हेल्थकेयर में Python: अस्पतालों में AI के उपयोग

सामग्री सूची

परिचय

इमेज डायग्नोस्टिक्स के लिए Python का उपयोग

• ट्यूमर का पता लगाना और वर्गीकरण करना
• हृदय संबंधी असामान्यताओं का पता लगाना
• फ्रैक्चर और अन्य चोटों का पता लगाना
• सामान्य कैंसर की स्क्रीनिंग

हेल्थकेयर में नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) का उपयोग

• क्लिनिकल डिसीजन सपोर्ट (CDS) सिस्टम बनाने के लिए NLP का उपयोग
• फीनोटाइपिंग क्षमताओं को बेहतर बनाने के लिए NLP का उपयोग
• साइकोसिस की शुरुआत की भविष्यवाणी
• सिरोसिस रोगियों की पहचान और जोखिम-स्तरीकरण
• रिपोर्टेबल कैंसर मामलों की पहचान
• प्रीडिक्टिव एनालिटिक्स के लिए NLP का अनुप्रयोग

जटिल रोगों की भविष्यवाणी और विश्लेषण के लिए Python का उपयोग

रोगी अनुभव को बेहतर बनाने के लिए Python का उपयोग

अस्पताल संचालन को सुदृढ़ करना

ड्रग डिस्कवरी

हेल्थकेयर में Python का भविष्य

निष्कर्ष

परिचय

आधुनिक दुनिया में, कंप्यूटर और स्मार्टफ़ोन ने हमारी ज़िंदगी के कई पहलुओं पर कब्ज़ा कर लिया है, और हेल्थकेयर उद्योग भी इसका अपवाद नहीं है। स्वास्थ्य प्रैक्टिशनर्स तेजी से स्वास्थ्य और हेल्थकेयर डेटा को कागज़ से इलेक्ट्रॉनिक फ़ॉर्मैट में स्थानांतरित कर रहे हैं, और इसके परिणामस्वरूप हेल्थकेयर सुविधाएं भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न कर रही हैं। Python एक आवश्यक प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग डेटा वैज्ञानिक हेल्थकेयर में कई चुनौतियों के समाधान बनाने के लिए करते हैं, और यह हेल्थकेयर प्रोफेशनल्स के लिए डेटा से महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि निकालने हेतु विविध टूल्स प्रदान करती है। डॉक्टर Python-संचालित एप्लिकेशन का उपयोग कर बेहतर प्रोग्नोसिस कर सकते हैं और हेल्थकेयर डिलीवरी की गुणवत्ता में सुधार कर सकते हैं। हेल्थकेयर क्षेत्र में, डेटा वैज्ञानिक मुख्यतः Python का उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म और सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन बनाने के लिए करते हैं, जैसे कि:

• मेडिकल डायग्नोस्टिक्स करना
• अस्पताल संचालन की दक्षता बढ़ाना
• जीनोमिक अध्ययन
• ड्रग डिस्कवरी
• प्रीडिक्टिव एनालिटिक्स

हेल्थकेयर में Python के प्रमुख अनुप्रयोग मशीन लर्निंग (ML) और नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) एल्गोरिद्म पर आधारित हैं। ऐसे अनुप्रयोगों में इमेज डायग्नोस्टिक्स, मेडिकल दस्तावेज़ों का नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, और मानव आनुवंशिकी का उपयोग कर रोगों की भविष्यवाणी शामिल है। ये अनुप्रयोग हेल्थकेयर क्षेत्र के लिए अत्यावश्यक हैं: वे डेटा को प्रोसेस करके मरीजों और स्वास्थ्य कर्मियों के लिए समझने योग्य, सार्थक और भरोसेमंद जानकारी में बदलते हैं। अगले अनुभाग में बताया गया है कि डेटा वैज्ञानिक और हेल्थकेयर प्रैक्टिशनर Python में ML और NLP का उपयोग कैसे करते हैं ताकि हेल्थकेयर चुनौतियों का समाधान किया जा सके और मरीजों के स्वास्थ्य परिणामों में सुधार हो सके।

