स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग की स्थिति
जैसे-जैसे स्वास्थ्य सेवा का डिजिटलाइजेशन और डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन आगे बढ़ रहा है, यह डेटा साइंस और मशीन लर्निंग का अधिकतम उपयोग करने के लिए सबसे सक्षम उद्योगों में से एक बन गया है। 2015 से, केवल यूरोप में ही स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र की AI कंपनियों में वेंचर कैपिटल निवेश 22 गुना बढ़ा है (McKinsey).
डेटा साइंस और मशीन लर्निंग रोगी देखभाल से लेकर फ़ार्मास्यूटिकल्स तक, कई वर्टिकल्स में स्वास्थ्य सेवा को बदल रहे हैं। लेकिन स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस के प्रभाव को स्केल करने के लिए अनुपालन, डेटा गवर्नेंस और निगरानी, डेटा संस्कृति, और डेटा कौशल की उपलब्धता सहित कई चुनौतियों पर सावधानीपूर्वक विचार करना आवश्यक है।
स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के अवसर
आज, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में स्वास्थ्य डेटा की उच्च मात्रा और सार्वजनिक स्वास्थ्य परिणामों के लिए अनेक उपयोग मामलों के कारण मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के लिए बड़ा अवसर मौजूद है। Statista के अनुसार, वैश्विक स्वास्थ्य सेवा उद्योग में हर साल उत्पन्न होने वाला डेटा लगभग 2,314 एग्जाबाइट (1 एग्जाबाइट = 1 अरब गीगाबाइट) है, जो 2013 से वैश्विक स्वास्थ्य सेवा में उत्पन्न डेटा की मात्रा में 15 गुना वृद्धि को दर्शाता है।
जनसंख्या स्वास्थ्य परिणामों में सुधार के संदर्भ में समाज के लिए अनगिनत लाभ हैं। Deloitte का अनुमान है कि डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के उपयोग मामलों से प्राप्त कार्यक्षमताएँ केवल यूरोप में ही 3,80,000 से 4,03,000 जिंदगियाँ बचा सकती हैं। रोकथाम और प्रारंभिक पहचान से लेकर निदान, उपचार और देखभाल प्रबंधन तक, डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को रोगी यात्रा के हर चरण में एकीकृत किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, व्यक्ति शुरुआती रोग पहचान और रोकथाम के लिए वियरेबल्स और व्यक्तिगत ऐप्स का लाभ उठा सकते हैं, या डीप लर्निंग संचालित चिकित्सा इमेजरी विश्लेषण के साथ कम प्रतीक्षा समय का अनुभव कर सकते हैं। अनुसंधान और विकास क्षेत्र भी स्वास्थ्य परिणामों में बड़े सुधार लाने के लिए तैयार हो रहा है—स्वचालित ड्रग डिस्कवरी से लेकर DeepMind के AlphaFold एल्गोरिदम के साथ प्रोटीन फोल्डिंग में प्रगति तक।
विभिन्न वर्टिकल्स में स्वास्थ्य सेवा प्रदाता लागत बचत और दक्षता सुधार के लिहाज से भी बड़े लाभ हासिल कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को ऑपरेशनलाइज़ करने से यूरोपीय स्वास्थ्य सेवा प्रणाली प्रति वर्ष 170.9 से 212.4 अरब यूरो की बचत कर सकती है (Deloitte)। दक्षता लाभों में फ़ार्मास्यूटिकल कंपनियों द्वारा सप्लाई चेन प्रवाह में सुधार, बीमा प्रदाताओं द्वारा ग्राहक चर्न का पूर्वानुमान लगाकर वाणिज्यिक खर्च का अनुकूलन, और कई वर्टिकल्स में वर्कफ़्लो ऑटोमेशन के माध्यम से उत्पादकता में वृद्धि शामिल हो सकती है।
स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के उपयोग मामले
रोगी देखभाल
डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के उपयोग मामले व्यक्तियों के स्वास्थ्य परिणामों में सुधार कर सकते हैं और स्वास्थ्य पेशेवरों के समय लेने वाले प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं।
अपॉइंटमेंट प्रबंधन: मशीन लर्निंग और नियम-आधारित आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के उपयोग से, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता स्वचालित अपॉइंटमेंट प्रबंधन के माध्यम से रोगी परिणामों के लिए अनुकूलन कर सकते हैं और संसाधन कुप्रबंधन को कम कर सकते हैं।
प्रारंभिक निदान और रोकथाम: हेल्थ मॉनिटरिंग ऐप्स और वियरेबल्स मशीन लर्निंग और वर्णनात्मक एनालिटिक्स का उपयोग करके किसी व्यक्ति के स्वास्थ्य के विभिन्न पहलुओं पर महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। ये टूल व्यक्तियों को अपने स्वास्थ्य के बारे में डेटा-आधारित निर्णय लेने और संभावित बीमारियों का शुरुआती चरण में निदान करने के लिए सशक्त बना सकते हैं।
रोगी ट्रायेज: मशीन लर्निंग-संचालित लक्षण चेकर ऐप्स का उपयोग करके, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता आवश्यकता और तात्कालिकता के आधार पर रोगियों को प्राथमिकता दे सकते हैं। इससे रोगियों के प्रतीक्षा समय में बड़ी कमी और प्रदाताओं के लिए भारी दक्षता लाभ मिल सकते हैं।
चिकित्सीय इमेजिंग और निदान: स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के सबसे महत्वपूर्ण उपयोग मामलों में से एक (McKinsey), चिकित्सीय इमेजिंग और निदान व्यापक स्तर पर दक्षता और स्वास्थ्य परिणामों में सुधार का वादा करता है। डीप लर्निंग के उपयोग से, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता वर्कफ़्लो स्वचालित कर सकते हैं और रोगियों को तेज़ी से मूल्य प्रदान कर सकते हैं।
व्यावसायिक प्रक्रियाएँ और प्रबंधन
किसी भी उद्योग की तरह, स्वास्थ्य सेवा में भी डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग परिचालन दक्षता और ग्राहक अनुभव में सुधार के लिए विभिन्न उपयोग मामलों में फैले हुए हैं।
रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन: मशीन लर्निंग और नियम-आधारित आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के संयोजन का उपयोग करके, विभिन्न वर्टिकल्स में स्वास्थ्य सेवा प्रदाता वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित कर सकते हैं और प्रक्रियाओं का डिजिटलाइजेशन कर सकते हैं।
ग्राहक चर्न: बीमा प्रदाता मशीन लर्निंग का उपयोग करके यह पूर्वानुमान लगा सकते हैं कि कौन से ग्राहक चर्न करेंगे, जिससे वे ग्राहकों को बनाए रखने और मार्केटिंग खर्च का अनुकूलन करने में सक्षम होते हैं।
चैटबॉट्स: चैटबॉट्स के उपयोग से, अस्पतालों से लेकर बीमा एजेंसियों तक, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता ग्राहकों को बेहतर सेवा और तेज़ मूल्य प्राप्ति प्रदान कर सकते हैं।
बिज़नेस इंटेलिजेंस: बिज़नेस इंटेलिजेंस, संगठनों को अधिक डेटा-आधारित निर्णय लेने में मदद करने के लिए बिज़नेस एनालिटिक्स, डेटा मैनिपुलेशन, और विज़ुअलाइज़ेशन को जोड़ता है। डेटा इनसाइट्स का लाभ उठाकर, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता वित्तीय संचालन में अधिक दृश्यता प्राप्त कर सकते हैं, अनुपालन रिपोर्टिंग को स्वचालित कर सकते हैं, और बहुत कुछ कर सकते हैं (Villanova University).
