Google का नया मेडिकल इमेजिंग सूट हेल्थकेयर के लिए एक उज्ज्वल भविष्य को सक्षम करेगा

इस महीने की शुरुआत में, Google क्लाउड की घोषणा स्वास्थ्य सेवा के दायरे में इसका नवीनतम उद्यम: एक नया मेडिकल इमेजिंग सूट। यह पहल Google क्लाउड टीम द्वारा वर्षों की कड़ी मेहनत पर आधारित है, जिसका उद्देश्य एक सार्वभौमिक रूप से अनुकूल, कुशल और मूल्य-प्रदान करने वाला प्लेटफ़ॉर्म बनाना है, जिसमें इंटरऑपरेबिलिटी और एक्सेसिबिलिटी है।

मंच के पीछे के अनुप्रयोग बहु-गुना हैं:

• इमेजिंग स्टोरेज: सुइट उन्नत चिकित्सा इमेजिंग को संग्रहीत और एक्सेस करने का एक अधिक व्यापक तरीका सक्षम करेगा
• इमेजिंग लैब: चिप निर्माता NVIDIA के साथ साझेदारी में, प्लेटफ़ॉर्म नियमित इमेजिंग कार्यों (जैसे लेबलिंग) को स्वचालित करना आसान बना देगा।
• इमेजिंग डेटासेट और डैशबोर्ड: सॉफ़्टवेयर बड़ी मात्रा में डेटा प्राप्त करने और देखने के लिए उन्नत खोज टूल का उपयोग करेगा
• इमेजिंग एआई पाइपलाइन: सूट को मशीन लर्निंग सिस्टम और मॉडल को एकीकृत करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताओं का समर्थन करने के लिए बनाया गया है
• इमेजिंग परिनियोजन: मंच एक व्यापक और सुरक्षित उपकरण प्रदान करेगा जिसे प्रत्येक संगठन की जरूरतों के लिए क्यूरेट किया जा सकता है

Google क्लाउड के मुख्य कार्यकारी अधिकारी थॉमस कुरियन ने पहले से उत्पाद लाइन के साथ अपने व्यापक दृष्टिकोण को समझाया: "हमारे ग्राहकों और भागीदारों ने अगली पीढ़ी की क्लाउड प्रौद्योगिकियों को वितरित करने के लिए हमारी टीम पर भरोसा किया ताकि उन्हें अपने उद्योग में सर्वश्रेष्ठ तकनीकी कंपनी बनने में मदद मिल सके। Google की तकनीकी ताकत का संयोजन, उस तकनीक को उपभोक्ता उत्पादों और पारिस्थितिक तंत्र से जोड़ने में अपने अद्वितीय पैमाने और गहरे अनुभव द्वारा समर्थित, Google क्लाउड को आज के संगठनों के हाथों में आने वाले कल के उपकरण रखने में सक्षम बनाता है। ”

स्थापित स्वास्थ्य सेवा खिलाड़ी पहले से ही सॉफ्टवेयर का उपयोग कर रहे हैं। न्यू जर्सी में हैकेंसैक मेरिडियन हेल्थ, उदाहरण के लिए, प्रोस्टेट कैंसर का पता लगाने के लिए मजबूत सूट का उपयोग करने की उम्मीद करता है।

लेकिन हेल्थकेयर में एआई इंटीग्रेशन और डेटा प्रॉब्लम से निपटना आसान काम नहीं है। कई विद्वानों ने हाल ही में आलोचना व्यक्त की है कि स्वास्थ्य सेवा में तथाकथित "डिजिटल क्रांति" जो विशेष रूप से कोविड -19 महामारी द्वारा प्रेरित थी, किए गए बुलंद वादों को पूरा नहीं किया है; इसके बजाय, स्वास्थ्य देखभाल प्रौद्योगिकी को सार्थक तरीके से एकीकृत करना मुश्किल हो गया है, विशेष रूप से उन तरीकों से जो वास्तव में रोगी देखभाल परिणामों को प्रभावित कर सकते हैं।

एआई के साथ विशेष रूप से चुनौती सीखने के सेट बनाने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता है, ताकि वास्तव में एआई सिस्टम को डेटा की व्याख्या करने के लिए "सिखाना" पड़े। कई संगठनों के लिए, उनका डेटा अव्यवस्थित, दुर्गम, या विरासती स्वरूपों में रहता है, जिन्हें सार्थक तरीके से उपयोग करने से पहले केवल "क्लीन अप" और सामंजस्य की एक महत्वपूर्ण मात्रा की आवश्यकता होती है।

Google क्लाउड जैसे समाधानों का उद्देश्य अंततः डेटा को इंटरऑपरेबल और मशीन लर्निंग को तैयार करना है, ताकि संगठन सूचना प्रौद्योगिकी के पिछले युग से आगे बढ़ सकें। हेल्थकेयर पंडित इसे पसंद करें या न करें, स्वास्थ्य सेवा एक क्रांति के बीच है, जो रोगी देखभाल में नई और उन्नत तकनीकों को मूल रूप से एकीकृत करेगी। अब, इस क्रांति को सार्थक और सुरक्षित तरीके से बनाने के लिए नए और स्थापित प्रौद्योगिकी नेताओं पर निर्भर है।