షైప్ హెల్త్‌కేర్ AI సొల్యూషన్‌లను రూపొందించడంలో బృందాలకు ఎలా సహాయం చేస్తుంది

తదుపరిసారి మీరు డాక్టర్ కార్యాలయాన్ని సందర్శించినప్పుడు రోబోటిక్ వైద్యునిచే చికిత్స పొందాలని ఆశించవద్దు. కంప్యూటర్‌లు మరియు అల్గారిథమ్‌లు ఏమి చూడాలి, ఏమి కొనుగోలు చేయాలి మరియు మా సోషల్ నెట్‌వర్క్‌లకు ఎవరిని జోడించాలి అని మాకు తెలియజేయవచ్చు, అయితే పరిశోధన ఆరోగ్య సంరక్షణ AI అని సూచిస్తుంది లేదు మానవుని స్థానంలో ఉంటుంది సంరక్షకులకు త్వరలోనే ఎప్పుడైనా.

అయినప్పటికీ, ఇది గందరగోళంగా ఉన్న వ్రాతపని, పొడిగించిన నిరీక్షణ సమయాలు, తప్పు నిర్ధారణలు మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ అనుభవంలోని ఇతర అవాంఛనీయ అంశాలను మరింత అనుకూలమైన వాటితో భర్తీ చేయడంలో సహాయపడవచ్చు. ఎక్కువ మంది రోగులకు చికిత్స చేయడానికి మరియు వ్యక్తిగత రోగులకు మరింత వ్యక్తిగతీకరించిన, సమర్థవంతమైన సంరక్షణను అందించడానికి వారిని శక్తివంతం చేయడానికి మానవ వైద్యులు వారి అభ్యాసాలను స్కేల్ చేయడంలో కూడా AI సహాయపడవచ్చు.

అవును, 2021లో కూడా, ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI మరియు ఆటోమేషన్ గురించిన సంభాషణలు సంభావ్యత, వాగ్దానం మరియు అవకాశాలపై దృష్టి సారిస్తాయి. అన్నింటికంటే, స్పేస్‌లో AI-శక్తితో కూడిన అప్లికేషన్‌ల కోసం చాలా అవకాశాలు ఇంకా ముందుకు ఉన్నాయి - ప్రధానంగా స్పేస్‌లో విస్తృతంగా స్వీకరించడానికి మార్గాన్ని క్లియర్ చేయడానికి ప్రధాన అడ్డంకులను అధిగమించాలి. అది జరిగే వరకు, ఈ పరివర్తన సాంకేతికత దేని గురించి చర్చించబడుతోంది చేయగలిగి (ఉన్నది కాకుండా) ఉంటుంది.

Shaip వద్ద, ఈ అడ్డంకులను అధిగమించడంలో AI డెవలప్‌మెంట్ బృందాలకు సహాయం చేయడం ద్వారా మేము సంభాషణను మార్చాలనుకుంటున్నాము. మేము మాట్లాడటానికి ఇష్టపడతాము ఏమిటీ ఫుట్Ure పట్టుకోగలిగారు హెల్త్‌కేర్ AI కోసం, కానీ మేము ఆ భవిష్యత్తును మరింత ఎక్కువగా సృష్టించాలనుకుంటున్నాము. అయితే, మనం దానిని ఎలా చేస్తామో తెలుసుకునే ముందు, వర్తమానంపై దృష్టి పెట్టడానికి కొంత సమయం తీసుకుందాం.

AI ఆరోగ్య సంరక్షణను శాశ్వతంగా మార్చడానికి సిద్ధంగా లేదు; ఇది ఇప్పటికే ఉంది. ఇప్పటికీ సాపేక్షంగా కొత్తది అయినప్పటికీ, ఆధునిక-రోజు ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యవస్థలోని దాదాపు ప్రతి అంశాన్ని సాంకేతికత విస్తరించింది:

