जैसा कि स्वास्थ्य कर्मियों के बीच बर्नआउट एक प्रमुख चिंता बनी हुई है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, ईएचआर और अन्य स्वचालन उपकरण का उपयोग अस्पतालों और स्वास्थ्य प्रणालियों पर सकारात्मक प्रभाव डालने में सक्षम हो सकता है।
जब यह आता है कृत्रिम होशियारी, कुछ कानूनी मुद्दे उत्पन्न होते हैं। इसलिए हमने कार्ली कोजा, इस विषय पर एक प्राधिकरण और बुकानन इंगरसोल और रूनी सहयोगी का साक्षात्कार लिया। बुकानन इंगरसोल एंड रूनी एक राष्ट्रीय कानूनी फर्म है जिसके 15 कार्यालयों में 450 वकील और सरकारी संबंध पेशेवर हैं, जो फॉर्च्यून 100 में से 50 सहित कंपनियों का प्रतिनिधित्व करते हैं।
कोजा चर्चा करता है कि स्वास्थ्य सेवा प्रदाता संगठनों को एआई के बढ़ते कार्यान्वयन के लिए क्या तैयारी करनी चाहिए, कैसे एआई स्वास्थ्य कर्मियों की बढ़ती मांगों का मुकाबला करने में मदद कर सकता है, एआई स्वास्थ्य सेवा प्रदाता संगठनों को गुणवत्तापूर्ण रोगी देखभाल सुनिश्चित करने में मदद कर सकता है, और इन मुद्दों से उत्पन्न होने वाले कानूनी मामले।
प्र. जब निकट भविष्य में बढ़ते एआई कार्यान्वयन की बात आती है तो स्वास्थ्य सेवा प्रदाता संगठनों को क्या तैयारी करनी चाहिए? क्या कानूनी मुद्दे उत्पन्न होते हैं?
एक। परंपरागत रूप से, प्रदाता अकेले एक मरीज का आकलन करते हैं और अवलोकन के आधार पर सीधे चिकित्सा जानकारी प्रदान करते हैं, लेकिन एआई स्वास्थ्य सेवा उद्योग को बदल रहा है। एआई रोगियों, बीमारी और उपचार के बीच संभावित संबंध खोजने के लिए स्वास्थ्य सेवा प्रदाता संगठनों द्वारा संग्रहीत डेटा का विश्लेषण कर सकता है।
डेटा एनालिटिक्स को चार अलग-अलग श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है – डायग्नोस्टिक, वर्णनात्मक, प्रिस्क्रिप्टिव और प्रेडिक्टिव – ये सभी कुछ परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए वर्तमान और ऐतिहासिक डेटा दोनों का आकलन करते हैं क्योंकि वे किसी व्यक्ति से संबंधित हैं।
स्वास्थ्य देखभाल प्रदाता संगठनों को निदान प्रदान करने और रोगियों को व्यक्तिगत उपचार की सिफारिश करने के लिए नैदानिक निर्णय समर्थन सॉफ़्टवेयर और छवि-मान्यता सॉफ़्टवेयर दोनों का उपयोग करने के लिए तैयार रहना चाहिए।
जब ठीक से लागू किया जाता है, तो नैदानिक निर्णय समर्थन सॉफ्टवेयर ऑन्कोलॉजिस्ट के लिए उपचार की सिफारिशें दे सकता है, उदाहरण के लिए, कार्यक्रम ने बड़ी मात्रा में रोगी डेटा से क्या सीखा है, साथ ही संदर्भ सामग्री, नैदानिक दिशानिर्देशों और चिकित्सा पत्रिकाओं से प्राप्त जानकारी के आधार पर।
इसके अतिरिक्त, छवि-पहचान सॉफ्टवेयर और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण प्रदाताओं को तस्वीरों में त्वचा कैंसर को पहचानने में मदद कर सकता है, ईकेजी में अतालता की पहचान कर सकता है और यह निर्धारित कर सकता है कि सीटी स्कैन में नोड्यूल घातक है या नहीं। अनिवार्य रूप से, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण प्रदाताओं को यह निर्धारित करने में सहायता कर सकता है कि कौन से रोगियों को अस्पताल में भर्ती होने का खतरा है और स्वास्थ्य की स्थिति में हस्तक्षेप की आवश्यकता है।
हालांकि, क्योंकि एआई में लगातार सुधार हो रहा है, चिकित्सकों को सूचित सहमति के सिद्धांत पर विचार करना चाहिए क्योंकि यदि कोई चिकित्सक रोगी को प्रस्तावित उपचार और गैर-उपचार के जोखिमों और लाभों के बारे में सूचित नहीं करता है तो दायित्व संलग्न हो सकता है।
डेटा की व्याख्या से उत्पन्न होने वाले किसी भी कानूनी मुद्दों से बचने के लिए, निदान करते समय या रोगियों को उपचार की सिफारिशें प्रदान करते समय, चिकित्सकों को उपयोग की जाने वाली तकनीक की हमेशा विकसित होने वाली प्रकृति का खुलासा करना चाहिए, समझाएं कि एआई सिस्टम कैसे काम करता है और किस स्तर पर साझा करता है। प्रौद्योगिकी पर भरोसा किया गया था क्योंकि जब व्यापक रूप से उपयोग किया जाता था, तो एआई को मेडिकल टीम का एक अन्य सदस्य भी माना जा सकता था।
अंत में, एआई नैदानिक निर्णय समर्थन कार्यक्रम अन्य रोगियों के लिए सिफारिशें करने के लिए डेटा संग्रह के माध्यम से कुछ रोगियों की स्वास्थ्य जानकारी से सीखते हैं।
इस प्रकार, उपचार करने वाले चिकित्सक को उन संभावित मुद्दों को संबोधित करना चाहिए जो गोपनीयता और गोपनीयता से संबंधित हो सकते हैं क्योंकि रोगियों को यह जानने का अधिकार है कि अनुसंधान, निदान और उपचार के उद्देश्यों के लिए उनकी संरक्षित स्वास्थ्य जानकारी का प्रसार कैसे किया जा रहा है।
प्र. एआई स्वास्थ्य कर्मियों की बढ़ती मांगों का मुकाबला करने में कैसे मदद कर सकता है? क्या कोई कानूनी मुद्दे हैं जो स्वास्थ्य कर्मियों को प्रभावित कर सकते हैं?