इमेज डायग्नोस्टिक्स के लिए Python का उपयोग

हेल्थकेयर में सबसे आशाजनक तकनीकी प्रगतियों में से एक है, कई प्रकार की छवियों जैसे मैग्नेटिक रेजोनेंस इमेजिंग (MRI), कंप्यूटरीकृत टोमोग्राफी (CT), और डिफ्यूज़न टेन्सर इमेजिंग (DTI) स्कैन का विश्लेषण कर निदान देना। जहां मानव मस्तिष्क को एक साथ कई छवियों का विश्लेषण करने में कठिनाई होती है, वहीं मशीन लर्निंग समाधान कई जानकारियों को प्रोसेस कर एकल डायग्नोस्टिक परिणाम देने में कुशल हैं। Sarker (2021) हेल्थकेयर में मशीन लर्निंग के वास्तविक-world अनुप्रयोगों और अनुसंधान दिशा के उदाहरण देता है। यह भी उल्लेखनीय है कि इमेज विश्लेषण के लिए मशीन लर्निंग में Python का उपयोग करने की सटीकता लगभग 92% है। यह वरिष्ठ क्लिनिशियनों के 96% की सटीकता से थोड़ा कम है। हालांकि, जब पैथोलॉजिस्ट मशीन लर्निंग मॉडलों को वेट करते हैं, तो सटीकता दर 99.5% तक बढ़ सकती है।

ट्यूमर का पता लगाना और वर्गीकरण करना

हेल्थकेयर में मशीन लर्निंग तकनीकों का एक सामान्य अनुप्रयोग है कंप्यूटर-स्वचालित डिटेक्शन (CAD) के माध्यम से ट्यूमर का पता लगाना। ये तकनीकें CNNs लागू करके यह गणना करती हैं कि कोई लीज़न वास्तव में लीज़न है या नहीं। उदाहरण के लिए, मैमोग्राफी में AI टूल्स कई रेडियोलॉजिस्ट्स के लिए एक ‘दूसरा’ मत प्रदान कर सकते हैं। इससे ‘दूसरा मत’ देने के लिए अतिरिक्त मानव संसाधन की लागत बढ़ाए बिना स्क्रीनिंग की सटीकता में उल्लेखनीय सुधार होता है।

चिकित्सकों को ग्लियोब्लास्टोमा—मस्तिष्क ट्यूमर का एक प्रकार—का पता लगाने और वर्गीकृत करने में चुनौतियों का सामना करना पड़ा है। कठिनाई इन ट्यूमरों की आक्रामक और व्यापक प्रकृति में निहित है। अन्य मस्तिष्क ट्यूमरों के विपरीत, इन्हें लोकेट करना और उपचार के प्रति उनकी प्रतिक्रिया का आकलन करना कठिन होता है। डीप लर्निंग ग्लियोब्लास्टोमा MRI के आकलन को स्वचालित करने में मदद करता है।

हृदय संबंधी असामान्यताओं का पता लगाना 

छाती के एक्स-रे जैसी छवियों से हृदय असामान्यताओं का पता लगाने को Python से स्वचालित करने पर निर्णय-निर्माण तेज हो सकता है और डायग्नोस्टिक त्रुटियां घट सकती हैं। जब किसी मरीज में सांस फूलने जैसे लक्षण दिखते हैं, तो चिकित्सक अक्सर कार्डियोमेगली के मूल्यांकन के लिए छाती का रेडियोग्राफ मांगते हैं। Python से बने AI टूल्स पल्मोनरी आर्टरी के डायमीटर और कैराइना एंगल मापन जैसे आकलन कार्यों को स्वचालित करने में मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, नीचे दिया चित्र दिखाता है कि डेटा वैज्ञानिक कैसे मरीजों की नैदानिक विशेषताओं (जैसे लिंग, धूम्रपान की स्थिति, और उच्च रक्तचाप का जोखिम, आदि) का उपयोग कर ML से हृदय रोग की भविष्यवाणी करते हैं। मॉडल की सटीकता लगभग 76% थी (Weng et al., 2017)।

स्रोत: Weng et al. (2017)

ML एल्गोरिद्म छवियों का आकलन कर सकते हैं और स्वतः रिपोर्ट जेनरेट कर सकते हैं, जिससे मानव प्रैक्टिशनर्स का समय बचता है और वे असामान्यताओं को सामान्य मापों से वर्गीकृत कर पाते हैं।

फ्रैक्चर और अन्य चोटों का पता लगाना

डेटा वैज्ञानिक ML-संचालित टूल्स का उपयोग करके मुश्किल-से-दिखने वाले डिसलोकेशन, फ्रैक्चर और सॉफ्ट टिश्यू चोटों की पहचान कर सकते हैं, जिससे सर्जन अधिक आत्मविश्वास से उपचार विकल्प चुन सकें। छवियों का विश्लेषण करने के लिए निष्पक्ष एल्गोरिद्म का उपयोग करने से चिकित्सा प्रैक्टिशनर्स सभी चोटों का हिसाब रख पाते हैं और सर्वोत्तम उपचार प्रदान कर पाते हैं। AI टूल्स मेडिकल छवियों का व्यापक विश्लेषण कर समय पर सटीक रिपोर्ट जेनरेट करने में मदद कर सकते हैं, जिससे मरीज का जोखिम, गलत नकारात्मक निष्कर्ष, और चिकित्सा प्रैक्टिशनर्स के लिए कानूनी जोखिम कम होते हैं।

