કૃત્રિમ આરોગ્ય ડેટા: માહિતી અને ગોપનીયતા વચ્ચે સંતુલન

• લેખક:
• લેખક નામ

  ક્વોન્ટમરુન અગમચેતી
• જૂન 16, 2023

આંતરદૃષ્ટિ હાઇલાઇટ્સ

કૃત્રિમ આરોગ્ય ડેટા દર્દીની ગુપ્તતાનું રક્ષણ કરતી વખતે ગુણવત્તાયુક્ત માહિતીને ઍક્સેસ કરવામાં પડકારોને દૂર કરે છે. તે સંશોધનને વેગ આપીને, ટેક ડેવલપમેન્ટની સુવિધા આપીને અને ડેટાના દુરુપયોગના જોખમોને ઘટાડીને આરોગ્ય પ્રણાલીના મોડેલિંગમાં મદદ કરીને આરોગ્ય સંભાળમાં ક્રાંતિ લાવી શકે છે. જો કે, સંભવિત પડકારો, જેમ કે સુરક્ષા નબળાઈઓ, AI પૂર્વગ્રહ અને જૂથોની ઓછી રજૂઆત, નવા નિયમો સાથે સંબોધિત કરવાની જરૂર છે.

કૃત્રિમ આરોગ્ય ડેટા સંદર્ભ

ખર્ચ, ગોપનીયતા નિયમો અને વિવિધ કાનૂની અને બૌદ્ધિક સંપદા મર્યાદાઓને કારણે ઉચ્ચ ગુણવત્તાની આરોગ્ય અને આરોગ્યસંભાળ-સંબંધિત ડેટાની ઍક્સેસ પડકારરૂપ બની શકે છે. દર્દીની ગુપ્તતાનો આદર કરવા માટે, સંશોધકો અને વિકાસકર્તાઓ વારંવાર પૂર્વધારણા પરીક્ષણ, ડેટા મોડેલ માન્યતા, અલ્ગોરિધમ વિકાસ અને નવીન પ્રોટોટાઇપિંગ માટે અનામી ડેટા પર આધાર રાખે છે. જો કે, અનામી ડેટાને ફરીથી ઓળખવાની ધમકી, ખાસ કરીને દુર્લભ પરિસ્થિતિઓ સાથે, નોંધપાત્ર અને વ્યવહારીક રીતે નાબૂદ કરવી અશક્ય છે. વધુમાં, વિવિધ આંતરસંચાલનક્ષમતા પડકારોને લીધે, વિશ્લેષણ મોડેલ્સ, અલ્ગોરિધમ્સ અને સોફ્ટવેર એપ્લિકેશન્સ વિકસાવવા માટે વિવિધ સ્ત્રોતોમાંથી ડેટાને એકીકૃત કરવું ઘણીવાર જટિલ હોય છે. સિન્થેટીક ડેટા અગ્રેસર સંશોધન પદ્ધતિઓની શરૂઆત, શુદ્ધિકરણ અથવા પરીક્ષણની પ્રક્રિયાને ઝડપી બનાવી શકે છે. 

યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ અને યુરોપ બંનેમાં ગોપનીયતા કાયદાઓ તૃતીય પક્ષોની ઍક્સેસથી વ્યક્તિની આરોગ્ય વિગતોનું રક્ષણ કરે છે. પરિણામે, દર્દીનું માનસિક સ્વાસ્થ્ય, સૂચવવામાં આવેલી દવાઓ અને કોલેસ્ટ્રોલનું સ્તર જેવી વિગતો ખાનગી રાખવામાં આવે છે. જો કે, એલ્ગોરિધમ્સ કૃત્રિમ દર્દીઓનો સમૂહ બનાવી શકે છે જે વસ્તીના વિવિધ વિભાગોને ચોક્કસ રીતે પ્રતિબિંબિત કરે છે, આમ સંશોધન અને વિકાસની નવી તરંગને સરળ બનાવે છે. 

