महामारी के लिए महत्वपूर्ण था स्वास्थ्य देखभालडिजिटल परिवर्तन। रात भर, लॉक-डाउन आबादी अपने डॉक्टरों से परामर्श करने के लिए टेलीमेडिसिन में बदल गई।
फार्मास्यूटिकल्स उद्योग ने टीके के विकास की समयसीमा को क्रैश करने के लिए उन्नत डिजिटल टेक्नोलॉजीज – क्लाउड कंप्यूटिंग, मशीन लर्निंग और एडवांस्ड एनालिटिक्स की कंप्यूटिंग पावर का लाभ उठाया।
भारत ने अपने विशाल डिजिटल सार्वजनिक बुनियादी ढांचे का उपयोग कोविड -19 के खिलाफ दुनिया के सबसे बड़े टीकाकरण अभियान का प्रबंधन करने के लिए किया।
यह भी हेल्थकेयर गैप को पाटने में डिजिटल प्रौद्योगिकियों की भूमिका पर संदेह से परे साबित हुआ, जिसमें 2021 में दुनिया भर में 4.5 बिलियन लोगों को आवश्यक स्वास्थ्य सेवाओं के लिए अपर्याप्त पहुंच देखी गई। यहां कुछ तरीके दिए गए हैं जिनमें हेल्थकेयर सिस्टम प्रगति के लिए उन्नत तकनीकी समाधानों का उपयोग कर सकते हैं सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज:
हेल्थकेयर सेवाओं और मेडिकल रिकॉर्ड तक पहुंच में सुधार
ऑनलाइन परामर्श, रोगी की निगरानी और उपचार को सक्षम करते हुए, टेलीमेडिसिन नाटकीय रूप से उन रोगियों के लिए स्वास्थ्य सेवा की पहुंच को कम कर रहा है जो दूरस्थ, अंडरस्कोर्स स्थानों में रहते हैं, या अन्य कारणों से बाहर रखा जाता है।
भारत में टेलीमेडिसिन बाजार, 2022 में $ 1.10 बीएन का अनुमान है, 2030 में $ 5.15 बीएन को छूने के लिए तेजी से बढ़ने का अनुमान है। सरकार डिजिटल स्वास्थ्य में वृद्धि का नेतृत्व कर रही है: स्वास्थ्य मंत्रालय की राष्ट्रीय टेलीमेडिसिन पहल, एसानजीवानी ने 377 मिलियन से अधिक स्मार्टफोन उपयोगकर्ताओं को इस तरह से सेवा दी है।
आयुष्मैन भरत प्रधानमंती जन अरोग्या योजना70 वर्ष से ऊपर की उम्र के लोगों को मुफ्त उपचार लाभ प्रदान करना, मार्च 2025 के अंत में 370 मिलियन उपयोगकर्ताओं को डिजिटल रूप से जहाज पर रखा गया था।
बुद्धिमानपहनने योग्य फिटनेस डिवाइस और मोबाइल हेल्थ ऐप्स स्वास्थ्य और शारीरिक डेटा को ट्रैक कर सकते हैं, जैसे कि हृदय गति, रक्तचाप, रक्त ऑक्सीजन स्तर, कैलोरी बर्न और स्लीप पैटर्न, जिसे स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के साथ नियमित निगरानी और आवश्यकता के समय में सक्रिय हस्तक्षेप के लिए साझा किया जा सकता है।
क्या अधिक है, एआई-संचालित स्वास्थ्य कोच आहार, व्यायाम, नींद और कल्याण में सुधार के लिए व्यक्तिगत सिफारिशों और प्रेरणा की पेशकश करने के लिए स्वास्थ्य और फिटनेस मापदंडों की एक श्रृंखला का विश्लेषण करते हैं।
हेल्थकेयर डिलीवरी को सुव्यवस्थित करने का एक महत्वपूर्ण तरीका स्वास्थ्य सेवा पारिस्थितिकी तंत्र में सहज जानकारी प्रवाह सुनिश्चित करना है। AI, ब्लॉकचेन जैसी अन्य डिजिटल प्रौद्योगिकियों के साथ संयुक्त, क्लीनिक, अस्पताल, परीक्षण प्रयोगशालाओं और बीमा कंपनियों सहित हेल्थकेयर संस्थाओं में डेटा को एकीकृत करता है, देखभाल समन्वय में सुधार करने, डुप्लिकेट परीक्षण को कम करने और किसी भी स्थान से स्वास्थ्य रिकॉर्ड के लिए मरीजों को अटूट पहुंच की अनुमति देने के लिए।
एक ब्लॉकचेन लेजर का उपयोग संवेदनशील स्वास्थ्य सेवा डेटा को छेड़छाड़, चोरी और आकस्मिक जोखिम से बचाता है, जबकि इसे मालिकों (रोगियों) और उनके अधिकृत स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं द्वारा सुरक्षित रूप से एक्सेस किया जाता है।
संसाधनों पर बोझ को कम करना
कमजोर सामर्थ्य, खराब जागरूकता, और निकटता की कमी प्रमुख कारण हैं कि इतने सारे लोगों को पर्याप्त चिकित्सा देखभाल नहीं मिलती है। हालांकि, एक ओवरबर्डेड हेल्थकेयर सिस्टम भी हेल्थकेयर गैप में एक बड़ा योगदानकर्ता है।
विश्व स्वास्थ्य संगठन 2030 तक 11 मिलियन स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं की कमी, मुख्य रूप से गरीब देशों में। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉल्यूशंस इस चुनौती को काफी हद तक संबोधित कर सकते हैं कि असंख्य कार्यों को स्वचालित करके समय को खाली करने के लिए जो चिकित्सक और अन्य स्वास्थ्यकर्मी मरीजों में भाग लेने के लिए उपयोग कर सकते हैं।
