माइक्रोसॉफ्ट का नवीनतम एआई टूल मिस्ड डॉक्टर की नियुक्ति की भविष्यवाणी कर सकता है

प्रशिक्षित चिकित्सकों की कमी, नर्सिंग स्टाफ की कमी, और स्वास्थ्य कर्मियों के बीच सामान्य दुर्घटना के बीच, डॉक्टर की नियुक्ति हासिल करना आधुनिक समय के नैदानिक ​​परिदृश्य में आसान काम नहीं है। वास्तव में, नियुक्तियों के लिए समय मूल्य कभी अधिक नहीं रहा है।

यह टुकड़ा ठीक वही है जो Microsoft का नवीनतम कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) उपकरण संबोधित करने का प्रयास कर रहा है: छूटी हुई स्वास्थ्य देखभाल नियुक्तियों को कम करना. उद्योग एआई के माइक्रोसॉफ्ट उपाध्यक्ष मेरव डेविडसन ने माइक्रोसॉफ्ट इंडस्ट्री ब्लॉग्स में लिखा है: "स्वास्थ्य सेवा उद्योग में मिस्ड अपॉइंटमेंट्स की वार्षिक लागत अकेले यूएस में $ 150 बिलियन से अधिक है। छूटी हुई नियुक्तियों से न केवल रोगियों के स्वास्थ्य में गिरावट आती है, बल्कि रोगी के आर्थिक प्रभाव से क्लिनिक के संचालन और निश्चित लागत की गणना पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है, जिसके परिणामस्वरूप ओवरस्टाफिंग और अनिर्धारित डाउनटाइम होता है, अंततः स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को रोजमर्रा के संचालन से जूझना पड़ता है। ”

डेविडसन एक महत्वपूर्ण घटना पर प्रकाश डालते हैं। मिस्ड अपॉइंटमेंट न केवल रोगी के लिए हानिकारक हैं, बल्कि संपूर्ण नैदानिक ​​पारिस्थितिकी तंत्र के लिए भी हानिकारक हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई रोगी अपने आवंटित स्लॉट के लिए उपस्थित नहीं होता है, तो वह कमरा अब उस समयावधि के लिए अप्रयुक्त हो जाएगा। ज्यादातर स्थितियों में, यह केवल कतार में अगले व्यक्ति के साथ नहीं भरा जा सकता है, यह देखते हुए कि यह एक नियुक्ति आधारित सेवा है, और अगला व्यक्ति उनके आवंटित समय तक आने की संभावना नहीं है। हालांकि एक या दो छूटे हुए अपॉइंटमेंट स्लॉट नगण्य हो सकते हैं, जब समग्र परिप्रेक्ष्य में देखा जाता है, तो इस अप्रयुक्त समय की लागत सालाना अरबों डॉलर होती है। इससे भी महत्वपूर्ण बात, शायद, यह तथ्य है कि एक व्यर्थ नियुक्ति किसी और के लिए एक चूक का अवसर है जिसे वास्तव में एक चिकित्सक को देखने की जरूरत है, लेकिन अंदर आने में सक्षम नहीं था। यह देखते हुए कि प्राथमिक देखभाल चिकित्सकों के लिए वर्तमान प्रतीक्षा-सूचियों में महीनों-लंबे प्रतीक्षा समय लगते हैं राष्ट्रीय स्तर पर यह एक बहुत ही वास्तविक समस्या है।

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माइक्रोसॉफ्ट का टूल हेल्थकेयर प्लेटफॉर्म के लिए अपने मजबूत क्लाउड में अंतर्निहित है और इसमें सीखने की एक आसान अवस्था है: "मॉडल आसानी से तैनात करने योग्य है और इसे केवल दो घंटों के भीतर प्रशिक्षित किया जा सकता है, जिससे स्वास्थ्य सेवा प्रदाता केवल एक दिन के भीतर समाधान का उपयोग करने के लिए तैयार हो जाता है। यह पेशकश चिकित्सकों और रोगियों दोनों को लाभान्वित करती है। एक उपयोगकर्ता के अनुकूल और परिचित इंटरफेस के साथ, मिस्ड अपॉइंटमेंट की भविष्यवाणी कार्यालय के कर्मचारियों और चिकित्सकों को डेटा विज्ञान प्रशिक्षण या स्टाफिंग के बिना रोगी के नो-शो की भविष्यवाणी करने का अधिकार देती है। ”

डेविडसन आगे बताते हैं कि "स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में छूटी हुई नियुक्तियों की भविष्यवाणी करने में विभिन्न प्रकार के इनपुट डेटा महत्वपूर्ण पाए गए हैं। जनसांख्यिकी, ऐतिहासिक पैटर्न, सामाजिक निर्धारक, और नियुक्ति डेटा जैसे दिन का प्रकार और समय इनपुट उदाहरण हैं जो देखभाल दल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग कर सकते हैं। सॉफ्टवेयर के पीछे की पेचीदगियां रही हैं विस्तार से समझाया Microsoft द्वारा, जो यह भी जोर देता है कि "मॉडल पूर्व-प्रशिक्षित नहीं है और इसे स्वास्थ्य सेवा प्रदाता के उपयोगकर्ता द्वारा प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होगी।"

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विशेष रूप से, क्लीनिक और आउट पेशेंट सेटिंग्स केवल ऐसे स्थान नहीं हैं जिनसे यह उपकरण संभावित रूप से लाभान्वित हो सकता है। आपातकालीन विभाग से लेकर इनपेशेंट देखभाल स्थितियों तक, लगभग सभी नैदानिक ​​​​सेटिंग्स में इस सॉफ़्टवेयर के लिए अंततः एक महत्वपूर्ण भूमिका हो सकती है।

वास्तव में, हालांकि इस एआई इंजन को इसकी पूरी क्षमता को पूरी तरह से महसूस करने से पहले अधिक काम और परीक्षण की आवश्यकता है, यह अवधारणा नैदानिक ​​​​परिणामों को बेहतर बनाने के लिए डेटा और ऑब्जेक्टिव मेट्रिक्स का उपयोग करने के संबंध में आशाजनक है।