TechSparks 2021 में बोले एक्सपर्ट, मरीज की सेहत में सुधार के लिए डेटा शेयरिंग महत्वपूर्ण है

COVID-19 महामारी के बाद स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में डिजिटलीकरण को एक बड़ा बढ़ावा मिला है। इस सेगमेंट में टेक्नोलॉजी के बढ़ते इस्तेमाल के साथ, मेडिकल डेटा के स्टोरेज और शेयरिंग को लेकर बातचीत होने लगी है।

रोगी परिणामों में सुधार के लिए डेटा के लाभों को महसूस करते हुए, सार्वजनिक और निजी दोनों कंपनियां इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड को कुशलतापूर्वक स्टोर और शेयर करने के तरीके विकसित कर रही हैं। हाल ही में सितंबर में, प्रधानमंत्री नरेंद्र मोदी ने आयुष्मान भारत डिजिटल मिशन (ABDM) की शुरुआत की, जिसके तहत प्रत्येक नागरिक को एक डिजिटल हेल्थ आईडी मिलेगी जो हेल्थ रिकॉर्ड्स को रिकॉर्ड और प्रोटेक्ट करेगी।

YourStory के TechSparks 2021 में बोलते हुए, CARING Research - carpl.ai के R&D प्रमुख डॉ विदुर महाजन कहते हैं कि डेटा ही ज्ञान है, और यदि ज्ञान साझा नहीं किया जाता है, तो दुनिया का उत्थान नहीं किया जा सकता है। स्वास्थ्य देखभाल के मामले में, नैदानिक परिणामों में सुधार के लिए डेटा साझा करना महत्वपूर्ण है।

उन्होंने कहा, "अगर दुनिया भर में अस्पतालों की संख्या अनगनित है और वे एक-दूसरे को तेज व कुशल तरीके से यह नहीं बताते हैं कि क्या चीज काम करती है और क्या नहीं, तो हमें पूरे ग्रह में मरीजों के नतीजों में उल्लेखनीय सुधार देखने को नहीं मिलेगा। यह एक बहुत ही स्पष्ट बात है, लेकिन इसे लागू करना भी बहुत मुश्किल है। डेटा एक ज्ञान है और सभी को इसका लाभ उठाने के लिए ज्ञान को साझा करना होगा।”

इस साल, 'व्हाट्स नेक्स्ट: रीथिंकिंग द फ्यूचर' थीम के साथ, YourStory का फ्लैगशिप स्टार्टअप-टेक कॉन्फ्रेंस TechSparks 2021, सबसे परिभाषित बातचीत के लिए एक मंच प्रदान कर रहा है कि कैसे शानदार टेक्नोलॉजी इनोवेशन हमारे जीवन को महामारी के बाद आकार दे सकते हैं। TechSparks 2021 ग्लोबल इनोवेशन इकोसिस्टम के 400 से अधिक ग्लोबल लीडर्स, टेक्नोलॉजी स्टार्टअप्स, बड़े उद्यमों और विचारशील नेताओं के एक ऐसे समूह को एक साथ लेकर आया है जो आगे क्या है उसे सक्षम करने के लिए भविष्य पर पुनर्विचार कर रहे हैं।

हेल्थकेयर में डेटा: मरीजों के अनुभव को बढ़ाना

चिकित्सा पेशेवरों द्वारा डेटा का इस्तेमाल करने के बारे में बोलते हुए, डॉ विदुर बताते हैं कि शुरू में, डॉक्टरों ने उपचार, डायग्नोस्टिक टूल के बारे में निर्णय लेने के लिए डेटा से अंतर्दृष्टि पर भरोसा किया। हालांकि, अब सटीक दवा और रोगी-केंद्रित देखभाल पर ध्यान देने के साथ, डॉक्टरों को यह समझने के लिए भी डेटा में दिलचस्पी हो रही है कि किसी विशेष रोगी के लिए सबसे अच्छा संभव तरीका क्या होगा।

कार्यक्रम के दौरान दर्शकों को संबोधित करते हुए, एस्टर डीएम हेल्थकेयर के सीईओ ब्रैंडन रॉबेरी ने कहा कि स्वास्थ्य देखभाल "पिछले कुछ 100 वर्षों से मानवता की प्रमुख सफलता की कहानियों में से एक है।"

उन्होंने कहा कि "डेटा साझा करने का महत्व मानव जीवन के फलने-फूलने और सफल होने के लिए महत्वपूर्ण है।"

इंटेल के एआई, हेल्थ एंड लाइफ साइंसेज के ग्लोबल हेड प्रशांत शाह बताते हैं कि डेटा साझा करने का मुख्य उद्देश्य रोगी के अनुभव को बढ़ाने, जनसंख्या स्वास्थ्य में सुधार, लागत कम करने और स्वास्थ्य कर्मियों के वर्क-लाइफ बैलेंस में सुधार करने में मदद करना है।

