कैसे मशीन लर्निंग स्वास्थ क्षेत्र के लिए महत्वपूर्ण है ?

   मशीन अध्ययन स्वास्थ्य देखभाल तिमाही के भीतर बड़े पैमाने पर प्रगति कर रहा है, स्वास्थ्य देखभाल के लिए सिस्टम मास्टरिंग की क्षमता, स्वास्थ्य सेवा के लिए रोमांचक प्रभावों के साथ मशीन का ज्ञान प्राप्त करना जल्दबाजी में विकसित होने वाला युग है।  पहले से ही यह अंतरिक्ष में कई सबसे कठिन परेशानियों से निपटने में मदद कर रहा है, बड़ी संख्या में प्रभावित व्यक्ति के रिकॉर्ड का अनुभव करने से लेकर उपचार और देखभाल के सुखद और निजीकरण को बढ़ाने देने तक।  तो सिस्टम मास्टरिंग क्या है और यह आने वाले वर्षों में स्वास्थ्य सेवा को कैसे बढ़ा सकता है?  जिस तरह से यह पहले से ही क्षेत्र और इसकी क्षमता को फिर से काम कर रहा है, हमें पता चलता है।

गैजेट क्या जान रहा है?

मशीन का ज्ञान प्राप्त करना प्रौद्योगिकी के समूह में पीढ़ी का एक रूप है जिसे सिंथेटिक इंटेलिजेंस कहा जाता है।  डिवाइस को जानने की 1 परिभाषा के अनुसार, यह जानकारी के लिए मॉडल का उपयोग करने और रिकॉर्ड के साथ उन फैशन को शिक्षा के माध्यम से एआई शोध करने के लिए एक सांख्यिकीय तकनीक है।  इसके अतिरिक्त, सिस्टम स्टडी का मतलब सिस्टम, ऐप या एप्लिकेशन से है जो भविष्यवाणी करने के लिए बड़ी मात्रा में तथ्यों के अंदर पैटर्न खोजने में सक्षम है।  वैकल्पिक रूप से, डिवाइस मास्टरिंग को रेखांकित करने का कोई अन्य तरीका यह है कि इसे पूरी तरह से कहानियों और आधुनिक-समय के तथ्यों से परे - प्राचीन और वास्तविक समय के आंकड़ों पर आधारित एल्गोरिदम और ऐप्स के रूप में विकसित किया जाए।

   यह अब सबसे आसान स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र नहीं है जो तकनीक से लाभान्वित हो रहा है।  उदाहरण के लिए, कृषि, विनिर्माण, आतिथ्य, खुदरा और बैंकिंग क्षेत्र भी तथ्य प्रौद्योगिकी उपकरणों पर भरोसा कर रहे हैं जिनमें मशीन मास्टरिंग शामिल है।  इसके अलावा, गैर-लाभकारी पहल जैसे मानवीय उपयोगी संसाधन भी गैजेट अध्ययन का उपयोग कर सकते हैं।

आइए स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में कुछ गैजेट सीखने की प्रवृत्तियों की जांच करें, जो स्वास्थ्य देखभाल में सबसे बड़े उपकरण माहिर लक्षणों में से एक हैं जिनके बारे में जागरूक होने की ज़रूरत है...

👉 सटीक दवा और स्वास्थ्य देखभाल का निजीकरण - सटीक औषधीय दवा के लिए ज्ञान प्राप्त करने वाली मशीन पहले से ही व्यापक रूप से उपयोग की जाती है।  यह रोगी की जानकारी और उपचार के संदर्भ के उपयोग के सफल उपचार प्रोटोकॉल की भविष्यवाणी करता है।  सटीक दवा असाधारण रूप से अद्वितीय, व्यक्तिगत उपचार योजनाओं को सक्षम बनाती है और बेहतर वैज्ञानिक प्रभाव पैदा कर सकती है।

👉 श्रेणीकरण कार्यक्रम - वर्गीकरण कार्यक्रमों में कार्यनीतियां शामिल होती हैं जैसे यह पता लगाना कि कोई प्रभावित व्यक्ति सकारात्मक स्थिति का विस्तार करेगा या नहीं।  इसका उपयोग कवरेज, और शक्तिशाली रोकथाम उपायों को बताने और संभावित के लिए वाहक योजना की सहायता करने के लिए किया जा सकता है।

👉  इमेजिंग का विश्लेषण - मशीन को जानने का उपयोग पहले से ही रेडियोलॉजी और पैथोलॉजी पिक्स का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।  इसके अलावा, इसका उपयोग उच्च मात्रा में स्नैप शॉट्स को त्वरित रूप से वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है।  आने वाले वर्षों में इन विधियों के लिए गैजेट स्टडी का उपयोग और भी अत्याधुनिक और सही तरीक़े से होना चाहिए।

👉दावे और शुल्क प्रशासन - गलत दावे बीमाकर्ताओं, सरकारों और वाहकों को काफी समय, धन और प्रयास का महत्व दे सकते हैं।  उदाहरण के तौर पर, मशीन लर्निंग दावों को सुव्यवस्थित कर सकती है और प्रबंधन को चार्ज कर सकती है, उदाहरण के लिए, अधिक सटीक दावों की जानकारी की सुविधा प्रदान करना और यह सुनिश्चित करना कि दावे सही हैं।

