ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ. ಹಾಗಾದರೆ AI ಚಾಲಿತ ಉಪಕರಣಗಳ ಪ್ರಭಾವದಿಂದ ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳು ಹೇಗೆ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ?
ಇಂದಿನ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಉದ್ಯಮವು ತುಂಬಾ ಪ್ರಬುದ್ಧವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಕಾಯಿಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ನಿಂದ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದವರೆಗೆ, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಉದ್ಯಮವು ರೋಗಿಯ ಆರೈಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಲು ಅಸಂಖ್ಯಾತ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ತೋರುತ್ತದೆ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ, ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿವೆ, ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಆತಂಕಕಾರಿ ದರದಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಲೇ ಇದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಆರೈಕೆಯ ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಒಂದು ಎಂಜಿನ್ ಆಗುತ್ತದೆ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅನೇಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಿದಾಗ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಬಹುದು, ವೈದ್ಯರು ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಶುಶ್ರೂಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಭೂತಪೂರ್ವ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
2018 ವಿಶ್ವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಾವೀನ್ಯತೆ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ (ಡಬ್ಲ್ಯುಎಂಐಎಫ್) ಪಾಲುದಾರರ ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ತಜ್ಞರು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಉದ್ಯಮದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರಿಸಿದ್ದಾರೆ. ದಶಕ.
2018 ರಲ್ಲಿ ಎಮ್‌ಡಿ, ಡಬ್ಲ್ಯುಎಂಐಎಫ್‌ನ ಸಿಒ ಚೇರ್ ಆನ್ನೆ ಕಿಬ್ಲಾಂಸಿ ಮತ್ತು ಪಾಲುದಾರರ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಮುಖ್ಯ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಅಧಿಕಾರಿ ಗ್ರೆಗ್ ಮೆಯೆರ್, ಪ್ರತಿ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ತರಲಾದ ಈ ರೀತಿಯ "ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವಿಕೆ" ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ತರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಶಾಲವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದರು ವ್ಯಾಪಾರ ಯಶಸ್ಸಿನ ಸಾಧ್ಯತೆ.
ಪಾಲುದಾರರ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ತಜ್ಞರ ಸಹಾಯದಿಂದ, ಹಾರ್ವರ್ಡ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಶಾಲೆಯ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕ (ಎಚ್‌ಎಂಎಸ್), ಪಾಲುದಾರರ ಮುಖ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಅಧಿಕಾರಿ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಜನರಲ್ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ (ಎಂಜಿಎಚ್) ಸಂಶೋಧನಾ ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ನಿರ್ದೇಶಕರಾದ ಡಾ. ಕ್ಯಾಥರೀನ್ ಆಂಡ್ರಿಯೋಲ್ ಎಐ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಕವಾದ 12 ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದೆ.
1. ಮೆದುಳಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಮೂಲಕ ಚಿಂತನೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರವನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸಿ
ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಹೊಸ ವಿಚಾರವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕೀಬೋರ್ಡ್, ಮೌಸ್ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಪ್ಲೇ ಇಲ್ಲದೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಚಿಂತನೆಯ ನಡುವೆ ನೇರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಗಡಿ ಸಂಶೋಧನಾ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಕೆಲವು ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮುಖವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ನರಮಂಡಲದ ಕಾಯಿಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಘಾತವು ಕೆಲವು ರೋಗಿಗಳು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂಭಾಷಣೆ, ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಇತರರೊಂದಿಗಿನ ಮತ್ತು ಅವರ ಪರಿಸರದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ಬ್ರೈನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ (ಬಿಸಿಐ) ಈ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಆತಂಕದಲ್ಲಿರುವ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಮೂಲಭೂತ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಪುನಃಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು.
