AI ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ: ਕੀ AI ਅਜੇ ਤੱਕ ਸਾਡਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਕਰਮਚਾਰੀ ਹੈ?

• ਲੇਖਕ ਬਾਰੇ:
• ਲੇਖਕ ਦਾ ਨਾਮ

  Quantumrun ਦੂਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ
• ਦਸੰਬਰ 13, 2023

ਇਨਸਾਈਟ ਸੰਖੇਪ

ਯੂਐਸ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਿਸਟਮ, ਵਧਦੀ ਆਬਾਦੀ ਅਤੇ ਸਟਾਫ ਦੀ ਕਮੀ ਵਰਗੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਖਰਚਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਏਆਈ ਅਤੇ ਮੁੱਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਪਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ 6 ਤੱਕ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਖਰਚ $2027 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸ਼ਿਫਟ AI ਗਲਤੀਆਂ ਕਾਰਨ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਵਰਗੇ ਜੋਖਮ ਵੀ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਰਕਰਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖੀ ਭੂਮਿਕਾ, AI ਲਈ ਬੀਮਾ ਪਾਲਿਸੀਆਂ, ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਅਰਜ਼ੀ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਖ਼ਤ ਸਰਕਾਰੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਬਾਰੇ ਗੰਭੀਰ ਸਵਾਲ ਖੜ੍ਹੇ ਕਰਦਾ ਹੈ।

AI ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖਰਚੇ 6 ਤੱਕ USD $2027 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵੱਧਦੀ ਉਮਰ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਅਸਤੀਫ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਵਧਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਅਮੈਰੀਕਨ ਮੈਡੀਕਲ ਕਾਲਜਾਂ ਦੀ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ 38,000 ਤੱਕ ਲਗਭਗ 124,000 ਤੋਂ 2034 ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਯੂਐਸ ਬਿਊਰੋ ਆਫ਼ ਲੇਬਰ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਅਨੁਸਾਰ, ਮਾਰਚ 90,000 ਤੋਂ ਹਸਪਤਾਲ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 2020 ਦੀ ਕਮੀ ਆਈ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੈਕਟਰ ਏਆਈ ਵੱਲ ਮੁੜ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਓਪਟਮ ਦੁਆਰਾ ਕਰਵਾਏ ਗਏ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਐਗਜ਼ੈਕਟਿਵਜ਼ ਦੇ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, 96 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਏਆਈ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਸਿਹਤ ਸਮਾਨਤਾ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਏਆਈ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਟੂਲ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਅਤੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਚੰਗੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਧਾਰਨਾ, ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ, ਅਤੇ ਸਹਿਜ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, AI ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇਲਾਜ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਨਿਰਣੇ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੇ ਡਰੱਗ ਦੇ ਵਿਕਾਸ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਦਵਾਈ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕੀਤੀ ਹੈ।

ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਲਈ AI ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਾਇਦੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, AI ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਜ਼ਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਆਪਣੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਖਤਰਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਘਟਾਉਣ ਲਈ AI ਨੂੰ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHR) ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿਲੱਖਣ ਲੱਛਣਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਜੋਖਮ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਪੱਧਰਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਭਵ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, AI ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਅੰਤਰ ਅਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਨੂੰ ਥੈਰੇਪੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਥੀਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ 'ਤੇ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਧੀ ਹੋਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਮਰਪਿਤ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ, ਕੁਸ਼ਲ ਹਸਪਤਾਲ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ, ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਮੈਡੀਕਲ ਸਟਾਫ ਲਈ ਤਣਾਅ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਦੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਵੱਧਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਨਿੱਜੀ, ਮੈਕਰੋ-ਪੱਧਰ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ), ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਪੱਧਰਾਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਪਯੋਗਤਾ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ) 'ਤੇ ਕਈ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ AI ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਗਲਤੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੀਆਂ ਸੱਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੱਟਾਂ ਲੱਗ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਕੇਸ ਵੀ ਹੋਏ ਹਨ ਜਦੋਂ ਰਵਾਇਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਢੰਗਾਂ ਨੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ AI ਦੇ ਲਾਭਕਾਰੀ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਅਜਿਹੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ।

ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ: 

• ਵਧੇਰੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ-ਸੰਬੰਧੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਲਈ AI 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਕਰਮਚਾਰੀ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੀ ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਣ।
• ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਰਕਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ AI ਟੂਲਸ 'ਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ।
• ਡਾਕਟਰ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਲਾਹਕਾਰ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਲਾਜਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ AI ਆਖਰਕਾਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਸਹੀ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।
• ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਗਲਤ ਨਿਦਾਨ ਵਰਗੀਆਂ AI ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਬੀਮਾ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਜੋੜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
• ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਨਿਦਾਨ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ 'ਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ।

ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵਾਲ

• ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਨਾਲ ਠੀਕ ਹੋਵੋਗੇ?
• ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸੰਭਾਵੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?