वक्षीय स्थितियों और जटिलताओं का पता लगाना 

निमोनिया जैसी वक्षीय स्थितियों में हेल्थकेयर प्रदाताओं की त्वरित प्रतिक्रिया आवश्यक होती है। चिकित्सक निमोनिया का निदान करने और इसे COVID-19 जैसी अन्य फेफड़ों की स्थितियों से अलग पहचानने के लिए रेडियोलॉजी छवियों का उपयोग करते हैं। हालांकि, जैसा कि Hasan et al. (2021) दर्शाते हैं, छवियों का विश्लेषण करने और चिकित्सकों के लिए रिपोर्ट लिखने के लिए रेडियोलॉजिस्ट हमेशा उपलब्ध नहीं होते। और जब वे उपलब्ध होते भी हैं, तब भी यदि मरीज में पहले से फेफड़ों की स्थितियां हैं, तो निमोनिया की पहचान करना कठिन हो सकता है। एक Python-आधारित AI एल्गोरिद्म एक्स-रे और अन्य मेडिकल छवियों का विश्लेषण कर निमोनिया का पता लगा सकता है और फिर स्वतः हेल्थकेयर प्रदाताओं को उचित उपचार देने के लिए सचेत कर सकता है।

सामान्य कैंसर की स्क्रीनिंग

ऑन्कोलॉजिस्ट कोलन कैंसर, प्रोस्टेट कैंसर और स्तन कैंसर जैसे कैंसरों के लिए नियमित, निवारक स्क्रीनिंग करने हेतु मेडिकल इमेजिंग का उपयोग करते हैं। स्तन कैंसर की स्क्रीनिंग में, रेडियोलॉजिस्ट्स किसी ट्यूमर को सौम्य या घातक के रूप में निर्णायक रूप से वर्गीकृत करने में कठिनाई महसूस कर सकते हैं। फॉल्स पॉज़िटिव अनावश्यक इनवेसिव परीक्षण या उपचार का कारण बन सकते हैं, जबकि घातकता छूट जाने पर निदान में देरी और प्रतिकूल परिणाम हो सकते हैं। AI का उपयोग मेडिकल छवियों को पढ़ने की सटीकता में सुधार करने में मदद कर सकता है, जिससे अनावश्यक सौम्य बायोप्सी की दर कम हो सकती है।

हेल्थकेयर में नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) का उपयोग

डेटा वैज्ञानिक और हेल्थकेयर प्रैक्टिशनर्स मरीज मुठभेड़ों, लक्षणों, वाइटल्स सहित कई कारकों को प्रोसेस और विश्लेषित करने के लिए नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) टूल्स का उपयोग करते हैं। NLP मेडिकल दस्तावेज़ों को तेज़ी से स्कैन कर उनकी जानकारी को डेटाबेस में एकीकृत करने का किफायती तरीका प्रदान कर सकता है, क्योंकि NLP सिस्टम पाठ और छवियों से पठनीय डेटा निकालकर कीवर्ड्स और टर्म्स की पहचान करते हैं। हेल्थकेयर में NLP लागू करने के कई रोमांचक विकल्प हैं। ये अनुप्रयोग मुख्य रूप से चिकित्सा अनुसंधान और दवा-विज्ञान को बेहतर बनाने के लिए हैं। इस अनुभाग में हेल्थकेयर में NLP के कुछ उपयोगों को रेखांकित किया गया है। यह सूची संपूर्ण नहीं है, बल्कि मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के कुछ उदाहरणों को उजागर करती है।

क्लिनिकल डिसीजन सपोर्ट (CDS) सिस्टम बनाने के लिए NLP का उपयोग

आप ऐतिहासिक मरीज रिकॉर्ड का उपयोग कर क्लिनिकल डिसीजन सपोर्ट (CDS) में सुधार हेतु एक सिस्टम बनाने के लिए NLP का उपयोग कर सकते हैं। ऐसा सिस्टम ज्ञान के डेटाबेस के आधार पर चिकित्सकों को मरीजों के लिए क्लिनिकल निर्णय लेने में सहायता कर सकता है। डेटाबेस में चिकित्सकों के नोट्स (हस्तलिखित या टाइप किए हुए), लैब्स, या ट्रांसक्राइब्ड ऑडियो से निकाली गई जानकारी शामिल हो सकती है। सिस्टम मेडिकल रिकॉर्ड से मरीज की जानकारी निकालकर पूर्व मामलों और/या साहित्य से मिली जानकारी के आधार पर संभावित रोग अवस्थाओं को संबद्ध करता है।