કોવિડ-19 રોગચાળાની શરૂઆતમાં, ઇઝરાયેલ સ્થિત શેબા મેડિકલ સેન્ટરે એમડીક્લોનનો લાભ લીધો, જે એક સ્થાનિક સ્ટાર્ટ-અપ છે જે મેડિકલ રેકોર્ડ્સમાંથી સિન્થેટિક ડેટા જનરેટ કરે છે. આ પહેલથી તેના કોવિડ-19 દર્દીઓ પાસેથી ડેટા ઉત્પન્ન કરવામાં મદદ મળી, જેનાથી ઇઝરાયેલમાં સંશોધકોને વાયરસની પ્રગતિનો અભ્યાસ કરવામાં મદદ મળી, જેના પરિણામે એક અલ્ગોરિધમ બન્યું જેણે તબીબી વ્યાવસાયિકોને ICU દર્દીઓને વધુ અસરકારક રીતે પ્રાથમિકતા આપવામાં મદદ કરી. 

વિક્ષેપકારક અસર

કૃત્રિમ આરોગ્ય ડેટા તબીબી સંશોધનને નોંધપાત્ર રીતે ઝડપી અને વધારી શકે છે. દર્દીની ગોપનીયતા સાથે સમાધાન કર્યા વિના વાસ્તવિક, મોટા પાયે ડેટાસેટ્સ બનાવીને, સંશોધકો આરોગ્યની વિવિધ પરિસ્થિતિઓ, વલણો અને પરિણામોનો વધુ અસરકારક રીતે અભ્યાસ કરી શકે છે. આ લક્ષણ સારવાર અને હસ્તક્ષેપના ઝડપી વિકાસ, વધુ સચોટ આગાહી મોડેલ્સ અને જટિલ રોગોની વધુ સારી સમજણ તરફ દોરી શકે છે. તદુપરાંત, સિન્થેટીક ડેટાનો ઉપયોગ અધ્યયન-અભ્યાસિત વસ્તીઓ પર સંશોધનને સક્ષમ કરીને આરોગ્યની અસમાનતાઓનો સામનો કરવામાં મદદ કરી શકે છે જેમના માટે પૂરતા વાસ્તવિક-વિશ્વ ડેટાનો સંગ્રહ મુશ્કેલ અથવા નૈતિક રીતે સમસ્યારૂપ હોઈ શકે છે.

વધુમાં, સિન્થેટીક હેલ્થ ડેટા હેલ્થકેર ટેક્નોલોજીના વિકાસ અને માન્યતામાં પરિવર્તન લાવી શકે છે. ડિજિટલ હેલ્થ, આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ (AI) અને મશીન લર્નિંગ (ML) માં ઈનોવેટર્સને તાલીમ અને પરીક્ષણ અલ્ગોરિધમ્સ માટે સમૃદ્ધ, વૈવિધ્યસભર ડેટાસેટ્સની ઍક્સેસથી નોંધપાત્ર રીતે ફાયદો થાય છે. કૃત્રિમ આરોગ્ય ડેટા સાથે, તેઓ વાસ્તવિક દર્દીના ડેટાને હેન્ડલ કરવામાં કાયદાકીય, નૈતિક અને વ્યવહારિક અવરોધો વિના તેમના ટૂલ્સની ચોકસાઈ, વાજબીતા અને ઉપયોગિતાને સુધારી શકે છે. આ સુવિધા ડાયગ્નોસ્ટિક AI ટૂલ્સ અને વ્યક્તિગત ડિજિટલ આરોગ્ય હસ્તક્ષેપમાં વિકાસને વેગ આપી શકે છે અને નવા, ડેટા-આધારિત આરોગ્યસંભાળના દાખલાઓના ઉદભવને પણ સરળ બનાવી શકે છે.

