मुझे आश है यह संदेश आपको अच्छी तरह मिल जाएगा। देश भर के शैक्षणिक परिसरों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उपकरणों के प्रति उत्साह सर्वकालिक उच्च स्तर पर है। एआई प्रौद्योगिकियों में हालिया प्रगति ने इन उपकरणों तक पहुंच को पहले से कहीं अधिक आसान बना दिया है, जिससे कुछ के लिए चिंताएं बढ़ गई हैं और दूसरों के लिए उत्साह बढ़ गया है।
हम तीन भाग की श्रृंखला शुरू करने के लिए उत्साहित हैं, “एआई यहाँ है। अब क्या?" इस श्रृंखला का उद्देश्य अनुसंधान और स्वास्थ्य देखभाल में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका को उजागर करना है। यह पहली किस्त उन लाभों पर केंद्रित होगी जो AI हमारे क्षेत्र में लाता है, जिसमें जेनरेटिव AI पर विशेष जोर दिया जाएगा।
एआई का संक्षिप्त इतिहास
जबकि 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता' शब्द 1956 तक गढ़ा नहीं गया था, "सोचने वाली मशीनों" की अवधारणा तब से अस्तित्व में है पहेली 1941 में कोड टूट गया था। 2014 में तेजी से आगे बढ़ते हुए, एआई की एक नई सुबह का जन्म हुआ: जेनरेटिव एआई। यह तकनीक संकेतों के जवाब में पाठ, चित्र और अन्य मीडिया उत्पन्न कर सकती है। जेनरेटिव एआई पेशकशों की नई पीढ़ी - चैटजीपीटी, स्क्राइब, जैस्पर, डीएएलएल-ई 2 और बार्ड - सुसंगत और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक पाठ उत्पन्न करने, डिजिटल छवियां बनाने और यहां तक कि कंप्यूटर प्रोग्रामिंग कोड विकसित करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करते हैं।
अब प्रचार क्यों?
जेनरेटिव एआई 2014 से अस्तित्व में है, लेकिन इसने हाल ही में महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया है। क्यों? क्योंकि यह अधिक सुलभ, उपयोगकर्ता-अनुकूल और लागत प्रभावी बन गया है। औसत व्यक्ति अब एआई के साथ बातचीत के तरीके से बातचीत कर सकता है और प्रगति और मुफ्त जेनरेटिव एआई ऐप्स की उपलब्धता के कारण मानव जैसी प्रतिक्रियाएं देख सकता है। ये लेख से रायटर और मैकिन्से एंड कंपनी बताएं कि चैटजीपीटी और अन्य जेनेरेटिव एआई मॉडल ने एआई को देखने के हमारे नजरिए को कैसे बदल दिया है।
अनुसंधान और स्वास्थ्य सेवा में एआई के लाभ
अनुसंधान सहायता: जेनरेटिव एआई, बड़ी मात्रा में डेटा को तुरंत संसाधित करने की क्षमता के साथ, अनुसंधान प्रयासों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है। यह डेटा संग्रह और विश्लेषण में सहायता करता है, संभावित रूप से वर्तमान रुझानों, सहसंबंधों या अंतर्दृष्टि को उजागर करता है जिन्हें अन्यथा पारंपरिक अनुसंधान विधियों के माध्यम से अनदेखा किया जा सकता है। इससे वैज्ञानिक खोज की गति को तेज करने के लिए अधिक व्यापक और सटीक निष्कर्ष प्राप्त हो सकते हैं।
सूचना संगठन: डेटा प्रबंधन के क्षेत्र में, जेनरेटिव एआई एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह डेटा पुनर्प्राप्ति और प्रबंधन प्रक्रियाओं को सरल बनाते हुए, विशाल डेटासेट को कुशलतापूर्वक व्यवस्थित और वर्गीकृत कर सकता है। इस कार्य को स्वचालित करके, शोधकर्ता और स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर डेटा के विश्लेषण और व्याख्या पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: जेनरेटिव एआई उपकरण जटिल डेटा को आरेख, इंटरैक्टिव चार्ट और इन्फोग्राफिक्स जैसे दृश्यात्मक सहज अभ्यावेदन में बदल सकते हैं। ये विज़ुअलाइज़ेशन न केवल डेटा समझ को सरल बनाते हैं, बल्कि बहु-विषयक टीमों के भीतर अनुसंधान निष्कर्षों और अंतर्दृष्टि के प्रभावी संचार की सुविधा भी प्रदान करते हैं। वे डेटा विश्लेषकों और गैर-तकनीकी हितधारकों के बीच अंतर को पाटते हैं, जिससे डेटा के महत्व की अधिक समग्र समझ सुनिश्चित होती है।