फ़ार्मास्यूटिकल्स
AI-संचालित ड्रग डिस्कवरी और बेहतर सप्लाई चेन प्रबंधन के साथ, फ़ार्मास्यूटिकल कंपनियाँ व्यक्तियों के लिए अधिक मूल्य प्रदान करने हेतु डेटा साइंस और मशीन लर्निंग का लाभ उठा सकती हैं।
ड्रग डिस्कवरी: AI Index Report 2021 के अनुसार, AI-संचालित ड्रग डिस्कवरी स्टार्टअप्स को सभी उद्योगों में सबसे अधिक प्राइवेट AI निवेश मिला। ML-आधारित ड्रग डिस्कवरी के वादे अब फल देने लगे हैं, और इससे जनसंख्या स्वास्थ्य परिणामों में बड़े लाभ हो सकते हैं।
सप्लाई चेन योजना: सप्लाई चेन योजना में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के उपयोग से उत्पादन तक पहुँचने का समय घटाया जा सकता है, वैक्सीन डिलिवरी के प्रतीक्षा समय कम किए जा सकते हैं, और फ़ार्मास्यूटिकल कंपनियों के लिए सप्लाई चेन खर्च का अनुकूलन किया जा सकता है।
फोरकास्टिंग उत्कृष्टता: सरल से लेकर जटिल फोरकास्टिंग टूल्स का उपयोग करके, फ़ार्मास्यूटिकल कंपनियाँ जनसंख्या स्वास्थ्य डेटा का लाभ उठाकर कुछ दवाओं की मांग और आपूर्ति का पूर्वानुमान लगा सकती हैं, साथ ही वित्त, मार्केटिंग, सेल्स आदि में व्यापक रूप से व्यावसायिक प्रक्रियाओं का अनुकूलन कर सकती हैं।
क्लिनिकल ट्रायल प्रक्रियाओं में सुधार: डेटा साइंस और वियरेबल्स का उपयोग क्लिनिकल ट्रायल के दौरान होने वाले किसी भी प्रतिकूल प्रभाव को स्वचालित रूप से मॉनिटर और फ़्लैग करके रोगियों के लिए जोखिम घटा सकता है। इसके अलावा, मशीन लर्निंग-संचालित ऐप्लिकेशन मरीज पात्रता आकलन, प्री-स्क्रीनिंग और रैंडमाइज़ेशन के माध्यम से क्लिनिकल ट्रायल्स को तेज़ कर सकते हैं।
स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को ऑपरेशनलाइज़ करने की चुनौतियाँ और जोखिम
डेटा गुणवत्ता और अवसंरचना
किसी भी संगठन के लिए जो डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को ऑपरेशनलाइज़ और स्केल करना चाहता है, एक आधुनिक, सुरक्षित, केंद्रीकृत और खोजयोग्य डेटा अवसंरचना सक्षम करना एक महत्वपूर्ण चुनौती है (DataCamp)। यह मुद्दा खासकर स्वास्थ्य सेवा संगठनों के लिए प्रासंगिक है जहाँ डेटा अभी भी डिजिटाइज़ किया जा रहा है, और बड़े डेटासेट बनाने में डेटा इंटरऑपरेबिलिटी की कमी और प्रदाताओं के बीच गुणवत्ता पर असहमति बाधा बनती है (McKinsey)।
अनुपालन और गवर्नेंस
चूँकि स्वास्थ्य सेवा संगठन अत्यधिक मूल्यवान और संवेदनशील डेटा एकत्र करते हैं, इसलिए गवर्नेंस और अनुपालन स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को ऑपरेशनलाइज़ करने के केंद्रीय पहलू हैं (Collibra)। यद्यपि विनियम क्षेत्र के अनुसार भिन्न होते हैं (McKinsey), स्वास्थ्य सेवा उद्योग में सबसे जटिल नियामक परिदृश्यों में से एक मौजूद है। उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य में Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) रोगियों के स्वास्थ्य डेटा की सुरक्षा और प्रबंधन के लिए राष्ट्रीय मानक निर्धारित करता है।