नवीनतम एआई उपकरण बड़े पैमाने पर चिकित्सा जानकारी का विश्लेषण कर सकते हैं, जिसमें इमेजिंग डेटा सहित, निदान का उत्पादन करने के लिए जो मानव, न्यूरोलॉजिकल विकारों और हृदय रोग जैसी जटिल बीमारियों के मामले में भी तेज और अधिक सटीक हैं।
अस्पताल एनालिटिक्स समाधान संसाधन आवंटन का अनुकूलन करने और रोगी कवरेज में सुधार करने के लिए रोगी यातायात, अस्पताल क्षमता और अन्य डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण-एआई की एक विशेष शाखा जो मशीनों को मनुष्यों द्वारा उपयोग की जाने वाली प्राकृतिक भाषा में समझने और संवाद करने में सक्षम बनाती है-प्रदाताओं पर बोझ को और अधिक कम कर सकती है: देखभाल के बिंदु पर रोगियों के स्वास्थ्य रिकॉर्ड से महत्वपूर्ण डेटा निकालकर, एनएलपी चिकित्सकों के समय को मुक्त करता है और नैदानिक प्रलेखन अप-टू-डेट भी रखता है।
प्रदाता नैदानिक परीक्षणों के लिए उपयुक्त उम्मीदवारों की पहचान करने के लिए असंरचित रोगी डेटा को संसाधित करने के लिए एनएलपी का उपयोग कर सकते हैं। एनएलपी-आधारित अनुवाद ऐप संचार और उपचार वितरण में सुधार के लिए देखभाल करने वाले और रोगियों के बीच भाषा की बाधाओं को तोड़ सकते हैं।
रोग की घटनाओं और संसाधन आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करना
एआई का लाभ उठाने वाले पूर्वानुमान एनालिटिक्स समाधान, जोखिम वाले खंडों की पहचान करने के लिए जनसंख्या डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, जो सक्रिय, लक्षित हस्तक्षेप को सक्षम कर सकते हैं। एक व्यक्तिगत स्तर पर, समाधान रोगियों को जटिलताओं को विकसित करने या रीडमिशन की आवश्यकता की अधिक संभावना वाले रोगियों की पहचान कर सकते हैं, और जीवनशैली में परिवर्तन और अनुवर्ती देखभाल सहित निवारक उपायों की सिफारिश कर सकते हैं।
प्रेडिक्टिव मॉडल उपचार योजनाओं को निजीकृत करने में मदद करके सटीक चिकित्सा में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं – उदाहरण के लिए, क्या दवा का उपयोग करना है, क्या खुराक में – मरीजों के स्वास्थ्य मापदंडों और पहले के उपचारों के लिए प्रतिक्रिया के आधार पर।
प्रेडिक्टिव एआई के अन्य अनुप्रयोगों में संसाधन आवश्यकताओं की पूर्वानुमान और मेट्रिक्स की भविष्यवाणी करना शामिल है, जैसे कि बेड ऑक्यूपेंसी, स्टाफिंग को अनुकूलित करने और अस्पताल के संसाधनों को प्रभावी ढंग से आवंटित करने के लिए।
मेडिकल एनएलपी रिपोर्टों में छिपे हुए पैटर्न को तेजी से और अधिक सटीक रूप से उजागर करके भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का समर्थन कर रहा है, रोगों और उपचारों में नई अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए जो प्रदाता स्वास्थ्य संबंधी परिणामों में सुधार करने के लिए लाभ उठा सकते हैं।
2030 तक सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज, संयुक्त राष्ट्र के सतत विकास लक्ष्यों में से एक, अभी भी एक दूर का सपना है। दुनिया भर में, अरबों लोगों ने चिकित्सा देखभाल तक पहुंच की कमी जारी रखी है।
यहां तक कि सरकारों और हेल्थकेयर सिस्टम कई स्तरों पर कार्रवाई करते हैं, चिकित्सा बुनियादी ढांचे का विस्तार करने से लेकर जागरूकता में सुधार करने के लिए, इस चुनौती को संबोधित करने के लिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और अन्य उन्नत डिजिटल प्रौद्योगिकियां पहुंच में सुधार, स्वचालित गतिविधियों और संसाधन आवश्यकताओं की आशंका करके उनकी सहायता के लिए आ सकती हैं।
यह लेख द्वारा लिखा गया है वेंकी अनंतईवीपी और वैश्विक प्रधान हेल्थकेयर, इन्फोसिस
(अस्वीकरण: व्यक्त किए गए विचार केवल लेखक के हैं और EthealthWorld.com जरूरी नहीं कि इसकी सदस्यता लें। EthealthWorld.com किसी भी व्यक्ति/संगठन को प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से होने वाले किसी भी नुकसान के लिए जिम्मेदार नहीं होगा)