फीनोटाइपिंग क्षमताओं को बेहतर बनाने के लिए NLP का उपयोग

फीनोटाइप किसी जीव में किसी विशिष्ट लक्षण (भौतिक या जैव-रासायनिक) की दृष्य अभिव्यक्ति है। क्लिनिशियन मरीजों को वर्गीकृत करने, उनके डेटा में गहरी अंतर्दृष्टि पाने और कोहॉर्ट्स से तुलना करने के लिए फीनोटाइपिंग का उपयोग करते हैं।

• NLP असंरचित डेटा को निकालने और विश्लेषित करने का मूल्यवान उपकरण है, जो कुल उपलब्ध मरीज डेटा का 80 प्रतिशत होता है।
• NLP अधिक समृद्ध फीनोटाइपिंग की अनुमति देता है क्योंकि पैथोलॉजी रिपोर्ट में मरीजों के बारे में बहुत सी जानकारी होती है।
• NLP विश्लेषकों को यह डेटा निकालने में सक्षम बनाता है ताकि वे जटिल और विशिष्ट प्रश्नों का उत्तर दे सकें, जैसे कि कौन से आनुवंशिक उत्परिवर्तन कैंसरयुक्त ऊतक प्रकारों से जुड़े हैं।

साइकोसिस की शुरुआत की भविष्यवाणी

शोधकर्ताओं ने नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के अनुप्रयोग पर एक रिपोर्ट प्रकाशित की है, जिसमें लेटेंट सेमांटिक एनालिसिस नामक तकनीक का उपयोग कर क्लिनिकली उच्च-जोखिम वाले युवाओं की ट्रांसक्राइब्ड ऑडियो फ़ाइलों से साइकोसिस की शुरुआत की भविष्यवाणी की गई। मॉडल ने ट्रेनिंग में 93% और टेस्ट डेटासेट पर 90% सटीकता हासिल की। 40 प्रतिभागियों के छोटे सैंपल आकार के बावजूद मॉडल ने यह भविष्यवाणी करने में अच्छा प्रदर्शन किया कि कोई मरीज साइकोसिस विकसित करेगा या नहीं।

सिरोसिस रोगियों की पहचान और जोखिम-स्तरीकरण

हेल्थकेयर में NLP का एक अन्य अनुप्रयोग सिरोसिस रोगियों की पहचान है। एक अन्य अध्ययन में NLP का उपयोग सिरोसिस रोगियों की पहचान करने और उनका जोखिम-स्तरीकरण करने के लिए किया गया। यह अध्ययन इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड, ICD-9 कोड संयोजन और रेडियोलॉजिकल स्कैन से सिरोसिस रोगियों की सही पहचान करने में 95.71% सटीकता तक सक्षम रहा। यह दर्शाता है कि ऐसा सिस्टम अधिकांश अस्पतालों में उपलब्ध विद्यमान मेडिकल डेटा के आधार पर सिरोसिस रोगियों की सही पहचान कर सकता है।

रिपोर्टेबल कैंसर मामलों की पहचान

एक अन्य अध्ययन में राष्ट्रीय कैंसर रजिस्ट्रियों के लिए रिपोर्टेबल कैंसर मामलों की पहचान हेतु NLP का उपयोग किया गया। उद्देश्य U.S. के नेशनल प्रोग्राम ऑफ कैंसर रजिस्ट्रियों में कैंसर मरीजों की रिपोर्टिंग को स्वचालित करना था। अध्ययन ने पैथोलॉजी रिपोर्ट और निदानों का NLP से विश्लेषण किया और सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग का उपयोग कर कैंसर मरीजों की पहचान की, जिसकी 87.2% सटीकता थी।

