2024 पर सबूत पहले से ही है: यह वर्ष आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के फॉरवर्ड इवोल्यूशन के लिए एक महत्वपूर्ण रहा है। इस वर्ष के दौरान, हमने एल्गोरिदम के परीक्षण के आधार पर एआई के आवेदन में महत्वपूर्ण सफलताओं पर सूचना दी है (कभी -कभी “पारंपरिक” एआई कहा जाता है, हालांकि स्पष्ट कारणों के लिए, यह टैग वास्तव में फिट नहीं है), और हमारे पास जेनेरिक एआई, हमारे पास स्वास्थ्य देखभाल। यह स्पष्ट है कि एआई गैर-नैदानिक अनुप्रयोगों से लेकर नैदानिक निर्णय समर्थन और प्रक्रिया प्रबंधन तक, वास्तविक निदान के लिए हर क्षेत्र में आगे बढ़ रहा है।
यहाँ कुछ ऐसे घटनाक्रम हैं जिन्हें हमने इस वर्ष कवर किया है:
Ø जैसा कि वरिष्ठ योगदान संपादक डेविड रथ्स ने नवंबर में बताया था, “माउंट सिनाई हेल्थ सिस्टम ने एक केंद्र खोला है जो मैनहट्टन में माउंट सिनाई अस्पताल के परिसर के केंद्र में एक स्थान पर डेटा विज्ञान और जीनोमिक्स के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता को जोड़ देगा। हेल्थ सिस्टम ने कहा कि हैमिल्टन और अमाबेल जेम्स सेंटर फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड ह्यूमन हेल्थ ने इनोवेटिव एआई टूल्स और टेक्नोलॉजीज के अनुसंधान, विकास और अनुप्रयोग के माध्यम से हेल्थकेयर डिलीवरी को बढ़ाने के लिए समर्पित है। 12-मंजिला, 65,000-वर्ग फुट की सुविधा शुरू में लगभग 40 प्रमुख जांचकर्ताओं, 250 स्नातक छात्रों, पोस्टडॉक्टोरल फेलो, कंप्यूटर वैज्ञानिकों और सहायक कर्मचारियों के साथ होगी। ” और उन्होंने एरिक नेस्टलर, एमडी, पीएचडी, फ्राइडमैन ब्रेन इंस्टीट्यूट के निदेशक और माउंट सिनाई में मुख्य वैज्ञानिक अधिकारी के हवाले से कहा, “जीनोमिक्स, इमेजिंग, पैथोलॉजी, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और उससे आगे एआई प्रौद्योगिकी को एकीकृत करके,” माउंट सिनाई स्वास्थ्य देखभाल के भविष्य को फिर से आकार देने, रोगियों के निदान और उपचार के लिए डॉक्टरों की क्षमता में क्रांति ला रहा है। माउंट सिनाई स्वास्थ्य देखभाल में एआई अनुसंधान और विकास में सबसे आगे रहा है, और अब हम एक समर्पित एआई अनुसंधान केंद्र की स्थापना के लिए पहले मेडिकल स्कूलों में से एक के रूप में खड़े हैं। ”
Ø इसके अलावा नवंबर में, रथ्स ने बताया कि “वाशिंगटन यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन और बीजेसी हेल्थ सिस्टम, दोनों सेंट लुइस में स्थित हैं, ने स्वास्थ्य एआई के लिए एक संयुक्त केंद्र लॉन्च किया है। केंद्र का एक प्रमुख ध्यान एआई का उपयोग वर्कफ़्लो और प्रशासनिक कार्यों को सुव्यवस्थित करने के लिए होगा, जिससे हेल्थकेयर अधिक कुशल होगा। यह केंद्र वाशू मेडिसिन और बीजेसी के बीच नए, दीर्घकालिक संबद्धता से विकसित होने वाली पहली बड़ी पहल है जिसे इस साल की शुरुआत में अंतिम रूप दिया गया था। ” और उन्होंने चिकित्सा मामलों के लिए कार्यकारी कुलपति डेविड एच। पर्लमटर, एमडी के हवाले से कहा कि “वॉशू मेडिसिन और बीजेसी स्वास्थ्य देखभाल नवाचार की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए प्रतिबद्ध हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि हमारे देखभाल करने वाले, हमारे रोगियों और समुदायों से हम लाभ की सेवा करते हैं ऐ टेक्नोलॉजीज। ”
