#EAPM - स्वास्थ्य देखभाल के संदर्भ में #AI और #Robots: पेशेवरों और विपक्ष

कार्यशाला का उद्देश्य प्रतिभागियों के साथ-साथ ईएनवीआई सदस्यों को स्वास्थ्य सेवा में रोबोटिक और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की वर्तमान स्थिति और संभावित अनुप्रयोगों के बारे में सूचित करना था।

एक एमईपी जो ईएपीएम के साथ सक्रिय रहा है, अलोज़्ज़ पीटरले, (ईपीपी, एसआई) ने जापान में देखभाल और नर्सिंग होम में रोबोट के उपयोग की कहानी के साथ बैठक शुरू की। इन रोबोटों की संख्या लगभग 5,000 है और ये जनसांख्यिकीय चुनौतियों से निपटने में मदद करने के लिए हैं, जिसके कारण सभी विकसित देशों की आबादी में बुजुर्गों की संख्या अधिक है।

उन्होंने सुझाव दिया कि रोबोटिक्स के लिए एक यूरोपीय एजेंसी उपयोगी हो सकती है, जबकि उन्होंने बताया कि नागरिक अभी भी इस विचार से असहज हैं कि रोजमर्रा की जिंदगी में रोबोट का उपयोग किया जा रहा है।

एमईपी Mady Delvaux फिर रोबोट और एआई के उपयोग में यूरोपीय मूल्यों के संबंध में रोबोटिक्स पर नागरिक कानून नियमों पर आयोग की सिफारिशों के बारे में कार्यशाला को बताया। वह रिपोर्ट के प्रभाव से निराश थी क्योंकि उसने सोचा था कि आयोग प्रतिक्रिया देने में बहुत धीमा था।

हालाँकि, रिपोर्ट के दो साल बाद, आयोग ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर एक उच्च-स्तरीय विशेषज्ञ समूह बनाया, और एमईपी ने कहा कि उन्हें उम्मीद है कि यूरोप को अंततः आवश्यक नैतिक दिशानिर्देश मिलेंगे, जिसमें एआई और रोबोटिक्स के सभी पहलुओं को शामिल किया जाना चाहिए।

कार्यशाला में बताया गया कि मनुष्य को अनुसंधान के केंद्र में होना चाहिए, और यह बात एआई में भी स्वास्थ्य सेवा के किसी अन्य क्षेत्र की तरह ही सच है। रोबोट हो सकते हैं, लेकिन इंसान हमेशा रहेंगे।

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जैसा कि उल्लेख किया गया है, कुछ लोग इस विचार से असहज रहते हैं कि रोबोट का उपयोग रोजमर्रा की जिंदगी और चिकित्सा में किया जा रहा है। इसलिए मानवीय उपस्थिति मरीजों के महत्व को दर्शाती है, और अक्सर वे इसके लिए बेहतर महसूस करते हैं। लेकिन रोबोट, इन सबके लिए, यहाँ हैं।

अप्रैल की शुरुआत में होने वाले ईएपीएम के 7वें वार्षिक सम्मेलन के साथ, उल्लिखित विषय एमईपी और अन्य हितधारकों के बीच चर्चा के लिए होंगे।  मुख्य सम्मेलन के लिए पंजीकरण करने के लिए, क्लिक करें यहाँ उत्पन्न करें. कृपया एजेंडा देखने के लिए यहां क्लिक करे।

व्यावहारिक अनुप्रयोगों

उपस्थित लोगों को कुछ व्यावहारिक अनुप्रयोगों की भी जानकारी दी गई। उदाहरण के लिए, यूरोप में रोबोटिक यूरोलॉजिस्ट जैसी चीजें हैं। उनके द्वारा उपयोग की जा रही मशीनों में ऐसी मशीनें भी हैं जो बिल्कुल रोबोट नहीं हैं से प्रति, लेकिन वे सर्जनों की गतिविधियों को छोटा और बहुत सटीक बनाने की अनुमति देते हैं।

कई स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों का कहना है कि आज सर्जरी पर्याप्त अच्छी नहीं है, और इसमें बहुत सारी जटिलताएँ हैं। कार्यशाला में सुना गया कि आगे बढ़ते हुए, सर्जरी में सुधार और निश्चित रूप से शिक्षा की आवश्यकता है।

इस बीच, कई अलग-अलग प्रकार के सर्जिकल रोबोट हैं, और ऐसे नवीन उपकरण सर्जरी को सुरक्षित और अंततः सस्ता भी बनाते हैं।

स्वास्थ्य देखभाल प्रतिष्ठानों में सामान्य सेवा में रोबोटों में बैक ऑफिस, जैसे फार्मेसी वितरण, अर्ध-स्वायत्त सेवा रोबोट, जो पहले की तुलना में अधिक मनुष्यों के साथ बातचीत करते हैं, और यहां तक ​​कि स्वायत्त रोबोट भी शामिल हैं।

