ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತನಾ ಶಕ್ತಿಯಾಗಲಿದೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.ಹಾಗಾದರೆ AI ಚಾಲಿತ ಉಪಕರಣಗಳ ಪ್ರಭಾವದಿಂದ ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳು ಹೇಗೆ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ?
ಇಂದಿನ ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮವು ಬಹಳ ಪ್ರಬುದ್ಧವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಕಾಯಿಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ನಿಂದ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದವರೆಗೆ, ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಲು ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮವು ಲೆಕ್ಕವಿಲ್ಲದಷ್ಟು ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ, ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿವೆ, ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಅಪಾಯಕಾರಿ ದರದಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಲೇ ಇದೆ.ವೈದ್ಯಕೀಯ ಆರೈಕೆಯ ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಒಂದು ಎಂಜಿನ್ ಆಗುತ್ತದೆ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅನೇಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಿದಾಗ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಬಹುದು, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಶುಶ್ರೂಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಕುರಿತು ಅಭೂತಪೂರ್ವ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಪಾರ್ಟ್ನರ್ಸ್ ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ನಡೆಸಿದ 2018 ರ ವರ್ಲ್ಡ್ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಮೆಡಿಕಲ್ ಇನ್ನೋವೇಶನ್ ಫೋರಮ್ (wmif) ನಲ್ಲಿ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ತಜ್ಞರು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಉದ್ಯಮದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಕುರಿತು ವಿವರಿಸಿದರು, ಅದು ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಳವಡಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ದಶಕ
2018 ರಲ್ಲಿ wmif ನ CO ಚೇರ್ ಎಂಡಿ ಅನ್ನೆ ಕಿಬ್ಲಾಂಕ್ಸಿ ಮತ್ತು ಪಾರ್ಟ್ನರ್ಸ್ ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್‌ನ ಮುಖ್ಯ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಅಧಿಕಾರಿ ಗ್ರೆಗ್ ಮೆಯೆರ್, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉದ್ಯಮ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೂ ತರಲಾದ ಈ ರೀತಿಯ "ವಿಧ್ವಂಸಕ" ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ತರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದರು. ವ್ಯಾಪಾರ ಯಶಸ್ಸಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
ಪಾಲುದಾರರ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ತಜ್ಞರ ಸಹಾಯದಿಂದ, ಡಾ. ಕೀತ್ ಡ್ರೇಯರ್, ಹಾರ್ವರ್ಡ್ ಮೆಡಿಕಲ್ ಸ್ಕೂಲ್ (HMS), ಪಾಲುದಾರರ ಮುಖ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಅಧಿಕಾರಿ, ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಜನರಲ್ ಹಾಸ್ಪಿಟಲ್ (MGH) ನಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ನಿರ್ದೇಶಕಿ ಡಾ. ಕ್ಯಾಥರೀನ್ ಆಂಡ್ರಿಯೊಲ್ ಸೇರಿದಂತೆ , AI ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸುವ 12 ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದೆ.
1.ಮೆದುಳಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಮೂಲಕ ಚಿಂತನೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರವನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸಿ
ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಹೊಸ ಆಲೋಚನೆಯಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕೀಬೋರ್ಡ್, ಮೌಸ್ ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶನವಿಲ್ಲದೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಚಿಂತನೆಯ ನಡುವೆ ನೇರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಗಡಿನಾಡು ಸಂಶೋಧನಾ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ, ಇದು ಕೆಲವು ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ನರಮಂಡಲದ ಕಾಯಿಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಘಾತವು ಕೆಲವು ರೋಗಿಗಳು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂಭಾಷಣೆ, ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಅವರ ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ಬ್ರೈನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ (BCI) ಈ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಬಗ್ಗೆ ಚಿಂತಿತರಾಗಿರುವ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಆ ಮೂಲಭೂತ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಪುನಃಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು.
