ਨੇਤਰ ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਅਥਾਹ ਸੰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਉਪਯੋਗ

ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਦਹਾਕਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਪਬਲਿਕ ਹੈਲਥ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਬਾਲ ਵਿਕਾਸ ਸੇਵਾਵਾਂ (ICDS) ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਡ-ਡੇ-ਮੀਲ ਦੁਆਰਾ ਸਕੂਲੀ ਪੋਸ਼ਣ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਨ ਨਾਲ ਬੱਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਛੂਤ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਕਮੀ ਆਈ ਹੈ। ਟੀਕਾਕਰਣ ਦੀ ਘਾਟ ਅਤੇ ਪੋਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦੁਆਰਾ। ਅਸੀਂ, ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ, ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੈਕੋਮਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਟਾਮਿਨ ਏ ਦੀ ਕਮੀ ਕਾਰਨ ਅੱਖਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।

ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਅੰਨ੍ਹੇਪਣ ਕੰਟਰੋਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਮੋਤੀਆਬਿੰਦ ਦੀ ਸਰਜਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਜਨਤਕ-ਨਿੱਜੀ-ਭਾਈਵਾਲੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਸ਼ਵ ਸਿਹਤ ਸੰਗਠਨ (ਡਬਲਯੂਐਚਓ) ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮੋਤੀਆਬਿੰਦ ਕਵਰੇਜ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਿੱਚ ਸਰਜਰੀ ਦੀ ਚੋਣ ਵਿੱਚ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਲਈ 6/18 ਤੋਂ 6/12 ਤੱਕ ਦੇ ਕੱਟ-ਆਫ ‘ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਭਾਰਤ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਬਜ਼ੁਰਗ ਆਬਾਦੀ ਦਾ ਘਰ ਹੈ। ਉਮਰ-ਸਬੰਧਤ ਮੈਕੂਲਰ ਡੀਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰੈਟੀਨਾ ਦਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹਿੱਸਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅੱਜ ਬਜ਼ੁਰਗਾਂ ਲਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਬਾਕੀ ਬਚੀ ਨਜ਼ਰ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਲਈ ਅੱਖਾਂ ਦੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਸਮੇਤ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜੀਵਨਸ਼ੈਲੀ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸਫੋਟ ਡਾਇਬਟੀਜ਼ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਟੈਂਸਿਵ-ਸਬੰਧਤ ਰੈਟਿਨਲ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਵਧਦੀ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਅਤੇ ਸਕੂਲੀ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਾਇਓਪੀਆ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਬੱਚਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਮਾਇਓਪਿਆ ਦੇ ਵਾਧੇ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਤ ਮਾਪਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਘਬਰਾਹਟ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਹਰੇਕ ਡਾਇਓਪਟਰ (ਵੱਡੇ) ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਅੱਖਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਜੋਖਮ ਵਧਦਾ ਹੈ। ਰੈਟੀਨਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧ) ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵਧਦਾ ਹੈ।

ਛੇਤੀ ਖੋਜ

ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸ਼ੱਕ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਛੇਤੀ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਜ਼ਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 25,000 ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਡਾਕਟਰ ਹਨ, ਜੋ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ 15 ਦੇ ਕਰੀਬ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸ਼ੱਕ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਹੋਰ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਲੋੜ ਸੱਚਮੁੱਚ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਹੈ। ਕੋਰਨੀਅਲ ਅੰਨ੍ਹਾਪਣ, ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕਾਰਨ, ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪੇਂਡੂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੀਮਤ ਸਿਹਤ ਦੇਖਭਾਲ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਦਾਨੀਆਂ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ। ਲਗਾਤਾਰ ਇਨਫੈਕਸ਼ਨਾਂ, ਅੱਖਾਂ ਦੀਆਂ ਸੱਟਾਂ ਅਤੇ ਵਿਟਾਮਿਨ ਏ ਦੀ ਕਮੀ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਕੋਰਨੀਅਲ ਅੰਨ੍ਹੇਪਣ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 1.2 ਮਿਲੀਅਨ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਇਲਾਜ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਅਕਸਰ ਅਣਜਾਣ ਅੰਨ੍ਹੇਪਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ।

ਐਂਬਲੀਓਪੀਆ (ਆਲਸੀ ਅੱਖ) ਵਰਗੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਵੀ ਬੱਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰ ਨਾਲ ਨਿਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਜਲਦੀ ਖੋਜਿਆ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।

40 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਿੰਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਨੇੜੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਐਨਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ (ਪ੍ਰੀਸਬੀਓਪੀਆ), ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਇਸ ਤੋਂ ਅਣਜਾਣ ਹਨ ਅਤੇ ਅਸਧਾਰਨ ਨਜ਼ਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ, ਉਹ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਤੋਂ ਐਨਕਾਂ ਖਰੀਦ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਅੱਖਾਂ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।

ਨੇਤਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਜਾਦੂ ਦੇਖਣਾ

ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ

ਤਾਂ, ਇਸ ਸਭ ਵਿੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਿੱਥੇ ਹੈ? ਐਕਸਪੋਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਤੋਂ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਸਿਹਤ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਧਾਉਣਗੇ। AI ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਮਾਰਕਰਾਂ ਦੀ ਜਲਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਬਿਹਤਰ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਦੇਖਭਾਲ ਹੁਣ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਹਨ।

