चिकित्सा निदान के लिए एआई का लाभ उठाने के उद्देश्य से भागीदारी: निवृति राय, इंटेल इंडिया – ईटी हेल्थवर्ल्ड

ETHealthworld के साथ बातचीत में, निवृति राय, देश प्रमुख, इंटेल इंडिया और उपाध्यक्ष डेटा प्लेटफ़ॉर्म समूह, इंटेल कॉर्पोरेशनइस भागीदारी की दृष्टि पर चर्

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ETHealthworld के साथ बातचीत में, निवृति राय, देश प्रमुख, इंटेल इंडिया और उपाध्यक्ष डेटा प्लेटफ़ॉर्म समूह, इंटेल कॉर्पोरेशनइस भागीदारी की दृष्टि पर चर्चा करता है और यह कैसे स्वास्थ्य सेवा में सुधार के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संभावनाओं को सक्षम करने की योजना बनाता है।

प्रश्न: हेल्थकेयर में एआई जैसी डिजिटल तकनीकों की ओर इंटेल का फोकस क्या है?
भारत में, हमारे पास 0.eight डॉक्टर हैं, जिसका मतलब 1000 लोगों के लिए एक डॉक्टर भी नहीं है। डॉक्टरों और अस्पताल के बेड की कमी है। यह कहने के बाद कि, मैं जिस चीज को लेकर उत्साहित हूं, वह 1000 लोगों के लिए बिंदु ए डॉक्टर है और रोगियों की विविधता और मात्रा को देखकर जो उन्होंने इकट्ठा किया है, वह आश्चर्यजनक है।

हमारे पास डॉक्टरों का एक बहुत कीमती समूह है, इसलिए हम एक विशेषज्ञ प्रणाली होने के नाते, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके देख सकते हैं, और हमारे देश में हमारे पास मौजूद हर एक व्यक्ति के लिए डॉक्टर उपलब्ध करा सकते हैं। चलो न केवल प्रौद्योगिकी के माध्यम से हमारी डॉक्टर क्षमता को दोगुना करना शुरू करते हैं, बल्कि इसे चौगुना करते हैं।

अब AI डेटा, वॉल्यूम और विविधता पर पनपता है। हमें डेटा के संग्रह, संदर्भ और डेटा की व्याख्या करने की आवश्यकता है। मेरा मानना ​​है कि हमारे पास ऐसे लोग हैं जो इस तरह के डेटा को साफ करने और डेटा को एनोटेट करने में सक्षम हैं। फिर हमारे पास हमारी जैसी कंपनियां हैं, जो मॉडल के प्रशिक्षण के साथ आ सकती हैं और एक इनवेंशन मॉडल का निर्माण कर सकती हैं, जिसे तब कहीं भी लागू किया जा सकता है, इसे एक सेवा के रूप में प्रदान किया जा सकता है। लोग रिपोर्ट में डालेंगे और यह निदान के 99% सटीकता के साथ वापस आता है।

ग्रामीण भारत में बहुत से लोग पीड़ित हैं क्योंकि उनके पास बुखार और सिरदर्द जैसे सरल स्वास्थ्य देखभाल के मुद्दों के लिए डॉक्टरों तक पहुंच नहीं है। एआई के माध्यम से हम जो मॉडल बना रहे हैं, उन्हें निदान और उपचार का जवाब देना चाहिए। और अगर लक्षण खतरनाक हैं, तो यह उपकरण एक डॉक्टर को चेतावनी दे सकता है। इस तरह यह डॉक्टर के बैंडविड्थ में वृद्धि होगी और आवश्यकता होने पर डॉक्टर उपलब्ध कराने में सक्षम होगा।

