स्वास्थ्य सेवा में मशीन लर्निंग के आगमन से स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों के रोगों के निदान, उपचार और उपचार के तरीके में बदलाव आ रहा है। पुरानी बीमारी के जोखिम वाले रोगियों की पहचान करने से लेकर पुनः प्रवेश की भविष्यवाणी करने तक, मशीन लर्निंग ने पहले से ही स्वास्थ्य देखभाल में महत्वपूर्ण प्रगति की है। इस ब्लॉग में, हम चर्चा करेंगे कि मशीन लर्निंग क्या है, स्वास्थ्य देखभाल में इसका अनुप्रयोग और यह उद्योग को कैसे बदल रहा है।
मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने की अनुमति देती है। इसमें एल्गोरिदम का विकास शामिल है जो स्वचालित रूप से बड़े डेटासेट में पैटर्न की पहचान कर सकता है और भविष्यवाणी करने या निर्णय लेने के लिए उन पैटर्न का उपयोग कर सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को डेटा में जटिल पैटर्न और संबंधों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, और वे समय के साथ अपनी सटीकता में सुधार करने के लिए नए डेटा से भी सीख सकते हैं।
स्वास्थ्य देखभाल में मशीन लर्निंग का अनुप्रयोग:
मशीन लर्निंग के स्वास्थ्य देखभाल में कई अनुप्रयोग हैं, जिनमें शामिल हैं:
रोगों का निदान: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कैंसर जैसी बीमारियों के शुरुआती लक्षणों का पता लगाने के लिए एक्स-रे और एमआरआई स्कैन जैसी चिकित्सा छवियों का विश्लेषण कर सकता है।
दवाओं की खोज: मशीन लर्निंग रासायनिक यौगिकों के बड़े डेटासेट का विश्लेषण करके और उनकी प्रभावकारिता और सुरक्षा की भविष्यवाणी करके संभावित नई दवाओं की पहचान करने में मदद कर सकती है।
इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर): पुरानी बीमारी के जोखिम वाले रोगियों की पहचान करने और पुनः प्रवेश की भविष्यवाणी करने के लिए ईएचआर का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया जा सकता है।
वैयक्तिकृत उपचार: मशीन लर्निंग का उपयोग रोगियों के लिए उनके चिकित्सा इतिहास, आनुवंशिकी और जीवनशैली के आधार पर अनुकूलित उपचार योजनाएँ विकसित करने के लिए किया जा सकता है।
चिकित्सा अनुसंधान: मशीन लर्निंग बड़े वैज्ञानिक साहित्य डेटासेट का विश्लेषण करके अनुसंधान के नए क्षेत्रों और संभावित दवा लक्ष्यों की पहचान करने में मदद कर सकता है।
हेल्थकेयर में मशीन लर्निंग एआई
स्वास्थ्य देखभाल में एआई मशीन लर्निंग अधिक प्रचलित हो रही है। एआई उन बुद्धिमान मशीनों के विकास को संदर्भित करता है जो ऐसे कार्य कर सकती हैं जिनके लिए सामान्य रूप से मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है, जैसे दृश्य धारणा, भाषण पहचान और निर्णय लेना। एआई मशीन लर्निंग स्वास्थ्य देखभाल में विशेष रूप से उपयोगी है क्योंकि यह बड़े और जटिल डेटा सेट, जैसे चिकित्सा छवियों और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड, का मनुष्यों की तुलना में तेज़ और अधिक सटीक विश्लेषण कर सकता है।
स्वास्थ्य देखभाल में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम
कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हैं जो आमतौर पर स्वास्थ्य देखभाल में उपयोग किए जाते हैं, जिनमें शामिल हैं:
पर्यवेक्षित अध्ययन
पर्यवेक्षित शिक्षण में, एल्गोरिदम को लेबल किए गए डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जहां प्रत्येक उदाहरण एक लक्ष्य लेबल से जुड़ा होता है। इस प्रकार के एल्गोरिदम का उपयोग आमतौर पर रोग निदान में किया जाता है जहां एल्गोरिदम को चिकित्सा छवि डेटा के एक सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है जिसे मानव विशेषज्ञ द्वारा लेबल किया गया है।
बिना पर्यवेक्षण के सीखना
बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में, एक एल्गोरिदम को बिना लेबल वाले डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जहां लक्ष्य डेटा में पैटर्न या संरचना की पहचान करना होता है। इस प्रकार के एल्गोरिदम का उपयोग आमतौर पर दवा खोज में किया जाता है, जहां समान रासायनिक यौगिकों को संयोजित करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।
सुदृढीकरण सीखना
सुदृढीकरण सीखने में, एल्गोरिदम अपने कार्यों पर प्रतिक्रिया प्राप्त करके और उसके अनुसार अपने व्यवहार को समायोजित करके परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखता है। इस प्रकार का एल्गोरिदम अभी भी स्वास्थ्य देखभाल में विकास के प्रारंभिक चरण में है, लेकिन व्यक्तिगत देखभाल और नैदानिक निर्णय लेने में इसके संभावित अनुप्रयोग हैं।
निष्कर्ष
मशीन लर्निंग रोग निदान, दवा खोज, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड, व्यक्तिगत देखभाल और चिकित्सा अनुसंधान में सुधार करके स्वास्थ्य सेवा उद्योग में क्रांति ला रही है। एआई मशीन लर्निंग स्वास्थ्य सेवा में विशेष रूप से उपयोगी है क्योंकि यह मनुष्यों की तुलना में बड़े और जटिल डेटासेट का तेजी से और अधिक सटीक विश्लेषण कर सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसे पर्यवेक्षित शिक्षण, अनपर्यवेक्षित शिक्षण और सुदृढीकरण शिक्षण का उपयोग आमतौर पर स्वास्थ्य देखभाल अनुप्रयोगों में किया जाता है। जैसे-जैसे मशीन लर्निंग का विकास जारी है, इसमें स्वास्थ्य सेवा के प्रति हमारे दृष्टिकोण को बदलने और रोगी परिणामों में सुधार करने की क्षमता है।
