नैदानिक रोग प्रबंधन में बड़ी भाषा मॉडल डेलो (एलएलएमएस) को लागू करने के लिए कई महत्वपूर्ण चुनौतियां हैं। यद्यपि मॉडल डायग्नोस्टिक लॉजिक में प्रभावी रहे हैं, लेकिन लंबे समय तक रोग प्रबंधन, दवा के पर्चे और बहु-विजिट रोगी देखभाल के उनके अनुप्रयोग अभी भी लंबित हैं। मुख्य चुनौतियां कई यात्राओं, नैदानिक दिशानिर्देशों और दवा तर्क की जटिलताओं की एक सीमित संदर्भ समझ हैं। इसके अलावा, वास्तविक समय, उच्च गुणवत्ता वाले रोगी बातचीत और गणना दक्षता प्रदान करना एक महत्वपूर्ण चुनौती है। इन चुनौतियों का सामना करना एआई-आधारित प्रणालियों को विकसित करने के लिए आवश्यक है जो स्वास्थ्य पेशेवरों को सटीक, साक्ष्य-आधारित और व्यक्तिगत रोग प्रबंधन प्रदान करने में मदद कर सकते हैं।
पिछले कृत्रिम बुद्धिमत्ता -आधारित नैदानिक मॉडल मुख्य रूप से नैदानिक तर्क पर ध्यान केंद्रित करते हैं, विभेदक निदान का उत्पादन करने के लिए संरचित डेटासेट को नियोजित करते हैं। ये दृष्टिकोण, हालांकि, वास्तविक दुनिया रोग प्रबंधन वातावरण पर लागू होने पर महत्वपूर्ण सीमाओं का सामना करते हैं। अधिकांश मौजूदा दृष्टिकोण यात्राओं के दौरान रोगी के इतिहास की पर्याप्त ट्रैकिंग बनाए रखने में विफल होते हैं, जिसके परिणामस्वरूप डिस्कनेक्ट और असंगत देखभाल की सिफारिशें होती हैं। विभिन्न मॉडल भी मौजूदा नैदानिक गाइडों के अनुरूप होने में असमर्थता दिखाते हैं, जहां उनकी प्रबंधन योजनाओं की विश्वसनीयता कम हो जाती है। इसके अलावा, ड्रग लॉजिक एक चुनौती है, क्योंकि मौजूदा तकनीक दवा की पसंद, खुराक और बातचीत में विसंगतियों का उत्पादन करती है, इस प्रकार सुरक्षित प्रस्तावित व्यवहार के लिए उनकी विश्वसनीयता को कम करती है। इसलिए, चिकित्सा वातावरण में एक वास्तविक समय के निर्णय लेने की आवश्यकता में भारी नैदानिक डेटा की तेजी से प्रक्रिया शामिल है, जो बड़ी भाषा मॉडल के आधार पर अधिकांश प्रणालियों के लिए एक बाधा है।
Google शोधकर्ता नैदानिक रोग प्रबंधन और बहु-विजिट रोगी मुठभेड़ों के लिए डिज़ाइन किए गए एक अभिनव एलएलएम-आधारित एजेंसी प्रणाली का परिचय देते हैं। समाधान नवाचारों की एक श्रृंखला के साथ एआई-आधारित चिकित्सा तर्क में सुधार करता है। एक मल्टी-एजेंट सिस्टम प्रस्तुत किया जाता है, जहां डायलॉग एजेंट प्राकृतिक, सहानुभूति संवाद को सक्षम करता है और रोगी के इतिहास, और नैदानिक दिशानिर्देशों की यात्राओं को ट्रैक करता है, एक रोगी के इतिहास और संरचनात्मक उपचार योजनाओं को बनाने के लिए परीक्षण के परिणामों पर प्रबंधन तर्क (एमएक्स) का कारण। सिस्टम मिथुन की विस्तृत क्षमताओं का उपयोग वर्तमान नैदानिक दिशानिर्देशों और ड्रग फॉर्मुलर से जुड़े रहने के लिए करता है। एक स्थिर, एकल-दृश्य वातावरण के विपरीत, विरासत एआई-आधारित मॉडल, यह समाधान गतिशील रूप से वास्तविक समय, बहु-विजिट इंटरैक्शन का प्रबंधन करता है, सिफारिशों को रोगी की प्रगति और परीक्षण के परिणामों के आधार पर विकसित करने में सक्षम बनाता है। नए बहु-पसंद बेंचमार्क, RXQA को भी दवा तर्क की सटीकता का मूल्यांकन करने के लिए पेश किया गया है। दो राष्ट्रीय दवा से बना यह डेटासेट (यूएस, यूके), जटिल औषधीय प्रश्नों को संसाधित करने की क्षमता को चुनौती देता है, और उच्च-शक्ति वाली दवा से संबंधित कार्यों के प्रबंधन में मानव चिकित्सकों की तुलना में बेहतर संचालन दिखाता है।