इस प्रकार के स्वास्थ्य-विशिष्ट विनियमन स्वास्थ्य सेवा उद्योग के जटिल नियामक परिदृश्य का सिर्फ एक पहलू हैं। यूरोपीय संघ में General Data Protection Regulation (GDPR) और California Consumer Protection Act (CCPA) जैसे डेटा संरक्षण कानून, डेटा साइंस और मशीन लर्निंग ऐप्लिकेशन के लिए असमान डेटासेट बनाने और आपस में जोड़ने के समय स्वास्थ्य सेवा संगठनों के लिए अतिरिक्त जटिलता पैदा करते हैं। ऐसे में, मज़बूत डेटा गवर्नेंस और अनुपालन स्थापित करना स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को ऑपरेशनलाइज़ करने के लिए अनिवार्य है।
कौशल
डेटा अवसंरचना सक्षम करना और नियामक ढाँचों पर सहमति बनाना, स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को ऑपरेशनलाइज़ करने के लिए आवश्यक है। लेकिन स्वास्थ्य सेवा में इन तकनीकों को अपनाने के लिए सबसे बड़ा ख़तरा डेटा कौशल की कमी है। दरअसल, Qlik के शोध के अनुसार, विभिन्न उद्योगों की डेटा साक्षरता रैंकिंग में स्वास्थ्य सेवा उद्योग सबसे कम प्रदर्शन करने वाला है। स्वास्थ्य सेवा संगठनों के भीतर डेटा कौशल की कमी, वर्टिकल्स में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के उपयोग में बाधा डालती है और संगठनों की डेटा पहलों के प्रति सहमति बनाने की क्षमता को सीमित करती है।
उदाहरण के लिए, फ्रंटलाइन स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं को मशीन लर्निंग-आधारित प्रणालियों और ऐप्लिकेशन्स को समझने और उनके साथ इंटरैक्ट करने के लिए बुनियादी AI साक्षरता होनी चाहिए (McKinsey)। फ़ार्मास्यूटिकल या बीमा कंपनियों के प्रबंधक और नेता डेटा साइंस और मशीन लर्निंग से क्या संभव है, यह समझें ताकि वे डेटा पहलों को आगे बढ़ा सकें और डेटा-चालित संस्कृति के विकास में योगदान दे सकें (DataCamp)।
सिर्फ कुशल डेटा कर्मियों की भर्ती करना पर्याप्त नहीं है। ऐसे प्रतिभा की कमी है जो स्वास्थ्य सेवा की जटिलताओं को समझती हो—और सामान्य रूप से भी डेटा साइंस प्रतिभा की कमी है (Forbes)।
डेटा साक्षरता की कमी सबसे बड़ा दुश्मन है जिससे हम लड़ रहे हैं। जैसे-जैसे दुनिया अधिकाधिक डेटा-चालित होती जा रही है, यह और भी बड़ी चुनौती बनती जा रही है। सभी को मूल बातें समझनी होंगी, और हमें इसे ऐसे तरीके से संप्रेषित करने में सक्षम होना होगा जो सहज और रोचक हो
डेटा प्रशिक्षण स्वास्थ्य सेवा उद्योग की डेटा चुनौतियों को कैसे हल करता है
डेटा कौशल अंतर को संबोधित करना, स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को ऑपरेशनलाइज़ करने की बुनियाद है। World Economic Forum के अनुसार, स्वास्थ्य सेवा और फ़ार्मास्यूटिकल्स में डिजिटल और डेटा प्रशिक्षण 2030 तक वैश्विक GDP में 400 अरब डॉलर से अधिक की वृद्धि कर सकता है। सतत् सीखने की संस्कृति बनाना स्वास्थ्य सेवा में अगली पीढ़ी के नेताओं के निर्माण के लिए अनिवार्य है (McKinsey), जो स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के मूल्य को स्केल और ऑपरेशनलाइज़ करने के लिए डेटा और बायोमेडिकल विज्ञानों को संयोजित करेंगे।
स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग की स्थिति
जैसे-जैसे स्वास्थ्य सेवा का डिजिटलाइजेशन और डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन आगे बढ़ रहा है, यह डेटा साइंस और मशीन लर्निंग का अधिकतम उपयोग करने के लिए सबसे सक्षम उद्योगों में से एक बन गया है। 2015 से, केवल यूरोप में ही स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र की AI कंपनियों में वेंचर कैपिटल निवेश 22 गुना बढ़ा है (McKinsey).
