हेल्थकेयर रिसर्च और टेक्नोलॉजी में हुई प्रगति
हमारी हेल्थकेयर टीम में शामिल स्वास्थ्यकर्मी, इंजीनियर, और शोधकर्ता, नया एआई (AI) बनाने के लिए साथ मिलकर काम कर रहे हैं. साथ ही, दुनिया भर में हेल्थकेयर टेक्नोलॉजी की उपलब्धता बढ़ाने, उनके काम करने के तरीके को बेहतर बनाने, और आने वाले समय में हेल्थ टेक्नोलॉजी के संभावित इस्तेमाल के अवसरों को खोजने पर भी काम कर रहे हैं.
पेश है Med-PaLM 2. यह मेडिकल डोमेन के लिए डिज़ाइन किया गया हमारा बड़ा लैंग्वेज मॉडल है
कई दशकों तक ऐसा एआई नहीं बनाया जा सका जो मेडिकल सवालों का सही जवाब दे सके. Med-PaLM 2, PaLM 2 का एक वर्शन है. हमने इसे चिकित्सा से जुड़े सवालों के जवाब देने के लिए ट्रेनिंग दी है. Med-PaLM 2 का मानवीय मूल्यांकन किया जा रहा है, ताकि यह जाना जा सके कि यह स्वास्थ्य सेवाएं मुहैया कराने वाले संगठनों की कैसे मदद कर सकता है. इसमें मरीज़ों के सवालों का जवाब देना, चिकित्सा दस्तावेज़ों से मुख्य बातों को एक जगह दिखाना, और मरीज़ के डेटा से जानकारी उपलब्ध कराना शामिल है. ज़्यादा जानें.
चिकित्सा के क्षेत्र में एआई (AI) का बढ़ता इस्तेमाल
हम, पूरी दुनिया में डॉक्टरों की कमी पूरी करने में मदद के लिए एआई (AI) मॉडल बना रहे हैं और उनको टेस्ट कर रहे हैं. हमारा मकसद इनके ज़रिए, दुनिया के कुछ हिस्सों में आधुनिक इमेजिंग और डायग्नोस्टिक टूल की कम उपलब्धता की समस्या दूर करना भी है. हम उम्मीद करते हैं कि बेहतर टेक्नोलॉजी से डायग्नोसिस और हेल्थकेयर का ऐक्सेस बढ़ेगा और ज़्यादा से ज़्यादा मरीज़ों को समय पर सही डायग्नोसिस और इलाज मिलेगा.
जीनोम के विश्लेषण के सटीके नतीजे पाने के लिए, DeepVariant का इस्तेमाल
जीनोम का सीक्वेंस डेटा, हमें किसी व्यक्ति के डीएनए में मौजूद उन वैरिएंट की पहचान करने में मदद करता है जिनसे आनुवंशिक विकारों के बारे में पता चलता है. जैसे, स्तन कैंसर होने का जोखिम. DeepVariant एक ओपन सोर्स वैरिएंट कॉलर है. यह डीएनए के नेक्स्ट-जनरेशन सीक्वेंस डेटा में जेनेटिक वैरिएंट की पहचान करने के लिए, डीप न्यूरल नेटवर्क का इस्तेमाल करता है.
वैज्ञानिकों के नेतृत्व में हेल्थकेयर रिसर्च और उसमें Google का योगदान
Google Health अपने पार्टनर को ऐसी सुरक्षित टेक्नोलॉजी मुहैया करा रहा है जो रिसर्च करने और स्वास्थ्य के बारे में लोगों की समझ को बेहतर बनाने में डॉक्टरों, नर्सों, और अन्य स्वास्थ्यकर्मियों की मदद करती है. अगर आप एक शोधकर्ता हैं और आपको Google Health के साथ मिलकर हेल्थ रिसर्च करना है, तो यहां अपनी जानकारी डालें. इसके बाद, जब Google Health आपके साथ रिसर्च में पार्टनरशिप करने के लिए तैयार होगा, तो आपको सूचना दी जाएगी.
जानलेवा बीमारी के इलाज की शुरुआत में ही डॉक्टरों को 48 घंटे का अतिरिक्त समय देने के लिए, एआई (AI) का इस्तेमाल
Nature में पब्लिश हुई हमारी रिसर्च में दिखाया गया है कि किस तरह आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल करके, एक्यूट किडनी इंजरी (एकेआई) का सटीक अनुमान लगाया जा सकता है. दिलचस्प बात यह है कि इस बीमारी की जांच के नतीजे पाने में फ़िलहाल जितना समय लगता है, एआई उससे 48 घंटे कम में सही-सही बता सकता है. यूएस और यूके में, अस्पताल में भर्ती पांच में से एक मरीज़ को यह बीमारी होती है, लेकिन इसका पता लगाना बहुत मुश्किल है. यह बीमारी, किडनी को बहुत जल्दी नुकसान पहुंचा देती है. यह लेख पढ़ें
डीप लर्निंग
मरीज़ों की सुरक्षा करना
डीप लर्निंग
इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड के लिए, डीप लर्निंग का इस्तेमाल
npj Digital Medicine में पब्लिश हुए लेख के मुताबिक, हमने अस्पताल में भर्ती किए गए मरीज़ों से जुड़े अलग-अलग तरह के अनुमान लगाने के लिए, डीप लर्निंग मॉडल और डी-आइडेंटिफ़ाइड इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड इस्तेमाल किए. इनकी मदद से हमने दिखाया कि मरीज़ को अस्पताल में भर्ती करने के 24 घंटे बाद, उसके स्वास्थ्य की स्थिति का सटीक अनुमान लगाने के लिए, डीप लर्निंग मॉडल कैसे इस्तेमाल किए जा सकते हैं. यह लेख पढ़ें
नया क्या है
Google की हेल्थ रिसर्च और इनिशिएटिव के तहत, हाल ही में हुई नई खोजों और उनके नतीजों के बारे में ज़्यादा जानें.
विज्ञान और चिकित्सा के क्षेत्र को बेहतर बनाने के लिए, एआई (AI) का इस्तेमाल
Google के शोधकर्ता, पिछले कुछ सालों से वैज्ञानिकों, डॉक्टरों, और इस फ़ील्ड के दूसरे लोगों के साथ मिलकर काम कर रहे हैं. वे ऐसे तरीके खोज रहे हैं जिनकी मदद से, विज्ञान और चिकित्सा के क्षेत्र को आगे बढ़ाने के लिए टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल किया जा सके. इस वीडियो में हमने कुछ ऐसे रिसर्च प्रोजेक्ट के बारे में बताया है जिनमें बड़ी संभावनाएं हैं.