बेहतर निदान: स्वास्थ्य देखभाल में एआई के सबसे परिवर्तनकारी अनुप्रयोगों में से एक निदान में इसकी भूमिका है। एआई एल्गोरिदम उल्लेखनीय सटीकता के साथ एक्स-रे, एमआरआई और सीटी स्कैन, साथ ही पैथोलॉजी स्लाइड और आनुवंशिक अनुक्रम जैसी चिकित्सा छवियों का विश्लेषण कर सकता है। इसमें निदान में तेजी लाने और त्रुटियों की संभावना को कम करने, रोगी के परिणामों में सुधार करने की क्षमता है।
डेटा विश्लेषिकी और अंतर्दृष्टि: एआई बड़े, जटिल डेटासेट को संभालने और उनका विश्लेषण करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। यह जटिल पैटर्न, प्रवृत्तियों या विसंगतियों की पहचान करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा को छान सकता है जो मानव शोधकर्ताओं के लिए अदृश्य हो सकते हैं। ये अंतर्दृष्टि अनुसंधान प्रयासों और स्वास्थ्य देखभाल में वैयक्तिकृत उपचार योजनाओं के विकास दोनों के लिए अमूल्य हैं। एआई-संचालित विश्लेषण डेटा-संचालित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है जिससे अधिक प्रभावी और लक्षित हस्तक्षेप हो सकता है।
क्या आप इस बारे में अधिक जानना चाहते हैं कि जेनेरिक एआई का विकास और उपयोग कैसे किया जा रहा है?
इन लेखों को देखें आईबीएम, डेटा साइंस यूए और हेल्थटेक स्वास्थ्य देखभाल और अनुसंधान में एआई के लाभों पर।
अनुसंधान प्रगति में तेजी लाने से लेकर डेटा प्रबंधन को बढ़ाने, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को सरल बनाने और डायग्नोस्टिक्स और डेटा एनालिटिक्स में क्रांति लाने तक, एआई एक शक्तिशाली उपकरण है। इसमें स्वास्थ्य देखभाल के क्षेत्र में क्रांति लाने की क्षमता है। एआई, विशेष रूप से जेनेरेटिव एआई के लाभों को समझने से हमें रोगी के परिणामों को बेहतर बनाने और अनुसंधान प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने में इसकी क्षमता का उपयोग करने में मदद मिल सकती है। के लिए बने रहें भाग 2 इस श्रृंखला में, हम हेल्थकेयर और अनुसंधान क्षेत्रों में एआई के उपयोग के जोखिमों और नैतिक विचारों पर चर्चा करेंगे।
जेनरेटिव एआई की क्षमता की इस खोज में हमारे साथ शामिल होने के लिए धन्यवाद।
हमारी श्रृंखला के भाग 2 में आपका स्वागत है, "एआई यहाँ है। अब क्या?" पहली किस्त में, हमने जेनरेटिव एआई पर ध्यान केंद्रित करते हुए एआई के रोमांचक लाभों का पता लगाया। भाग 2 में, आइए एआई नैतिकता के जटिल क्षेत्र और संभावित नुकसानों का पता लगाएं क्योंकि हम स्वास्थ्य देखभाल और अनुसंधान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दुनिया के माध्यम से अपनी यात्रा जारी रखते हैं।
एआई: द डार्क साइड
रोगी के परिणामों को बेहतर बनाने और अनुसंधान प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए एआई की क्षमता का उपयोग करने के लिए, इस शक्तिशाली तकनीक के साथ आने वाली चुनौतियों और नैतिक दुविधाओं को समझना महत्वपूर्ण है। नीचे, हमने स्वास्थ्य देखभाल और अनुसंधान में जेनरेटिव एआई की कुछ प्रमुख चुनौतियों का संकलन किया है।
एआई में चुनौतियाँ और जोखिम
डेटा शुद्धता: एआई के साथ सबसे महत्वपूर्ण चुनौतियों में से एक सीमित समझ है जो संगठनों के पास एआई सिस्टम को रेखांकित करने वाले डेटा के संबंध में है, जिसमें एआई को प्रशिक्षित करने और विभिन्न संदर्भों में इसके व्यवहार के बारे में अंतर्दृष्टि की कमी भी शामिल है। यह ज्ञान अंतर विश्वास को कम करके और अनिश्चितता पैदा करके एक बड़ा जोखिम पैदा करता है। इसके अलावा, यह AI-जनित प्रतिक्रियाओं को मान्य करने में कठिनाइयाँ पैदा करता है।