Ø और हर संकेत है कि एआई निवेश केवल तेजी से आगे बढ़ता रहेगा। एसोसिएट एडिटर पीटजे कोबस ने कहा, “एसएनएस इनसाइडर 4 नवंबर को बताया कि हेल्थकेयर प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स मार्केट का आकार 2032 तक $ 126.15 बिलियन तक पहुंचने की उम्मीद है। यह, एसएनएस ने बताया कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई)-पावर वाले रोगी परिणामों की बढ़ती मांग से प्रेरित है। एसएनएस द्वारा अनुसंधान इंगित करता है कि एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) में प्रगति ने विकास को बढ़ावा दिया। ” एसएनएस के अनुसार, हेल्थकेयर प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स मार्केट का आकार 2023 में 14.02 बिलियन डॉलर का मूल्य था। “आज तक, 66 प्रतिशत अमेरिकी हेल्थकेयर संगठन वर्तमान में भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं।”
कई, कई और विकास हुए हैं; लेकिन मुझे जो सबसे अधिक आकर्षक लगा, वह कुछ हफ़्ते पहले RSNA24 में भाग लेने के लिए था-ओक ब्रूक, इल-आधारित रेडियोलॉजिकल सोसाइटी ऑफ नॉर्थ अमेरिका की वार्षिक बैठक, शिकागो के मैककॉर्मिक प्लेस में थैंक्सगिविंग के बाद हर साल आयोजित की गई। इस वर्ष के आरएसएनए सम्मेलन में चर्चा की जा रही नवाचारों की सीमा प्रभावशाली और विचार-उत्तेजक थी।
कई वक्ताओं में, जिन्होंने नोट किया कि जहां चीजें हैं, वे टेसा एस। कुक, एमडी, पीएचडी, पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के थे, जिन्होंने “एलएलएमएस के नैदानिक कार्यान्वयन” के विषय पर बात की थी, ने कहा, “एक कार्डियोवस्कुलर रेडियोलॉजिस्ट के रूप में” , मैं अपना बहुत समय महाधमनी को देखने में बिताता हूं; और हर बार जब मैं एक मामला खोलता हूं, तो मैं दस मिनट बिताता हूं कि ऑर्डर करने वाले चिकित्सक कौन है, वे क्या देख रहे थे, आदि। उदार एआई वास्तव में बहुत मदद कर सकता है ”उस संबंध में, उसने रेडियोलॉजी पेशेवरों के अपने दर्शकों को बताया, ध्यान दिया। रेडियोलॉजिस्ट के कार्यदिवस को अधिक कुशल और प्रभावी बनाने के लिए छोटे कार्यों के एक मेजबान को स्वचालित किया जा सकता है, जिसमें आकस्मिक निष्कर्षों को वर्गीकृत करना और स्वचालित रूप से एक अध्ययन को संसाधित करना शामिल है, एक विशेष नैदानिक सामग्री को देखते हुए।
कुक ने दर्शकों के साथ एलएलएम और जेनेरिक एआई के उपयोग के लिए अपनी “विश लिस्ट” के साथ साझा किया:
Ø रोगी सगाई: मरीज अपने स्वास्थ्य और रेडियोलॉजी देखभाल के बारे में सवाल पूछ सकते हैं और तुरंत ले-भाषा के उत्तर प्राप्त कर सकते हैं।
Ø निर्णय समर्थन: LLMS चिकित्सकों को आदेश देने के लिए मार्गदर्शन प्रदान कर सकता है ताकि वे नैदानिक प्रश्न का उत्तर देने की सबसे अधिक संभावना परीक्षा चुन सकें।