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਆਈਬੀਐਮ ਦਾ ਵਾਟਸਨ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ 2011 ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। 2024 ਅਤੇ 2025 ਤੱਕ, ਐਪਲ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ, ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਦਿੱਗਜਾਂ ਵੀ ਸਿਹਤ ਲਈ ਏਆਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਇਹ AI ਬੂਮ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਇਮਤਿਹਾਨਾਂ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਵਿਆਪਕ ਇਮੇਜਿੰਗ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨੇਤਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅੱਖਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ

ਏਆਈ ਨੇਤਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਇਹ AI ਵਿਕਾਸ ਅੱਖਾਂ ਦੀਆਂ ਕਈ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰ ਦੀ ਤਰਜੀਹ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਮੁੜ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਕਟਰ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਰੈਟਿਨਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ (DL) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੇ ਡਾਇਬੀਟਿਕ ਰੈਟੀਨੋਪੈਥੀ (DR) ਅਤੇ ਉਮਰ-ਸਬੰਧਤ ਮੈਕੁਲਰ ਡੀਜਨਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਾਇਓਪੀਆ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਮੋਤੀਆਬਿੰਦ ਦੀ ਸਰਜਰੀ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਡਿਸਕ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਨਰਵ ਫਾਈਬਰ ਪਰਤ ਦੇ ਨੁਕਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਾਈਡ-ਐਂਗਲ ਆਪਟੀਕਲ ਕੋਹੇਰੈਂਸ ਟੋਮੋਗ੍ਰਾਫੀ (ਓਸੀਟੀ) ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੱਕ ਗਲਾਕੋਮੈਟਸ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਏਆਈ ਟੂਲ ਜਲਦੀ ਹੀ ਨੇਤਰ ਦੇ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।

ਅਸੀਂ ਡਾਇਬਟਿਕ ਰੈਟੀਨੋਪੈਥੀ, ਕੇਰਾਟੋਕੋਨਸ (ਕੌਰਨੀਆ ਦੀ ਬਿਮਾਰੀ), ​​ਐਂਬਲੀਓਪੀਆ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ (ਆਲਸੀ ਅੱਖ) ਅਤੇ ਮੋਤੀਆਬਿੰਦ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਏਆਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਹੱਲਾਂ ‘ਤੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸੰਕਰਾ ਵਿਖੇ, ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੇ ਮੋਤੀਆਬਿੰਦ ਦੀ ਸਰਜਰੀ ਕਰਵਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਲਈ ਇੱਕ GenAI- ਅਧਾਰਿਤ ਮੋਤੀਆਬੌਟ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਹਸਪਤਾਲ ਦੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ ਸਰਜੀਕਲ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ AI ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਵੀ ਵੱਡੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਵੌਇਸ-ਸਮਰੱਥ ਫੀਡਬੈਕ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਂ ਰੇਟਿੰਗ-ਆਧਾਰਿਤ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਦੀ ਵੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦਲੇਰ ਹੈ, ਪਰ ਪਹਿਲਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ

ਕੁੰਜੀ ਸਿੱਖਣ

ਇਨ੍ਹਾਂ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਤੋਂ ਕਈ ਅਹਿਮ ਸਬਕ ਸਿੱਖੇ ਗਏ। AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਨਸਲੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਬੇਸ਼ੱਕ, ਸਹਿਯੋਗ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਨੇਤਰ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਅੱਪ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਾਡੀਆਂ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਰਾਹੀਂ ਹੀ ਬਣਾਇਆ, ਵਿਕਸਿਤ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ, ਭਾਰਤੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸੰਸਥਾਨ (ਆਈ.ਆਈ.ਟੀ.) ਨੇ ਅੱਖਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਭਾਈਵਾਲੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਰਿਸਰਚ ਅਤੇ ਬੌਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਣਾਏ ਜਾ ਰਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਗੁੰਜਾਇਸ਼ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. ਇਹ ਹੱਲ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਵਿਧੀ ਵਜੋਂ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਏਡਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਰਾਹੀਂ ਲੱਖਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

AI ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਜਾਂ ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਦੇਖਭਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੂੰ ਵੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ‘ਡਾਕਟਰ ਇਨ ਦਾ ਲੂਪ’ ਮਾਡਲ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਹੂਲਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਦੀ ਉਮਰ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਇੱਕ ਅਟੱਲਤਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਏਆਈ ਅਤੇ ਐਕਸਪੋਨੇਸ਼ੀਅਲ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਏਆਈ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨੇਤਰ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ‘ਤੇ ਟੈਲੀ-ਓਫਥੈਲਮੋਲੋਜੀ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਸਿਹਤ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਮੌਕਾ ਹੈ।

(ਡਾ. ਕੌਸ਼ਿਕ ਮੁਰਲੀ ​​ਸ਼ੰਕਰ ਮੈਡੀਕਲ ਗਵਰਨੈਂਸ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ, ਸ਼ੰਕਰ ਆਈ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਇੰਡੀਆ ਦੇ ਚੇਅਰਮੈਨ ਹਨ। kaushik@sankaraeye.com,