संक्षेप में, कई स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों ने पाया है कि रोबोटिक्स सुरक्षा, गुणवत्ता और दक्षता में सुधार के लिए महत्वपूर्ण अवसर ला सकते हैं।

और संभावित रूप से अधिक अनुप्रयोग हैं। उपस्थित लोगों को 'प्रोजेक्ट ड्रीम' के बारे में बताया गया', जिसमें डॉक्टर ऑटिज़्म स्पेक्ट्रम वाले बच्चों के इलाज में एक रोबोट का उपयोग करने का प्रयास करते हैं।

इस ऑटिज़्म स्पेक्ट्रम में बच्चों को मानव वयस्कों को देखकर सामाजिक आदतें सीखने में कठिनाइयाँ होती हैं, लेकिन यह पता चला है कि वे रोबोट के साथ बहुत खुले हैं। मूल रूप से, स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर यह देखना चाहते थे कि क्या रोबोट का उपयोग ऐसे मुद्दों वाले बच्चों को सामाजिक और मनोवैज्ञानिक व्यवहार सिखाने में मदद करेगा।

प्रमुख अवसादग्रस्तता वाले रोगियों के उपचार में एआई के उपयोग से संबंधित एक और अध्ययन किया गया है। नैदानिक ​​​​समस्या यह प्रतीत होती है कि, सत्रों के बीच और उपचार के बाद, रोगी चिकित्सक के सुझावों और सिफारिशों का पालन करने में विफल रहते हैं।

मरीज के घर पर एक चिकित्सक को रखना अव्यावहारिक है, लेकिन शायद एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली चिकित्सक की भूमिका निभा सकती है, और शायद इससे मदद मिलेगी।

इस मामले में एक अवतार का उपयोग किया गया जो विभिन्न मनोवैज्ञानिक परीक्षण करने और डेटा लेने में सक्षम था। यदि ग्राहक को कोई समस्या थी, तो अवतार ने स्थिति को हल करने के लिए बुनियादी तरीकों से गुजरना शुरू कर दिया।

रोबोटिक्स, एआई और हेल्थकेयर में यूरोप में 4पी मेडिसिन (भविष्यवाणी, निवारक, वैयक्तिकृत और सहभागी) के हिस्से के रूप में इमेजिंग सहित मेडिकल डेटा का प्रसंस्करण और विश्लेषण होता है।

यह और अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है, और इसमें टेलीमेडिसिन और आभासी परामर्श शामिल हैं जिसमें रोगी सीधे चिकित्सा पेशेवर के संपर्क में नहीं होता है।

नैतिकता, धैर्यवान विश्वास और बहुत कुछ...

स्वास्थ्य देखभाल में रोबोट के उपयोग में कई प्रमुख बाधाएँ हैं, जिनमें रोबोट की वास्तविक उपस्थिति, स्वास्थ्य देखभाल कार्य में परिवर्तन और नई नैतिक और कानूनी चुनौतियाँ शामिल हैं।

कार्यशाला में सुना गया कि स्वास्थ्य देखभाल कर्मचारियों के बीच पेशेवर भूमिकाओं के लिए खतरे हैं, विशेष रूप से ऐसी पृष्ठभूमि में जहां देखभाल के एक पहलू के रूप में रोगी के भरोसे को मानवीय इनपुट की आवश्यकता होती है। रोबोट को देखभाल की भूमिका में रखने से कभी-कभी समस्याएँ पैदा होती हैं।

इस बीच, यदि कोई रोबोट बहुत अधिक 'रोबोटिक' दिखता है', तब मृत्यु और वास्तविक मनुष्यों के प्रतिस्थापन के संबंध में एक भय उत्पन्न होता है। दूसरी ओर, यदि वे बहुत अधिक मानवीय दिखते हैं, तो शायद अपेक्षाएँ बहुत अधिक होंगी।

स्वास्थ्य देखभाल कार्य में परिवर्तन भी एक बाधा उत्पन्न करता है क्योंकि इससे स्वचालन के माध्यम से मानकीकरण और स्वास्थ्य सेवा कार्य की अप्रत्याशित प्रकृति के बीच तनाव पैदा हो सकता है। अनिवार्य रूप से, रोबोटिक्स के उपयोग को मानव व्यावसायिकता पर प्रभाव डालने के रूप में भी देखा जा सकता है।

नई नैतिक और कानूनी चुनौतियों के संबंध में, कार्यशाला में सुना गया कि तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र में वर्तमान में कोई मौजूदा दायित्व और नैतिक ढांचा नहीं है। नवाचार को बाधित किए बिना नियमित उपयोग को बढ़ावा देने के लिए विनियमन स्पष्ट रूप से महत्वपूर्ण है।

कुल मिलाकर, स्पष्ट रूप से महत्वपूर्ण सामाजिक चुनौतियाँ हैं, और जहां एआई का उपयोग किया जा रहा है वहां उत्पन्न होने वाले व्यावहारिक प्रश्नों को देखने के लिए विशेषज्ञों, वैज्ञानिकों और वकीलों को एक साथ लाने की आवश्यकता है।

