ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਵਿੱਚ AI ਬਾਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਕੀ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

ਏਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਕਫਲੋ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ, ਅਤੇ ਕਰੀਅਰ ਦੇ ਚਾਲ-ਚਲਣ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਪਹਿਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਹੋਣਗੇ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ AI ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।

ਏਆਈ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਅੱਜ ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਧੁਨਿਕ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਜਾਓ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਕਈ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਚੁੱਪ-ਚਾਪ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਦੇਖੋਗੇ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ, ਡਾਕਟਰੀ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਲੱਛਣਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਯੰਤਰ ਡਾਕਟਰੀ ਇਮੇਜਿੰਗ ਤੋਂ ਅਨੋਖੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ AI-ਸਮਰੱਥ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਯੰਤਰ ਲਗਾਤਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੇਕਰ ਬੇਨਿਯਮੀਆਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਤੁਰੰਤ ਦਖਲ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਹਸਪਤਾਲ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਉਡੀਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਦਰਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਈਜ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੰਬੀਨਟ ਕਲੀਨਿਕਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਦਰਤੀ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਸਾਖਰਤਾ ਹੀ ਕਾਫੀ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ। ਮੁੱਖ ਯੋਗਤਾ ਏਆਈ ਦੇ ਨਾਲ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਪਰ ਗਲਤ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਡਾਕਟਰੀ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪੱਖਪਾਤੀ ਜਾਂ ਮਾੜੀ ਕੁਆਲਿਟੀ ਡੇਟਾ ਸਿੱਧੇ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਜਾਂ ਅਣਉਚਿਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹੁਨਰ ਦੇ ਤਿੰਨ ਸਮੂਹ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ:

AI ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਖਰਤਾ: ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ।

ਨੈਤਿਕਤਾ, ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਹਿਮਤੀ, ਕਲਾਉਡ-ਸਮਰਥਿਤ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਹੈਲਥ ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਐਕਟ (HIPAA), ਜਨਰਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ (GDPR), ਅਤੇ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਡੇਟਾ-ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯਮਾਂ ਵਰਗੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ।

ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ: ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਅਭਿਆਸਾਂ, ਡੀ-ਪਛਾਣ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ, ਅਤੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਵਰਤੋਂ।

ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਸਲੀਅਤਾਂ ਨੂੰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਲਈ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਵਪਾਰ ਬਾਰੇ ਸਮਝਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਨਵੇਂ ਕਰੀਅਰ

ਏਆਈ ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਦਾ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਕੈਰੀਅਰ ਦੇ ਨਵੇਂ ਮਾਰਗ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੂਚਨਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਹੈਂਡਓਵਰ ਲਈ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ; AI ਖੋਜ ਵਿਗਿਆਨੀ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬਾਇਓਇਨਫੋਰਮੈਟਿਕਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਜੀਨੋਮਿਕ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ-ਏਆਈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਗਲੋਬਲ ਮਾਰਕੀਟ 2015-2019 ਲਈ $6 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ 2030 ਤੱਕ $188 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ। ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਏਜੰਟਿਕ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਏਆਈ ਵਰਕਰਾਂ ਵਜੋਂ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੋਵੇਗੀ।

AI ਗੋਦ ਲੈਣ ਲਈ ਟਰੱਸਟ ਮੁੱਖ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਖਾਸ ਭੂਗੋਲਿਕ ਖੇਤਰਾਂ ਜਾਂ ਸਮਾਜਿਕ-ਆਰਥਿਕ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੂਜਿਆਂ ਦਾ ਗਲਤ ਨਿਦਾਨ ਜਾਂ ਘੱਟ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ ਇੱਕ ਚਿੰਤਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਨੁੱਖ ਇਸਦੇ ਸੁਝਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਝੁਕਾਅ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣਾ ਜਾਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਹੋਵੇ। ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ: ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।

ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ: ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਔਕੜਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਾੜੀ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਭਰੋਸਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ: ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਆਪਣੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ‘ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਿਆ।

ਏਆਈ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਬਦਲਣਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹੀਦਾ। ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ, ਹਮਦਰਦੀ, ਅਨੁਭਵੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨੈਤਿਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਯੋਗ ਹਨ। ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ‘ਤੇ ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਡੀ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਚੋਣਵੇਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਲੈਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ, ਨੈਤਿਕ ਪਹਿਰੇਦਾਰਾਂ ਨਾਲ ਮੌਜੂਦਾ ਟੂਲਸ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। “ਇਹ ਕਿਸ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ?” ਅਤੇ “ਜੇ ਗਲਤ ਹੈ ਤਾਂ ਜਵਾਬਦੇਹ ਕੌਣ ਹੈ?” ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇਗਾ।

ਅੱਜ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਕੋਲ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੱਸਣ ਦਾ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਮੌਕਾ ਹੈ। ਜੋ ਲੋਕ ਨੈਤਿਕ, ਡੇਟਾ-ਸਮਝਦਾਰ ਰੁਝੇਵਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਲੀਨਿਕਲ ਬੁਨਿਆਦ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਗੇ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਹੈ।

ਲੇਖਕ ਓਗਨੀਟੋ ਦੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਤੇ ਸੀਈਓ ਹਨ।