आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मशीनों, खास तौर पर कंप्यूटरों की वह क्षमता है जो ऐसे काम कर सकती है जिसके लिए आमतौर पर मानवीय बुद्धि की जरूरत होती है। इन कामों में भाषा समझना, पैटर्न पहचानना, समस्याओं को सुलझाना और निर्णय लेना जैसी चीजें शामिल हैं।

मूलतः, एआई मशीनों को सोचने और अनुभव से सीखने में सक्षम बनाता है, ठीक वैसे ही जैसे मनुष्य करते हैं, लेकिन अक्सर बहुत तेज गति से और विशाल मात्रा में डेटा तक पहुंच के साथ।

कम्प्यूटेशनल पावर और बड़े डेटा में सफलताओं ने छवि और भाषण पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और स्वायत्त प्रणालियों में एआई की क्षमताओं को गति दी। आज, एआई लगातार विकसित हो रहा है, विभिन्न उद्योगों में एकीकृत हो रहा है, नवाचार को बढ़ावा दे रहा है और रोजमर्रा की जिंदगी को बदल रहा है।

प्रकार और उपसमूह

एआई को दो प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है: आर्टिफिशियल नैरो इंटेलिजेंस (एएनआई) जिसे कमजोर एआई भी कहा जाता है और आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) जिसे मजबूत एआई भी कहा जाता है।

ANI को विशिष्ट कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है और यह एक संकीर्ण डोमेन में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। उदाहरणों में सिरी जैसे वर्चुअल असिस्टेंट, नेटफ्लिक्स जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर अनुशंसा प्रणाली और छवि पहचान सॉफ़्टवेयर शामिल हैं। ANI सिस्टम अत्यधिक विशिष्ट हैं और अपनी विशेषज्ञता को असंबंधित कार्यों में स्थानांतरित नहीं कर सकते हैं।

इसके विपरीत, एजीआई का उद्देश्य मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं को दोहराना है, जिससे यह किसी भी बौद्धिक कार्य को करने में सक्षम हो सके जो मनुष्य कर सकता है। एजीआई में सामान्य तर्क कौशल होगा, संदर्भ को समझना होगा, और विभिन्न डोमेन में नई स्थितियों के अनुकूल होना होगा। यह कार्य-विशिष्ट प्रोग्रामिंग की आवश्यकता के बिना स्वायत्त शिक्षण और समस्या समाधान में सक्षम होगा।

मशीन लर्निंग (एमएल) और डीप लर्निंग (डीएल) एआई के उपसमूह हैं, लेकिन जटिलता और क्षमताओं में भिन्न हैं। एमएल में डेटा से सीखने और पूर्वानुमान लगाने के लिए एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना शामिल है और अक्सर मैन्युअल फीचर एक्सट्रैक्शन की आवश्यकता होती है।

डीएल, एमएल का एक उपसमूह, कई परतों (इसलिए “गहरी”) के साथ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है बड़े डेटासेट से स्वचालित रूप से सुविधाएँ सीखें। जबकि एमएल छोटे डेटासेट के साथ अच्छी तरह से काम करता है, डीएल के लिए बड़ी मात्रा में डेटा और कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है।

स्वास्थ्य सेवा में एआई

एआई रोकथाम, निदान, उपचार और प्रबंधन को बढ़ाकर गैर-संचारी रोगों (एनसीडी) और संचारी रोगों (सीडी) दोनों के लिए स्वास्थ्य सेवा में क्रांति ला रहा है।

एनसीडी के क्षेत्र में, एआई एल्गोरिदम चिकित्सा छवियों और रोगी डेटा का विश्लेषण करके प्रारंभिक पहचान और निदान में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, जिससे कैंसर, हृदय संबंधी रोग और मधुमेह जैसी स्थितियों की पहचान अक्सर लक्षण प्रकट होने से पहले ही हो जाती है।

व्यक्तिगत उपचार योजनाएं एक अन्य प्रमुख लाभ हैं, जिसमें एआई प्रणालियां प्रत्येक मरीज के लिए दवा की खुराक और उपचार को अनुकूलित करती हैं, जिससे उच्च रक्तचाप और अस्थमा जैसी दीर्घकालिक बीमारियों के प्रबंधन को अनुकूलित किया जा सकता है।

इसके अलावा, एआई-संचालित पहनने योग्य उपकरण और मोबाइल ऐप वास्तविक समय में स्वास्थ्य मैट्रिक्स की निरंतर निगरानी को सक्षम करते हैं, अलर्ट और कार्रवाई योग्य जानकारी प्रदान करते हैं जो पुरानी बीमारियों को अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने और जटिलताओं को रोकने में मदद करते हैं।

पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण भी एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग है, क्योंकि एआई मॉडल रोग की प्रगति और रोगी के परिणामों का पूर्वानुमान लगा सकते हैं, जिससे सक्रिय हस्तक्षेप और बेहतर संसाधन आवंटन संभव हो सकता है।

सी.डी. के संदर्भ में, ए.आई. रोग के प्रकोप का पूर्वानुमान लगाने और निगरानी करने के लिए सोशल मीडिया और यात्रा पैटर्न जैसे विविध डेटा स्रोतों का विश्लेषण करके प्रकोप की भविष्यवाणी और निगरानी में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जिससे समय पर सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रतिक्रियाएं संभव हो पाती हैं।

फ़ायदे

एआई के माध्यम से तीव्र निदान में महत्वपूर्ण वृद्धि हुई है, जो रक्त के नमूनों में या इमेजिंग के माध्यम से रोगजनकों की शीघ्रता और सटीकता से पहचान कर सकता है, जिससे संक्रामक रोग का पता लगाने की गति और सटीकता में सुधार होता है।

एआई प्रभावी यौगिकों की भविष्यवाणी करके दवा की खोज को भी गति देता है विशिष्ट रोगाणुओं के विरुद्ध प्रभावी, इस प्रकार नए एंटीबायोटिक्स और एंटीवायरल के विकास चक्र को छोटा किया जा सकता है।

इसके अतिरिक्त, एआई टेलीमेडिसिन और दूरस्थ निगरानी का समर्थन करता है, जिससे स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को दूर से रोगियों का प्रबंधन करने की सुविधा मिलती है, जो विशेष रूप से महामारी के दौरान और सीमित स्वास्थ्य सेवा पहुंच वाले क्षेत्रों में महत्वपूर्ण है।

कुल मिलाकर, स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों में एआई का एकीकरण न केवल दक्षता को बढ़ाता है और लागत को कम करता है, बल्कि रोगी के परिणामों में भी महत्वपूर्ण सुधार करता है, जिससे एक अधिक मजबूत और उत्तरदायी वैश्विक स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली में योगदान मिलता है।

एआई-संचालित समाधान

रोग निदान और पता लगाना: एआई एल्गोरिदम उच्च सटीकता के साथ एक्स-रे, एमआरआई और सीटी स्कैन जैसी चिकित्सा छवियों का विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे कैंसर और तपेदिक जैसी बीमारियों का शीघ्र पता लगाने में सहायता मिलती है। उदाहरण के लिए, एआई प्रणालियों ने फेफड़ों की गांठों, स्तन कैंसर और मधुमेह संबंधी रेटिनोपैथी की पहचान करने में दक्षता दिखाई है।

दवा खोज और विकास: एआई संभावित दवाओं की तेजी से पहचान करके और उनके प्रभावों की भविष्यवाणी करके दवा की खोज और विकास में क्रांति लाता है। एआई मॉडल पैटर्न और संबंधों को उजागर करने के लिए विशाल डेटासेट का विश्लेषण करते हैं, जिससे लक्ष्य की पहचान और लीड ऑप्टिमाइजेशन में तेजी आती है।

एआई-संचालित सिमुलेशन यह पूर्वानुमान लगाते हैं कि दवाएँ जैविक प्रणालियों के साथ किस तरह से क्रिया करती हैं, जिससे व्यापक प्रयोगशाला प्रयोगों की आवश्यकता कम हो जाती है। नैदानिक ​​परीक्षणों में, एआई परीक्षण डिजाइन, रोगी चयन और डेटा विश्लेषण को अनुकूलित करता है, जिससे दक्षता और सफलता दर में वृद्धि होती है।

इन प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करके, एआई नई दवाओं को बाजार में लाने के समय और लागत को काफी हद तक कम कर देता है, जिससे अंततः विभिन्न रोगों के लिए प्रभावी उपचार की उपलब्धता में सुधार होता है।

पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण और जोखिम मूल्यांकन: एआई मॉडल पैटर्न की पहचान करते हैं और बीमारी के प्रकोप, रोगी की स्थिति में गिरावट और अस्पताल में दोबारा भर्ती होने की भविष्यवाणी करते हैं। एआई-संचालित उपकरण व्यक्तिगत रोगी जोखिम का आकलन करते हैं, जिससे शुरुआती हस्तक्षेप और व्यक्तिगत देखभाल योजनाएँ संभव होती हैं।

इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) और पहनने योग्य उपकरणों से स्वास्थ्य डेटा की निरंतर निगरानी करके, एआई वास्तविक समय की जानकारी प्रदान करता है और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को महत्वपूर्ण परिवर्तनों के प्रति सचेत करता है।

परिशुद्ध चिकित्सा: एआई, प्रत्येक मरीज के लिए उसके विशिष्ट आनुवांशिक, पर्यावरणीय और जीवनशैली कारकों के आधार पर उपचार तैयार करके, सटीक चिकित्सा में क्रांति लाता है।

एआई एल्गोरिदम व्यक्तिगत उपचार योजनाओं की पहचान करने के लिए जीनोमिक अनुक्रम, चिकित्सा इतिहास और वास्तविक समय के स्वास्थ्य डेटा सहित विशाल डेटासेट का विश्लेषण करते हैं। यह पूर्वानुमान लगाने में मदद करता है कि मरीज विशिष्ट उपचारों पर कैसी प्रतिक्रिया देंगे, तथा औषधि चयन और खुराक को अनुकूलित करता है।

यह दृष्टिकोण उपचार की प्रभावशीलता को बढ़ाता है, प्रतिकूल प्रभावों को न्यूनतम करता है, तथा निवारक देखभाल को बढ़ावा देता है।

स्वास्थ्य निगरानी और पहनने योग्य उपकरण: AI स्वास्थ्य संबंधी पहनने योग्य उपकरणों को ट्रैकर से सक्रिय स्वास्थ्य भागीदारों में बदल रहा है। सेंसर से डेटा का विश्लेषण करके, AI पैटर्न का पता लगा सकता है और हृदय संबंधी समस्याओं या हृदय संबंधी समस्याओं जैसी स्वास्थ्य समस्याओं का पूर्वानुमान लगा सकता है। स्लीप एप्निया। इससे शीघ्र हस्तक्षेप और बेहतर दीर्घकालिक रोग प्रबंधन संभव हो जाता है।

एआई वियरेबल्स बुजुर्ग व्यक्तियों पर भी नजर रख सकते हैं और देखभाल करने वालों को गिरने या अन्य आपात स्थितियों के बारे में दूर से ही सचेत कर सकते हैं।

रोबोटिक्स और स्वचालन: AI आधुनिक रोबोटिक्स के पीछे की दिमागी शक्ति है। यह रोबोट को AI मॉडल से लैस करता है ताकि वे अनुभव से सीख सकें और नई परिस्थितियों के अनुकूल बन सकें। यह रोबोट को जटिल कार्यों को संभालने, अपनी क्षमताओं में सुधार करने में सक्षम बनाता है समय के साथ सटीकता, और सेंसर डेटा के आधार पर निर्णय लेना।

कल्पना कीजिए कि फैक्ट्री रोबोट जो वस्तु के आकार के आधार पर अपनी पकड़ को समायोजित कर सकते हैं या सर्जिकल रोबोट जो नाजुक प्रक्रियाएं करते हैं। AI और रोबोटिक्स उद्योगों में स्वचालन में क्रांति ला रहे हैं।

पारंपरिक औषधि: आयुष ग्रिड (आयुष मंत्रालय) का उद्देश्य सुरक्षित और कनेक्टेड नेटवर्क के माध्यम से सभी को कुशल, पूर्ण, सस्ती और उच्च गुणवत्ता वाली सेवाएं प्रदान करने के लिए एआई का उपयोग करके आयुष क्षेत्र में सुधार करना है। डिजिटल प्रणाली.

प्रश्न पढ़ें

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की अवधारणा को परिभाषित करें।

आर्टिफिशियल नैरो इंटेलिजेंस (ANI) आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) से किस प्रकार भिन्न है। उदाहरणों सहित चर्चा करें।

चर्चा करें कि किस प्रकार कृत्रिम बुद्धिमत्ता भारत में स्वास्थ्य सेवा में क्रांति ला रही है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में भारत में गुणवत्तापूर्ण स्वास्थ्य सेवा तक पहुँच को लोकतांत्रिक बनाने की क्षमता है। टिप्पणी करें।

(अमित कुमार आईआईटी दिल्ली में डॉक्टरेट के उम्मीदवार हैं। में लेख के दूसरे भाग में लेखक भारत द्वारा की गई प्रगति पर चर्चा करेंगे। एआई-संचालित स्वास्थ्य सेवा समाधान (और चुनौतियां.)