ਹੈਲਥਕੇਅਰ AI ਟੂਲਜ਼ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਅਸਫਲ ਰਹੇ ਹਨ?

Detailed Coverage

ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਨ ਨਵੇਂ ਡਾਇਗਨੋਸਟਿਕ ਟੂਲਜ਼ ਦੀ ਭਰਮਾਰ ਲੈ ਕੇ ਆਇਆ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਉਪਯੋਗਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਪਾੜਾ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਕੋਲ ਉਪਲਬਧ ਡਾਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਕਸਰ ਵਧੀਆ AI ਮਾਡਲ ਬਣਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਦਬਾਅ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਰਾਹਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਅਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ:

ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਇਸ ਅਸਹਿਮਤੀ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ AI ਟੂਲਜ਼ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ 'ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ' ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ—ਜੋ ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੈਨ 'ਤੇ ਅੰਗਾਂ ਜਾਂ ਟਿਊਮਰਾਂ ਨੂੰ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਨੇ ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਰੁੱਝੇ ਹੋਏ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਅਕਸਰ ਇਹ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਫੀਚਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਜ਼ਰੂਰਤ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਟ੍ਰਾਈਏਜ (triage) ਦੀ ਹੈ। ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਟੂਲਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਸੈਂਕੜੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਗੰਭੀਰ ਸਕੈਨਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਣ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਜਾਨਲੇਵਾ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਪਛਾਣ ਹੋ ਜਾਵੇ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਕਸਰ ਇਸ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਗੰਭੀਰ ਕੇਸ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਟਾਰਗੇਟਿਡ ਸਲਿਊਸ਼ਨ ਕਿਉਂ ਸਫਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

ਜਦੋਂ AI ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਮਝ ਨਾਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਭਾਰਤੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪ Qure.ai ਨੇ ਆਪਣੇ ਛਾਤੀ ਦੇ ਐਕਸ-ਰੇ ਟੂਲ ਲਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਟੀਬੀ (Tuberculosis) ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼, ਉੱਚ-ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਕੰਮ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਕੇ, ਇਸ ਟੂਲ ਨੇ ਜਿੱਥੇ ਇਸਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਉੱਥੇ ਟੀਬੀ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ 15% ਦਾ ਵਾਧਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ। ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕਾਰਕ 'ਐਂਬੀਅੰਟ ਸਕ੍ਰਾਈਬ' (Ambient Scribe) ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰਤਾਂ ਦੌਰਾਨ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਦਿਨ ਦਾ ਕਈ ਘੰਟੇ ਖਾਣ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਦੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਟੂਲ ਹਸਪਤਾਲ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ The Permanente Medical Group ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਸਾਲ ਵਿੱਚ 16,000 ਡਾਕਟਰ ਘੰਟੇ ਬਚਾਏ ਗਏ।

ਲਾਗੂਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ:

ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਸੰਦਰਭ (context) ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਵੀ ਹੈ। ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਮਾਡਲ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਹਸਪਤਾਲ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਈ ਵਾਰ ਸਥਾਨਕ ਸਿਹਤ ਡੈਮੋਗ੍ਰਾਫਿਕਸ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੇਲਾਨੋਮਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ AI ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਭਾਰਤ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਗੂੜੀ ਚਮੜੀ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਚਮੜੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਹਸਪਤਾਲ ਦੇ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਭਾਰੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹੋਏ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਦਿਸ਼ਾ ਦੇਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ। ਤਕਨੀਕੀ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਗੰਭੀਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨਾਲ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਮੁੱਖ ਮਾਨੀਟਰੇਬਲ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਹੱਲ ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼, ਮਾਪਣਯੋਗ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਜਾਂ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਬਜਾਏ ਇਸਦੇ ਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਆਮ AI-ਪਾਵਰਡ ਡਾਇਗਨੋਸਟਿਕ ਫੀਚਰ ਪੇਸ਼ ਕਰੇ।