प्रीडिक्टिव एनालिटिक्स के लिए NLP का अनुप्रयोग

NLP के अधिक रोमांचक लाभों में से एक है जनसंख्या के स्वास्थ्य परिणामों में सुधार करने हेतु प्रीडिक्टिव एनालिटिक्स विकसित करने की क्षमता। एक उदाहरण संभावित आत्महत्या मामलों का पता लगाने और हस्तक्षेप के लिए सोशल मीडिया पोस्ट का विश्लेषण है। आत्महत्या संयुक्त राज्य में मृत्यु के प्रमुख कारणों में से एक है। हालिया सर्वे में, नेशनल इंस्टिट्यूट ऑफ मेंटल हेल्थ (NIMH) ने दिखाया कि अमेरिका में लगभग 1.2 करोड़ वयस्कों ने गंभीर आत्महत्या के विचार किए हैं। इस समूह में से लगभग 10% ने योजनाएं बनाईं और आत्महत्या का प्रयास किया।

स्रोत: NIMH (2021). अमेरिकी वयस्कों में आत्महत्या के विचार और व्यवहार।

हेल्थकेयर प्रोफेशनल्स ऐसे व्यक्तियों या कोहॉर्ट्स की पहचान करना चाहते हैं जो जोखिम में हैं ताकि वे हस्तक्षेप कर सकें। कई अध्ययन सोशल मीडिया पोस्ट का उपयोग कर आत्महत्या के प्रयासों की भविष्यवाणी करते हैं। एक अध्ययन ने Twitter डेटा का उपयोग कर उच्च सटीकता स्तर (लगभग 70%) वाला मॉडल विकसित किया। प्रमुख निष्कर्षों में पाया गया कि आसन्न जोखिम में पड़े उपयोगकर्ता टेक्स्ट में कम इमोजी पोस्ट करते थे और प्रायः नीले इमोजी या टूटे दिल के प्रतीक का इस्तेमाल करते थे। उन्होंने आत्महत्या के प्रयास से पहले उदास या गुस्से वाले ट्वीट्स भी पोस्ट किए। Coppersmith (2018) ने भी NLP का उपयोग कर 70% से अधिक सटीकता के साथ आत्महत्या की घटनाओं की भविष्यवाणी की (ROC वाले चित्र देखें)।

स्रोत: Coppersmith et al. (2018)

हेल्थकेयर संगठन पहले ही डेटा साइंस के विशाल पेड़ से कम लटकते फलों को तोड़ने के लिए NLP का उपयोग कर रहे हैं। बड़ी टेक कंपनियां तेजी से हेल्थकेयर के लिए NLP टूल्स बना रही हैं। उदाहरण के लिए, Amazon के पास एक उपयोगकर्ता-अनुकूल क्लिनिकल NLP टूल है जो मेडिकल प्रैक्टिशनर्स को असंरचित डेटा से इनसाइट्स निकालने में मदद करता है। वे आसानी से किसी ट्रायल अध्ययन के लिए मरीजों की भर्ती कर सकते हैं, मरीजों के लिए सही निदान ढूंढ सकते हैं और स्क्लेरोसिस जैसी स्थितियों का शीघ्र पता लगाने के लिए चेतावनी प्रणालियां बना सकते हैं।

जटिल रोगों की भविष्यवाणी और विश्लेषण के लिए Python का उपयोग

विश्लेषक Python में मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म का उपयोग आनुवंशिकी का विश्लेषण करने, रोगों की भविष्यवाणी करने और उनके कारण स्थापित करने के लिए करते हैं। यह समझ हासिल करना कि आनुवंशिकी किसी व्यक्ति के जोखिम को कैसे प्रभावित करती है, निवारक हेल्थकेयर में मदद कर सकता है। इससे डॉक्टरों को मरीजों की स्वास्थ्य देखभाल योजनाओं को अनुकूलित करने के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी मिल सकती है, ताकि जटिल रोगों के जोखिम को कम किया जा सके।

किसी भी रोग के विकास का पूर्वानुमान लगाना कठिन है और कई प्रणालियां इस कार्य में अक्षम हैं क्योंकि कुछ रोग तेजी और अप्रत्याशित रूप से म्यूटेट होते हैं। Python का उपयोग करके, डेवलपर्स कुशल मशीन लर्निंग मॉडल बना सकते हैं जो रोगों के गंभीर होने से पहले ही उनकी भविष्यवाणी कर सकें।

मुख्य प्रगतियों में से एक है मानव आनुवंशिकी में नेक्स्ट-जनरेशन सीक्वेंसिंग (NGS) तकनीकें। NGS जैविक और चिकित्सा अनुसंधान का अभिन्न हिस्सा है। NGS के मौलिक महत्व ने उत्पन्न डेटा सेट्स के प्रोसेसिंग और विश्लेषण की मांग को बढ़ाया है। इससे मेटाजीनोमिक क्वांटिफिकेशन और क्लासिफिकेशन, वेरिएंट कॉलिंग और जीनोमिक फीचर डिटेक्शन जैसे मुद्दों पर अनुसंधान प्रश्नों को संबोधित करने में मदद मिलती है।

