ஹெல்த்கேர் எப்பொழுதும் புதுமை பாராட்டப்படும் மற்றும் உயிர்களைக் காப்பாற்றுவதற்கு முக்கியமான ஒரு துறையாக இருந்து வருகிறது. தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்கள் இருந்தபோதிலும், சுகாதாரத் துறை இன்னும் நீடித்த சவால்களை எதிர்கொள்கிறது.
2024-ஆம் ஆண்டில் சுகாதாரச் செலவுகள் 7% உயரும் என்று பிடபிள்யூசி (PwC) கூறுகிறது . பணியாளர் மனச்சோர்வு, போதுமான பணியாளர்கள் இல்லாமை, ஊதியப் பிரச்சனைகள் மற்றும் விலையேற்றம் ஆகியவை இதற்குக் காரணங்களாகும். அதிக செலவின்றி சிறந்த சிகிச்சையை வழங்குவதற்காக, இந்தத் துறை புதிய தொழில்நுட்பங்களை ஆராய்ந்து வருகிறது. சுகாதாரத் துறையில் உருவாக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவு (Generative AI) ஒரு முக்கியப் பகுதியாகும்.
ஜெனரேட்டிவ் AI வேகத்தைச் சேர்க்கிறது, துல்லியத்தை மேம்படுத்துகிறது, மேலும் நாம் இதுவரை கற்பனை செய்து பார்க்காத புதுமைகளுக்கான கதவுகளைத் திறக்கிறது.
இந்தக் கட்டுரையில், ஹெல்த்கேரில் ஜெனரேட்டிவ் AI இன் ஆற்றல், அதன் பயன்பாடுகள் மற்றும் சில நெறிமுறைக் கருத்துகளைப் பற்றி விவாதிப்போம்.
ஹெல்த்கேரில் ஜெனரேட்டிவ் AI இன் பயன்பாடுகள்
ஜெனரேட்டிவ் AI, சுகாதாரப் பராமரிப்பில் பயிற்சி, நோயறிதல், மருந்து மேம்பாடு மற்றும் பலவற்றிற்கான தீர்வுகளை வழங்குகிறது. இந்த தொழில்நுட்பம் அதிக முக்கியத்துவம் வாய்ந்த முக்கிய பகுதிகளைப் பார்ப்போம்.
மருத்துவப் பயிற்சி மற்றும் உருவகப்படுத்துதல்
உருவாக்கச் செயற்கை நுண்ணறிவு, பயிற்சிக்காக யதார்த்தமான சுகாதாரச் சூழல்களை உருவாக்குகிறது. நிலையான சூழல்களைக் கொண்ட பாரம்பரிய முறைகளைப் போலல்லாமல், செயற்கை நுண்ணறிவு நிகழ்நேரத்தில் தன்னைத் தகவமைத்துக் கொள்கிறது. இது கற்றல் அனுபவத்தை வளப்படுத்துகிறது. உதாரணமாக, மிச்சிகன் பல்கலைக்கழகம் செப்சிஸ் சிகிச்சையை உருவகப்படுத்த செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துகிறது, அதே நேரத்தில் பென்சில்வேனியா பல்கலைக்கழகம் கோவிட்-19 பரவலை ஆய்வு செய்கிறது.
மருத்துவ நோயறிதல்
உருவாக்க செயற்கை நுண்ணறிவு இரண்டு முக்கிய வழிகளில் உதவுகிறது: மருத்துவப் படங்களை மேம்படுத்துதல் மற்றும் நோய்களைக் கண்டறிதல். செயற்கை நுண்ணறிவால் குறைந்த தர ஸ்கேன்களை உயர் தெளிவுத்திறன் கொண்ட படங்களாக மாற்ற முடியும். மேலும், தோல் புற்றுநோய் அல்லது அல்சைமர் போன்ற நோய்களின் ஆரம்ப அறிகுறிகளைக் கண்டறிய இது நோயாளியின் தரவைப் பயன்படுத்துகிறது. மருத்துவத் தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற கூகிளின் மெட்-பாம் 2 , மருத்துவக் கேள்விகளுக்குப் பதிலளிப்பதில் 85% துல்லிய விகிதத்தை அடைந்துள்ளது.
