क्या भारत को सटीक चिकित्सा की आवश्यकता है?

आईएएनएस ने गिरीश राघवन, वीपी, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, जीई हेल्थकेयर साउथ एशिया से कार्डियोलॉजी, ऑन्कोलॉजी, जीनोमिक्स और रिमोट पेशेंट मॉनिटरिंग के क्षेत्र में नवीन तकनीकों और नैदानिक ​​समाधानों की उभरती जरूरत पर बात की।

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नीचे दिए गए साक्षात्कार के अंश:

प्रश्न: जहां कोविड महामारी ने भारत के नाजुक स्वास्थ्य सेवा ढांचे को उजागर किया, वहीं एक उम्मीद की किरण यह थी कि इसने स्वास्थ्य सेवा सहित कई उद्योगों की डिजिटल परिवर्तन यात्रा को गति दी। पिछले दो वर्षों में आपने अपनी डिजिटल रणनीति किन प्रमुख रणनीतिक स्तंभों पर बनाई है?

ए: महामारी ने हमें स्वास्थ्य सेवा वितरण मॉडल पर पुनर्विचार करने के लिए मजबूर किया। इससे पहले कि हम इसे जानते, आभासी और दूरस्थ रोगी निगरानी प्रणाली स्वास्थ्य देखभाल परिणामों को चलाने के लिए वैश्विक मानदंड बन गए।

अगला महत्वपूर्ण कदम इस परिवर्तन को व्यवस्थित करना था। यह वह जगह है जहां स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों को रीयल-टाइम निर्णय समर्थन उपकरणों की विशेषता वाले एकल डेटा कमांड केंद्रों में बदलना महत्वपूर्ण हो गया है।

हमने नई तकनीकों की शुरुआत की, जिससे चिकित्सकों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का लाभ उठाने वाले उपकरणों का उपयोग करके पहले, बेहतर और तेजी से निदान करने में मदद मिली। विचार यह सुनिश्चित करना था कि स्वास्थ्य सेवा प्रदाता अधिक सटीक निदान प्राप्त कर सकें। हमने महामारी के दौरान आभासी सहायकों को अपनाने में भी वृद्धि देखी।

डिजिटल परिवर्तन की कहानी में सबसे महत्वपूर्ण अध्याय डेटा एकत्रीकरण का है। महामारी ने हमें डॉट्स में शामिल होने के लिए डेटा एनालिटिक्स के साथ चिकित्सा इतिहास को सह-संबंधित करने का मूल्य सिखाया।

रोगों की अभिव्यक्ति बदल गई है। गले में खराश से लेकर गैस्ट्राइटिस या सिरदर्द तक, किसी गंभीर बीमारी का कारण कोई भी हो सकता है। इसलिए, सटीक देखभाल, बेहतर रोगी परिणामों और स्वास्थ्य देखभाल तक पहुंच बढ़ाने के लिए डेटा को एकीकृत करना बहुत महत्वपूर्ण है।

प्रश्न: आपने भारतीय स्वास्थ्य सेवा परिदृश्य में डिजिटल नवाचार की गति को कैसे प्रभावित किया है?

ए: हम कार्डियोलॉजी, ऑन्कोलॉजी, जीनोमिक्स और दूरस्थ रोगी निगरानी के क्षेत्र में नवीन तकनीकों और नैदानिक ​​समाधानों की आकस्मिक आवश्यकता को समझते हैं और पहचानते हैं।

इन वर्षों में, हमने गहन तकनीकी एकीकृत समाधान विकसित करने के लिए वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और नवप्रवर्तकों के साथ सहयोग किया है जो अलग-अलग स्रोतों से डेटा को आत्मसात करते हैं, और नैदानिक, परिचालन और वित्तीय अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए उन्नत एल्गोरिदम लागू करते हैं।

जब हमने जीई हेल्थकेयर का इंडिया एडिसन एक्सेलेरेटर लॉन्च किया, तो इसका उद्देश्य स्टार्ट-अप इकोसिस्टम का पोषण करना और रोगी के परिणामों में सुधार करना था। हम कुछ सबसे कठिन स्वास्थ्य चुनौतियों का समाधान करने के लिए स्टार्ट-अप पारिस्थितिकी तंत्र की दिमागी शक्ति का उपयोग करते हैं।

इस कार्यक्रम ने 17 स्टार्टअप के तीन समूहों को सलाह दी है और एक जीवंत, सहक्रियात्मक पारिस्थितिकी तंत्र का पोषण किया है – जीई के उपकरणों और समाधानों का सह-विकास और अत्याधुनिक समाधान प्रदान करने के लिए।

कोहोर्ट 3 में, हम छह कंपनियों के साथ काम कर रहे हैं, जिससे उन्हें अपने स्वास्थ्य संबंधी समाधानों को बढ़ाने में मदद मिल रही है। ये कंपनियां जीई के भीतर और बाहर स्वास्थ्य सेवा उद्योग के विशेषज्ञों के साथ छह महीने बिताएंगी।