डेटा साइंस और मशीन लर्निंग रोगी देखभाल से लेकर फ़ार्मास्यूटिकल्स तक, कई वर्टिकल्स में स्वास्थ्य सेवा को बदल रहे हैं। लेकिन स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस के प्रभाव को स्केल करने के लिए अनुपालन, डेटा गवर्नेंस और निगरानी, डेटा संस्कृति, और डेटा कौशल की उपलब्धता सहित कई चुनौतियों पर सावधानीपूर्वक विचार करना आवश्यक है।
स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के अवसर
आज, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में स्वास्थ्य डेटा की उच्च मात्रा और सार्वजनिक स्वास्थ्य परिणामों के लिए अनेक उपयोग मामलों के कारण मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के लिए बड़ा अवसर मौजूद है। Statista के अनुसार, वैश्विक स्वास्थ्य सेवा उद्योग में हर साल उत्पन्न होने वाला डेटा लगभग 2,314 एग्जाबाइट (1 एग्जाबाइट = 1 अरब गीगाबाइट) है, जो 2013 से वैश्विक स्वास्थ्य सेवा में उत्पन्न डेटा की मात्रा में 15 गुना वृद्धि को दर्शाता है।
जनसंख्या स्वास्थ्य परिणामों में सुधार के संदर्भ में समाज के लिए अनगिनत लाभ हैं। Deloitte का अनुमान है कि डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के उपयोग मामलों से प्राप्त कार्यक्षमताएँ केवल यूरोप में ही 3,80,000 से 4,03,000 जिंदगियाँ बचा सकती हैं। रोकथाम और प्रारंभिक पहचान से लेकर निदान, उपचार और देखभाल प्रबंधन तक, डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को रोगी यात्रा के हर चरण में एकीकृत किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, व्यक्ति शुरुआती रोग पहचान और रोकथाम के लिए वियरेबल्स और व्यक्तिगत ऐप्स का लाभ उठा सकते हैं, या डीप लर्निंग संचालित चिकित्सा इमेजरी विश्लेषण के साथ कम प्रतीक्षा समय का अनुभव कर सकते हैं। अनुसंधान और विकास क्षेत्र भी स्वास्थ्य परिणामों में बड़े सुधार लाने के लिए तैयार हो रहा है—स्वचालित ड्रग डिस्कवरी से लेकर DeepMind के AlphaFold एल्गोरिदम के साथ प्रोटीन फोल्डिंग में प्रगति तक।
विभिन्न वर्टिकल्स में स्वास्थ्य सेवा प्रदाता लागत बचत और दक्षता सुधार के लिहाज से भी बड़े लाभ हासिल कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को ऑपरेशनलाइज़ करने से यूरोपीय स्वास्थ्य सेवा प्रणाली प्रति वर्ष 170.9 से 212.4 अरब यूरो की बचत कर सकती है (Deloitte)। दक्षता लाभों में फ़ार्मास्यूटिकल कंपनियों द्वारा सप्लाई चेन प्रवाह में सुधार, बीमा प्रदाताओं द्वारा ग्राहक चर्न का पूर्वानुमान लगाकर वाणिज्यिक खर्च का अनुकूलन, और कई वर्टिकल्स में वर्कफ़्लो ऑटोमेशन के माध्यम से उत्पादकता में वृद्धि शामिल हो सकती है।
स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के उपयोग मामले
रोगी देखभाल
डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के उपयोग मामले व्यक्तियों के स्वास्थ्य परिणामों में सुधार कर सकते हैं और स्वास्थ्य पेशेवरों के समय लेने वाले प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं।