"ನರವಿಜ್ಞಾನ ತೀವ್ರ ನಿಗಾ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಥವಾ ಮಾತನಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡ ರೋಗಿಯನ್ನು ನಾನು ನೋಡಿದರೆ, ಮರುದಿನ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪುನಃಸ್ಥಾಪಿಸಲು ನಾನು ಆಶಿಸುತ್ತೇನೆ" ಎಂದು ನ್ಯೂಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ಮತ್ತು ನರ ಪುನರ್ವಸತಿ ಕೇಂದ್ರದ ನಿರ್ದೇಶಕರಾದ ಲೀ ಹೊಚ್‌ಬರ್ಗ್ ಹೇಳಿದರು. ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಜನರಲ್ ಹಾಸ್ಪಿಟಲ್ (MGH) ಮೆದುಳಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ (ಬಿಸಿಐ) ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಕೈ ಚಲನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ರೋಗಿಯು ಎಲ್ಲ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ಐದು ಬಾರಿ ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವಂತೆ ಮಾಡಬೇಕು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸರ್ವವ್ಯಾಪಿ ಸಂವಹನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಟ್ಯಾಬ್ಲೆಟ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಥವಾ ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ಆಗಿ. "
ಮೆದುಳಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅಮಿಯೊಟ್ರೋಫಿಕ್ ಲ್ಯಾಟರಲ್ ಸ್ಕ್ಲೆರೋಸಿಸ್ (ALS), ಸ್ಟ್ರೋಕ್ ಅಥವಾ ಅಟ್ರೆಸಿಯಾ ಸಿಂಡ್ರೋಮ್, ಹಾಗೂ ಪ್ರತಿವರ್ಷ ವಿಶ್ವದಾದ್ಯಂತ 500000 ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಬೆನ್ನುಹುರಿ ಗಾಯದ ರೋಗಿಗಳ ಜೀವನದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ವಿಕಿರಣ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ
ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ (MRI), CT ಸ್ಕ್ಯಾನರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು X- ಕಿರಣಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ವಿಕಿರಣ ಚಿತ್ರಗಳು ಮಾನವ ದೇಹದ ಒಳಭಾಗಕ್ಕೆ ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ ಗೋಚರತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನೇಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಇನ್ನೂ ಬಯಾಪ್ಸಿಯಿಂದ ಪಡೆದ ದೈಹಿಕ ಅಂಗಾಂಶ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ, ಇದು ಸೋಂಕಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಜೀವಂತ ಅಂಗಾಂಶದ ಮಾದರಿಗಳ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ವಿವರವಾಗಿರಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಜ್ಞರು ಊಹಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಅಲೆಕ್ಸಾಂಡ್ರಾ ಗಾಲ್ಬಿ, MD, Brigham ಮಹಿಳಾ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ (BWh) ಇಮೇಜ್-ಗೈಡೆಡ್ ನರಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ದೇಶಕರು ಹೇಳಿದರು, "ನಾವು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕರು ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಯ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಮತ್ತು ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ತಂಡವನ್ನು ತರಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ಸಹಕಾರವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ವಿವಿಧ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಇದು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳ ಸ್ಥಿರತೆ. ಅಂಗಾಂಶದ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರವು ಒದಗಿಸಬೇಕೆಂದು ನಾವು ಬಯಸಿದರೆ, ಯಾವುದೇ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ನ ಮೂಲ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಅತ್ಯಂತ ಹತ್ತಿರದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿನ ಯಶಸ್ಸು, ಮಾರಣಾಂತಿಕ ಗೆಡ್ಡೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಭಾಗವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಬದಲು, ಗೆಡ್ಡೆಯ ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವೈದ್ಯರನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
AI ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ನ ಆಕ್ರಮಣಶೀಲತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಇದರ ಜೊತೆಯಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು "ವರ್ಚುವಲ್ ಬಯಾಪ್ಸಿ" ಯನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಗೆಡ್ಡೆಗಳ ಫಿನೋಟೈಪಿಕ್ ಮತ್ತು ಆನುವಂಶಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು ಚಿತ್ರ ಆಧಾರಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಬದ್ಧವಾಗಿದೆ.
