एक अब तक, दवा किया गया है प्रतिष्ठित और अक्सर अत्यंत आकर्षक कैरियर के विकल्प। लेकिन निकट भविष्य में, हम के रूप में कई डॉक्टरों की आवश्यकता होगी के रूप में हम अब है? हम आने वाले दशक में महत्वपूर्ण चिकित्सा बेरोजगारी देखने के लिए जा रहे हैं?

डॉ सैक्सन स्मिथ, ऑस्ट्रेलियाई मेडिकल एसोसिएशन एनएसडब्ल्यू शाखा के अध्यक्ष, एक रिपोर्ट में पिछले साल देर से कहा कि सबसे आम चिंताओं वह डॉक्टरों में प्रशिक्षण और मेडिकल छात्रों से सुनता है, "क्या दवा का भविष्य है?" और "मैं एक काम करना होगा?"। जवाब में उन्होंने कहा, उसे टाल जाना जारी है।

जैसा कि ऑस्ट्रेलियाई, ब्रिटिश और अमेरिकी विश्वविद्यालयों में बढ़ रहे मेडिकल छात्रों की संख्या बढ़ती जा रही है, यह स्पष्ट सवाल है कि भविष्य में इन नए डॉक्टरों का क्या काम होगा?

वहाँ हमारी उम्र बढ़ने की आबादी के कारण चिकित्सा पेशेवरों के लिए एक विस्तृत भूमिका हो सकता है? या जब नई तकनीकों को अपनाने के लिए मजबूर करने की संभावना परिणाम, जो तब संभावना भूमिकाओं की संख्या वर्तमान में डॉक्टरों द्वारा किया जाता इरोड होगा सुधार की लागत को कम करने के लिए दबाव है?

नीचे ड्राइविंग लागत

सभी सरकारें, रोगियों और दुनिया भर के डॉक्टरों को पता है कि स्वास्थ्य देखभाल की लागत को कम करने की आवश्यकता होगी अगर हम अधिक लोगों के साथ व्यवहार करना चाहते हैं कुछ लोग रोगियों को अधिक भुगतान करने का प्रस्ताव देते हैं, लेकिन इसके लिए हम इसके लिए भुगतान करते हैं, यह स्पष्ट है कि लागत को कम करने के लिए क्या करना चाहिए।

का उपयोग मेडिकल रोबोट मानव सर्जन की सहायता के लिए अधिक व्यापक हो रहा है, लेकिन अब तक, उनका उपयोग रोगी परिणामों की कोशिश में सुधार करने के लिए किया जा रहा है और सर्जरी की लागत को कम करने के लिए नहीं किया जा रहा है। लागत की बचत बाद में आ सकती है जब यह रोबोट तकनीक परिपक्व होती है।

यह चिकित्सीय निदान के क्षेत्र में है जहां कई लोग संभवतः लागत में कमी को देखते हुए शुद्धता में सुधार करते हैं मानव डॉक्टरों के बजाय प्रौद्योगिकी का उपयोग करना.

यह पहले से ही के लिए आम बात है रक्त परीक्षण और आनुवांशिक परीक्षण (जीनोमिक्स) स्वचालित रूप से बाहर ले जाने के लिए और बहुत मशीनों द्वारा लागत प्रभावी ढंग से। वे रक्त नमूना विश्लेषण और स्वचालित रूप से एक रिपोर्ट का उत्पादन।

परीक्षण मधुमेह जैसे कि इंसुलिन या ग्लूकोज के स्तर के परीक्षण के माध्यम से हीमोग्लोबिन स्तर (रक्त गणना) के रूप में सरल हो सकते हैं। उनका उपयोग अधिक से अधिक जटिल परीक्षणों के लिए भी किया जा सकता है जैसे कि किसी व्यक्ति के आनुवंशिक मेकअप को देखना

एक अच्छा उदाहरण है मुंबई, भारत, में थायरोकेयर टेक्नोलॉजीज लिमिटेड है, जहां से भी अधिक 100,000 नैदानिक ​​परीक्षण देश भर से हर शाम किया जाता है, और एक रोगी से ली गई 24 घंटे के रक्त के भीतर दी गई रिपोर्ट

मशीन बनाम इंसान

यदि मशीन रक्त परीक्षण पढ़ सकते हैं, तो वे क्या कर सकते हैं? हालांकि कई डॉक्टर इस विचार को पसंद नहीं करेंगे, किसी भी परीक्षा में पैटर्न की पहचान की आवश्यकता होती है, जो अंततः एक से बेहतर हो जाएगी एक मानव की तुलना में मशीन