एक अन्य उदाहरण में, Li et al. (2018) ने ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) पर प्रशिक्षित डीप लर्निंग एल्गोरिद्म का उपयोग कर जटिल रोगों की हिटेरोजेनेटी और एपिस्टेसिस दोनों की भविष्यवाणी की।

मशीन लर्निंग के साथ, वैज्ञानिक रोग पैटर्न और रुझान खोज सकते हैं, जिन्हें वे अधिक पूर्वानुमेय तरीके से मॉडल कर सकते हैं। इस प्रकार, मशीन लर्निंग में उन व्यक्तियों की सटीक भविष्यवाणी करने की क्षमता है जो कुछ रोगों, जैसे हृदय रोग, कैंसर और अल्ज़ाइमर रोग, के जोखिम में हैं।

अंत में, Google ने मरीजों के मेडिकल डेटा का उपयोग कर कैंसर का पता लगाने हेतु ऐसा डीप लर्निंग एल्गोरिद्म विकसित किया है। मॉडल कुशल है और न केवल उपचार की प्रक्रिया को तेज करता है बल्कि गलत निदान के कारण भविष्य में गंभीर जटिलताओं के जोखिम को भी कम करता है।

रोगी अनुभव को बेहतर बनाने के लिए Python का उपयोग

मरीजों का प्रबंधन महत्वपूर्ण संसाधन ले सकता है। सीमित स्टाफ वाली सुविधाएं मरीजों की अपॉइंटमेंट्स, उपचार और सामान्य भलाई का ध्यान रखने में संघर्ष कर सकती हैं। Python में हेल्थकेयर ऐप्स विकसित करना हेल्थकेयर सुविधाओं को मरीजों का प्रबंधन करने में मदद कर सकता है, जिससे स्टाफ महत्वपूर्ण गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित कर सके।

Python एप्लिकेशन मरीजों को अपनी अपॉइंटमेंट शेड्यूल करने, अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों के उत्तर पाने, दवाओं की रीफिल का अनुरोध करने, आपातकालीन सेवाओं से संपर्क करने और मॉनिटरिंग के लिए नियमित रूप से अपना हेल्थकेयर डेटा अपडेट करने में मदद कर सकते हैं—जिससे स्वास्थ्यकर्मी गंभीर बीमारियों वाले मरीजों के उपचार पर ध्यान केंद्रित कर सकें।

अस्पताल संचालन को सुदृढ़ करना

हेल्थकेयर सुविधाएं संसाधन संबंधी बाधाओं की समस्याओं को हल करने के लिए Python का लाभ उठा सकती हैं। डेटा वैज्ञानिक ऐसे मॉडल बना सकते हैं जो स्टाफ़िंग का अनुकूलन करें, ताकि हेल्थकेयर सुविधाएं कम भर्ती वाले शिफ्ट में ओवर-स्टाफ़िंग या व्यस्त दिनों में अंडर-स्टाफ़िंग जैसी समस्याओं से बच सकें।

Python-चालित एप्लिकेशन अपॉइंटमेंट्स, डायग्नोस्टिक सुविधाओं के उपयोग और उपचार का अनुकूलन कर सकते हैं। अस्पतालों के पास सीमित ICU संसाधन होते हैं और उन्हें इनका सर्वोत्तम उपयोग करना होता है। अपने अध्ययन में, Wu et al. (2021) ने ICU मरीजों के बीच ICU प्रवास की अवधि की भविष्यवाणी करने के लिए ML का उपयोग किया। उन्होंने चार अलग-अलग ML तकनीकों (सपोर्ट वेक्टर मशीन, रैंडम फॉरेस्ट, डीप लर्निंग, और ग्रेडिएंट बूस्टिंग डिसीजन ट्री) का उपयोग किया। अंतिम मॉडल, ग्रेडिएंट बूस्टिंग डिसीजन ट्री, का प्रदर्शन सर्वोत्तम रहा और सटीकता 74.7% थी। उद्योग विश्लेषकों के अनुसार, AI एप्लिकेशन 2026 तक U.S. अर्थव्यवस्था को लगभग $150 बिलियन वार्षिक बचा सकते हैं (Roth, 2021)।