Ø इंटेलिजेंट इमेजिंग: एलएलएम स्वचालित शेड्यूलिंग और प्रोटोकॉल की सुविधा प्रदान कर सकते हैं ताकि मरीजों को उचित साइट पर सही तरीके से सही परीक्षा मिल सके।
Ø EMR सारांश: LLMS एक रोगी के चार्ट और पूर्व वर्कअप की बुद्धिमान खोज और सारांश प्रदान कर सकता है।
Ø कस्टम रिपोर्टिंग: LLMS रेडियोलॉजिस्ट की रिपोर्ट को मरीजों के लिए एक ले-भाषा संस्करण में बदल सकता है और सामान्यवादियों और अन्य-विशिष्ट विशेषज्ञों के लिए अनुकूलित संस्करणों को बदल सकता है। “
और उसी सत्र में एक अन्य वक्ता, डेनिया डे, एमडी, पीएचडी, हार्वर्ड मेडिकल स्कूल में रेडियोलॉजी के एसोसिएट प्रोफेसर और मास जनरल ब्रिघम में संवहनी और पारंपरिक रेडियोलॉजी के विभाजन में प्रिसिजन इंटरवेंशनल और मेडिकल इमेजिंग लैब के निदेशक, ने बताया। एक नैदानिक इमेजिंग अध्ययन के आदेश और निष्पादन के आसपास की पूरी प्रक्रिया को दर्शकों को इस प्रक्रिया में एलएलएम के लाभ के माध्यम से काफी सुधार किया जा सकता है। “आमतौर पर,” उसने कहा, “इमेजिंग-केयर प्रक्रिया एक आदेश में प्रवेश करने वाले क्लिनिक में किसी के साथ शुरू होती है। एक निर्णय है, फिर एक रेडियोलॉजी की आवश्यकता, एक रेडियोलॉजिस्ट प्रोटोकॉल, और फिर रोगी तैयार किया जाएगा, इमेजिंग का प्रदर्शन किया जाता है, रेडियोलॉजिस्ट एक रिपोर्ट तैयार करेगा और एक रिपोर्ट जारी करेगा, और रिपोर्ट तब एक्सेस की जाती है। इस यात्रा के हर चरण में LLMS का प्रदर्शन किया जा सकता है। ”
उस संबंध में, डे ने रेडियोलॉजी में एक लेख का उल्लेख किया है जिसका शीर्षक है “एक संदर्भ-आधारित चैटबोट ने एसीआर उपयुक्तता दिशानिर्देशों का पालन करने में रेडियोलॉजिस्ट और जेनेरिक चैटगेट को पार किया,” जिसमें एक अध्ययन में पाया गया कि चैटबॉट ने पर्याप्त समय और लागत बचत प्रदान की। उन्होंने हाल के साहित्य में कई अन्य अध्ययनों का हवाला दिया, जिसमें 5 अक्टूबर, 2023 के संस्करण में दिखाई दिया जामा नेटवर्क ओपन, “आपातकालीन विभाग में छाती रेडियोग्राफ़ व्याख्या के लिए जेनेरिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस”, जिसमें जीपीटी-जनित रिपोर्टें ईडी में रेडियोलॉजिस्ट के बराबर और टेलरैडियोलॉजिस्ट से बेहतर पाई गईं।
इस बीच, प्रति, अधिक से अधिक नैदानिक जर्नल अध्ययन यह पता लगा रहे हैं कि क्या संभव है, जिसमें एक “एफडीए-लेखक एआई/एमएल टूल फॉर सेप्सिस प्रेडिक्शन: डेवलपमेंट एंड सत्यापन,” का शीर्षक है, जिसमें नवंबर में NEJM AI में प्रकाशित किया गया है। उस अध्ययन में इस सवाल पर चर्चा की गई है कि वास्तव में बड़े भाषा के मॉडल के माध्यम से बनाए गए सेप्सिस मॉडल वास्तव में कितने सटीक हैं। उस विशेष अध्ययन ने कार्यान्वयन की जांच नहीं की, और रक्त संस्कृतियों के आदेश के बाद शुरू किए गए स्कोर को देखा; तो इसकी सीमाएं थीं। लेकिन यह स्पष्ट है कि सेप्सिस की भविष्यवाणी करने के लिए डिज़ाइन किए गए एआई मॉडल के विकास में नेता खुद को काफी क्षमता के साथ मॉडल को आगे बढ़ा रहे हैं।
आगे क्या छिपा है?