अपॉइंटमेंट प्रबंधन: मशीन लर्निंग और नियम-आधारित आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के उपयोग से, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता स्वचालित अपॉइंटमेंट प्रबंधन के माध्यम से रोगी परिणामों के लिए अनुकूलन कर सकते हैं और संसाधन कुप्रबंधन को कम कर सकते हैं।
प्रारंभिक निदान और रोकथाम: हेल्थ मॉनिटरिंग ऐप्स और वियरेबल्स मशीन लर्निंग और वर्णनात्मक एनालिटिक्स का उपयोग करके किसी व्यक्ति के स्वास्थ्य के विभिन्न पहलुओं पर महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। ये टूल व्यक्तियों को अपने स्वास्थ्य के बारे में डेटा-आधारित निर्णय लेने और संभावित बीमारियों का शुरुआती चरण में निदान करने के लिए सशक्त बना सकते हैं।
रोगी ट्रायेज: मशीन लर्निंग-संचालित लक्षण चेकर ऐप्स का उपयोग करके, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता आवश्यकता और तात्कालिकता के आधार पर रोगियों को प्राथमिकता दे सकते हैं। इससे रोगियों के प्रतीक्षा समय में बड़ी कमी और प्रदाताओं के लिए भारी दक्षता लाभ मिल सकते हैं।
चिकित्सीय इमेजिंग और निदान: स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के सबसे महत्वपूर्ण उपयोग मामलों में से एक (McKinsey), चिकित्सीय इमेजिंग और निदान व्यापक स्तर पर दक्षता और स्वास्थ्य परिणामों में सुधार का वादा करता है। डीप लर्निंग के उपयोग से, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता वर्कफ़्लो स्वचालित कर सकते हैं और रोगियों को तेज़ी से मूल्य प्रदान कर सकते हैं।
व्यावसायिक प्रक्रियाएँ और प्रबंधन
किसी भी उद्योग की तरह, स्वास्थ्य सेवा में भी डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग परिचालन दक्षता और ग्राहक अनुभव में सुधार के लिए विभिन्न उपयोग मामलों में फैले हुए हैं।
रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन: मशीन लर्निंग और नियम-आधारित आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के संयोजन का उपयोग करके, विभिन्न वर्टिकल्स में स्वास्थ्य सेवा प्रदाता वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित कर सकते हैं और प्रक्रियाओं का डिजिटलाइजेशन कर सकते हैं।
ग्राहक चर्न: बीमा प्रदाता मशीन लर्निंग का उपयोग करके यह पूर्वानुमान लगा सकते हैं कि कौन से ग्राहक चर्न करेंगे, जिससे वे ग्राहकों को बनाए रखने और मार्केटिंग खर्च का अनुकूलन करने में सक्षम होते हैं।
चैटबॉट्स: चैटबॉट्स के उपयोग से, अस्पतालों से लेकर बीमा एजेंसियों तक, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता ग्राहकों को बेहतर सेवा और तेज़ मूल्य प्राप्ति प्रदान कर सकते हैं।
बिज़नेस इंटेलिजेंस: बिज़नेस इंटेलिजेंस, संगठनों को अधिक डेटा-आधारित निर्णय लेने में मदद करने के लिए बिज़नेस एनालिटिक्स, डेटा मैनिपुलेशन, और विज़ुअलाइज़ेशन को जोड़ता है। डेटा इनसाइट्स का लाभ उठाकर, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता वित्तीय संचालन में अधिक दृश्यता प्राप्त कर सकते हैं, अनुपालन रिपोर्टिंग को स्वचालित कर सकते हैं, और बहुत कुछ कर सकते हैं (Villanova University).