3.ಸರಚಿತ ಅಥವಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿ
ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್ ತಂತ್ರಜ್ಞರು ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಸೇರಿದಂತೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿರುವ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ನೀಡುಗರ ಕೊರತೆಯು ರೋಗಿಗಳ ಜೀವವನ್ನು ಉಳಿಸಲು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಬಹಳವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪಶ್ಚಿಮ ಆಫ್ರಿಕಾದ ಎಲ್ಲ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಿಗಿಂತಲೂ ಬೋಸ್ಟನ್‌ನ ಆರು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಲಾಂಗ್‌ವುಡ್ ಅವೆನ್ಯೂ ಹೊಂದಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಸಭೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನಸೆಳೆದರು.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾನವರಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಕೆಲವು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ವೈದ್ಯರ ಕೊರತೆಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎಐ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಉಪಕರಣವು ಕ್ಷಯರೋಗದ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಎದೆಯ ಕ್ಷ-ಕಿರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೈದ್ಯರಷ್ಟೇ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ. ಅನುಭವಿ ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಕಳಪೆ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮೂಲಕ ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು.
"ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಮಹಾನ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ" ಎಂದು ಡಾ. ಜಯಶ್ರೀ ಕಲ್ಪತಿ ಕ್ರೇಮರ್, ಸಹಾಯಕ ನರವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಜನರಲ್ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ (MGH) ರೇಡಿಯಾಲಜಿಯ ಸಹಾಯಕ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕ
ಆದಾಗ್ಯೂ, AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯತೆಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಜನರು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಶಾರೀರಿಕ ಮತ್ತು ಪರಿಸರದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು, ಇದು ರೋಗದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
"ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಭಾರತದಲ್ಲಿ ರೋಗದಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಅಮೆರಿಕಾ ಸಂಯುಕ್ತ ಸಂಸ್ಥಾನಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು" ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು. ನಾವು ಈ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದಾಗ, ದತ್ತಾಂಶವು ರೋಗದ ಪ್ರಸ್ತುತಿ ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ನಾವು ಒಂದೇ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಇದು ಇತರ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸಬಹುದೆಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತೇವೆ. "
4. ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳ ಬಳಕೆಯ ಹೊರೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ
ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಹೆಲ್ತ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ (ಆಕೆಯು) ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ರಯಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಈ ರೂಪಾಂತರವು ಅರಿವಿನ ಓವರ್ಲೋಡ್, ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲದ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಆಯಾಸಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹಲವಾರು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಂದಿದೆ.
ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಹೆಲ್ತ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ (ಆಕೆಯ) ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಈಗ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ದಿನಚರಿಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಬ್ರಿಗಮ್ ಆರೋಗ್ಯದ ಉಪಾಧ್ಯಕ್ಷ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಅಧಿಕಾರಿಯಾದ ಡಾ. ಆಡಮ್ ಲ್ಯಾಂಡ್‌ಮ್ಯಾನ್, ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಮೂರು ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ: ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ದಾಖಲಾತಿ, ಆರ್ಡರ್ ಎಂಟ್ರಿ ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಇನ್ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುವುದು. ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಮತ್ತು ಡಿಕ್ಟೇಷನ್ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಉಪಕರಣಗಳು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
"ಪೋಲಿಸ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಧರಿಸಿದಂತೆಯೇ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ವೀಡಿಯೋ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮುಂತಾದ ಕೆಲವು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಧೈರ್ಯದಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯ ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ" ಎಂದು ಲ್ಯಾಂಡ್ಮನ್ ಹೇಳಿದರು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ನಂತರ ಭವಿಷ್ಯದ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗಾಗಿ ಈ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಿರಿ ಮತ್ತು ಅಲೆಕ್ಸಾ ಅವರಂತೆಯೇ, ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ರೋಗಿಗಳ ಹಾಸಿಗೆಯ ಪಕ್ಕಕ್ಕೆ ತರಲಾಗುವುದು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸಲು ವೈದ್ಯರು ಅಂತರ್ಗತ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. "
ಔಷಧಿ ಪೂರಕಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಅಧಿಸೂಚನೆಯಂತಹ ಇನ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳಿಂದ ವಾಡಿಕೆಯ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು AI ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ವೈದ್ಯರ ಗಮನ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು, ರೋಗಿಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಲ್ಯಾಂಡ್‌ಮ್ಯಾನ್ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ.
