Mapping the Evolution of Artificial Intelligence in Healthcare, 2017–2025: An Integrated Bibliometric and Latent Dirichlet Allocation Topic Modelling Analysis
यह अध्ययन कीवर्ड की सीमाओं को दूर करने के लिए 2017 से 2025 तक के 2,631 स्वास्थ्य सेवा एआई दस्तावेजों के एक क्यूरेटेड संग्रह पर मानक बिब्लियोमेट्रिक विश्लेषण को लेटेंट डिरिचलेट एलोकेशन (LDA) टॉपिक मॉडलिंग के साथ एकीकृत करता है, जो तैनाती के लिए तैयार अनुप्रयोगों से लेकर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और एक्सप्लेनेबल एआई जैसे गवर्नेंस-डिपेंडेंट फ्रंटियर्स तक के परिपक्वता प्रक्षेपवक्र को प्रकट करता है।
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आधुनिक चिकित्सा का परिदृश्य एक शक्तिशाली नई शक्ति द्वारा चुपचाप नया रूप ले रहा है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस)। दशकों से, कंप्यूटर डॉक्टरों को रिकॉर्ड व्यवस्थित करने और बुनियादी गणनाएं करने में मदद करते रहे हैं, लेकिन आज की प्रणालियाँ मेडिकल इमेज में पैटर्न देखना, रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करना और यहाँ तक कि क्लिनिकल नोट्स का मसौदा तैयार करना भी सीख रही हैं। यह बदलाव इतनी तेज़ी से हो रहा है कि अस्पताल के नेतृत्वकर्ताओं और शोधकर्ताओं के लिए यह स्पष्ट चित्र रखना कठिन हो गया है कि यह क्षेत्र किस दिशा में जा रहा है। उन्हें नए शोध के विशाल महासागर को मैप करने के तरीके की आवश्यकता है, जिससे उन विचारों के बीच अंतर किया जा सके जो वास्तविक दुनिया में उपयोग के लिए तैयार हैं और वे जो अभी भी केवल प्रयोग मात्र हैं। ऐसा करने के लिए, उन्हें हजारों वैज्ञानिक शोध पत्रों को देखना होगा, लेकिन केवल शब्दों को गिनना या लेखकों द्वारा अपने काम का वर्णन करने के लिए चुने गए लेबल पर भरोसा करना अक्सर गहरे अर्थ को पकड़ने में विफल रहता है। विभिन्न वैज्ञानिक एक ही विचार के लिए अलग-अलग शब्दों का उपयोग कर सकते हैं, या अलग-अलग चीजों के लिए एक ही शब्दों का उपयोग कर सकते हैं, जिससे एक ऐसा कोहरा पैदा होता है जो वास्तविक रुझानों को छिपा देता है।
मुंबई के के जे सोमैया इंस्टीट्यूट ऑफ मैनेजमेंट के शोधकर्ताओं की एक टीम ने डेटा को देखने के दो अलग-अलग तरीकों को जोड़कर उस कोहरे को साफ करने का निर्णय लिया। उन्होंने 2017 से 2025 के बीच प्रकाशित 2,631 वैज्ञानिक लेखों का एक विशाल संग्रह एकत्र किया, जो विशेष रूप से इस बात पर केंद्रित था कि स्वास्थ्य सेवा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का अनुप्रयोग कैसे किया जा रहा है। केवल शीर्षकों और कीवर्ड्स को पढ़ने के बजाय, उन्होंने एक कंप्यूटर पद्धति का उपयोग किया जो लेखों के शीर्षक और सारांश (एब्स्ट्रैक्ट) को पढ़ती है ताकि छिपे हुए विषयों को खोजा जा सके, ठीक वैसे ही जैसे एक लाइब्रेरियन किसी पत्र पर लिखे विषय को पढ़ने के बजाय बातचीत की सामग्री को सुनता है। इस गहन पठन को कौन किसे उद्धृत (साइट) कर रहा है और कौन से जर्नल सबसे अधिक सक्रिय हैं, इसके मानक विश्लेषण के साथ जोड़कर, उन्होंने इस क्षेत्र के विकास का एक विस्तृत मानचित्र तैयार किया। उनका कार्य न केवल यह प्रकट करता है कि कौन सी प्रौद्योगिकियां परिपक्व हो रही हैं, बल्कि यह भी कि कौन से उभरते हुए विचार पारंपरिक अनुसंधान ट्रैकिंग की नज़र से बच रहे हैं।