GE हेल्थकेयर के प्रिसिजन हेल्थ चैलेंज 2022 जैसे हैकथॉन के साथ छात्रों और समुदायों के साथ सहयोग करते हुए, हम छात्रों और हैकथॉन के प्रति उत्साही लोगों को इनोवेटिव हेल्थकेयर के भविष्य का निर्माण करने के लिए प्रोत्साहित कर रहे हैं।

सटीक देखभाल के लिए सीमाओं को आगे बढ़ाते हुए, हमने अद्वितीय डिजिटल समाधानों को बाजार में लाने में मदद करने के लिए IISc के साथ / में हेल्थकेयर इनोवेशन लैब भी लॉन्च किया, जिसे हमारे एडिसन प्लेटफॉर्म और बुद्धिमान उपकरणों में एकीकृत किया जा सकता है ताकि चिकित्सकों के सामने आने वाली कुछ वास्तविक स्वास्थ्य समस्याओं को हल किया जा सके।

प्रयोगशाला गहन शिक्षण प्रौद्योगिकी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और भविष्य के लिए तैयार डिजिटल इंटरफेस के साथ काम करती है, जो परिष्कृत नैदानिक ​​​​और चिकित्सा छवि-पुनर्निर्माण तकनीक प्रदान करने के लिए जीई हेल्थकेयर द्वारा संचालित है।

प्रश्न: सटीक दवा में डेटा भविष्य कहनेवाला स्वास्थ्य के मूल में है। आप कैसे सुनिश्चित करते हैं कि आपके एआई और एमएल मॉडल में उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता इष्टतम है?

ए: जीई की गुणवत्ता प्रणालियों और प्रक्रियाओं के हिस्से के रूप में, हमने एआई मानकों के एक व्यापक सेट की रूपरेखा तैयार की है जिसके भीतर हमारे डेटा वैज्ञानिक काम करते हैं। इस प्रक्रिया के हिस्से के रूप में, उत्पाद विकास प्रक्रिया के प्रत्येक मील के पत्थर पर डेटा विविधता का मूल्यांकन किया जाता है।

हमने एआई प्लेबुक को एक साथ रखा है जो टीम को हर कदम पर मार्गदर्शन करती है क्योंकि वे इस प्रक्रिया को नेविगेट करते हैं। हमारे पास डेटा विज्ञान में विषय वस्तु विशेषज्ञ भी हैं जो समीक्षा, सलाह और साइनऑफ का हिस्सा हैं क्योंकि टीमें विकास प्रक्रिया से गुजरती हैं।

प्रश्न: सटीक दवा को अपनाने के मामले में भारत किस चरण में है? क्या आप इसके व्यापक प्रसार के लिए जागरूकता पैदा करने में कोई चुनौती देखते हैं?

ए: प्रेसिजन मेडिसिन परिनियोजन के प्रारंभिक चरण में भारत। स्वास्थ्य सेवा में हम जो पहला कदम उठा रहे हैं, वह है सस्ती दरों पर जनता तक पहुंच बनाना। सटीक दवा की समझ इसकी सामान्य परिभाषा से आगे बढ़नी चाहिए क्योंकि इसमें अद्वितीय लक्षित चिकित्सा उत्पादों से लेकर रोगी-विशिष्ट बीमारियों के निदान / उपचार, एआई का लाभ उठाने तक सब कुछ शामिल है।

जैसे-जैसे हम डिजिटल स्वास्थ्य मिशन में गहराई से उतरेंगे और डेटा रिपॉजिटरी का निर्माण करेंगे, हम प्रोफाइल को समझेंगे और डिफरेंशियल डायग्नोसिस तक पहुंचेंगे, जो कि प्रिसिजन डीएक्स में एक कदम है। नतीजतन, जैसा कि परिणाम दर्ज किए जाते हैं, हम सटीक आरएक्स (थेरेपी) को परिभाषित करने के लिए डेटा साक्ष्य का उपयोग कर सकते हैं। जाहिर है, ऐसे शोध अध्ययन और परीक्षण हैं जो प्रगति पर हैं, लेकिन अनुवाद क्रमिक है।

प्रश्न: क्लाउड तकनीक ने आपको क्या बेहतर करने में सक्षम बनाया है?

ए: जीई हेल्थकेयर में हमारे लिए जो मायने रखता है, वह था मरीजों के बेहतर परिणामों के लिए सॉफ्टवेयर की तार्किक दुनिया के साथ मिलकर काम करने के लिए मशीनों की डिजिटल दुनिया को आगे बढ़ाना। चीजों की बड़ी योजना में, हम ऐसे समाधान बनाना चाहते थे जो भविष्य कहनेवाला, उत्तरदायी और जुड़े हुए हों। यह वही है जो AWS ने हमें करने की अनुमति दी है। AWS ने R&D और उत्पादन दोनों के लिए इन्फ्रास्ट्रक्चर स्केलेबिलिटी की गति को गति दी। टीम ने यह भी सुनिश्चित किया कि एकीकरण और मापनीयता के लिए गणना, भंडारण, डेटाबेस और नेटवर्क सेवाएं आसानी से उपलब्ध हों। यह सब सुरक्षा के उच्चतम स्तर को सुनिश्चित करते हुए किया गया था।

स्रोत: आईएएनएस