新德里：《奧德賽》將定義為印度的醫療保健，而不是通過其創建的數據量來定義，而是通過清潔，協調和應用數據的有效性來定義。這是印度奧德賽醫療保健討論情節中專家的集體觀點：下一代人工智能和技術的未來運動。
它由Anurag Agrouwal教授，Quetta數字健康中心負責人和院長科學 – 生物科學與健康研究，Ashoka University，Sudeep Dey，CIO＆CISO和Aseter DM Healthcare委員會均出現；德里IIIT卓越保健卓越保健中心塔維普里什·塞西（Tavpritish Sethi）博士； Prasad Krishnamorthy，IHX Pvt Ltd負責人。他們共同強調，儘管印度產生廣泛的臨床數據組，但真正的挑戰在於組織，僱傭和智能使用。
Agrawal教授通過強調技術的悖論開始了討論。 “談論下一代的技術類似於划船，回顧過去，同時轉變為無形的未來。” “印度可能不會因為它的規模而獲得豐富的數據，但是即將到來的奧德賽將通過如何將我們的數據轉換為可用的東西來形成。”
Dey證實了印度的數據豐富，但請注意，臨床數據組在使用前需要進行大量清潔和協調。 “工作數據更加協調。
在7-8個月內提供商業信息面板是合理的。他解釋說，建立一個臨床數據湖和可用於醫生的願景的產生花了近18個月。他補充說，醫療保健數據通常存在於“脫節島嶼”中，這需要與OEM和技術合作夥伴合作。 “只有18個月的時間才解決三個使用案例。這就是當今的現實。”
DAI強調，共享有效數據需要明確的目標。 “我們必須首先確定要解決的問題。數據界很廣泛，但是沒有用例，它會變得壓倒性。如果我們控制合適的利益相關者，使用情況使參與變得更加容易。”
克里希諾里（Krishnamori）強調了印度的挑戰範圍。他說：“如果主要研究所需要18個月的時間來組織其數據，請想像剩下的90％的服務提供商。”
這些數字已經說：“我們談論的是至少45,000個服務提供者，超過100,000個病理實驗室和無數的診所。ABDM的願景是，所有這些都變得有組織，科學和分析。只有這樣，我們才能提供預防保健和全球保險。”
分享一個個人榜樣，講述了他母親的護理旅程。 “即使在Urban Triple醫院，我也必須攜帶文件包裝。專家通常沒有決定性的細節。僅僅因為我在場，我是否遇到了這些錯誤。適當的數字健康交易所會。”
在IHX中，他說：“ 40％的非現金索賠已經在我們的交換中流動。儘管這不是完整的臨床數據，但它提供了醫院的信息。
下一步是編號非結構化臨床數據並創建縱向健康記錄。 “克里希納（Krishnamorthy）得出的結論是，通過服務提供商在聯合基礎設施中通過服務提供商的數字授權是第一步，這需要技術公司和醫療保健提供者的共同努力。
Sethi博士使用一個隱喻來描述人工智能在醫療保健中的作用。 “如果將來醫療保健是一輛汽車，那麼數據就是燃料，基本模型是發動機，我們仍然需要指導和移動。”
他已經明確表示，數據，尤其是縱向和多媒體的數據作為燃料運行，而基本模型（包括整合實驗室結果，治療計劃和重症監護病房標誌的多媒體系統）充當引擎。該指南包括該情節中的人道主義監督，以確保臨床安全，並且流動性表明正在逐步執行有責任任務的AI系統。
塞西說：“我們已經有成分。關鍵是在實際使用的情況下組裝它們。”
在混亂或非製造數據上，他指出，現代人工智能結構（例如對比度學習）減少對昂貴的手動標誌的依賴。
他說：“在AIIMS中，我們探討了病理解剖學中的文本如何取代手動插圖。”他還指出了全球成功：“神經網絡在馬薩諸塞州抗生素技術研究所（Helicin（2020）（2020）和Abaucin（2023）（2023）（2023年）發現了該圖。
Agrawal教授在三個階段討論了討論：從骯髒的數據轉變為清潔數據，挑戰CIO格式，將數據與患者聯繫起來，以與ABDM一致創建縱向健康記錄，以及從基本形式中受益的下一代系統，以克服運營效率，以發現發現，發現，預測和創新。
他強調了早餐，例如代表AI重複使用藥物，用於難以想候的疾病，ECG預測模型，這些預測模型支持AI以符合傳統風險的AI，以及像Lyla AI這樣的青年中的綜合AI。他說：“基本模型顯示出新興的功能。”
“挑戰在於，每個人都認為他們的數據是黃金，拒絕參加，儘管大多數突破來自一般數據。”
該委員會同意，印度的醫療保健未來不僅是為了產生更多的數據，而且要協調，分享並負責任地應用它們。
Dey強調了這種情況激活的重要性，Krishnamorthy指出了通過服務提供商的數字授權，並強調了Sethi AI的結構，這些結構甚至可以從混亂的數據組中開放價值。
Agarawal教授得出的結論是：“許多國外的許多系統已經清潔和縱向記錄。印度的任務更加困難，但更令人興奮。奧德森納（Odyssena）是將零散的信息轉換為集體智慧。這將通過技術，醫學，政治和患者進行合作。”