• క్లినికల్ సెట్టింగ్‌లలో, వైద్యులు CT స్కాన్‌లు, MRIలు మరియు ఇతర రకాల దృశ్య విశ్లేషణల ఫలితాలను పరిశీలించడానికి అధునాతన నమూనా-గుర్తింపు సామర్థ్యాలతో AI-సహాయక ఇమేజింగ్ సాధనాలను ఉపయోగిస్తున్నారు, వ్యాధిని మరింత త్వరగా మరియు ఖచ్చితంగా గుర్తించడానికి మరియు గాయాన్ని నిర్ధారించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
• తరగతి గదిలో, మెషిన్ లెర్నింగ్ టూల్స్ విద్యార్థులు మానవ శరీరం గురించి మునుపెన్నడూ లేనంత లోతైన అంతర్దృష్టులను సేకరించడంలో సహాయపడతాయి మరియు వారికి శక్తిని అందిస్తాయి. కొత్త పరిష్కారాలను నిర్మించండి వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలతో.
• ప్రయోగశాలలో, పరిశోధకులు ఇప్పటికే సురక్షితమని తెలిసిన మందులతో కొత్త ఔషధ సూత్రాలను క్రాస్-రిఫరెన్స్ చేయడానికి అధునాతన ప్రోగ్రామ్‌లను ఉపయోగిస్తున్నారు. రికార్డు సమయంలో విరుగుడులు మరియు వ్యాక్సిన్‌లను అభివృద్ధి చేయడానికి వారు వీటిని పునరావృతం చేయవచ్చు మరియు పునరావృతం చేయవచ్చు.
• నిర్వాహకులు మరియు ఎగ్జిక్యూటివ్‌లు మరింత స్పష్టమైన, సమర్థవంతమైన రోగి అనుభవాలను సృష్టించేందుకు AI అప్లికేషన్‌లను ఉపయోగిస్తున్నారు, ఇవి ప్రొవైడర్‌లకు ఏకకాలంలో ఆదాయాన్ని పెంచుతాయి మరియు రోగులకు అధిక-నాణ్యత సంరక్షణను అందిస్తాయి. జాబితా ఇంకా కొనసాగుతుంది.

మీరు దీన్ని చదువుతున్నందున, మా ఆరోగ్య సంరక్షణపై AI ప్రభావం ఉంటుందని మీరు ఇప్పటికే గ్రహించి ఉండవచ్చు వ్యవస్థ భారీగా ఉంది - మరియు అది పెద్దదిగా ఉంటుంది. ఈ రంగాన్ని కలిగి ఉన్న లెక్కలేనన్ని విభిన్న నటులను దృష్టిలో ఉంచుకుని, AI పరిష్కారాలు సమర్థవంతంగా పరిష్కరించగల సవాళ్ల సంఖ్య అనంతంగా కనిపిస్తుంది.

ఈ పరిష్కారాలను జీవం పోసుకోవడంలో సహాయపడేందుకు షైప్ ఇక్కడ ఉన్నారు. మా సేవలు వ్యాపారాలు మరియు వ్యవస్థాపకులు తమ మార్గంలో ఉన్న కొన్ని అతిపెద్ద అడ్డంకులను తొలగించడం ద్వారా వాస్తవ ప్రపంచ సమస్యలను స్కేల్‌లో పరిష్కరించగల రూపాంతరమైన ఆరోగ్య సంరక్షణ AI సాంకేతికతలను రూపొందించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. మరియు హెల్త్‌కేర్ స్పేస్‌లో పనిచేసే బృందాల కోసం, అవి పుష్కలంగా ఉన్నాయి.

రోడ్‌బ్లాక్‌లు మరియు ఎర్ర జెండాలు

ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క వాగ్దానం ఎన్నడూ లేనప్పటికీ, ఏకశిలా ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యవస్థలో సాంకేతికతను నిజంగా ఏకీకృతం చేయడం అనేది అడ్డంకులతో నిండిన ప్రక్రియ. దత్తత వేగంగా జరిగిన ఇతర పరిశ్రమల నుండి వైద్యాన్ని వేరుచేసే నియంత్రణ అడ్డంకుల కంటే బహుశా ఏదీ ముఖ్యమైనది కాదు.