ओपन सोर्स डेटासेट उपलब्ध हैं, जिन्हें एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में आप ICU प्रवास की भविष्यवाणी के लिए ML विकसित करने और अस्पतालों को संसाधनों की योजना बनाने में मदद करने हेतु उपयोग कर सकते हैं। शुरू करने के लिए यह Kaggle लिंक देखें। साथ ही, डेटा वैज्ञानिक Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, और Pytorch जैसे ML टूल्स के माध्यम से Python की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं ताकि हेल्थकेयर प्रदाता अपनी लागतों और सुविधाओं का बेहतर प्रबंधन कर सकें।

ड्रग डिस्कवरी

Python प्रोग्रामिंग भाषा आधुनिक ड्रग डिस्कवरी के लिए पसंदीदा भाषाओं में अग्रणी है। indeed.com पर ड्रग डिस्कवरी से संबंधित लगभग सभी नौकरी विज्ञापनों में Python अनुभव की आवश्यकता होती है। इसलिए, Python सीखना अब विकल्प नहीं, बल्कि ड्रग डिस्कवरी से जुड़े करियर के लिए अनिवार्यता है।

ड्रग डिस्कवरी में Python के उपयोग का एक अच्छा उदाहरण AstraZeneca का PyMOL है। AstraZeneca उन कंपनियों में से एक है जो ड्रग डिस्कवरी को तेज़ करने के लिए Python का उपयोग कर रही हैं। PyMOL रोग लक्ष्यों की 3D संरचनाओं को प्रदर्शित करने का एक शक्तिशाली टूल है। इस टूल में 12 अलग-अलग स्टीरियो विज़ुअलाइज़ेशन मोड हैं, जो उपयोगकर्ताओं को लक्ष्यों में विभिन्न संरचनात्मक विशेषताओं को कुशलतापूर्वक हाईलाइट और विभेदित करने की अनुमति देते हैं। वैज्ञानिक टूल्स का उपयोग दवा अणुओं के लिए उपयुक्त बाइंडिंग साइट्स खोजने के लिए करते हैं। यह टूल नई भविष्यवाणी विधियों के साथ अच्छी तरह से अनुकूल होने के लिए डिज़ाइन किया गया है। नीचे का चित्र दिखाता है कि टूल ड्रग प्रोटोटाइप डिज़ाइन करने में मदद के लिए कैसे लाखों डेटा को खंगालता है।

स्रोत: PyMOL

PyMOL लक्षित रोग जीवों की त्रि-आयामी (3D) संरचनाओं का विज़ुअलाइज़ेशन करने की सुविधा देता है। इन विज़ुअलाइजेशंस का उपयोग कर वैज्ञानिक मौलिक समस्याओं को बेहतर समझते हैं ताकि वे रोग का उपयुक्त रूप से सामना करने के लिए नए आणविक कॉन्स्ट्रक्ट्स डिज़ाइन कर सकें।

हेल्थकेयर में Python का भविष्य

बड़े और जटिल हेल्थकेयर डेटासेट्स का प्रवाह, लागतें घटाने की आवश्यकता, और हेल्थकेयर वर्कफोर्स के आकार में कमी—ये सभी बाजार में AI/ML टूल्स की वृद्धि को बढ़ावा दे रहे हैं। मानवीय प्रैक्टिशनर्स और AI-आधारित टूल्स के बीच सहयोग और साझेदारी की संख्या भी बढ़ रही है। AI/ML और NLP डेवलपर्स के लिए भविष्य उज्ज्वल दिख रहा है, और कुछ स्टार्टअप पहले से ही मानव-जागरूक AI सिस्टम विकसित कर रहे हैं। हेल्थकेयर में रोबोट्स के उपयोग में लगातार वृद्धि हो रही है।

हेल्थकेयर में रोबोट्स के अभिनव अनुप्रयोग एक्सोस्केलेटन और प्रॉस्थेटिक्स से लेकर नैनो-रोबोट्स और सर्जिकल रोबोट्स तक फैले हुए हैं। U.S. में, हेल्थकेयर रोबोटिक्स बाजार 2027 तक लगभग $32.5 बिलियन तक पहुंच जाएगा—2020-2027 की अवधि के लिए अनुमानित 21.3% CAGR के साथ (Xavor, 2021)।

COVID-19 के खिलाफ लड़ाई बाजार में वृद्धि को आगे भी बढ़ाती रहेगी, जहां इमेजिंग डायग्नोस्टिक्स, ड्रग डिस्कवरी, जीनोमिक्स और प्रीडिक्टिव एनालिटिक्स के लिए AI तकनीकों की तैनाती होगी।

स्रोत: Markets and Markets (2022).