कई बीमारियों एक रोग निदान, जहां एक डॉक्टर रक्त या ऊतक का एक नमूना पर लग रहा है की जरूरत है, सटीक रोग की स्थापना के लिए: एक संक्रमण के निदान के लिए एक रक्त परीक्षण, एक त्वचा बायोप्सी निर्धारित करने के लिए अगर एक घाव एक कैंसर है या नहीं और एक ऊतक का नमूना है एक सर्जन एक निदान करने के लिए देख द्वारा उठाए गए।

इन सभी उदाहरणों, और वास्तव में निदान निर्धारित करने के लिए पैटर्न पहचान का उपयोग कर डॉक्टर द्वारा सभी रोगजनक निदान किए जाते हैं।

जो मशीन सीखने का एक प्रकार है गहरी तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर कृत्रिम खुफिया तकनीक, इन नैदानिक ​​मशीनों को प्रशिक्षित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। मशीनें तेजी से सीखते हैं और हम एक ही मशीन के बारे में बात नहीं कर रहे हैं, लेकिन इंटरनेट के माध्यम से विश्व स्तर पर जुड़ा हुआ मशीनों, उनकी जमा डेटा का उपयोग कर के एक नेटवर्क को सुधारने के लिए जारी रखने के लिए।

यह रातोंरात नहीं होगा - यह कुछ समय के लिए सीखने के लिए ले जाएगा - लेकिन एक बार प्रशिक्षित मशीन ही बेहतर पाने के लिए जारी रहेगा। समय के साथ, एक उचित रूप से प्रशिक्षित मशीन पैटर्न मान्यता पर बेहतर होगा की तुलना में किसी भी मानव कभी भी हो सकता है।

पैथोलोजी अब बहु मिलियन डॉलर के पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं पर निर्भर प्रयोगशालाओं की बात है। यह एक प्रशिक्षित करने के लिए उच्च विद्यालय छोड़ने से 15 साल के आसपास लेता है चिकित्सक स्वतंत्र रूप से कार्य करने के लिए संभवतः पैथोलॉजिस्ट के लिए एक और 15 वर्ष लगते हैं क्योंकि वे कभी भी अच्छे होंगे।

इसके कुछ साल बाद, वे रिटायर करेंगे और यह सब ज्ञान और अनुभव खो जाएगा। निश्चित रूप से, यह बेहतर होगा कि क्या ज्ञान को पकड़ लिया जा सकता है और भविष्य की पीढ़ियों द्वारा उपयोग किया जा सकता है? एक रोबोट रोगविज्ञानी ऐसा ही करने में सक्षम होगा

रेडियोलॉजी, एक्सरे और परे

रेडियोलॉजिकल परीक्षण के लिए खाते ऑस्ट्रेलिया $ 2 अरब की वार्षिक चिकित्सा खर्च। एक 2013 रिपोर्ट में यह 2014-15 अवधि में अनुमान लगाया गया था कि, 33,600,000 रेडियोलॉजिकल जांच ऑस्ट्रेलिया में प्रदर्शन किया जाएगा एक विकिरण विज्ञानी को इनमें से हर एक का अध्ययन करना होगा और एक रिपोर्ट लिखना होगा।

रेडियोियॉजिस्ट पहले से पढ़ रहे हैं, औसतन, पांच साल पहले की तुलना में प्रति दिन पढ़ाई की संख्या से सात गुना ज्यादा है। ये रिपोर्ट, जैसे पैथोलॉजिस्ट द्वारा लिखी गईं, पैटर्न पहचान पर आधारित हैं

वर्तमान में, ऑस्ट्रेलिया में प्रदर्शन किए गए कई रेडियोलॉजिकल परीक्षण अन्य देशों में रेडियोलॉजिस्ट द्वारा पढ़े जा रहे हैं, जैसे यूके ऑस्ट्रेलिया में एक विशेषज्ञ होने के बजाय 3AM पर बिस्तर से बाहर निकलने के लिए एक घायल रोगी के मस्तिष्क स्कैन को पढ़ने के लिए, छवि को किसी भी उचित समय क्षेत्र में एक डॉक्टर को डिजीटल भेजा जा सकता है और लगभग तुरन्त इसकी सूचना दी जा सकती है।

क्या होगा अगर मशीनों को एक्स-रे पहले पढ़ने के लिए सिखाया जाता था, और आखिरकार मानव रेडियोलॉजिस्ट के बजाय? क्या हमें अब भी मानव की ज़रूरत है? रेडियोलॉजिस्ट? शायद। ऐसे एमआरआई और सीटी स्कैन के रूप में सुधार इमेजिंग, रेडियोलॉजिस्ट कुछ प्रक्रियाओं है कि सर्जन अब कार्य प्रदर्शन करने की अनुमति देगा।