👉 अन्य प्रशासनिक प्रक्रियाएं - दावा प्रसंस्करण, वैज्ञानिक दस्तावेज, राजस्व चक्र नियंत्रण, और चिकित्सा सूचना प्रबंधन सहित प्रशासनिक रणनीति की एक बड़ी श्रृंखला में मशीन मास्टरिंग का उपयोग किया जा सकता है।  इसका उपयोग रोगी-सामना करने वाले उपकरणों का विस्तार करने के लिए भी किया जा सकता है, जिसमें टेलीहेल्थ, मानसिक स्वास्थ्य और कल्याण समर्थन के लिए चैटबॉट शामिल हैं, और विभिन्न सामान्य बातचीत अब डॉक्टरों के प्रवेश की आवश्यकता नहीं है।

👉 भविष्यवाणी और स्वास्थ्य कवरेज - मशीन मास्टरिंग भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग और स्वास्थ्य नीति के लिए टाइटैनिक क्षमता देता है।  उदाहरण के लिए, फैशन को जानने के लिए जनसंख्या फिटनेस प्रणाली का उपयोग यह अपेक्षा करने के लिए किया जा सकता है कि कौन सी आबादी निश्चित चोटों या स्थितियों या यहां तक ​​​​कि सेनेटोरियम में प्रवेश के लिए कमजोर है।  इसी तरह, फिटनेस के सामाजिक निर्धारकों के बारे में जानकारी का दोहन और लक्षणों को समझने के लिए सिस्टम लर्निंग का उपयोग कवरेज बता सकता है।  कोरोनरी हृदय रोग और मधुमेह जैसी रोकथाम योग्य स्थितियों के बेहतर अवसर पर सरकारों और संस्थानों को रोगियों को बेहतर लक्ष्य बनाना चाहिए।

👉 इलेक्ट्रॉनिक फिटनेस तथ्य - मशीन को जानने से डिजिटल स्वास्थ्य तथ्यों (ईएचआर) के माध्यम से अब उपलब्ध बड़ी मात्रा में जानकारी का अनुभव करने में मदद मिल सकती है।  इनमें से अधिकांश ढीले-ढाले पाठ्य सामग्री प्रविष्टियों के आकार के अंदर हैं, जिन्हें अतिरिक्त रूप से असंरचित तथ्यों के रूप में जाना जा सकता है।  मशीन को जानने में सक्षम है कि वह इस अनफ़िल्टर्ड-फॉर्म डेटा की तेजी से व्याख्या करने के लिए सैकड़ों हजारों रोगियों के लिए, संपूर्ण प्रभावित व्यक्ति-देखभाल चक्र के दौरान बेहतर चयन-निर्माण को सशक्त बनाने के लिए बड़े पैमाने पर मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सके।

👉 निदान और उपचार - निदान और उपचार के दिशा-निर्देशों के लिए मशीन अध्ययन का उपयोग किया जा रहा है।  नैदानिक ​​चयन सहायता गियर (सीडीएस), विशेष रूप से, उत्कृष्ट संभावित देखभाल के लिए स्वास्थ्य सेवा प्रदाता की पसंद तकनीकों को सुशोभित करने के लिए अध्ययन प्रणाली का लाभ उठा सकता है।  सीडीएस गियर उपचार दिशानिर्देशों को सूचित करने के लिए बड़ी मात्रा में रिकॉर्ड की जांच करता है।  वे संभावित मुद्दों को भी चिह्नित कर सकते हैं ताकि प्रदाता निवारक उपाय कर सकें।

👉 औषध विकास - अनुसंधानकर्ताओं ने ज्ञान प्राप्त करने वाली प्रणाली पर भरोसा किया है, जो कि अत्यधिक कीमत वाले वैज्ञानिक परीक्षणों के लिए समूह तैयार करने के लिए, बेहतर अध्ययन और तेज, अधिक प्रभावी दवा सुधार के लिए मार्ग प्रशस्त करती है।  जैसे, शोधकर्ता डेटा-संचालित विकल्प बना सकते हैं और बिना किसी समस्या के प्रमुख शैलियों और लक्षणों से अवगत हो सकते हैं, और परिणामस्वरूप, अपने अध्ययन में अतिरिक्त प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं।

  🤔 आने वाले वर्षों में मशीन ज्ञान और स्वास्थ्य सेवा प्राप्त कर रही है...

  मशीन का ज्ञान प्राप्त करना पहले से ही स्वास्थ्य देखभाल के लिए अपनी क्षमता को संतुष्ट करना शुरू कर रहा है, अधिक प्रभावी दवा अनुसंधान की सुविधा और प्रभावित व्यक्ति की देखभाल और प्रशासनिक प्रक्रियाओं में सुधार।  आने वाले वर्षों में, मशीन को बड़े पैमाने पर अपनाने और विभिन्न एआई तकनीक की संभावना है।  चिकित्सकों को पूरी तरह से बदलने के बजाय, ये प्रौद्योगिकियां उनकी भूमिकाओं को पूरक और बढ़ाने की पूरी संभावना हैं।  लंबी अवधि के परिणामों में बेहतर देखभाल और एक अतिरिक्त हरित और शुल्क-प्रभावी स्वास्थ्य सेवा शामिल हो सकती है, जो पीड़ितों, प्रदाताओं, बीमाकर्ताओं, नियामकों और नीति निर्माताओं को सर्वोत्तम लाभ पहुंचा सकती है।