वे कहते हैं, “हमने इस बारे में भी सुना है कि कैसे महामारी के कारण स्वास्थ्य कर्मियों को तनाव झेलना पड़ा है, लेकिन बर्नआउट का मुद्दा नया नहीं है। (बर्नआउट का मतलब होता है अत्यधिक और लंबे समय तक तनाव के कारण भावनात्मक, शारीरिक और मानसिक थकावट का होना।)"

वे कहते हैं कि "बर्नआउट केवल COVID-19 के आने से ही नहीं हुआ, ये पहले से था लेकिन कोरोना ने इसे और बढ़ा दिया। तो हम टूल्स, एआई मॉडल, इंटेलिजेंट सिस्टम कैसे बनाते हैं ताकि आप देखभाल प्रदाताओं को रोगियों का निदान करने के लिए और अधिक सटीक उपकरण देने में सहायता कर सकें और यहां तक कि देखभाल प्रदान करने की पूरी प्रक्रिया में सुधार कर सकें।"

वह कहते हैं कि इंटेल वर्तमान में एनआईएच (नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ) के साथ काम कर रहा है ताकि विभिन्न प्रकार के डेटासेट पर ध्यान केंद्रित किया जा सके और ऐसे सिस्टम विकसित किए जा सकें जिनका उपयोग भौगोलिक क्षेत्रों में किया जा सके।

सेंट्रलाइज्ड vs फ़ेडरेटेड लर्निंग मॉडल

स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के बीच डेटा स्थानांतरित करने के बारे में बोलते हुए, डॉ. विदुर बताते हैं कि सैद्धांतिक रूप से, हर कोई रोगी परिणामों में सुधार के लिए इसके लाभों को समझता है, लेकिन इसके कानूनी ढांचे के आसपास झिझक है।

एक उदाहरण का हवाला देते हुए, वह बताते हैं कि एक अस्पताल द्वारा दूसरे अस्पताल को अपने इनसाइट और डेटा तक पहुंच प्रदान करना एक बात है, लेकिन यह तब बिल्कुल अलग परिस्थिति होगी जब एक अस्पताल को अपने डेटा सेट को दूसरे अस्पताल में स्थानांतरित करना पड़े। इस प्रक्रिया में कानूनी प्रक्रियाएं शामिल होंगी, जिससे यह जटिल हो जाएगी।

फेडरेटेड लर्निंग का इस्तेमाल करके ब्रेन ट्यूमर की पहचान करने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल के प्रशिक्षण पर पेन्सिलवेनिया यूनिवर्सिटी के साथ इंटेल की रिसर्च पर प्रकाश डालते हुए, प्रशांत बताते हैं कि जहां डेटा सेट को स्थानांतरित करने के संबंध में चुनौतियां हैं, वहां डेटा को सेंट्रलाइज करने के बजाय, वे एआई मॉडल को उस स्थान पर ले जाना चाहते हैं जहां डेटा है।

वे बताते हैं, “मॉडल ट्रेन कर सकता है और समय-समय पर, फेडरेटेड लर्निंग प्रोसेस में भाग लेने वाले अस्पतालों से सीखने को एकत्र किया जाता है। हमारी रिसर्च ने वास्तव में दिखाया कि हम सेंट्रलाइज्ड मॉडल के समान सटीकता को पाने में सक्षम थे।"

इस अप्रोच में, मॉडल अधिक से अधिक इंटेलिजेंट हो जाता है क्योंकि इसे एक अस्पताल से दूसरे अस्पताल में संवेदनशील जानकारी साझा करने की बाधा को तोड़ते हुए दुनिया भर के कई अस्पतालों में प्रशिक्षित किया जाता है।

उन्होंने समझाया कि वे डेटा और एआई, मॉडलों की गोपनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए गोपनीय कंप्यूटिंग तकनीकों की खोज कर रहे हैं।

चुनौतियों के बारे में बोलते हुए, ब्रैंडन विभिन्न डेटासेट प्राप्त करने में बढ़ती जटिलता, डेटा सेट की गुणवत्ता, डेटा की सफाई, और स्वास्थ्य देखभाल डेटा में नियमों और कानूनों के बारे में भी बात करते हैं जो भौगोलिक आधार पर बदल सकते हैं।

वे कहते हैं, "जो कुछ हो रहा है, उसके कारण मैं आशावादी हूं और मुझे लगता है कि अगले कुछ वर्षों में, हम वहां काफी प्रगति करने जा रहे हैं।"

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