फ़ार्मास्यूटिकल्स
AI-संचालित ड्रग डिस्कवरी और बेहतर सप्लाई चेन प्रबंधन के साथ, फ़ार्मास्यूटिकल कंपनियाँ व्यक्तियों के लिए अधिक मूल्य प्रदान करने हेतु डेटा साइंस और मशीन लर्निंग का लाभ उठा सकती हैं।
ड्रग डिस्कवरी: AI Index Report 2021 के अनुसार, AI-संचालित ड्रग डिस्कवरी स्टार्टअप्स को सभी उद्योगों में सबसे अधिक प्राइवेट AI निवेश मिला। ML-आधारित ड्रग डिस्कवरी के वादे अब फल देने लगे हैं, और इससे जनसंख्या स्वास्थ्य परिणामों में बड़े लाभ हो सकते हैं।
सप्लाई चेन योजना: सप्लाई चेन योजना में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के उपयोग से उत्पादन तक पहुँचने का समय घटाया जा सकता है, वैक्सीन डिलिवरी के प्रतीक्षा समय कम किए जा सकते हैं, और फ़ार्मास्यूटिकल कंपनियों के लिए सप्लाई चेन खर्च का अनुकूलन किया जा सकता है।
फोरकास्टिंग उत्कृष्टता: सरल से लेकर जटिल फोरकास्टिंग टूल्स का उपयोग करके, फ़ार्मास्यूटिकल कंपनियाँ जनसंख्या स्वास्थ्य डेटा का लाभ उठाकर कुछ दवाओं की मांग और आपूर्ति का पूर्वानुमान लगा सकती हैं, साथ ही वित्त, मार्केटिंग, सेल्स आदि में व्यापक रूप से व्यावसायिक प्रक्रियाओं का अनुकूलन कर सकती हैं।
क्लिनिकल ट्रायल प्रक्रियाओं में सुधार: डेटा साइंस और वियरेबल्स का उपयोग क्लिनिकल ट्रायल के दौरान होने वाले किसी भी प्रतिकूल प्रभाव को स्वचालित रूप से मॉनिटर और फ़्लैग करके रोगियों के लिए जोखिम घटा सकता है। इसके अलावा, मशीन लर्निंग-संचालित ऐप्लिकेशन मरीज पात्रता आकलन, प्री-स्क्रीनिंग और रैंडमाइज़ेशन के माध्यम से क्लिनिकल ट्रायल्स को तेज़ कर सकते हैं।
स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को ऑपरेशनलाइज़ करने की चुनौतियाँ और जोखिम
डेटा गुणवत्ता और अवसंरचना
किसी भी संगठन के लिए जो डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को ऑपरेशनलाइज़ और स्केल करना चाहता है, एक आधुनिक, सुरक्षित, केंद्रीकृत और खोजयोग्य डेटा अवसंरचना सक्षम करना एक महत्वपूर्ण चुनौती है (DataCamp)। यह मुद्दा खासकर स्वास्थ्य सेवा संगठनों के लिए प्रासंगिक है जहाँ डेटा अभी भी डिजिटाइज़ किया जा रहा है, और बड़े डेटासेट बनाने में डेटा इंटरऑपरेबिलिटी की कमी और प्रदाताओं के बीच गुणवत्ता पर असहमति बाधा बनती है (McKinsey)।
अनुपालन और गवर्नेंस
चूँकि स्वास्थ्य सेवा संगठन अत्यधिक मूल्यवान और संवेदनशील डेटा एकत्र करते हैं, इसलिए गवर्नेंस और अनुपालन स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को ऑपरेशनलाइज़ करने के केंद्रीय पहलू हैं (Collibra)। यद्यपि विनियम क्षेत्र के अनुसार भिन्न होते हैं (McKinsey), स्वास्थ्य सेवा उद्योग में सबसे जटिल नियामक परिदृश्यों में से एक मौजूद है। उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य में Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) रोगियों के स्वास्थ्य डेटा की सुरक्षा और प्रबंधन के लिए राष्ट्रीय मानक निर्धारित करता है।