છેલ્લે, સિન્થેટીક હેલ્થ ડેટા હેલ્થકેર પોલિસી અને મેનેજમેન્ટ માટે મહત્વપૂર્ણ અસરો ધરાવી શકે છે. ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા કૃત્રિમ ડેટા આરોગ્યસંભાળ સેવાઓના આયોજન અને મૂલ્યાંકનની માહિતી આપતા, વધુ મજબૂત આરોગ્ય પ્રણાલીના મોડેલિંગને સમર્થન આપી શકે છે. તે ખર્ચાળ, સમય માંગી લેતી અને સંભવિત જોખમી વાસ્તવિક દુનિયાની અજમાયશની જરૂરિયાત વિના, વિવિધ જાહેર આરોગ્ય દરમિયાનગીરીઓની સંભવિત અસર જેવા અનુમાનિત દૃશ્યોની શોધને પણ સક્ષમ કરી શકે છે. 

કૃત્રિમ આરોગ્ય ડેટાની અસરો

કૃત્રિમ આરોગ્ય ડેટાની વ્યાપક અસરોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થઈ શકે છે: 

• દર્દીની સંવેદનશીલ માહિતી લીક થવાનું અથવા તેનો દુરુપયોગ થવાનું ઓછું જોખમ. જો કે, જો યોગ્ય રીતે મેનેજ કરવામાં ન આવે તો તે નવી સુરક્ષા નબળાઈઓ તરફ દોરી શકે છે.
• વિવિધ વસ્તીઓમાં આરોગ્યની સ્થિતિ અને સારવારના પરિણામો માટે બહેતર મોડેલિંગ જે અન્ડરપ્રેઝેન્ટેડ જૂથો માટે આરોગ્યસંભાળમાં સુધારો તરફ દોરી જાય છે. જો કે, જો આ કૃત્રિમ માહિતીમાં AI પૂર્વગ્રહ હાજર હોય, તો તે તબીબી ભેદભાવને પણ વધુ ખરાબ કરી શકે છે.
• ખર્ચાળ અને સમય માંગી લેતી દર્દીની ભરતી અને ડેટા સંગ્રહ પ્રક્રિયાઓની જરૂરિયાતને દૂર કરીને તબીબી સંશોધનની કિંમતમાં ઘટાડો. 
• દર્દીઓની ગોપનીયતાનું રક્ષણ કરવા, ડેટાના વપરાશને નિયંત્રિત કરવા અને આ ટેક્નોલોજીના લાભો માટે સમાન રીતે પહોંચની ખાતરી કરવા માટે સરકારો નવા કાયદા અને નિયમો બનાવે છે. 
• ઈલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ પ્રોસેસિંગ અને મેનેજમેન્ટને સ્વચાલિત કરતી વખતે ગોપનીયતાની ચિંતાઓ વિના ડેટાની સંપત્તિ પ્રદાન કરતી વધુ આધુનિક AI/ML એપ્લિકેશન.
• દર્દીની ગોપનીયતાનું ઉલ્લંઘન કર્યા વિના, રોગચાળા જેવી આરોગ્ય કટોકટીનો સામનો કરવા માટે આંતરરાષ્ટ્રીય સહકારમાં સુધારો કરવા વૈશ્વિક સ્તરે કૃત્રિમ આરોગ્ય ડેટા શેર કરવું. આ વિકાસ વધુ મજબૂત વૈશ્વિક આરોગ્ય પ્રણાલીઓ અને ઝડપી પ્રતિસાદ પદ્ધતિઓ તરફ દોરી શકે છે.
• પરંપરાગત ડેટા સંગ્રહ, સંગ્રહ અને શેરિંગ માટે જરૂરી ભૌતિક સંસાધનોમાં ઘટાડો કાર્બન ઉત્સર્જનમાં ઘટાડો તરફ દોરી શકે છે.

ધ્યાનમાં લેવાના પ્રશ્નો

• જો તમે હેલ્થકેરમાં કામ કરો છો, તો તમારી સંસ્થા સંશોધનમાં સિન્થેટિક ડેટાનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરે છે?
• કૃત્રિમ આરોગ્ય ડેટાની સંભવિત મર્યાદાઓ શું છે?