How AI can enable better health care outcomes

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एक्सेंचर द्वारा प्रस्तुत डेटा, एनालिटिक्स और इंटेलिजेंट ऑटोमेशन समिट में कार्यकारी नेताओं से जुड़ें। यहां रजिस्टर करें।


आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस केवल शुद्ध तकनीक का एक उपकरण नहीं है – स्वास्थ्य देखभाल प्रदाता भी इसका उपयोग कर सकते हैं। क्लिनिकल प्रैक्टिस और एआई एक साथ चलते हैं, राष्ट्रीय उद्यमों में तीन शीर्ष स्वास्थ्य देखभाल नेताओं ने वेंचरबीट के महाप्रबंधक शुची राणा द्वारा आयोजित ट्रांसफॉर्म 2021 में एक पैनल के दौरान सहमति व्यक्त की।

मेडिकल वेस्ट को कम करने के लिए डेटा का उपयोग करने और अधिक परीक्षण से अस्पताल सिस्टम को पैसे बचाने में मदद मिल सकती है, डॉ. डौग मेल्टन ने कहा, एवरनार्थ में क्लिनिकल और ग्राहक विश्लेषण के प्रमुख, बीमा दिग्गज सिग्ना की सहायक कंपनी। “इससे पहले, हमारे पास अनुपयोगी शिक्षा थी, और यह करना कठिन था। आपको अपनी परिकल्पनाओं में निर्देशात्मक होना था, ”मेल्टन ने कहा।

अमेज़ॅन वेब सर्विसेज के निदेशक और मुख्य चिकित्सा अधिकारी डॉ ताहा कास-हाउट ने कहा, एआई में चिकित्सकों को रोगी के परिणामों में सुधार करने में मदद करने की क्षमता है। मेडिकल रिकॉर्ड एल्गोरिदम, वाक् पहचान और निर्णय लेने के उपकरण विकसित करने के लिए डेटा का एक बड़ा स्रोत हो सकता है जो डॉक्टरों और नर्सों को गंभीर बीमारियों जैसे कि कंजेस्टिव हार्ट फेल्योर के जोखिम कारकों की पहचान करने में मदद कर सकता है।

प्रारंभिक स्तन और फेफड़ों के कैंसर का पता लगाना एक और परिणाम है जो न केवल रोगियों की मदद करता है, बल्कि उद्यम के नेताओं को भी लाभान्वित करता है। एवरनॉर्थ में, मेल्टन की टीम ने रेडियोलॉजी और पिछले दावों के डेटा के लिए पूर्व-प्रमाणन का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया, यह पहचानते हुए कि लाइन के नीचे अधिक गंभीर स्वास्थ्य मुद्दों के विकास के उच्च जोखिम में कौन था। एमएल रोकथाम और समग्र प्रबंधन में सुधार करता है, मेल्टन ने कहा, और रोगी और प्रदाता दोनों के लिए लागत बचत में 3 गुना तक सुधार करता है।

कॉमनस्पिरिट हेल्थ में क्लिनिकल डेटा साइंस एंड एनालिटिक्स के सिस्टम वीपी डॉ जो कोलोराफी ने कहा, डेटा एनालिटिक्स अन्य अस्पताल लागतों को कम करने के लिए भी महत्वपूर्ण हैं। संख्याओं को कम करके, शोधकर्ता यह पता लगा सकते हैं कि कौन सा अस्पताल बहुत लंबे समय तक चलता है और जब चिकित्सक किसी मरीज को अधिक सौंपे जाते हैं।

मेल्टन ने कहा कि उपयोगकर्ताओं से अतिरिक्त डेटा एकत्र करने से प्रदाताओं को समग्र स्वास्थ्य देखभाल योजना निर्धारित करने में मदद मिल सकती है। उदाहरण के लिए, रोगियों के जीवन में तनाव और स्वास्थ्य के अन्य सामाजिक निर्धारकों की जानकारी, जैसे ताजा भोजन और स्थिर आवास तक पहुंच, स्वास्थ्य परिणामों में सुधार के लिए योजनाओं को लंगर डाल सकती है। “जब हम ऐसा करते हैं, तो मुझे लगता है कि हमारे पास तीव्र देखभाल प्रबंधन के बजाय पूरे व्यक्ति की दवा हो सकती है,” मेल्टन ने कहा।

स्वास्थ्य देखभाल प्रदाताओं को प्रस्तुत जानकारी को समझने के लिए एआई को टूलबॉक्स के रूप में सोचें, कास-हाउट ने कहा। लक्षणों को कम करने और निदान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने का अर्थ स्वास्थ्य प्रणालियों में सुधार के लिए सूचनाओं के भंडार का निर्माण करना भी है। उदाहरण के लिए, कंजेस्टिव दिल की विफलता की भविष्यवाणी करने के लिए अमेज़ॅन वेब सर्विसेज के मॉडल की सटीकता में 4% की वृद्धि हुई क्योंकि एल्गोरिदम ने नोट किया कि चिकित्सक इस स्थिति का इलाज कैसे कर रहे थे और लक्षणों के लिए रोगियों की निगरानी कर रहे थे।

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