एआई मतिभ्रम पर विचार करते समय डेटा शुद्धता का मुद्दा और भी अधिक स्पष्ट हो जाता है, जहां GPT-4 या Google PaLM जैसे बड़े भाषा मॉडल आत्मविश्वास से उत्पन्न होते हैं झूठी सूचना. इन जटिलताओं से निपटने में, उपयोगकर्ताओं को एआई अनुप्रयोगों के क्षेत्र में डेटा शुद्धता के सर्वोपरि महत्व को रेखांकित करते हुए, सटीक और मनगढ़ंत सामग्री के बीच अंतर करने के कार्य का सामना करना पड़ता है। अधिक जानकारी के लिए इस लेख को देखें ऐ मतिभ्रम.
नैतिक चिंताएं: एआई एल्गोरिदम, विशेष रूप से मशीन लर्निंग मॉडल, उस डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को प्राप्त कर सकते हैं जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है। यह पूर्वाग्रह अनुचित या भेदभावपूर्ण निर्णयों का कारण बन सकता है। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य देखभाल में, पक्षपाती एल्गोरिदम ऐसे उपचारों की सिफारिश कर सकते हैं जो एक जनसांख्यिकीय को दूसरे के मुकाबले अधिक पसंद करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप असमान स्वास्थ्य देखभाल परिणाम होते हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए नैतिक विचार आवश्यक हैं कि एआई का उपयोग निष्पक्ष और उचित तरीके से किया जाए।
डेटा गोपनीयता चिंताएं: स्वास्थ्य देखभाल के क्षेत्र में, रोगी डेटा की सुरक्षा और HIPAA का अनुपालन सर्वोपरि है। जेनरेटिव एआई को सिंथेटिक डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है; दूसरे शब्दों में, वे उस बच्चे की तरह हैं जो आपके हर शब्द को सुनता है और फिर इच्छानुसार उन शब्दों को दोहराता है। याद रखें कि एआई आपके द्वारा प्रदान की गई कोई भी जानकारी लेगा और प्रतिक्रिया देते समय संभावित रूप से इसका उपयोग करेगा अन्य संगठन का एआई संकेत देता है। गोपनीय (पीएचआई, पीआईआई) या प्रतिबंधित (गैर-सार्वजनिक जानकारी जैसे अनुसंधान या वित्तीय डेटा) जानकारी होनी चाहिए कभी नहीँ किसी भी AI एप्लिकेशन पर अपलोड या उपयोग किया जा सकता है। कृपया केवल वही डेटा इनपुट करें जो जनता के लिए सुलभ हो।
स्वास्थ्य देखभाल गोपनीयता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रतिच्छेदन के बारे में अधिक जानकारी के लिए, कृपया यहां दिए गए लेखों को देखें नियामक समीक्षा और बैंक जानकारी सुरक्षा. जब हम स्वास्थ्य सेवा और अनुसंधान में एआई के विकसित परिदृश्य को देख रहे हैं तो रोगी डेटा की सुरक्षा और नियामक मानकों का पालन सर्वोच्च प्राथमिकता बनी हुई है।
सुरक्षा कमजोरियाँ: एआई ख़तरनाक अभिनेताओं द्वारा शोषण से प्रतिरक्षित नहीं है। साइबर अपराधी पहले से ही उन्नत बनाने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं फ़िशिंग हमले और सिंथेटिक मीडिया, जैसे डिजिटल रूप से परिवर्तित वीडियो और आवाज क्लोन लक्षित पीड़ितों को धोखा देने के लिए। यहां तक कि चैटजीपीटी का उपयोग इसके डिजाइन में भी किया गया है मैलवेयर और जानकारी चुराने वाला वायरस' जो आधुनिक सुरक्षा नियंत्रणों को बायपास कर सकता है। यह चिंताजनक प्रवृत्ति एआई टूल को हथियार बनाने के लिए साइबर अपराधियों के बढ़ते प्रयासों को उजागर करती है, जिससे चैटजीपीटी जैसे प्लेटफार्मों पर चर्चा डार्क वेब पर सबसे गर्म विषयों में से एक बन गई है।
एआई के जोखिमों के बारे में और क्या जानें?