इस प्रकार के स्वास्थ्य-विशिष्ट विनियमन स्वास्थ्य सेवा उद्योग के जटिल नियामक परिदृश्य का सिर्फ एक पहलू हैं। यूरोपीय संघ में General Data Protection Regulation (GDPR) और California Consumer Protection Act (CCPA) जैसे डेटा संरक्षण कानून, डेटा साइंस और मशीन लर्निंग ऐप्लिकेशन के लिए असमान डेटासेट बनाने और आपस में जोड़ने के समय स्वास्थ्य सेवा संगठनों के लिए अतिरिक्त जटिलता पैदा करते हैं। ऐसे में, मज़बूत डेटा गवर्नेंस और अनुपालन स्थापित करना स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को ऑपरेशनलाइज़ करने के लिए अनिवार्य है।
कौशल
डेटा अवसंरचना सक्षम करना और नियामक ढाँचों पर सहमति बनाना, स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को ऑपरेशनलाइज़ करने के लिए आवश्यक है। लेकिन स्वास्थ्य सेवा में इन तकनीकों को अपनाने के लिए सबसे बड़ा ख़तरा डेटा कौशल की कमी है। दरअसल, Qlik के शोध के अनुसार, विभिन्न उद्योगों की डेटा साक्षरता रैंकिंग में स्वास्थ्य सेवा उद्योग सबसे कम प्रदर्शन करने वाला है। स्वास्थ्य सेवा संगठनों के भीतर डेटा कौशल की कमी, वर्टिकल्स में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के उपयोग में बाधा डालती है और संगठनों की डेटा पहलों के प्रति सहमति बनाने की क्षमता को सीमित करती है।
उदाहरण के लिए, फ्रंटलाइन स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं को मशीन लर्निंग-आधारित प्रणालियों और ऐप्लिकेशन्स को समझने और उनके साथ इंटरैक्ट करने के लिए बुनियादी AI साक्षरता होनी चाहिए (McKinsey)। फ़ार्मास्यूटिकल या बीमा कंपनियों के प्रबंधक और नेता डेटा साइंस और मशीन लर्निंग से क्या संभव है, यह समझें ताकि वे डेटा पहलों को आगे बढ़ा सकें और डेटा-चालित संस्कृति के विकास में योगदान दे सकें (DataCamp)।
सिर्फ कुशल डेटा कर्मियों की भर्ती करना पर्याप्त नहीं है। ऐसे प्रतिभा की कमी है जो स्वास्थ्य सेवा की जटिलताओं को समझती हो—और सामान्य रूप से भी डेटा साइंस प्रतिभा की कमी है (Forbes)।
डेटा प्रशिक्षण स्वास्थ्य सेवा उद्योग की डेटा चुनौतियों को कैसे हल करता है
डेटा कौशल अंतर को संबोधित करना, स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को ऑपरेशनलाइज़ करने की बुनियाद है। World Economic Forum के अनुसार, स्वास्थ्य सेवा और फ़ार्मास्यूटिकल्स में डिजिटल और डेटा प्रशिक्षण 2030 तक वैश्विक GDP में 400 अरब डॉलर से अधिक की वृद्धि कर सकता है। सतत् सीखने की संस्कृति बनाना स्वास्थ्य सेवा में अगली पीढ़ी के नेताओं के निर्माण के लिए अनिवार्य है (McKinsey), जो स्वास्थ्य सेवा में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के मूल्य को स्केल और ऑपरेशनलाइज़ करने के लिए डेटा और बायोमेडिकल विज्ञानों को संयोजित करेंगे।