एक। एआई प्रशासनिक कार्यप्रवाह में सहायता कर सकता है। क्योंकि AI समग्र रूप से डेटा को होस्ट करता है, AI मेडिकल रिकॉर्ड में अंतराल को समेटने में मदद कर सकता है और स्वचालित फिलर्स और प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कर सकता है। इसके अतिरिक्त, हजारों मरीजों के डेटा का संकलन स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए सुव्यवस्थित प्रक्रियाएं बनाता है जो मुनाफे को अधिकतम करते हुए देखभाल की गुणवत्ता को बढ़ाता है।
टेस्ट ऑर्डर और नुस्खे लिखने के साथ-साथ चार्ट नोट्स और मरीज के सारांश का दस्तावेजीकरण प्रदाताओं को सीधे रोगी देखभाल से दूर ले जा सकता है। इस मुद्दे को कम करने के लिए, स्वास्थ्य चिकित्सक रोगी संचार रिकॉर्ड करने और नैदानिक नोट्स कैप्चर करने जैसे कार्यों के लिए भाषण और पाठ पहचान को नियोजित कर सकते हैं।
एआई का उपयोग बिलिंग और दावों के प्रसंस्करण और पूर्व प्राधिकरण के लिए भी फायदेमंद हो सकता है। रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन, एक नियम-आधारित सॉफ़्टवेयर रोबोट जो मानवीय क्रियाओं की नकल करता है, का उपयोग दावों को दर्ज करने, संसाधित करने और समायोजित करने के लिए किया जा सकता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, एआई का एक रूप जो बोली जाने वाली या लिखित मानव भाषा को समझता है और व्याख्या करता है, चिकित्सक नोटों को बिलिंग से जुड़े मानकीकृत सीपीटी और आईसीडी -10 कोड में परिवर्तित कर सकता है।
पूर्व प्राधिकरण में प्रत्येक रोगी की व्यक्तिगत स्वास्थ्य योजना और किसी भी अतिरिक्त रोगी जानकारी के साथ-साथ इतिहास, रेफरल जानकारी या चिकित्सा आवश्यकता औचित्य सहित उपचार अनुमोदन के लिए आवश्यक किसी भी चिकित्सा और दवा लाभ की पुष्टि करना शामिल है।
चूंकि स्वास्थ्य प्रणालियों का विस्तार जारी है, एआई पर अधिक निर्भरता के माध्यम से उपरोक्त जानकारी को मैन्युअल रूप से दर्ज करने या खोजने का प्रशासनिक बोझ कम किया जा सकता है जो इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड, ईमेल, नीतियों और चिकित्सा प्रोटोकॉल से जानकारी को व्यवस्थित कर सकता है।
बोले गए या लिखित डेटा को आत्मसात करने के लिए कंप्यूटर एल्गोरिदम और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके, चिकित्सक अधिक कुशल तरीके से रोगियों को सूचित उपचार योजनाएँ प्रदान कर सकते हैं।
जबकि AI का उपयोग स्वास्थ्य कर्मियों की बढ़ती मांगों का मुकाबला करने के लिए एक उपकरण के रूप में किया जा सकता है, पूर्वाग्रह को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, वंचित आबादी और मेडिकेड पर उन लोगों के लिए किए गए पूर्व प्राधिकरण निर्णयों पर हेल्थकेयर प्रदाता संगठनों को बारीकी से निगरानी करनी चाहिए।
एआई सिस्टम में उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम को विकसित करने वाले प्रोग्रामर के पूर्व-मौजूदा पूर्वाग्रह, चाहे वह जानबूझकर या अनजाने में हो, अक्सर एआई से ही एल्गोरिथम और डेटा-संचालित पूर्वाग्रह की ओर जाता है।
उदाहरण के लिए, एक चेहरे की पहचान एल्गोरिथ्म को अन्य जातियों के व्यक्तियों की तुलना में एक गोरे व्यक्ति को अधिक आसानी से पहचानने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है, क्योंकि यह डेटा आमतौर पर प्रशिक्षण में अधिक बार उपयोग किया जाता है। पक्षपातपूर्ण इनपुट जो रोगी आबादी को बड़े पैमाने पर ध्यान में नहीं रखते हैं, पक्षपातपूर्ण परिणामों का कारण बन सकते हैं। इसलिए, जोखिम आकलन और नैतिकता प्रशिक्षण को पूरा करके संभावित पूर्वाग्रह का मूल्यांकन करना सबसे अच्छा अभ्यास है।
प्र. वे कौन से तरीके हैं जिनसे एआई स्वास्थ्य सेवा प्रदाता संगठनों को गुणवत्तापूर्ण रोगी देखभाल सुनिश्चित करने और संभावित देयता को कम करने में मदद कर सकता है?
