Que. Artificial Intelligence in Indian healthcare sector is leading towards a promising future with challenges. Discuss.
(GS-3. 250 Words, 15 Marks)
प्रश्न: भारतीय स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चुनौतियों के साथ एक आशाजनक भविष्य की ओर बढ़ रहा है। चर्चा करें।
(जीएस-3. 250 शब्द, 15 अंक)
Approach:
- In the Introduction, write about some data about AI in the Indian healthcare sector.
- In the body, discuss the role of AI in healthcare along with challenges.
- Conclude your answer accordingly.
Model Answer:
Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming the healthcare industry in India, bringing unprecedented tools for diagnosis, treatment and patient care. AI expenditure in India is expected to reach $11.78 billion by 2025 and add $1 trillion to India’s economy by 2035, as per a World Economic Forum report. The AI in Healthcare Market is projected to grow from $14.6 Billion in 2023 to $102.7 Billion by 2028.
Applications of Artificial Intelligence in Indian healthcare sector
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Disease detection and diagnostics: AI-embedded remote patient monitoring systems enable proactive interventions and personalized care for patients with chronic conditions. For eg. Through Google’s AI facility, the prediction of cardiovascular events can now be achieved through the analysis of an individual’s eye scan. This can mark a shift from conventional methods like CT scans, MRIs, and X-rays.
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Patient-facing applications: AI aids in saving time by automating mundane and routine tasks within the daily clinical routine. For instance, chatbots help patients to raise their queries regarding appointments, bill payments, and more. Virtual health assistants help in answering patients’ queries via calls and emails, scheduling appointments with doctors, sending follow-ups and clinical appointment reminders to patients, etc.
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Accelerating drug delivery: Moreover, machine learning models are accelerating drug discovery and development, leading to more targeted and effective treatments.
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Process optimization: AI processes are being developed to create new efficiencies in areas such as hospital bed management and processing of insurance claims.
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To perform Surgeries: AI is particularly effective in laparoscopic and robotic surgery, where a video screen can display information or guidance from AI during the operation.
Challenges associated with use of AI in healthcare sector:
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Access to data: AI systems depend on the availability of large amounts of data. This poses a major impediment for building indigenous AI interventions in India. Datasets for healthcare in India are fragmented, dispersed and incomplete
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Security concerns: There are concerns about the implications for patient privacy and potential bias in algorithms. As AI becomes more prevalent in healthcare, it is essential to prioritize data security.
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Cost factor: AI systems can be expensive to train, test and deploy. Datasets are expensive to collect, and computing power and storage space is expensive.
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Infrastructure issues: The unavailability of digital infrastructure required to build AI systems is a further constraint. Cloud-based computing infrastructure is mostly concentrated in servers outside India.
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Misuse: The linking of health data with other systems, and the new avenues for discrimination this may create, gives rise to significant concern. Health insurance data, for example, can be leveraged by banks to evaluate eligibility for loans.
It is important to note that every new medical technology, including AI, will undergo rigorous validation. This ensures that the implementation of AI in healthcare is done in a responsible and compliant manner, prioritizing patient safety and well-being.
दृष्टिकोण:
- परिचय में, भारतीय स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के बारे में चर्चा करते हुए आंकड़ों के बारे में जानकारी दें।
