ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਨਵੇਂ ਮੌਕੇ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਥੇ 4 ਵਿੱਚ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਲਈ 2023 ਡਾਟਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ:
- ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ - ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਅਕਸਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ - AI ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਅਕਸਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਈਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- AI ਪੱਖਪਾਤ - AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਹੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤੀ ਜਾਂ ਅਧੂਰਾ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਵੀ ਪੱਖਪਾਤੀ ਫੈਸਲੇ ਲਵੇਗਾ।
- ਸਮਝ ਦੀ ਘਾਟ - ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਮਾਨਕੀਕਰਨ, ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਯਤਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਕੋਲ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
https://www.healthitanswers.net/data-privacy-and-security-in-healthcare-ai-challenges-and-solutions/