5.ಆಂಟಿಬಯಾಟಿಕ್ ಪ್ರತಿರೋಧದ ಅಪಾಯ
ಪ್ರತಿಜೀವಕ ಪ್ರತಿರೋಧವು ಮಾನವರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬೆದರಿಕೆಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಪ್ರಮುಖ ಔಷಧಿಗಳ ಅತಿಯಾದ ಬಳಕೆಯು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸದ ಸೂಪರ್ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ವಿಕಸನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಮಲ್ಟಿ ಡ್ರಗ್ ನಿರೋಧಕ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾವು ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಗಂಭೀರ ಹಾನಿಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು, ಪ್ರತಿ ವರ್ಷ ಹತ್ತಾರು ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಕೊಲ್ಲುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೋಸ್ಟ್ರಿಡಿಯಮ್ ಡಿಫಿಸಿಲ್‌ಗೆ ಮಾತ್ರ US ಆರೋಗ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ವರ್ಷಕ್ಕೆ $ 5 ಬಿಲಿಯನ್ ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು 30000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಾವುಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
EHR ಡೇಟಾವು ಸೋಂಕಿನ ನಮೂನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯು ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ಅಪಾಯವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಅವುಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ನೀಡುಗರಿಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
"ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉಪಕರಣಗಳು ಸೋಂಕಿನ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಜೀವಕ ಪ್ರತಿರೋಧದ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಬಲ್ಲವು" ಎಂದು ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಜನರಲ್ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ (MGH) ಸೋಂಕು ನಿಯಂತ್ರಣದ ಉಪ ನಿರ್ದೇಶಕಿ ಡಾ. ಎರಿಕಾ ಶೆಣೈ ಹೇಳಿದರು. ಅವರು ಮಾಡದಿದ್ದರೆ, ಎಲ್ಲರೂ ವಿಫಲರಾಗುತ್ತಾರೆ. ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಇಹೆಚ್‌ಆರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಸದಿದ್ದರೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟ್ರಯಲ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಚುರುಕಾದ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಇಹೆಚ್‌ಆರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸದಿದ್ದರೆ, ಅವರು ವೈಫಲ್ಯವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ. "
6. ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಚಿತ್ರಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ
ಬ್ರಿಘಮ್ ಮಹಿಳಾ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ (BWh) ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ ವಿಭಾಗದ ಮುಖ್ಯಸ್ಥೆ ಮತ್ತು HMS ನಲ್ಲಿ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕರಾದ ಡಾ. ಜೆಫ್ರಿ ಗೋಲ್ಡನ್, ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಸಂಪೂರ್ಣ ಶ್ರೇಣಿಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದರು.