शोधकर्ताओं ने पाया कि यह क्षेत्र विस्फोटक रूप से बढ़ा है, जिसमें प्रकाशनों की संख्या 2017 में लगभग 87 से बढ़कर 2025 में 731 हो गई है। यह उछाल विशेष रूप से 2020 के आसपास बहुत तीव्र था, जो कोविड-19 महामारी के निदान और निगरानी में मदद करने वाले उपकरणों की तत्काल आवश्यकता से प्रेरित था। जब उन्होंने सबसे अधिक उद्धृत शोध पत्रों का विश्लेषण किया, तो उन्होंने देखा कि शुरुआती ध्यान मुख्य रूप से मेडिकल इमेज, जैसे एक्स-रे और स्कैन को पढ़ने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करने और पहनने योग्य उपकरणों (वियरेबल डिवाइसेस) को अस्पताल प्रणालियों से जोड़ने पर केंद्रित था। ये क्षेत्र अब परिपक्वता के बिंदु पर पहुँच गए हैं, जिसका अर्थ है कि मुख्य तकनीकी समस्याएँ काफी हद तक हल हो गई हैं, और वर्तमान शोध इन उपकरणों को हृदय रोगों या मधुमेह जैसी विशिष्ट बीमारियों के लिए परिष्कृत करने पर केंद्रित है।
हालाँकि, अध्ययन की सबसे महत्वपूर्ण खोज गहन पठन पद्धति से हुई, जिसने उन विषयों को उजागर किया जिन्हें मानक कीवर्ड खोज पूरी तरह से छोड़ देती थी। जबकि पारंपरिक विश्लेषण ने इमेजिंग और वियरेबल डिवाइसेस का एक स्पष्ट चित्र दिखाया, वह दो तेजी से बढ़ते क्षेत्रों को पहचानने में विफल रहा: क्लिनिकल नोट्स लिखने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग और यह समझाने के लिए नियमों की तत्काल आवश्यकता कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उसके निर्णयों को कैसे बनाता है। कंप्यूटर विश्लेषण ने पहचाना कि ये विषय लोकप्रियता में तेजी से बढ़ रहे हैं, फिर भी वे मानक कीवर्ड मानचित्रों में अदृश्य थे क्योंकि वैज्ञानिक उन्हें वर्णित करने के लिए विविध प्रकार के शब्दों का उपयोग कर रहे थे। यह सुझाव देता है कि क्षेत्र केवल स्मार्ट उपकरण बनाने से आगे बढ़कर इस बात पर चिंता कर रहा है कि उन्हें कैसे नियंत्रित किया जाए और उन्हें अस्पतालों के दैनिक कागजी काम में कैसे एकीकृत किया जाए।
शोधकर्ताओं ने इन निष्कर्षों को तत्परता के एक स्पष्ट कालक्रम (टाइमलाइन) में व्यवस्थित किया। उन्होंने निर्धारित किया कि मेडिकल इमेज पढ़ने और सेंसरों के साथ रोगियों की निगरानी करने वाली प्रौद्योगिकियां अभी अस्पतालों में तैनात करने के लिए तैयार हैं। अन्य क्षेत्र, जैसे कि डॉक्टरों को रोगी के रिकॉर्ड लिखने में मदद करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करना या विभिन्न अस्पतालों में डेटा साझा करते समय रोगी की गोपनीयता की रक्षा करना, अभी तीव्र विकास के चरण में हैं। ये नए क्षेत्र व्यापक उपयोग के लिए अभी तैयार नहीं हैं क्योंकि उन्हें पहले नए कानूनों और सुरक्षा ढांचों को स्थापित करने की आवश्यकता है। अध्ययन का निष्कर्ष है कि अस्पताल के नेताओं और निवेशकों के लिए, सबसे मूल्यवान अंतर्दृष्टि केवल यह नहीं है कि आज क्या काम कर रहा है, बल्कि यह पहचानना है कि कौन सी उभरती हुई प्रौद्योगिकियां क्षितिज पर हैं और उन्हें सुरक्षित रूप से अपनाने से पहले तैयारी की आवश्यकता है। गहन पठन और उद्धरणों को गिनने के इस संयुक्त दृष्टिकोण का उपयोग करके, टीम ने चिकित्सा प्रौद्योगिकी के भविष्य को देखने का एक विश्वसनीय तरीका प्रदान किया, इससे पहले कि वह बाकी सभी के लिए स्पष्ट हो जाए।
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