कैसे गति देना चाहता है 'मशीन लर्निंग' और स्मार्टफोन की मदद से गूगल हैल्थकेयर ?

  जैसा कि हम जानते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हेल्थकेयर सेक्टर में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है, हालांकि इनोवेशन जियांट्स से अधिक काम की ज़रूरत है।  ऐसे में गूगल ने उठाया है कदम, आइए नजर डालते हैं इस पर...

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Google स्वास्थ्य आज एक क्षेत्र दिवस मना रहा है - संगठन इसे "द चेक अप" के रूप में नामित कर रहा है - और इसके कुछ हिस्से का अर्थ यह जांचना है कि मानव निर्मित दिमागी शक्ति ने पूरे ग्रह पर विशेषज्ञों के कार्यस्थलों के माध्यम से क्या सशक्त किया है, प्रथागत गियर का उपयोग तेजी से करने के लिए  सटीक परिणाम बनाएं रखने की जरूरत है।

  इन आधुनिक तकनीकों में से एक में एक स्टेथोस्कोप के रूप में एक सेल फोन पर ऑन-बोर्ड माउथपीस का उपयोग करना शामिल है ताकि मम्बल जैसी संचार संबंधी विसंगतियों की पहचान की जा सके।  इसी तरह श्वसन और दालों को मापने के लिए सेल फोन कैमरों का उपयोग करने में पिछली परीक्षा के साथ, इन प्रक्रियात्मक विकास को टेलीहीथ के माध्यम से अवगत कराया जा सकता है, जिससे रोगियों को विशेषज्ञ के पास जाने की आवश्यकता और समय की बचत होती है।

  मैकुलर मोर्चे पर, Google का कहना है कि यह मौजूदा नैदानिक ​​​​कैमरों का उपयोग करने में "प्रारंभिक उत्साहजनक परिणामों" पर जारी है ताकि मधुमेह की आंखों की बीमारी को पहचानने के लिए सेल फोन के उपयोग पर अधिक नैदानिक ​​​​प्रारंभिक सहायता का समर्थन किया जा सके ताकि वही काम किया सटीकता से किया जा सके।  संगठन ऑटोमेटेड रेटिनल डिजीज असेसमेंट का उपयोग करते हुए 350 दिन-प्रतिदिन की शांत स्क्रीनिंग दिखाता है - वास्तविक एआई मोटर जिसके माध्यम से चित्रों की भीड़ को नियंत्रित किया जाता है - और 100,000 से अधिक रोगियों का इलाज आमतौर पर किया जाता है, इस सेवा का प्रारंभ थाईलैंड में प्रारंभ किया जा चुका है।

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एआरडीए एक टन इमेजिंग एमएल मॉडल की तरह काम करता है, सभी संभावनाओं के लिए ये ग्राहक स्तर के विकल्प मौजूद हैं, फिर भी, बहुत सारे चक्कर हैं जो चिकित्सा देखभाल को इतनी बड़ी राशि का परीक्षण करते हैं ताकि मरम्मत करने वालों को नीचे लाने के लिए काफी कम हो सके।  एआरडीए के परीक्षण में, Google स्वास्थ्य विशेषज्ञों का कहना है कि चिकित्सकों को छोटी-छोटी समस्याओं का प्रबंधन करने की आवश्यकता होती है, जैसे कि रोशनी को बंद करना, रोगी पर एक आवरण का उपयोग करना, और रोगी को टेलीफोन की एलईडी से धारियाँ सहन करने के लिए चित्र बनाने के लिए मोटर ग्रेड कर सकती है।  निश्चित रूप से, परिणाम सही थे और पारंपरिक परामर्शदाताओं के माध्यम से 10 सप्ताह के बजाय जल्दी से अवगत कराया गया था। फिर भी जब चिकित्सा क्लिनिक में वेब मूल रूप से दो घंटे के लिए बाहर हो जाता है, तो क्या एआई प्रभावी है?  इसके अलावा, एक सटीक सकारात्मक विश्लेषण के साथ भी, यदि कोई रोगी निकटतम क्लिनिक में एक घंटे की ड्राइव नहीं कर सकता है जो मधुमेह रेटिनोपैथी का इलाज कर सकता है क्योंकि वे इसके लिए काम करने के लिए खड़े नहीं हो सकते, तो उस बिंदु पर पूरी गतिविधियों को निरीक्षण करना ज़रूरी है।

  इस पर विचार करना चाहिए कि क्या Google की मशीनें यह पता लगा सकती हैं कि एक संपूर्ण चिकित्सा सेवा ढांचा कैसे बनाया जाए और कैसे काम किया जाए जो वास्तव में काम करता हो।