"ನರಶಾಸ್ತ್ರದ ತೀವ್ರ ನಿಗಾ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯನ್ನು ನಾನು ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ವರ್ತಿಸುವ ಅಥವಾ ಮಾತನಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡರೆ, ಮರುದಿನ ಅವರ ಸಂವಹನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪುನಃಸ್ಥಾಪಿಸಲು ನಾನು ಆಶಿಸುತ್ತೇನೆ" ಎಂದು ನ್ಯೂರೋಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ಮತ್ತು ನರ ಪುನರ್ವಸತಿ ಕೇಂದ್ರದ ನಿರ್ದೇಶಕ ಲೀ ಹೋಚ್ಬರ್ಗ್ ಹೇಳಿದರು. ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಜನರಲ್ ಆಸ್ಪತ್ರೆ (MGH).ಮೆದುಳಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ (BCI) ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಕೈ ಚಲನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇಡೀ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯನ್ನು ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ಐದು ಬಾರಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸರ್ವತ್ರ ಸಂವಹನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಟ್ಯಾಬ್ಲೆಟ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್‌ಗಳಾಗಿ."
ಮಿದುಳಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅಮಿಯೋಟ್ರೋಫಿಕ್ ಲ್ಯಾಟರಲ್ ಸ್ಕ್ಲೆರೋಸಿಸ್ (ALS), ಸ್ಟ್ರೋಕ್ ಅಥವಾ ಅಟ್ರೆಸಿಯಾ ಸಿಂಡ್ರೋಮ್ ಹೊಂದಿರುವ ರೋಗಿಗಳ ಜೀವನದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಹಾಗೆಯೇ ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಪ್ರತಿ ವರ್ಷ ಬೆನ್ನುಹುರಿ ಗಾಯದಿಂದ ಬಳಲುತ್ತಿರುವ 500000 ರೋಗಿಗಳು.
2.ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ವಿಕಿರಣ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ
ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ (MRI), CT ಸ್ಕ್ಯಾನರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು X- ಕಿರಣಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ವಿಕಿರಣ ಚಿತ್ರಗಳು ಮಾನವ ದೇಹದ ಒಳಭಾಗಕ್ಕೆ ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ ಗೋಚರತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನೇಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ವಿಧಾನಗಳು ಇನ್ನೂ ಬಯಾಪ್ಸಿಯಿಂದ ಪಡೆದ ಭೌತಿಕ ಅಂಗಾಂಶ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ, ಇದು ಸೋಂಕಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಜೀವಂತ ಅಂಗಾಂಶ ಮಾದರಿಗಳ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ವಿವರವಾಗಿರಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಜ್ಞರು ಊಹಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಅಲೆಕ್ಸಾಂಡ್ರಾ ಗೋಲ್ಬಿ, MD, ಬ್ರಿಗಮ್ ಮಹಿಳಾ ಆಸ್ಪತ್ರೆ (BWh) ನಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರ-ನಿರ್ದೇಶಿತ ನರಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ದೇಶಕರು, "ನಾವು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಚಿತ್ರಣ ತಂಡವನ್ನು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕರು ಅಥವಾ ಇಂಟರ್ವೆನ್ಷನಲ್ ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ತರಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ವಿಭಿನ್ನ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಹಕಾರವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದು ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳ ಸ್ಥಿರತೆ. ಅಂಗಾಂಶ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರವು ಒದಗಿಸಲು ನಾವು ಬಯಸಿದರೆ, ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ನ ಮೂಲಭೂತ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಅತ್ಯಂತ ನಿಕಟ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿನ ಯಶಸ್ಸು ಮಾರಣಾಂತಿಕ ಗೆಡ್ಡೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಭಾಗವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಬದಲು ಗೆಡ್ಡೆಯ ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
AI ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ನ ಆಕ್ರಮಣಶೀಲತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು "ವರ್ಚುವಲ್ ಬಯಾಪ್ಸಿ" ಅನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಗೆಡ್ಡೆಗಳ ಫಿನೋಟೈಪಿಕ್ ಮತ್ತು ಜೆನೆಟಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು ಚಿತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಬದ್ಧವಾಗಿದೆ.