- मुख्य भाग में, स्वास्थ्य सेवा में एआई की भूमिका के साथ-साथ चुनौतियों पर चर्चा करें।
- तदनुसार अपना उत्तर समाप्त करें।
मॉडल उत्तर:
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) भारत में स्वास्थ्य सेवा उद्योग में तेजी से बदलाव ला रहा है, नैदानिक (डायग्नोस्टिक), उपचार और रोगी देखभाल के लिए अभूतपूर्व उपकरण ला रहा है। विश्व आर्थिक मंच (WEF) की रिपोर्ट के अनुसार, भारत में एआई संबंधी व्यय 2025 तक 11.78 अरब डॉलर तक पहुंचने और 2035 तक भारत की अर्थव्यवस्था में 1 ट्रिलियन डॉलर जुड़ने की उम्मीद है। हेल्थकेयर मार्केट में एआई का बाजार 2023 में $14.6 बिलियन से बढ़कर 2028 तक $102.7 बिलियन होने का अनुमान है।
भारतीय स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग:
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बीमारी पता लगाना और नैदानिक उपचार: एआई-सक्षम दूरस्थ रोगी निगरानी प्रणाली, लंबी बीमारी वाले रोगियों के लिए सक्रिय हस्तक्षेप और व्यक्तिगत देखभाल सक्षम करती है। उदाहरण के लिए - Google की एआई सुविधा के माध्यम से, अब किसी व्यक्ति की आंख के स्कैन के विश्लेषण के माध्यम से हृदय संबंधी घटनाओं की भविष्यवाणी की जा सकती है। यह सीटी स्कैन, एमआरआई और एक्स-रे, जैसे पारंपरिक तरीकों से बदलाव का संकेत दे सकता है।
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रोगी-सामना करने वाले अनुप्रयोग: एआई दैनिक नैदानिक दिनचर्या के भीतर सांसारिक और नियमित कार्यों को स्वचालित करके समय बचाने में सहायता करता है। उदाहरण के लिए - चैटबॉट मरीजों को अपॉइंटमेंट, बिल भुगतान और अन्य चीज़ों के बारे में अपने प्रश्न पूछने में मदद करते हैं। आभासी स्वास्थ्य सहायक कॉल और ईमेल के माध्यम से मरीजों के प्रश्नों का उत्तर देने, डॉक्टरों के साथ अपॉइंटमेंट शेड्यूल करने, मरीजों को फॉलो-अप और क्लिनिकल अपॉइंटमेंट रिमाइंडर भेजने आदि में मदद करते हैं।
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तीव्र दवा वितरण: इसके अलावा, मशीन लर्निंग मॉडल दवा की खोज और विकास में तेजी ला रहे हैं, जिससे अधिक लक्षित और प्रभावी उपचार सामने आ रहे हैं।
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प्रक्रिया अनुकूलन: अस्पताल के बिस्तर प्रबंधन और बीमा दावों के प्रसंस्करण, जैसे क्षेत्रों में नई दक्षता पैदा करने के लिए एआई प्रक्रियाएं विकसित की जा रही हैं।
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सर्जरी करने के लिए: एआई विशेष रूप से लेप्रोस्कोपिक और रोबोटिक सर्जरी में प्रभावी है, जहां एक वीडियो स्क्रीन ऑपरेशन के दौरान एआई से जानकारी या मार्गदर्शन प्रदर्शित कर सकती है।
स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग से जुड़ी चुनौतियाँ:
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डेटा तक पहुंच: एआई सिस्टम बड़ी मात्रा में डेटा की उपलब्धता पर निर्भर करते हैं। यह भारत में स्वदेशी एआई हस्तक्षेप के निर्माण में एक बड़ी बाधा उत्पन्न करता है। भारत में स्वास्थ्य देखभाल के लिए डेटासेट खंडित, बिखरे हुए और अधूरे हैं
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सुरक्षा संबंधी चिंताएँ: रोगी की गोपनीयता पर पड़ने वाले प्रभाव और एल्गोरिदम में संभावित पूर्वाग्रह के बारे में चिंताएँ हैं। जैसे-जैसे एआई स्वास्थ्य देखभाल में अधिक प्रचलित होता जा रहा है, डेटा सुरक्षा को प्राथमिकता देना आवश्यक हो गया है।
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लागत संबंधी कारक: एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करना, परीक्षण करना और तैनात करना महंगा हो सकता है। डेटासेट एकत्रीकरण, कंप्यूटिंग पॉवर और स्टोरेज काफी व्ययसाध्य (महंगा) है।
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बुनियादी ढांचे संबंधी मुद्दे: एआई सिस्टम के निर्माण के लिए आवश्यक डिजिटल बुनियादी ढांचे की अनुपलब्धता एक और बाधा है। क्लाउड-आधारित कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचा ज्यादातर भारत के बाहर के सर्वरों में केंद्रित है।
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दुरुपयोग की संभावना: स्वास्थ्य डेटा को अन्य प्रणालियों के साथ जोड़ना, और इससे भेदभाव के नए रास्ते बन सकते हैं, जो महत्वपूर्ण चिंता को जन्म देते हैं। उदाहरण के लिए - स्वास्थ्य बीमा डेटा का लाभ बैंकों द्वारा ऋण के लिए पात्रता का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) समेत प्रत्येक नई चिकित्सा तकनीक को कठोर सत्यापन से गुजरना होगा। यह सुनिश्चित करता है कि स्वास्थ्य देखभाल में एआई का कार्यान्वयन रोगी की सुरक्षा और कल्याण को प्राथमिकता देते हुए जिम्मेदार और अनुपालनपूर्ण तरीके से किया जाता है।
Note:
1. Rename PDF file with your NAME and DATE, then upload it on the website to avoid any technical issues.
2. Kindly upload only a scanned PDF copy of your answer. Simple photographs of the answer will not be evaluated!
3. Write your NAME at the top of the answer sheet. Answer sheets without NAME will not be evaluated, in any case.
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