उपस्थित लोगों को याद दिलाया गया कि, चिकित्सा में, शास्त्रीय सिद्धांत उपकार, गैर-दुर्भावना, स्वायत्तता और न्याय हैं। लेकिन कार्यशाला में सुना गया कि रोबोटिक प्रणालियों को संबोधित करते समय शायद अन्य सिद्धांतों को जोड़ने की आवश्यकता है।

अन्य मुद्दे भी हैं, विशेष रूप से वे जो डेटा से संबंधित हैं। इनमें पारदर्शिता की आवश्यकता है क्योंकि उपयोग की जाने वाली प्रणाली कुछ सिद्धांतों और मूल्यों पर आधारित है और प्रत्येक हितधारक को यह समझने और सहमत होने की आवश्यकता है कि वे कौन से हैं।

और जब जवाबदेही की बात आती है, तो जिम्मेदारी का मुद्दा भी आता है। स्पष्ट रूप से, वर्कशॉप में सुना गया, जिम्मेदारी और उत्तरदायित्व इंसानों का है, मशीनों का नहीं। यह एक महत्वपूर्ण मुद्दा है जिसे परिभाषित करने की आवश्यकता है।

आगे के मुद्दों में व्याख्यात्मकता, ऑडिटेबिलिटी और ट्रेसेबिलिटी शामिल हैं। इस संदर्भ में, इसका मतलब सिस्टम की उन कारणों को बताने की क्षमता है जिसके कारण वह कोई विशेष निर्णय लेने का निर्णय लेता है। ऐसी क्षमता पारदर्शिता और जिम्मेदारी को सक्षम बनाती है।

इन सबके अलावा, साइबर सुरक्षा एक बड़ी चिंता का विषय है। स्वास्थ्य देखभाल में रोगी डेटा और व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा करना आवश्यक है और इन परिस्थितियों में, विशिष्ट दृष्टिकोण की आवश्यकता हो सकती है।

रोगी डेटा को विशेष प्रकार के डेटा के रूप में संबोधित करना इस समस्या का समाधान करने का एकमात्र तरीका हो सकता है।

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प्रशिक्षण और शिक्षा

जैसा कि कार्यशाला में सुना गया, यह पहले से ही स्पष्ट है कि प्रशिक्षण में सुधार के साथ-साथ मानकीकरण, प्रशिक्षण मार्गों का सत्यापन, लाइसेंसिंग और पुनः लाइसेंसिंग की आवश्यकता है।

इससे सर्जरी सुरक्षित हो जाएगी और भविष्य में स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए यह कम खर्चीला हो जाएगा।

सामान्यतया, रोबोटिक सर्जरी ने कई मायनों में अन्य प्रकार की सर्जरी की तुलना में अपने फायदे साबित किए हैं। उपस्थित लोगों ने सीखा कि रोबोटिक सर्जरी की उच्च लागत की भरपाई शुरुआती नुकसान के कम जोखिम के परिणामस्वरूप होने वाले स्वास्थ्य लाभ से की जा सकती है, जबकि गुणवत्ता-सुनिश्चित प्रशिक्षण संभवतः जटिलता दर को आधे से भी कम कर देगा।

अधिक AI और MEGA

अप्रैल की शुरुआत में होने वाले ईएपीएम के 7वें वार्षिक सम्मेलन के साथ, उल्लिखित विषय एमईपी और अन्य हितधारकों के बीच चर्चा के लिए होंगे।

इतना ही नहीं, बल्कि वे सम्मेलन से पहले और बाद में राजनेताओं के साथ गठबंधन की चल रही बातचीत के दौरान मेज पर मौजूद रहेंगे।

स्वास्थ्य देखभाल में एआई अनुप्रयोग विशेष रूप से आशाजनक हैं और, 2020 में, यूरोपीय आयोग स्वास्थ्य छवियों (अनाम, और स्वेच्छा से अपना डेटा दान करने वाले रोगियों पर आधारित) के एक सामान्य डेटाबेस के विकास का समर्थन करेगा।

यह छवि डेटाबेस, जो सदस्य राज्यों के समन्वय में होराइजन 2020 के तत्वावधान में बनाया जाएगा, शुरू में निदान और उपचार में सुधार के लिए एआई का उपयोग करते हुए कैंसर के सबसे सामान्य रूपों के लिए समर्पित होगा। कार्य सभी आवश्यक विनियामक, सुरक्षा और नैतिक आवश्यकताओं को पूरा करेगा।

MEGA (मिलियन यूरोपियन जीनोम एलायंस) जिसने पूरे यूरोप में दस लाख जीनोम का एक समूह बनाने की पहल के रूप में जीवन शुरू किया था, अब इमेजिंग सहित सभी मूल्यवान स्वास्थ्य डेटा साझाकरण को शामिल करने के लिए इसका विस्तार किया गया है।

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