सिस्टम प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए कई अत्याधुनिक तरीकों को जोड़ती है। एक अंधे, यादृच्छिक आभासी उद्देश्य संरचित नैदानिक परीक्षा (OSCE) को इस AI-Uplift विधि की तुलना करने के लिए 21 प्राथमिक देखभाल चिकित्सकों के खिलाफ 100 बहु-विजिट मामलों के दृश्यों में लागू किया गया था, जिसमें यूके नाइस गाइडेंस और बीएमजे बेस्ट प्रैक्टिस दिशानिर्देश शामिल हैं। ड्रग लॉजिक असेसमेंट के लिए, RXQA बेंचमार्क कई-पसंद प्रश्नों से बना है जो OpenFDA और ब्रिटिश नेशनल फॉर्मुलरी (BNF) से तैयार किए गए हैं और बोर्ड-प्रमाणित फार्मासिस्टों द्वारा मान्य हैं। आर्किटेक्चर, सिस्टम में मिथुन 1.5 फ्लैश पर आधारित एक डायलॉग एजेंट शामिल है, बहु-विजिट मेडिकल डायलॉग के लिए ऑप्टिमेट पीटमाइज़ और विस्तृत प्रबंधन योजनाओं को बनाने के लिए संरचित पुनरुत्थान और तर्क के आधार पर एमएक्स एजेंट। निर्दिष्ट बाधाओं के साथ संरचनात्मक पीढ़ी संरचना आउटपुट में स्थिरता के साथ -साथ नैदानिक गाइड का हवाला देने की वफादारी की गारंटी देती है। वास्तविक समय को रोगी की सगाई के दौरान दक्षता सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, मॉडल को 627 नैदानिक दिशानिर्देशों के एक व्यापक मूल्यांकन कॉर्पस के आधार पर एक मिनट के भीतर प्रतिक्रिया करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें 10.5 मिलियन टोकन भी शामिल हैं, जिसके लिए इस तरह के बड़े डेटा को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए इष्टतम पीटिमिस रिकवरी विधियों की आवश्यकता होती है।
एआई प्रणाली रोग प्रबंधन तर्क में प्राथमिक देखभाल चिकित्सकों के लिए गैर-इनटर्नल संचालन को प्रदर्शित करती है, लेकिन उन्हें उपचार सटीकता, दवा तर्क और गाइड अनुपालन जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में अग्रेषित करती है। मल्टी-विजिट ओएससीई अध्ययन, यह नैदानिक गाइड के बेहतर अनुपालन और उपचार और जांच सिफारिशों में अधिक विशिष्टता के साथ अधिक संरचित और सटीक प्रबंधन योजनाएं प्रदान करता है। दवाओं का तर्क भी मानव चिकित्सकों तक बढ़ा दिया गया, विशेष रूप से उच्च-वितरित दवा से संबंधित प्रश्नों में, सफलतापूर्वक बेहतर सटीकता के लिए बाहरी दवा फॉर्मुलर का उपयोग करना। इसके अलावा, विशेषज्ञ चिकित्सक और रोगी अभिनेता रेटिंग भी प्रबंधन योजनाओं की निगरानी और अद्यतन करने की एआई की क्षमता को दर्शाते हैं, जो कई यात्राओं के दौरान संरचित और रोगी-केंद्रित निर्णय सुनिश्चित किए जाते हैं। ये निष्कर्ष एआई-आधारित नैदानिक निर्णय समर्थन में सुधार की संभावना को दर्शाते हैं, सटीक, साक्ष्य-आधारित और प्रभावी रोग प्रबंधन समाधान प्रदान करते हैं।
इस एआई प्रणाली में यात्रा और व्यवस्थित उपचार योजना के बीच सरल नैदानिक कार्यों से बीमारी के प्रबंधन में एक महत्वपूर्ण छलांग है। रेग, संदर्भित तर्क के अलावा, कई एजेंटों के समन्वय और नैदानिक गाइडों की वास्तविक समय की वसूली के साथ, यह जटिल मामलों के लिए चिकित्सकों की तुलना में निर्णय लेने की क्षमता प्राप्त करता है। सटीक उपचार प्रदान करने, औषधीय तर्क को बढ़ाने और स्थापित प्रोटोकॉल का सख्ती से पालन करने की इसकी क्षमता एआई-सूचना नैदानिक अभ्यास के लिए अपनी क्रांतिकारी क्षमता को दर्शाती है। जबकि वास्तविक दुनिया के वातावरण में आवेदन के लिए अतिरिक्त शोध की आवश्यकता है, यह शोध ब्रिजिंग अंतराल को अधिकतम करने, उपचार एकरूपता को बढ़ाने और ए-संचालित स्वचालन के माध्यम से स्वास्थ्य देखभाल वितरण को अधिकतम करने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है।
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। अनुशंसित रीडिंग- एलजी एआई रिसर्च नेक्सस प्रकाशित करता है: एआई डेटासेट में कानूनी चिंताओं को खत्म करने के लिए एजेंट एआई सिस्टम और डेटा अनुपालन मानकों को एकीकृत करने वाला एक उन्नत प्रणाली
Aswin AK MaviyechPost में एक परामर्श इंटर्न है। उन्हें खड़गपुर में भारतीय प्रौद्योगिकी में दोहरी डिग्री मिल रही है। यह डेटा अभिव्यक्तियों और पंखों और मशीन लर्निंग के बारे में उत्साही है, एक मजबूत शैक्षणिक पृष्ठभूमि और वास्तविक जीवन क्रॉस-डॉमन चुनौतियों को हल करने में अनुभव लाता है।
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