மருந்து வளர்ச்சி
புதிய மருந்து உருவாக்கம் என்பது அதிக செலவு பிடிக்கும் ஒரு செயலாகும், இதன் செலவு பல பில்லியன் டாலர்களை எட்டுகிறது. உருவாக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவால் (Generative AI) இந்தச் செலவுகளைக் கணிசமாகக் குறைக்க முடியும். அதனால் புதிய மூலக்கூறுகளை வடிவமைக்கவும், புதிய மருந்துகளின் பண்புகளைக் கணிக்கவும் முடியும். சமீபத்தில், செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தி மருந்து வேட்பாளர்களை வடிவமைப்பதற்காக, ரெகர்ஷன் பார்மசூட்டிகல்ஸ் நிறுவனம், வேலன்ஸ் என்ற செயற்கை நுண்ணறிவு ஸ்டார்ட்அப் நிறுவனத்தைக் கையகப்படுத்தியது .
நிர்வாக பணிகள்
மருத்துவர்கள், நிர்வாகப் பணிகள் காரணமாக, அதிக மன அழுத்தத்தை எதிர்கொள்கின்றனர். மின்னணு சுகாதாரப் பதிவேடுகளை (EHRs) நிரப்புதல் மற்றும் சந்திப்புகளைத் திட்டமிடுதல் போன்ற பணிகளைத் தானியக்கமாக்க, உருவாக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவு (Generative AI) உதவக்கூடும். நவீனா என்ற செயற்கை நுண்ணறிவு ஸ்டார்ட்அப் நிறுவனம், இந்தப் பணிகளில் மருத்துவர்களுக்கு உதவும் ஒரு கருவியை உருவாக்கியுள்ளதுடன், ஏற்கனவே 44 மில்லியன் டாலர் நிதியுதவியையும் பெற்றுள்ளது.
செயற்கை மருத்துவ தரவு
மருத்துவ ஆராய்ச்சிக்கான தரவு கிடைப்பது கடினம், குறிப்பாக அரிய நோய்களுக்கு. ஜெனரேட்டிவ் AI தனியுரிமை கவலைகளைத் தவிர்த்து, செயற்கை தரவு மாதிரிகளை உருவாக்க முடியும். ஜெர்மன் ஆராய்ச்சியாளர்கள் GANerAid ஐ உருவாக்கினர், இது மருத்துவ பரிசோதனைகளுக்கான செயற்கை நோயாளி தரவை உருவாக்கும் AI மாதிரியாகும்.
ஹெல்த்கேரில் ஜெனரேட்டிவ் AI இன் நன்மைகள் மற்றும் சவால்கள்
நன்மைகள்
- வேகம்: பணிகள் எவ்வளவு விரைவாகச் செய்யப்படுகின்றன என்பது மிகவும் அழுத்தமான பலன்களில் ஒன்றாகும். எடுத்துக்காட்டாக, AI ஆனது விரிவான மருத்துவப் பதிவுகளை நொடிகளில் ஆய்வு செய்ய முடியும், இது ஒரு மனிதனுக்கு அதிக நேரம் எடுக்கும்.
- துல்லியம்: கண்டறியும் தரத்தை மேம்படுத்துவதில் ஜெனரேட்டிவ் AI சிறந்து விளங்குகிறது. பாரம்பரிய முறைகளுடன் ஒப்பிடும்போது அதிக துல்லியத்துடன் ஆரம்ப கட்ட நோய்களைக் கண்டறிய முடியும். உதாரணமாக, AI அல்காரிதம்கள் புற்றுநோயை முன்கூட்டியே கண்டறிவதில் உறுதியளிக்கின்றன.