इन लेखों को देखें निर्मित और फोर्ब्स।
एआई के "अंधेरे पक्ष" को समझने में, हमारे लिए सूचित रहना, मजबूत साइबर सुरक्षा उपायों को लागू करना और नैतिक विचारों को प्राथमिकता देना महत्वपूर्ण है। जिम्मेदार एआई विकास और उपयोग इन चुनौतियों को कम कर सकता है और यह सुनिश्चित कर सकता है कि संबंधित जोखिमों को कम करते हुए एआई के लाभों का एहसास हो। इस श्रृंखला के भाग 3 के लिए बने रहें, जहां हम एआई के क्या करें और क्या न करें तथा अपने काम में एआई का उपयोग करने के लिए उठाए जाने वाले कदमों पर चर्चा करेंगे।
हेल्थकेयर और रिसर्च में जेनरेटिव एआई की इस खोज में हमारे साथ शामिल होने के लिए धन्यवाद
अनुसंधान और स्वास्थ्य देखभाल में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की भूमिका पर हमारी तीन-भाग श्रृंखला में आपका फिर से स्वागत है। भाग 1 हमारी श्रृंखला, "एआई यहाँ है। अब क्या?" ने स्वास्थ्य देखभाल और अनुसंधान में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की उल्लेखनीय क्षमता का खुलासा किया। हमने जेनरेटिव एआई की शुरुआत, इसके विकास और आज व्यक्तियों तक इसकी पहुंच का पता लगाया। डेटा विश्लेषण, सूचना संगठन, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डायग्नोस्टिक्स और डेटा एनालिटिक्स में इसकी भूमिका सहित अनुसंधान और स्वास्थ्य देखभाल में एआई के लाभों को स्पष्ट किया गया।
भाग 2 हमारे क्षेत्र में एआई से जुड़े जोखिमों और नैतिक विचारों का गहराई से अध्ययन किया गया। हमने डेटा शुद्धता, पक्षपाती एल्गोरिदम से उत्पन्न नैतिक चिंताओं, डेटा गोपनीयता अनुपालन और सुरक्षा कमजोरियों जैसी चुनौतियों पर चर्चा की। हमें जिम्मेदार एआई विकास और उपयोग सुनिश्चित करने के लिए इन चुनौतियों से निपटना होगा।
अब, जैसे ही हम आगे बढ़ते हैं भाग 3 हमारी श्रृंखला में, हम अपना ध्यान व्यावहारिक मार्गदर्शन पर केंद्रित करते हैं। इस खंड में, हम एआई के क्या करें और क्या न करें पर चर्चा करेंगे और अपने काम में एआई का उपयोग करने के लिए आवश्यक आवश्यक कदमों की रूपरेखा तैयार करेंगे।
स्वास्थ्य देखभाल और अनुसंधान में एआई के क्या करें और क्या न करें
चूंकि एआई स्वास्थ्य सेवा और अनुसंधान के परिदृश्य को आकार दे रहा है, इसलिए यह समझना सर्वोपरि है कि इसकी शक्ति का जिम्मेदारीपूर्वक और प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे किया जाए।
नैतिक जिम्मेदारी को नजरअंदाज न करें: एआई प्रशिक्षण डेटा में नैतिक विचार महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि पूर्वाग्रह से असमान परिणाम हो सकते हैं। विशेष रूप से स्वास्थ्य देखभाल जैसे क्षेत्रों में नैतिक मुद्दों की अनदेखी से बचने के लिए एआई के उपयोग में निष्पक्षता और न्याय को प्राथमिकता देना आवश्यक है।