प्रश्न: हाल ही में घोषित साझेदारी में इंटेल की भूमिका क्या होगी?
इस All.ai 2020 और हैदराबाद में घोषित अनुसंधान केंद्र के माध्यम से दृष्टि- INAI है कि हम एक रोग मुक्त भारत चाहते हैं। हम एक चरणबद्ध तरीके से संपर्क करेंगे, लेकिन शुरू करने के लिए, हम निदान देख रहे हैं। हमने पिछले दो वर्षों में IIIT हैदराबाद, भारत के सार्वजनिक स्वास्थ्य फाउंडेशन और तेलंगाना सरकार के साथ साझेदारी में डेटा एकत्र किया है।

हम खुली पहुंच के साथ एआई के लिए एक मानक मंच बनाने की कोशिश कर रहे हैं। अब हम स्वास्थ्य सेवा, स्मार्ट गतिशीलता और शिक्षा के लिए डेटा एकत्र कर रहे हैं। स्वास्थ्य के लिए अभी हमारे पास स्तन कैंसर, रेटिनोपैथी, अस्थि विकृति है और धीरे-धीरे, हम और अधिक निर्माण करेंगे। इसमें न केवल इनपुट-आउटपुट एक्सेस या डेटा का एक मानक प्लेटफॉर्म होगा, बल्कि कई सेगमेंट और एक ओपन और सिक्योर डेटा एक्सचेंज प्लेटफॉर्म के लिए एनोटेट डेटा भी होगा।

तीसरा, हम कुछ मूलभूत एआई एल्गोरिदम और उपकरणों का निर्माण करेंगे। उदाहरण: स्तन कैंसर का पता लगाने का एल्गोरिथ्म कई स्तन कैंसर स्कैन पर बनाया जाएगा। तो, यह कई स्तन कैंसर पर प्रशिक्षित किया जाएगा और अगर एक नया स्कैन लगाया जाता है, तो यह 99 से अधिक प्रतिशत सटीकता के साथ बता पाएगा कि व्यक्ति को स्तन कैंसर है या नहीं। झूठे सकारात्मक और गलत नकारात्मक को कम करने का लक्ष्य है। गलत निगेटिव चिंताजनक हैं क्योंकि इसका मतलब होगा कि आपको बताया जाता है कि आपको स्तन कैंसर नहीं है और आपको पता चल गया है।

तो, ये तीन कोलाटर होंगे जो उत्पन्न होंगे। यह एक बहुत मजबूत डेटा शासन और गोपनीयता सुरक्षा ढांचे पर आधारित होगा। तीसरी परत स्टार्टअप्स, इनोवेटर्स, शोधकर्ताओं और उद्यमों तक पहुंच होगी, आर्थिक विकास और मानव भलाई के लिए मूल्य बढ़ाने के लिए।

हम सभी एक साथ आ रहे हैं क्योंकि सुरक्षा, पूर्वाग्रह के आसपास सुरक्षा के लिए बहुत सारी नीतियों की आवश्यकता होगी, इसलिए, सरकार को एक बड़ी भूमिका निभानी होगी। हमारी जैसी कंपनी के लिए एक भूमिका है क्योंकि सीपीयू, जीपीयू, एफपीजीए, एआई एक्सेलेरेटर कनेक्टिविटी, ईथरनेट, ऑप्टिकल फाइबर, आदि की आवश्यकता है।

प्रश्न: इस डिजिटलीकरण के लिए अस्पतालों के लिए महत्वपूर्ण पहलू क्या होंगे?
अभी अस्पतालों ने डेटा का डिजिटलीकरण शुरू कर दिया है, यह अभी भी नहीं किया गया है, डायग्नोस्टिक्स दूसरा चरण होगा, लेकिन अकेले अस्पताल डायग्नोस्टिक्स को चलाने में सक्षम नहीं होंगे, उन्हें प्रौद्योगिकी कंपनियों, शिक्षाविदों इत्यादि के साथ साझेदारी करनी होगी और यह अंतिम अंतर है कि हम में भरने की कोशिश कर रहे हैं।