इसलिए यह स्पष्ट लगता है कि इन सभी क्षेत्रों में उन्नति अब तेज हो रही है। 2025 में हम जिन प्रगति की उम्मीद कर सकते हैं, उनमें शामिल होना चाहिए:
Ø “स्टार्टर” नोट्स और प्रलेखन के निर्माण के माध्यम से चिकित्सकों और नर्सों को व्यापक समर्थन, दोनों इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड में, और रोगियों के साथ संचार के प्रयोजनों के लिए।
Ø रोगी देखभाल संगठनों में पूरे विभागों में नैदानिक वर्कफ़्लो के सुधार के लिए समर्थन।
Ø एलएलएम-आधारित एल्गोरिदम में संवेदनशीलता और सटीकता बढ़ाने का उपयोग इन-पेशेंट में सेप्सिस की शुरुआत की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है, जो कि इन-पेशेंट देखभाल में एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है।
Ø नैदानिक इमेजिंग केयर डिलीवरी प्रक्रियाओं में अग्रिम, नैदानिक निर्णय में सुधार से लेकर ऑर्डर करने वाले चिकित्सकों का समर्थन करने के लिए, रेडियोलॉजिस्ट के लिए “सेट-अप” जानकारी में सुधार करने के लिए, क्योंकि वे नैदानिक इमेजिंग अध्ययन शुरू करने के लिए तैयार करते हैं, रेडियोलॉजिस्ट और ऑर्डर करने वाले चिकित्सकों के बीच संचार में सुधार करने के लिए।
Ø उपरोक्त से संबंधित, रेडियोलॉजिस्ट के लिए बेहतर इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड सारांश में सुधार हुआ क्योंकि वे रेडियोलॉजिकल देखभाल शुरू करते हैं।
Ø रेडियोलॉजिस्टों को रेडियोलॉजी रिपोर्ट के ग्रंथों को लेग भाषा में बदलने में मदद करने के लिए एलएलएम के लाभ उठाने में बड़ी प्रगति उन रोगियों के लिए, जो नैदानिक इमेजिंग अध्ययन से गुजर चुके हैं।
Ø गहन और व्यापक रूप से काम करने के लिए फिजिशियन और नर्स वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने के लिए कई विशिष्टताओं में कई विशिष्टताओं में वर्कफ़्लो।
Ø सभी चिकित्सा विशिष्टताओं में बेहतर नैदानिक निर्णय समर्थन।
Ø कई चिकित्सा विशिष्टताओं में बेहतर निदान समर्थन।
इस क्षेत्र के बारे में रोगी देखभाल नेताओं का साक्षात्कार करना, यह मेरे लिए स्पष्ट है कि 2025 एआई विकास के एक पूरे नए स्तर की शुरुआत करेगा, एक जो 2025 के अंत में स्वास्थ्य सेवा को सार्थक रूप से बेहतर तरीके से छोड़ देगा, क्योंकि यह अब 2024 के अंत में है। दुनिया के एआई की सीप- और हेल्थकेयर फील्ड में खुफिया और विशेषज्ञता का सही संयोजन है, जो कि चिकित्सकों, गैर-नैदानिक प्रशासकों, पूरे रोगी देखभाल उद्यमों और रोगियों, परिवारों और समुदायों के लाभ के लिए उस सीप को खोलने के लिए खुला दरार करने के लिए है। यदि कोई ऐसा क्षेत्र है जो अभी हेल्थकेयर में सभी वादे की तरह दिखता है, तो यह है।