बिना सावधानीपूर्वक विचार किए एआई का उपयोग करने में जल्दबाजी न करें: जबकि एआई की डेटा विश्लेषण क्षमताएं छिपे हुए पैटर्न और रुझानों को उजागर कर सकती हैं, जिससे अनुसंधान और स्वास्थ्य सेवा दोनों को लाभ होगा, उपयोगकर्ताओं के लिए सावधानीपूर्वक विचार करना महत्वपूर्ण है कि एआई का सुरक्षित तरीके से कैसे और कब उपयोग किया जाए।
पीआईआई या पीएचआई दर्ज न करें: रोगी और व्यक्तिगत गोपनीयता हमारी नंबर एक प्राथमिकता रहनी चाहिए। याद रखें कि जेनरेटिव एआई आपके द्वारा प्रदान की गई कोई भी जानकारी लेगा और अन्य संगठनों को जवाब देते समय संभावित रूप से इस जानकारी का उपयोग करेगा। इस कारण से, गोपनीय या प्रतिबंधित जानकारी होनी चाहिए कभी नहीँ जेनरेटिव एआई प्लेटफॉर्म पर अपलोड किया जाए।
मानवीय तत्व का त्याग न करें: हालाँकि AI कार्यों में सहायता कर सकता है, लेकिन इसे अपनी ओर से सोचने की अनुमति न दें। एआई मानवीय भावना या विचार से रहित है। तथ्य-जाँच और आलोचनात्मक सोच में संलग्न होने के महत्व को याद रखें।
साइबर सुरक्षा को प्राथमिकता दें: एआई से संबंधित खतरों से बचाने के लिए साइबर सुरक्षा पर जोर दें। साइबर अपराधी डीपफेक और पॉलीमॉर्फिक मैलवेयर जैसे उन्नत हमलों के लिए एआई का उपयोग करते हैं, जिससे सतर्कता महत्वपूर्ण हो जाती है।
डेटा शुद्धता का पता करें: हर किसी को एआई के डेटा आधार और संभावित पूर्वाग्रहों को समझना चाहिए। यह विश्वास संबंधी मुद्दों को कम करता है और एआई-जनित प्रतिक्रियाओं को सत्यापित करने में सहायता करता है।
स्वास्थ्य देखभाल में डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करें: रोगी की गोपनीयता के लिए HIPAA का अनुपालन करें। स्वास्थ्य देखभाल में एआई का उपयोग करते समय रोगी की जानकारी की सुरक्षा के लिए डी-आइडेंटिफिकेशन और सिंथेटिक डेटासेट का उपयोग करें।
सावधानी बरतें: AI हमारे काम के कई पहलुओं को तेज़ बना रहा है, जिससे गलतियाँ करना और बुरे काम करना आसान हो सकता है। कार्यस्थल में एआई टूल का लाभ उठाते समय संक्षिप्त और सावधान रहें।
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अंत में
हमारी श्रृंखला ने स्वास्थ्य देखभाल और अनुसंधान में एआई की खोज की है। हमने जेनरेटिव एआई की क्षमता और नैतिक विचारों को उजागर करके शुरुआत की। अब, अंतिम भाग में, हम व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान करते हैं: साइबर सुरक्षा को प्राथमिकता दें, डेटा शुद्धता को समझें और डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करें।
एआई की क्षमता, चुनौतियों और व्यावहारिक अनुप्रयोगों की इस खोज में हमारे साथ शामिल होने के लिए धन्यवाद। हम यह देखने के लिए उत्सुक हैं कि जैसे-जैसे हम एक साथ आगे बढ़ेंगे, एआई स्वास्थ्य देखभाल और अनुसंधान में सकारात्मक प्रभाव डालता रहेगा।
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