3. ಕಡಿಮೆ ಸೇವೆ ಅಥವಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಶೀಲ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿ
ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್ ತಂತ್ರಜ್ಞರು ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಸೇರಿದಂತೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಶೀಲ ರಾಷ್ಟ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಆರೋಗ್ಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಕೊರತೆಯು ರೋಗಿಗಳ ಜೀವಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಲು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಬಹಳವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪಶ್ಚಿಮ ಆಫ್ರಿಕಾದ ಎಲ್ಲಾ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್‌ಗಳು ಬೋಸ್ಟನ್‌ನ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಲಾಂಗ್‌ವುಡ್ ಅವೆನ್ಯೂದೊಂದಿಗೆ ಆರು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಸಭೆ ಗಮನಸೆಳೆದಿದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾನವರಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಕೆಲವು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ವೈದ್ಯರ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕೊರತೆಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, AI ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಉಪಕರಣವು ಕ್ಷಯರೋಗದ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಎದೆಯ ಎಕ್ಸ್-ಕಿರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೈದ್ಯರಂತೆಯೇ ಅದೇ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ.ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಕಳಪೆ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮೂಲಕ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಅನುಭವಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
"ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ" ಎಂದು ಮೆಸಾಚುಸೆಟ್ಸ್ ಜನರಲ್ ಹಾಸ್ಪಿಟಲ್ (MGH) ನಲ್ಲಿ ಸಹಾಯಕ ನರವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಹ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕರಾದ ಡಾ. ಜಯಶ್ರೀ ಕಲ್ಪತಿ ಕ್ರಾಮರ್ ಹೇಳಿದರು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯತೆಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಜನರು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಶಾರೀರಿಕ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು, ಇದು ರೋಗದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
"ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಭಾರತದಲ್ಲಿ ರೋಗದಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್‌ಗಿಂತ ತುಂಬಾ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು" ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು.ನಾವು ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದಾಗ, ಡೇಟಾವು ರೋಗದ ಪ್ರಸ್ತುತಿ ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.ನಾವು ಒಂದೇ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ಇತರ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತೇವೆ."
4.ವಿದ್ಯುನ್ಮಾನ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳ ಬಳಕೆಯ ಹೊರೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ
ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಹೆಲ್ತ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ (ಅವಳ) ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ರಯಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಈ ರೂಪಾಂತರವು ಅರಿವಿನ ಓವರ್‌ಲೋಡ್, ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲದ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಆಯಾಸಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹಲವಾರು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಂದಿದೆ.
ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಹೆಲ್ತ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ (ಅವಳ) ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಈಗ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಸಾಕಷ್ಟು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಮಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ದಿನಚರಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಬ್ರಿಗಮ್ ಹೆಲ್ತ್‌ನ ಉಪಾಧ್ಯಕ್ಷ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಅಧಿಕಾರಿ ಡಾ. ಆಡಮ್ ಲ್ಯಾಂಡ್‌ಮನ್, ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಮೂರು ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ: ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್, ಆರ್ಡರ್ ಎಂಟ್ರಿ ಮತ್ತು ಅವರ ಇನ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುವುದು.ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಮತ್ತು ಡಿಕ್ಟೇಶನ್ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಉಪಕರಣಗಳು ಸಾಕಾಗದೇ ಇರಬಹುದು.
"ಪೊಲೀಸರು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಧರಿಸಿದಂತೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಾಗಿ ವೀಡಿಯೊ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವಂತಹ ಕೆಲವು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಇದು ಹೆಚ್ಚು ದಪ್ಪವಾಗಿರುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ" ಎಂದು ಲ್ಯಾಂಡ್‌ಮನ್ ಹೇಳಿದರು.ಭವಿಷ್ಯದ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗಾಗಿ ಈ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮಾಡಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಿರಿ ಮತ್ತು ಅಲೆಕ್ಸಾದಂತೆಯೇ, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ರೋಗಿಗಳ ಹಾಸಿಗೆಯ ಪಕ್ಕಕ್ಕೆ ತರಲಾಗುವುದು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ."