- அணுகல்தன்மை: ஜெனரேட்டிவ் AI சுகாதார சேவையை மேலும் கிடைக்கச் செய்யும். சிறப்பு கவனிப்பு குறைவாக இருக்கும் கிராமப்புறங்களை நினைத்துப் பாருங்கள். AI-இயங்கும் டெலிமெடிசின் தளங்கள் தொலைநிலையில் ஆலோசனை மற்றும் நோயறிதல் சேவைகளை வழங்க முடியும்.
[மேலும் படிக்க: உருவாக்க செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் சுகாதாரத்துறையை மாற்றுதல்: முக்கிய நன்மைகள் மற்றும் பயன்பாடுகள் ]
சவால்கள்
- பயாஸ்: AI மாதிரிகள் தங்கள் பயிற்சித் தரவுகளில் உள்ள சார்புகளைப் பெறலாம். இது சுகாதாரப் பராமரிப்பில் ஒரு கவலையாகும், அங்கு சார்பு வழிமுறைகள் வெவ்வேறு மக்கள்தொகை குழுக்களுக்கு சமமற்ற சிகிச்சைக்கு வழிவகுக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, கருமையான சரும நிறங்களைக் கொண்டவர்களுக்கு தோல் நிலைகளைக் கண்டறிவதில் சுகாதாரப் பராமரிப்பில் பயன்படுத்தப்படும் AI குறைவான துல்லியமானது என்று ஒரு ஆய்வு காட்டுகிறது.
- தரவு தனியுரிமை: ஹெல்த்கேரில் உள்ள மிகப்பெரிய கவலைகளில் ஒன்று முக்கியமான தரவுகளின் பாதுகாப்பு. AI பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளை நம்பியிருப்பதால், தரவு மீறல்களின் ஆபத்து எப்போதும் உள்ளது. இருப்பினும், 2023 ஆம் ஆண்டின் கணக்கெடுப்பு AI யும் தீர்வின் ஒரு பகுதியாக இருக்கலாம் என்பதைக் காட்டுகிறது. அது முடியும் நிறுவனங்களின் தரவு மீறல் செலவில் கிட்டத்தட்ட $1.8 மில்லியன் சேமிக்கவும் மற்றும் 100 நாட்களுக்கு மேல் மீறல் அடையாளத்தை விரைவுபடுத்துகிறது.
- நடைமுறைச் செலவுகள்: AI கருவிகளை அமைப்பது விலை உயர்ந்ததாக இருக்கும். ஆரம்ப செலவுகளில் மென்பொருள் மேம்பாடு, வன்பொருள் அமைப்பு மற்றும் புதிய அமைப்புகளைப் பயன்படுத்த பணியாளர்களுக்கு பயிற்சி ஆகியவை அடங்கும்.
- கட்டுப்பாடு: AI இன் மருத்துவப் பயன்பாடுகள் இன்னும் ஒழுங்குபடுத்தும் சாம்பல் பகுதி. தவறான நோயறிதல் அல்லது தரவு தவறாகக் கையாளப்பட்டால் பொறுப்புக்கூறல் பற்றிய கேள்விகள் உள்ளன. தி அமெரிக்காவும் ஐரோப்பிய ஒன்றியமும் திட்டங்களை வகுத்து வருகின்றன புதிய விதிமுறைகளை கொண்டு வர, ஆனால் இது விரைவில் நடக்காது.
ஹெல்த்கேரில் GenAI இல் எதிர்கால பார்வைகள் மற்றும் புதிய போக்குகள்
ஜெனரேட்டிவ் AI தொடர்ந்து இழுவையைப் பெறுவதால், வரவிருக்கும் சுகாதாரத் துறையின் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்கும் புதிய வளர்ந்து வரும் போக்குகளை நாங்கள் காண்கிறோம். இந்த போக்குகளின் கண்ணோட்டம் இங்கே:
சிறந்த நோயறிதல் மற்றும் தனிப்பயன் மருத்துவம்
GenAI நோய் கண்டறிதலை மேம்படுத்தும் மற்றும் பொருத்தமான மருத்துவ சிகிச்சைகளை செயல்படுத்தும். எதிர்கால மாதிரிகள் விரிவான மருத்துவ படங்களை உருவாக்கும் மற்றும் அதிக துல்லியத்துடன் நோய்களை அடையாளம் காணும்.