डायग्नोस्टिक रेडियोलॉजी का क्षेत्र तेजी से विस्तार हो रहा है। इस क्षेत्र में, रेडियोलॉजिस्ट रक्त वाहिकाओं के रक्तस्राव जैसे लक्षणों का निदान और उपचार कर सकते हैं। यह न्यूनतम इनवेसिव तकनीकों का उपयोग किया जाता है, रक्त वाहिकाओं के बिंदु तक पहुंचने के लिए बड़े जहाजों के माध्यम से तार पार करते हैं।

तो रेडियोलॉजिस्ट प्रक्रियाओं है कि वर्तमान में नाड़ी और कार्डियक सर्जन द्वारा किया जाता है कर रही अंत हो सकता है। रोबोटिक सर्जरी के उपयोग में वृद्धि इसका मतलब यह होगा नहीं की तुलना में अधिक होने की संभावना है।

इसमें बहुत अधिक है एक त्वचा घाव निदान, लाल चकत्ते या बस इसे देखने से वृद्धि हुई है। लेकिन निदान के ज्यादा त्वचा विशेषज्ञ घाव (फिर से, पैटर्न मान्यता) को पहचानने पर आधारित है।

निदान अस्पष्ट बनी हुई है तो कुछ ऊतक (बायोप्सी) एक रोग निदान के लिए प्रयोगशाला में भेजा गया है। हम पहले से ही स्थापित किया है कि एक मशीन उत्तरार्द्ध पढ़ सकते हैं। इसी सिद्धांत त्वचा घाव की मान्यता के लिए लागू होता है।

एक बार मान्यता प्राप्त और सीखा है, घाव फिर से मान्यता प्राप्त करने में सक्षम हो जाएगा। उच्च गुणवत्ता वाले कैमरों वाला मोबाइल फोन एक वैश्विक डेटाबेस से लिंक करने में सक्षम होगा, जो कि सीखने की क्षमता वाले किसी भी अन्य डेटाबेस की तरह, बेहतर बना रहेगा।

ऐसा नहीं है, लेकिन जब

ये बदलाव रात भर नहीं होंगे, लेकिन वे अनिवार्य हैं। हालांकि कई डॉक्टर खतरे के रूप में इन परिवर्तनों को देखेंगे, हालांकि, वैश्विक अच्छे का मौका अभूतपूर्व है।

एक एक्स-रे भूमध्य रेखा अफ्रीका में लिया जा सकता है उसी विश्वसनीयता के साथ पढ़ा जा सकता है क्योंकि एक उत्कृष्टता के ऑस्ट्रेलियाई केंद्र में लिया गया है। एक संक्रामक दाने एक फोन पर अपलोड किया जा सकता है और तुरंत दिए गए निदान। कई लोगों को बचाया जाएगा और दुनिया के गरीबों के लिए स्वास्थ्य देखभाल की लागत कम होगी और कई मामलों में मुफ्त में

यह एक वास्तविकता बनने के लिए, यह मशीनों के साथ काम करने के लिए विशेषज्ञों लेते हैं और उन्हें जानने में मदद मिलेगी। प्रारंभ में, मशीनों और अधिक सरल परीक्षण करने के लिए कहा जा सकता है लेकिन धीरे-धीरे वे सिखाया जाएगा, बस के रूप में मनुष्य जीवन में सबसे बातें सीखते हैं।

चिकित्सा के पेशे को बदलने के लिए इन अवसरों को समझ जाएंगे, और हमारे भविष्य युवा डॉक्टरों को ध्यान से लगता है कि जहां भविष्य की मेडिकल झूठ होगा चाहिए। यह लगभग निश्चित है कि 15 वर्षों में चिकित्सा रोजगार परिदृश्य एक आज हम देखते हैं की तरह नहीं लगेगा है।

के बारे में लेखक

रॉस क्रॉफर्ड, प्रोफेसर ऑफ़ ऑर्थोपेडिक रिसर्च, क्वींसलैंड टेक्नोलॉजी विश्वविद्यालय; अंजलि जयप्रकाश, पोस्ट-डॉक्टरेट अनुसंधान फेलो, मेडिकल रोबोटिक्स, क्वींसलैंड प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय, और जोनाथन रॉबर्ट्स, रोबोटिक्स के प्रोफेसर, क्वींसलैंड विश्वविद्यालय प्रौद्योगिकी

यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था वार्तालाप। को पढ़िए मूल लेख.

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