"70% ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ ಮತ್ತು EHR ಗಳಲ್ಲಿನ 70% ಮತ್ತು 75% ನಷ್ಟು ಡೇಟಾ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು. ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಸರಿಯಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುವುದು. ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ಯಾಥೋಲಜಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧಿಸಲು ಇದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. "
ದೊಡ್ಡ ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಆಳವಾದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮಟ್ಟದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮಾನವನ ಕಣ್ಣುಗಳಿಂದ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವೈದ್ಯರನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
"ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ವೇಗವಾಗಿ ಅಥವಾ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆಯೇ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಹಂತಗಳು ಅಥವಾ ಹಿಸ್ಟೊಪಾಥಾಲಾಜಿಕಲ್ ಗ್ರೇಡಿಂಗ್ ಬದಲಿಗೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರೋಗಿಗಳ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಎಂದು ನಾವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಹಂತಕ್ಕೆ ನಾವು ಬಂದಿದ್ದೇವೆ" ಎಂದು ಗೋಲ್ಡನ್ ಹೇಳಿದರು. ಇದು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಲಿದೆ. "
ಅವರು ಹೇಳಿದರು, "ವೈದ್ಯರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೊದಲು ಸ್ಲೈಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿಯ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಎಐ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಎಐ ಸ್ಲೈಡ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ನೋಡಲು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಬಹುದು ಇದರಿಂದ ನಾವು ಯಾವುದು ಮುಖ್ಯ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ಅಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಬಳಕೆಯ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಕರಣದ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ತನ್ನಿ
ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಾಧನಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ರೆಫ್ರಿಜರೇಟರ್‌ನೊಳಗಿನ ನೈಜ-ಸಮಯದ ವೀಡಿಯೊದಿಂದ ಚಾಲಕರ ವ್ಯಾಕುಲತೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಕಾರುಗಳವರೆಗೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಐಸಿಯು ಮತ್ತು ಇತರೆಡೆಗಳಲ್ಲಿ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸಾಧನಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಸ್ಥಿತಿಯ ಕ್ಷೀಣತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸೆಪ್ಸಿಸ್ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ, ಅಥವಾ ತೊಡಕುಗಳ ಗ್ರಹಿಕೆಯು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
"ನಾವು ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಾದ್ಯಂತ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವಾಗ, ಐಸಿಯು ವೈದ್ಯರನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಬೇಗ ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ನಾವು ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವುದು ಮಾನವ ವೈದ್ಯರು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಒಳ್ಳೆಯ ಕೆಲಸವಲ್ಲ" ಎಂದು ಮಾರ್ಕ್ ಮಿಚಲ್ಸ್ಕಿ ಹೇಳಿದರು , BWh ನಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಕೇಂದ್ರದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ನಿರ್ದೇಶಕರು. ಈ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ವೈದ್ಯರ ಮೇಲಿನ ಅರಿವಿನ ಹೊರೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಬೇಗ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡುವುದನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. "
8. ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಾಗಿ ಇಮ್ಯುನೊಥೆರಪಿಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವುದು
ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಾಗಿ ಇಮ್ಯುನೊಥೆರಪಿ ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಮಾರಣಾಂತಿಕ ಗೆಡ್ಡೆಗಳ ಮೇಲೆ ದಾಳಿ ಮಾಡಲು ದೇಹದ ಸ್ವಂತ ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ರೋಗಿಗಳು ಮೊಂಡುತನದ ಗೆಡ್ಡೆಗಳನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ರೋಗಿಗಳು ಮಾತ್ರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಇಮ್ಯುನೊಥೆರಪಿ ಕಟ್ಟುಪಾಡುಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಆಂಕೊಲಾಜಿಸ್ಟ್‌ಗಳು ಇನ್ನೂ ಯಾವ ರೋಗಿಗಳು ಈ ನಿಯಮದಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಅನನ್ಯ ಜೀನ್ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಿತ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಹೊಸ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
"ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಅತ್ಯಂತ ರೋಮಾಂಚಕಾರಿ ಬೆಳವಣಿಗೆಯೆಂದರೆ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಇನ್ಹಿಬಿಟರ್‌ಗಳು, ಇದು ಕೆಲವು ರೋಗನಿರೋಧಕ ಕೋಶಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಜನರಲ್ ಹಾಸ್ಪಿಟಲ್ (ಎಂಜಿಹೆಚ್) ಸಮಗ್ರ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಕೇಂದ್ರದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಪ್ಯಾಥಾಲಜಿ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ನಿರ್ದೇಶಕ ಡಾ. ಲಾಂಗ್ ಲೆ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ನಾವು ಇನ್ನೂ ಎಲ್ಲಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿಲ್ಲ, ಇದು ತುಂಬಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ. ನಮಗೆ ಖಂಡಿತ ಹೆಚ್ಚು ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾ ಬೇಕು. ಈ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಸದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೋಗಿಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಅಥವಾ ಬಹು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕಾದರೂ, ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ರೋಗಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಇದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. "
9.ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಅಪಾಯದ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ
ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಹೆಲ್ತ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ (ಆಕೆಯು) ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾದ ಖಜಾನೆ, ಆದರೆ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿಖರ, ಸಕಾಲಿಕ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಇದು ನಿರಂತರ ಸವಾಲಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಡೇಟಾ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಗೊಂದಲ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಅಪೂರ್ಣ ದಾಖಲೆಗಳು, ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಅಪಾಯದ ಶ್ರೇಣೀಕರಣ, ಮುನ್ಸೂಚನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಜನರು ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಬ್ರಿಗೇಮ್ ಮಹಿಳಾ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ (BWh) ತುರ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಹಾಯಕ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕ ಮತ್ತು ಹಾರ್ವರ್ಡ್ ಮೆಡಿಕಲ್ ಸ್ಕೂಲ್ (HMS) ನ ಸಹಾಯಕ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕರಾದ ಡಾ. ಜಿಯಾಡ್ ಒಬರ್ಮಿಯರ್ ಹೇಳಿದರು, "ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದು ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಕೆಲವು ಕಠಿಣ ಕೆಲಸಗಳಿವೆ. ಆದರೆ ಇನ್ನೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ (ಆಕೆಯ) ರೋಗವನ್ನು ಊಹಿಸಿದಾಗ ಜನರು ಏನನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಖಿನ್ನತೆ ಅಥವಾ ಸ್ಟ್ರೋಕ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಜನರು ಕೇಳಬಹುದು, ಆದರೆ ಅವರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪಾರ್ಶ್ವವಾಯು ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಸ್ಟ್ರೋಕ್ ಸ್ವತಃ. "
ಅವರು ಮುಂದುವರಿಸಿದರು, "ಎಂಆರ್‌ಐ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗುವುದು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ತೋರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಈಗ ನಾವು ಎಂಆರ್‌ಐ ಅನ್ನು ಯಾರು ಪಡೆಯಬಹುದು ಎಂದು ಯೋಚಿಸಬೇಕು? ಆದ್ದರಿಂದ ಅಂತಿಮ ಭವಿಷ್ಯವು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶವಲ್ಲ."
ಎನ್‌ಎಂಆರ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅನೇಕ ಯಶಸ್ವಿ ಅಪಾಯದ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣೀಕರಣ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಶೋಧಕರು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಹೊಸ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, OBERMEYER ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸುಧಾರಿಸುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಎಂದು ನಂಬುತ್ತಾರೆ.
"ನಾವು ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು ತೆರೆಯಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ನೋಡಬೇಕು ಎನ್ನುವುದಕ್ಕಿಂತ ಮುಂಚೆ ನಾವು ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಊಹಿಸಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು
10. ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಾಧನಗಳ ಮೂಲಕ ಆರೋಗ್ಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು
ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲ ಗ್ರಾಹಕರು ಈಗ ಆರೋಗ್ಯ ಮೌಲ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಸ್ಟೆಪ್ ಟ್ರ್ಯಾಕರ್ ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಎಲ್ಲಾ ದಿನವೂ ಹೃದಯ ಬಡಿತವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧನಗಳವರೆಗೆ, ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಆರೋಗ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಮನೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಸಾಧನಗಳ ಮೂಲಕ ರೋಗಿಗಳು ಒದಗಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪೂರಕಗೊಳಿಸುವುದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ಜನಸಂದಣಿಯ ಆರೋಗ್ಯಕ್ಕೆ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವಲ್ಲಿ AI ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದರೆ ಬ್ರಿಗೇಮ್ ಮಹಿಳಾ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ (BWh) ನರಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕ ಡಾ. ಒಮರ್ ಆರ್ನೌಟ್, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಕೇಂದ್ರದ ಸಿಒ ನಿರ್ದೇಶಕರು, ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಈ ನಿಕಟ, ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕೆಲಸ ಬೇಕಾಗಬಹುದು ಎಂದು ಹೇಳಿದರು.