AI மற்றும் மனித குழுப்பணி
மனிதர்கள் மற்றும் AI இணைந்து செயல்படும் அமைப்புகளை GenAI ஊக்குவிக்கும். நன்மைகளை அதிகரிக்க சுகாதாரப் பணியாளர்களுக்கும் AI க்கும் இடையிலான பயனுள்ள தொடர்பு அவசியம்.
பெரிய தரவு மற்றும் EHRகள்
பெரிய தரவு மற்றும் மின்னணு சுகாதார பதிவுகளுடன் GenAI ஐ இணைப்பது நம்பிக்கைக்குரியது. இந்த AI மாதிரிகள் பயனுள்ள நுண்ணறிவுகளை வழங்க பல்வேறு நோயாளி தரவை பகுப்பாய்வு செய்யலாம். அவர்கள் போக்குகளைக் கண்டறியவும், கணிப்புகளைச் செய்யவும், சிறந்த சிகிச்சைகளை மேற்கொள்ளவும் EHRகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
நடந்துகொண்டிருக்கும் கற்றல்
பயனுள்ளதாக இருக்க GenAI தொடர்ந்து கற்றுக்கொள்ள வேண்டும். இது புதிய தரவு, நோய்கள் மற்றும் சுகாதார மாற்றங்களுக்கு ஏற்றதாக இருக்க வேண்டும். எதிர்கால மாதிரிகள் தொடர்ந்து கற்றுக் கொள்ள முடியும், மேலும் அவை மிகவும் துல்லியமாகவும் பயனுள்ளதாகவும் இருக்கும்.
[மேலும் படிக்க: சுகாதாரத்துறையில் பெரிய மொழி மாதிரிகள்: திருப்புமுனைகளும் சவால்களும் ]
ஹெல்த்கேரில் ஜெனரேட்டிவ் ஏஐ டேட்டாவின் பங்கு
ஹெல்த்கேர் துறையில் AI ஐ உருவாக்குவதில் தரவு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. எப்படி என்பது இங்கே:
பயிற்சி மாதிரிகள்
AI அல்காரிதம்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு உயர்தர தரவு முக்கியமானது. இந்த மாதிரிகள் கடந்தகால நோயாளிகளின் வரலாறுகள், மருத்துவப் படங்கள் மற்றும் மரபியல் தகவல்களிலிருந்தும் கற்றுக்கொள்கின்றன.
துல்லியத்தை மேம்படுத்துதல்
மிகவும் மாறுபட்ட மற்றும் விரிவான தரவுத் தொகுப்பு, AI மாதிரியானது கணிக்கவும் கண்டறியவும் முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, பரந்த அளவிலான எக்ஸ்-கதிர்களில் பயிற்சி பெற்ற AI நுரையீரல் பிரச்சினைகளை மிகவும் துல்லியமாக கண்டறிய முடியும்.
தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மருத்துவம்
தனிப்பட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்ப சிகிச்சைகளை AI செய்ய தரவு அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு நோயாளிக்கு மிகவும் பயனுள்ள மருந்தைப் பரிந்துரைக்க AI பல ஆதாரங்களில் இருந்து தரவை பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.
முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு
போதுமான தரவுகளுடன், நோயாளியின் தேவைகள் மற்றும் சுகாதாரப் போக்குகளை AI கணிக்க முடியும். இது நோய் வெடிப்புகளைக் கணிக்கலாம் அல்லது மருத்துவமனைக்குத் தேவைப்படும் ஆதாரங்களை எதிர்பார்க்கலாம்.
நெறிமுறை மற்றும் சட்ட இணக்கம்
AI மாதிரிகள் சுகாதார விதிமுறைகளுடன் இணங்குவதை உறுதிசெய்ய தரவு உதவுகிறது. சமமான சிகிச்சைக்கு வழிவகுக்கும் எந்தவொரு சார்பு அல்லது தவறான தன்மையையும் சரியான தரவு கண்டறிய உதவும்.