కాంగ్రెస్ హెల్త్ ఇన్సూరెన్స్ పోర్టబిలిటీ అండ్ అకౌంటబిలిటీ యాక్ట్ (HIPAA)ని అమలులోకి తెచ్చి దాదాపు పావు శతాబ్ది అయింది, అయితే 2021లో ప్రొవైడర్లు పేషెంట్ డేటాను ఎలా హ్యాండిల్ చేస్తారో అదే చట్టం ఇప్పటికీ నియంత్రిస్తుంది. దురదృష్టవశాత్తు, ఇది వైద్యులు, రోగులు మరియు సమాధానాల కంటే ఎక్కువ ప్రశ్నలను అందిస్తుంది. కొత్త వైద్య సాంకేతికతలను రూపొందించాలని కోరుకునే వ్యవస్థాపకులు. అంతేకాకుండా, HIPAA ఆదేశాలు ఇప్పుడు వ్యక్తిగతంగా గుర్తించదగిన సమాచారం (PII)పై ఇటీవలి నిబంధనలతో కలుస్తున్నాయి. యూరోపియన్ యూనియన్ యొక్క జనరల్ డేటా ప్రొటెక్షన్ రెగ్యులేషన్ (GDPR), సింగపూర్ యొక్క వ్యక్తిగత డేటా రక్షణ చట్టం (PDPA) మరియు కాలిఫోర్నియా వినియోగదారుల గోప్యతా చట్టం (CCPA) వంటివి ఇక్కడ యునైటెడ్ స్టేట్స్‌లో డేటా వినియోగాన్ని నియంత్రించే మొదటి సమగ్ర చట్టాన్ని సూచిస్తాయి.

COVID-19 మహమ్మారితో పాటు టెలిహెల్త్ అవసరాలు మాత్రమే పెరిగాయి మరిన్ని నియంత్రణ తలనొప్పిని జోడించింది. స్టార్టర్స్ కోసం, చాలా మంది రోగులు HIPAA ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా లేని ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల ద్వారా రిమోట్ చికిత్సను అందుకుంటారు, ఇది వారిని గోప్యతా బెదిరింపులకు గురి చేస్తుంది. అనుకూలమైన ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు కూడా ప్రమాదాలను కలిగిస్తాయి, ఎందుకంటే అవి సున్నితమైన రోగి సమాచారాన్ని బహిర్గతం చేయగలవు for లాభం. వర్చువల్ కేర్ కోసం డిమాండ్ పెరుగుదల HIPAA యొక్క అసలు పరిధికి వెలుపల ఉన్న అనేక డిజిటల్ సేవలకు దారితీసింది మరియు ఇది పెద్ద టెక్ కంపెనీలైన Facebook, Alphabet, Amazon మరియు Microsoftలను బలవంతం చేసింది. వెంచర్ లోకి ది మార్కెట్, కొత్త ఆవిష్కరణలను తీసుకురావడంతోపాటు అదనపు పర్యవేక్షణ అవసరం.

రెగ్యులేటర్‌ల కోసం, డేటాను కొత్త మార్గాల్లో మరియు పెరుగుతున్న నటీనటులు ఉపయోగిస్తున్నందున, ఈ సంక్లిష్టమైన ఆదేశాల వ్యవస్థలో సమ్మతిని అమలు చేయడం చాలా కష్టం. అదేవిధంగా, హెల్త్‌కేర్ స్పేస్‌లో AI-ఆధారిత సాంకేతికతలను రూపొందించాలని మరియు అమలు చేయాలని ఆశించే బృందాల కోసం, ఈ సాధనాలు ఇప్పటికే ఉన్న ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోవడానికి నియంత్రణ నైపుణ్యం అవసరం, దానిని కనుగొనడం చాలా కష్టం.

కనుగొనడం కూడా కష్టమా? అధిక-నాణ్యత వైద్య డేటా. నియంత్రణ కొన్ని కొత్త సాంకేతికతలను విస్తృతంగా స్వీకరించకుండా నిరోధించవచ్చు, కానీ నాణ్యమైన డేటా లేకుండా, AI-ఆధారిత సాధనాలు అభివృద్ధి దశను కూడా దాటలేవు.