"ನಾವು ಡಿಜಿಟಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸ್ವತಂತ್ರರಾಗಿದ್ದೆವು" ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು. ಆದರೆ ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಫೇಸ್‌ಬುಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯಾಗುವುದರಿಂದ, ಜನರು ತಾವು ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಜನರು ಹೆಚ್ಚು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ. "
ರೋಗಿಗಳು ತಮ್ಮ ವೈದ್ಯರನ್ನು ಫೇಸ್‌ಬುಕ್‌ನಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಂಬುತ್ತಾರೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು.
"ಧರಿಸಬಹುದಾದ ದತ್ತಾಂಶವು ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಜನರ ಗಮನವು ತುಂಬಾ ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶವು ತುಂಬಾ ಒರಟಾಗಿರುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಆರ್ನೌಟ್ ಹೇಳಿದರು. ಹರಳಿನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದರಿಂದ, ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ವೈದ್ಯರು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. "
11. ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಫೋನ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಬಲವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಸಾಧನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿ
ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಫೋನುಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಗ್ರಾಹಕ ಮಟ್ಟದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಚಿತ್ರಗಳು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಚಿತ್ರಣಕ್ಕೆ ಪ್ರಮುಖ ಪೂರಕವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ತಜ್ಞರು ನಂಬುತ್ತಾರೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಅಥವಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿರುವ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ಪೋರ್ಟಬಲ್ ಸಾಧನಗಳ ಶಕ್ತಿಯುತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಮೊಬೈಲ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಪ್ರತಿ ವರ್ಷವೂ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿದೆ, ಮತ್ತು ಇದು AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಚರ್ಮಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ನೇತ್ರಶಾಸ್ತ್ರವು ಈ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ಆರಂಭಿಕ ಫಲಾನುಭವಿಗಳು.
ಬ್ರಿಟಿಷ್ ಸಂಶೋಧಕರು ಮಕ್ಕಳ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ರೋಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಧನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಕ್ಕಳ ಮ್ಯಾಂಡಿಬಲ್ ಲೈನ್, ಕಣ್ಣು ಮತ್ತು ಮೂಗಿನ ಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು ಮುಖದ ಅಸಹಜತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಂತಹ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ಉಪಕರಣವು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು 90 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ರೋಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು.