U.S. नेशनल लाइब्रेरी ऑफ मेडिसिन बताती है कि प्रिसीजन मेडिसिन “रोग उपचार और रोकथाम के लिए उभरता हुआ दृष्टिकोण है, जो प्रत्येक व्यक्ति के जीन, पर्यावरण और जीवनशैली में व्यक्तिगत परिवर्तनशीलता को ध्यान में रखता है।”

हेल्थकेयर का भविष्य AI/ML के हाथों में है, जिसमें प्रिसीजन मेडिसिन हेल्थकेयर में AI/ML के उपयोग के सबसे प्रभावशाली लाभों में से एक होने की संभावना है।

प्रिसीजन मेडिसिन का लक्ष्य किसी मरीज के व्यक्तिगत मेडिकल इतिहास, आनुवंशिक जानकारी, जीवनशैली विकल्पों और गतिशील रूप से बदलते पैथोलॉजिकल परीक्षणों के आधार पर सटीक उपचार विकल्प खोजना है। आधारभूत उद्देश्य सबसे शक्तिशाली AI तकनीकों (जैसे डीप न्यूरल नेटवर्क्स, सर्च एल्गोरिद्म, रिइनफोर्समेंट लर्निंग, प्रॉबेबलिस्टिक मॉडल्स, सुपरवाइज्ड लर्निंग, और अन्य) को संयोजित कर प्रिसीजन मेडिसिन टूल्स विकसित करना है। इसका फोकस ऐसे AI सिस्टम बनाना है जो शुरुआती स्क्रीनिंग या रूटीन परीक्षा डेटा का उपयोग कर मरीजों के किसी रोग की संभावना की भविष्यवाणी कर सकें, और प्रिसीजन मेडिसिन की इस खोज में Python अग्रणी है, जहां डेवलपर्स यह मॉडल बनाने के लिए AI टूल्स बना रहे हैं कि क्यों और किन परिस्थितियों में रोग होने की संभावना अधिक है। यह हेल्थकेयर प्रदाताओं को किसी व्यक्ति में लक्षण दिखने से पहले ही हस्तक्षेप करने के लिए तैयार करने और मार्गदर्शन करने में महत्वपूर्ण है।

Python का उपयोग कर AI/ML एप्लिकेशन बनाने की अन्य सचमुच रोमांचक संभावनाओं में डिजिटल सर्जरी रोबोट्स शामिल हैं। कल्पना कीजिए एक ऑपरेशन कक्ष की, जहां मरीज अंदर जाए और रोबोट्स उस पर सुरक्षित और सटीक प्रक्रियाएं करें!

स्रोत: Robotics business review (2022)

AI-संचालित स्मार्ट रोबोट्स सर्जन्स के साथ मिलकर काम कर सकते हैं और सर्जरी के इतिहास तथा उनके परिणामों के आधार पर वितरित डेटा-चालित अंतर्दृष्टि और मार्गदर्शन का लाभ उठा सकते हैं। हेल्थकेयर में Python के उपयोग की संभावनाएं अनंत हैं, और भविष्य टेलीमेडिसिन तथा छोटे-छोटे प्रक्रियाओं के लिए रिमोट सर्जरी के लिए खुला है।

निष्कर्ष

हेल्थकेयर में Python का अनुप्रयोग चुनौतियों से मुक्त नहीं है। डेटा गोपनीयता और कानूनी ढांचे की चुनौतियां इसके पूर्ण अनुप्रयोग के मार्ग में अभी भी बाधा हैं। यह भी अब तक कठिन है कि तृतीय-पक्ष प्रदाता कानूनी रूप से उपयोग कर सकने वाला डेटा ढूंढ सकें। इन चुनौतियों को संबोधित करने के लिए कानूनीताओं और नीतिनिर्माण का व्यापक तार्किकीकरण आवश्यक है।

डेटा वैज्ञानिकों और ML प्रैक्टिशनर्स के रूप में, हमारे ऊपर यह जिम्मेदारी है कि हम AI एल्गोरिद्म की शक्ति का उपयोग कर लागत बचाकर और दुनिया भर में अरबों लोगों के जीवन में सुधार कर एक उज्ज्वल भविष्य बनाएं।

आप निम्नलिखित गाइडेड प्रोजेक्ट्स के साथ कोडिंग करके Python कौशल का व्यावहारिक अनुभव प्राप्त कर सकते हैं:

• आपकी हार्ट रेट क्या बताती है

• हृदय रोगी डेटा का क्लस्टरिंग

• किडनी स्टोन्स और सिम्पसन का पैरेडॉक्स