एक। एआई स्वास्थ्य सेवा प्रदाता संगठनों को व्यक्तिगत और जनसंख्या-आधारित दोनों स्तरों पर गुणवत्तापूर्ण रोगी देखभाल सुनिश्चित करने में मदद कर सकता है। व्यक्तिगत स्तर पर, एआई-अंतर्दृष्टि डेटा चिकित्सकों को प्रगति अपडेट, विस्तृत इतिहास और रोगी से संबंधित अन्य जानकारी प्रदान कर सकता है ताकि अधिक सुव्यवस्थित उपचार दृष्टिकोण की बेहतर गारंटी दी जा सके और भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद मिल सके।
प्रदाता जनसंख्या स्वास्थ्य से संबंधित व्यापक सामुदायिक-संबंधित कारकों का अध्ययन करने के लिए भी एआई का उपयोग कर सकते हैं। यदि स्वास्थ्य सेवा प्रदाता संगठन नैदानिक स्थितियों या सह-रुग्णताओं द्वारा समूहीकृत उच्च जोखिम वाले रोगियों को लक्षित करने के लिए एआई पर भरोसा करते हैं, तो अध्ययन से पता चलता है कि वे कम और कम गंभीर हस्तक्षेप और कम अस्पताल में भर्ती होने की उम्मीद कर सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, जब एआई की विश्लेषणात्मक शक्ति को रोबोटिक्स और उनकी शारीरिक क्षमताओं जैसी अन्य तकनीकों के साथ जोड़ा जाता है, यहां तक कि पुनर्योजी चिकित्सा में उपयोग की जाने वाली स्टेम सेल प्रक्रियाएं भी सुधार कर सकती हैं और कोशिकाओं, ऊतकों या अंगों में सामान्य कार्य को बहाल करने या स्थापित करने में मदद कर सकती हैं। लंबी प्रक्रियाओं और मानवीय कार्यों पर कम समय खर्च करके, प्रदाता रोगी-केंद्रित देखभाल के लिए अधिक घंटे समर्पित कर सकते हैं।
प्रदाताओं द्वारा उनके संबंधित प्रथाओं में एआई के कार्यान्वयन से परे, निर्माता और डेवलपर्स एआई प्रगति में शामिल हैं। इस प्रकार, संभावित प्रदाता दायित्व को कम करने का लक्ष्य रखते समय उनकी भूमिकाओं पर विचार करना महत्वपूर्ण है।
निर्माताओं और डेवलपर्स को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि एआई युक्त उत्पाद सुरक्षित हैं जब उचित तरीके से उपयोग किया जाता है ताकि स्वास्थ्य सेवा प्रदाता संगठन अपने अभ्यास में दोषपूर्ण एआई प्रणाली को लागू करने से बचें।
इसके बाद, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता संगठन को उन स्वचालित प्रणालियों के प्रभाव का आकलन करना चाहिए जो वह उपयोग करने के लिए चुनता है और विचार करता है कि मरीजों का इलाज करते समय सूचित विकल्प बनाने के लिए वह इन प्रणालियों पर कितना भरोसा करेगा।
एआई एक लाभकारी उपकरण है लेकिन अंततः निदान या उपचार करने वाला चिकित्सक चिकित्सा निर्णयों के लिए जिम्मेदार होता है और इस प्रकार यह भी जिम्मेदार होता है कि प्रदान की गई देखभाल लापरवाही या लापरवाह है।
यह एआई का उपयोग करके अपने चिकित्सा ज्ञान के अलावा भविष्य कहनेवाला एल्गोरिदम के साथ उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट को जोड़ने के लिए है, जिससे चिकित्सक कई रोगी विशेषताओं के बीच जटिल संबंध बना सकते हैं और उसके बाद एक अधिक सटीक निदान प्रदान कर सकते हैं और बदले में संभावित दायित्व को कम कर सकते हैं।
लिंक्डइन पर बिल के हिट कवरेज का पालन करें: बिल सिविकी
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