ಬ್ರಿಗಮ್ ಮಹಿಳಾ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ (BWh) ಮೈಕ್ರೋ / ನ್ಯಾನೋ ಮೆಡಿಸಿನ್ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಹೆಲ್ತ್ ಲ್ಯಾಬೊರೇಟರಿಯ ನಿರ್ದೇಶಕರಾದ ಡಾ. ಹಾಡಿ ಶಫೀ ಹೇಳಿದರು: "ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ವಿವಿಧ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ನಮಗೆ ಉತ್ತಮ ಅವಕಾಶವಾಗಿದೆ. ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಉದ್ಯಮದ ಆಟಗಾರರು ತಮ್ಮ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಐ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಆರಂಭಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ಕಾಕತಾಳೀಯವಲ್ಲ. ನಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿದಿನ 2.5 ದಶಲಕ್ಷ ಟೆರಾಬೈಟ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್‌ಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ತಯಾರಕರು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೆಂದು ನಂಬುತ್ತಾರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಡೇಟಾವು ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ, ವೇಗವಾದ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. "
ರೋಗಿಗಳ ಕಣ್ಣುಗಳು, ಚರ್ಮದ ಗಾಯಗಳು, ಗಾಯಗಳು, ಸೋಂಕುಗಳು, ಔಷಧಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಫೋನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಕೆಲವು ದೂರುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ, ಕಡಿಮೆ ಇರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ತಜ್ಞರ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
"ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಘಟನೆಗಳು ಇರಬಹುದು, ಮತ್ತು ಆರೈಕೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ ರೋಗ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಾವು ಈ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು" ಎಂದು ಶಾಫಿ ಹೇಳಿದರು
12. ಹಾಸಿಗೆಯ ಪಕ್ಕದ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು
ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮವು ಶುಲ್ಕ ಆಧಾರಿತ ಸೇವೆಗಳತ್ತ ಮುಖ ಮಾಡಿದಂತೆ, ಇದು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಿಂದ ದೂರವಾಗುತ್ತಿದೆ. ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಕಾಯಿಲೆ, ತೀವ್ರ ರೋಗ ಘಟನೆಗಳು ಮತ್ತು ಹಠಾತ್ ಕ್ಷೀಣತೆಗೆ ಮುನ್ನ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ ಪ್ರತಿ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರದ ರಚನೆಯು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಈ ವಿಕಾಸಕ್ಕೆ ಹಲವು ಮೂಲಭೂತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಭವಿಷ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಕ್ರಮ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಪಸ್ಮಾರ ಅಥವಾ ಸೆಪ್ಸಿಸ್‌ಗೆ ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡಬಲ್ಲದು, ಇದಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಆಳವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಬ್ರಾಂಡನ್ ವೆಸ್ಟ್‌ಓವರ್, MD, ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಜನರಲ್ ಹಾಸ್ಪಿಟಲ್ (MGH) ನ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾದ ನಿರ್ದೇಶಕರು, ಹೃದಯ ಕಲೆಯ ನಂತರ ಕೋಮಾದಲ್ಲಿರುವಂತಹ ಗಂಭೀರ ಅನಾರೋಗ್ಯದ ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದರು.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ವೈದ್ಯರು ಈ ರೋಗಿಗಳ ಇಇಜಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಅವರು ವಿವರಿಸಿದರು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ವೈದ್ಯರ ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಅನುಭವದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಗಬಹುದು.
ಅವರು ಹೇಳಿದರು "ಈ ರೋಗಿಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರವೃತ್ತಿ ನಿಧಾನವಾಗಿರಬಹುದು. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಯಾರಾದರೂ ಚೇತರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆಯೇ ಎಂದು ವೈದ್ಯರು ನೋಡಲು ಬಯಸಿದಾಗ, ಅವರು ಪ್ರತಿ 10 ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಒಮ್ಮೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, 24 ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ 10 ಸೆಕೆಂಡುಗಳ ಡೇಟಾದಿಂದ ಇದು ಬದಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ಈ ಮಧ್ಯೆ ಕೂದಲು ಬೆಳೆದಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಿದಂತೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನೇಕ ರೋಗಿಗಳಿಂದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ಜನರು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಏನನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಕಂಡುಬರಬಹುದು, ಇದು ಶುಶ್ರೂಷೆಯಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ . "
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲಕ್ಕಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಅಪಾಯದ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಈ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವಿಧಾನದ ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಹೊಸ ಪೀಳಿಗೆಯ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವೈದ್ಯರು ಅನಾರೋಗ್ಯದ ಸೂಕ್ಷ್ಮಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಶುಶ್ರೂಷಾ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಒದಗಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಹೊಸ ಯುಗಕ್ಕೆ ನಾಂದಿ ಹಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಯಲ್ಲಿ ರೋಮಾಂಚಕಾರಿ ಪ್ರಗತಿ ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಪೋಸ್ಟ್ ಸಮಯ: ಆಗಸ್ಟ್-06-2021