डेटा इसका एक हिस्सा है, चाहे इसका कच्चा, असंरचित डेटा या क्यूरेटेड डेटा हो। इसका अगला भाग आईपी (डिटेक्शन एल्गोरिदम) और तीसरा तकनीक है। फिर, एक नीति की आवश्यकता है। इसलिए, अस्पताल अपने आप में इस संपूर्ण डिजिटलीकरण और प्रौद्योगिकी को स्वास्थ्य सेवा में शामिल नहीं कर पाएंगे। हमें साथ आना होगा अन्यथा, हम कर सकते हैं, लेकिन गति 20 साल की तरह होगी।

प्रश्न: क्या आपको लगता है कि हेल्थकेयर डेटा को मानकीकृत करना एक चुनौती होगी?
मुझे आपको यह बताते हुए खुशी होगी कि हेल्थकेयर डेटा में, बहुत अधिक मानकीकरण है। यह कानूनी मामलों और आउटपुट अंग्रेजी की तुलना में बहुत अधिक मानकीकरण है जो बहुत अधिक व्याख्या तक है। लेकिन, जब संख्याओं का संबंध है, तो यह आसान और अधिक मानकीकृत है।

एक बार जब हम इस प्लेटफ़ॉर्म का निर्माण कर लेते हैं, तो डेटा विनिमय भी मानकीकृत हो जाएगा। इसलिए यदि आप अलग-अलग पैथोलॉजी लैब में जाते हैं, तो यह प्लेटफ़ॉर्म दोनों को एक्सेस करने में सक्षम होगा और आपकी हेल्थकेयर प्रगति का समाधान देगा। हमारा मंच न केवल उपचार को देखेगा, बल्कि स्वास्थ्य का प्रबंधन भी करेगा। यह प्लेटफ़ॉर्म आपको उस डेटा को प्रबंधित करने में मदद करने में सक्षम होगा और आपको इसका लाभ उठाने के लिए आवश्यक रूप से बीमार होने की आवश्यकता नहीं है।

प्रश्न: इंटेल में AI के माध्यम से नवीनतम नवाचार क्या हैं?
सबसे हाल ही में हम मैट्रिक्स आर्किटेक्चर के रूप में कहते हैं, जो एआई त्वरक है। अब यह गणना एआई पर सबसे अच्छा प्रदर्शन करने के लिए है, चाहे वह क्लाउड, कार, या स्वास्थ्य सेवा में उपयोग की जाए। हमारे पास एक एआई कम्प्यूट भी है जो इतना छोटा है कि इसे एक घड़ी या आपके चश्मे पर लगाया जा सकता है।

हमारे पास ईथरनेट, या ऑप्टिकल कनेक्ट जैसी क्षमता के माध्यम से सर्वर या सर्वर के क्लस्टर नामक कंप्यूटिंग के उन गुणकों को कनेक्ट करने की क्षमता है। फिर नेटवर्किंग में, हमारे पास स्मार्ट एनआईसी (नेटवर्क इंटरफेस कार्ड) नामक कुछ है। अब न केवल हम बिल्डिंग ब्लॉक्स को एक साथ रख रहे हैं, बल्कि हम वर्टिकल के साथ उनके उपयोग के मामलों को अनुकूलित करने के लिए भी भागीदार होंगे।

अंत में, मैं आपको बताना चाहता हूं कि जीनोम अनुक्रमण करने के लिए हमें ट्रिलियन ऑपरेशन की आवश्यकता है। वर्ष 2000 में, 1 ट्रिलियन फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन की लागत $ 50 मिलियन होगी। तो, उन गणना के आठ गुना का मतलब है eight ट्रिलियन और फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन $ 600 में किया जा सकता है। एक व्यक्ति की जीनोम अनुक्रमण एक सौ डॉलर में किया जा सकता है। कि अर्थशास्त्र की तरह स्केलिंग नवाचार के माध्यम से और एक साथ काम करने के वर्षों के माध्यम से किया गया है।

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