव

जबकि AI कई लाभ प्रदान करता है, यह महत्वपूर्ण ऊर्जा खपत और प्रशिक्षण से जुड़े कार्बन उत्सर्जन और बड़े मॉडल को तैनात करने के कारण पर्यावरणीय चुनौतियों का सामना करता है। इन चिंताओं को संबोधित करने में अधिक ऊर्जा-कुशल मॉडल विकसित करना, अक्षय ऊर्जा स्रोतों का उपयोग करना और एआई प्रौद्योगिकियों के पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने के लिए रणनीतियों को लागू करना शामिल है। (en.wikipedia.org)

निष्कर्ष

जनरेटिव एआई को डेटा उपलब्धता को बढ़ाकर, नैदानिक ​​वर्कफ़्लो में सुधार और वैश्विक स्वास्थ्य चुनौतियों को संबोधित करके स्वास्थ्य सेवा और चिकित्सा शिक्षा को बदलने के लिए तैयार किया गया है। स्टैनफोर्ड मेडिसिन की पहलें रोगी की देखभाल और चिकित्सा प्रशिक्षण में क्रांति लाने के लिए एआई की क्षमता का उदाहरण देती हैं, जो अधिक कुशल, न्यायसंगत और टिकाऊ स्वास्थ्य प्रणाली के लिए मार्ग प्रशस्त करती है।

स्टैनफोर्ड मेडिसिन की एआई पहल के बारे में अधिक जानकारी के लिए, उनके AI in Medical Education पृष्ठ पर जाएं।