A ఇటీవలి అధ్యయనం అమెరికన్ మెడికల్ అసోసియేషన్ జర్నల్‌లో ప్రచురించబడినది, మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే రోగుల భౌగోళిక పంపిణీ చాలావరకు కొన్ని రాష్ట్రాలకు, ప్రత్యేకంగా కాలిఫోర్నియా, న్యూయార్క్ మరియు మసాచుసెట్స్‌కు పరిమితం చేయబడింది. ఈ రోగులు ఒకరితో ఒకరు పంచుకునే ఆర్థిక, సామాజిక, ప్రవర్తనా మరియు ఇతర లక్షణాల దృష్ట్యా, దేశంలోని మిగిలిన వారితో కాదు, ఈ డేటాపై శిక్షణ పొందిన అల్గారిథమ్‌లు పేలవంగా సాధారణీకరించబడతాయి. ఈ సమస్యను మరింత వైవిధ్యమైన డేటా సెట్‌లతో పరిష్కరించవచ్చు, కానీ మళ్లీ డేటాను పొందడం కష్టం. ఒకసారి పొందిన తర్వాత, దానిని నిర్వహించడం కూడా కష్టం, ఇది మెషిన్-లెర్నింగ్ టెక్నాలజీల డెవలపర్‌లకు మరో కీలకమైన దశ.

చాలా కంపెనీలు తమ అల్గారిథమ్‌ల కోసం డేటాను కనుగొనడానికి లేదా సృష్టించడానికి గణనీయమైన పెట్టుబడులు పెడతాయి మరియు దానిని లేబుల్ చేయడానికి ఇంకా ఎక్కువ చెల్లింపు ఉల్లేఖనాలను ఖర్చు చేస్తాయి. మితిమీరిన సజాతీయ డేటా సెట్‌ల మాదిరిగానే, సరిగ్గా లేబుల్ చేయబడని మరియు క్యూరేట్ చేయబడని డేటా AI ప్రోగ్రామ్‌లకు పక్షపాత మరియు సరికాని ఫలితాలను రూపొందించడానికి శిక్షణ ఇస్తుంది, సులభంగా పరిష్కరించలేని సమస్యలను సృష్టిస్తుంది. దురదృష్టవశాత్తూ, హెల్త్‌కేర్ AI సాంకేతికతపై పనిచేసే బృందాలకు ఈ సమస్యలు సర్వసాధారణంగా కొనసాగుతాయి. గార్ట్‌నర్ నుండి వచ్చిన పరిశోధనలో ఇది వరకు ఉంటుంది 85% of AI ప్రాజెక్ట్‌లు తప్పుడు ఫలితాలను ఇస్తాయి 2022 నాటికి డేటా-నిర్వహణ పక్షపాతం ఫలితంగా.

మళ్లీ, తెలిసిన మరియు తెలియని ఆరోగ్య సంరక్షణ కోసం AI అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడంలో అనేక ఇతర సవాళ్లు ఉన్నాయి. ఎక్కువ మంది డెవలపర్‌లు అంతరిక్షంలోకి ప్రవేశిస్తున్నందున మరియు ఎక్కువ మంది ప్రొవైడర్లు రోగులకు చికిత్స చేయడానికి వారి వ్యూహాలకు AI-శక్తితో కూడిన పరిష్కారాలను జోడించాలా వద్దా అనే నిర్ణయాలను ఎదుర్కొంటారు, ఈ సవాళ్లు పెద్దవిగా ఉంటాయి. మీరు కొత్త సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి ఉపయోగకరమైన, పరివర్తన సాధనాలను రూపొందించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు అడ్డంకులు అనివార్యం అయినప్పటికీ, Shaip ప్రస్తుతం స్పేస్‌లో డెవలపర్లు ఎదుర్కొంటున్న అనేక అతిపెద్ద అడ్డంకులను అధిగమించడానికి బృందాలకు సహాయం చేస్తుంది.