ಔಷಧ ಪೂರಕಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಅಧಿಸೂಚನೆಯಂತಹ ಇನ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳಿಂದ ದಿನನಿತ್ಯದ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು AI ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ವೈದ್ಯರ ಗಮನ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಅವರ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ, ಲ್ಯಾಂಡ್‌ಮನ್ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ.
5.ಆಂಟಿಬಯೋಟಿಕ್ ಪ್ರತಿರೋಧದ ಅಪಾಯ
ಪ್ರತಿಜೀವಕ ನಿರೋಧಕತೆಯು ಮಾನವರಿಗೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಬೆದರಿಕೆಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಪ್ರಮುಖ ಔಷಧಿಗಳ ಮಿತಿಮೀರಿದ ಬಳಕೆಯು ಸೂಪರ್ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ವಿಕಸನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಅದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ.ಬಹು ಔಷಧ ನಿರೋಧಕ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾಗಳು ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಗಂಭೀರ ಹಾನಿಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು, ಪ್ರತಿ ವರ್ಷ ಹತ್ತಾರು ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಕೊಲ್ಲುತ್ತವೆ.ಕ್ಲೋಸ್ಟ್ರಿಡಿಯಮ್ ಡಿಫಿಸಿಲ್ ಮಾತ್ರ US ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ವರ್ಷಕ್ಕೆ $5 ಶತಕೋಟಿ ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು 30000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಾವುಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
EHR ಡೇಟಾವು ಸೋಂಕಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯು ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ಅಪಾಯವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಅವುಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
"ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉಪಕರಣಗಳು ಸೋಂಕು ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಜೀವಕ ನಿರೋಧಕತೆಯ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಬಲ್ಲವು" ಎಂದು ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಜನರಲ್ ಹಾಸ್ಪಿಟಲ್ (MGH) ನಲ್ಲಿ ಸೋಂಕು ನಿಯಂತ್ರಣದ ಉಪ ನಿರ್ದೇಶಕರಾದ ಡಾ. ಎರಿಕಾ ಶೆಣೈ ಹೇಳಿದರು.ಅವರು ಮಾಡದಿದ್ದರೆ, ಎಲ್ಲರೂ ವಿಫಲರಾಗುತ್ತಾರೆ.ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು ಬಹಳಷ್ಟು EHR ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಅವರು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಸದಿದ್ದರೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಚುರುಕಾದ ಮತ್ತು ವೇಗವಾದ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಅವರು ರಚಿಸದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವ EHR ಗಳನ್ನು ಬಳಸದಿದ್ದರೆ, ಅವರು ವೈಫಲ್ಯವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ."
6. ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಚಿತ್ರಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ
ಡಾ. ಜೆಫ್ರಿ ಗೋಲ್ಡನ್, ಬ್ರಿಗಮ್ ಮಹಿಳಾ ಆಸ್ಪತ್ರೆ (BWh) ನಲ್ಲಿ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ ವಿಭಾಗದ ಮುಖ್ಯಸ್ಥ ಮತ್ತು HMS ನಲ್ಲಿ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕರು, ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಪೂರ್ಣ ಶ್ರೇಣಿಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಮುಖ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದರು.
"70% ಆರೋಗ್ಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ ಮತ್ತು EHR ಗಳಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾದ 70% ಮತ್ತು 75% ರಷ್ಟು ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ" ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು.ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಸರಿಯಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.ಇದು ಡಿಜಿಟಲ್ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧಿಸಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ."
ದೊಡ್ಡ ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಆಳವಾದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮಟ್ಟದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮಾನವನ ಕಣ್ಣುಗಳಿಂದ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
"ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ವೇಗವಾಗಿ ಅಥವಾ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಹಂತಕ್ಕೆ ನಾವು ಈಗ ಬಂದಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಹಂತಗಳು ಅಥವಾ ಹಿಸ್ಟೋಪಾಥೋಲಾಜಿಕಲ್ ಗ್ರೇಡಿಂಗ್‌ಗಿಂತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರೋಗಿಗಳ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು" ಎಂದು ಗೋಲ್ಡನ್ ಹೇಳಿದರು.ಇದು ಮುಂದೆ ದೊಡ್ಡ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಲಿದೆ."
ಅವರು ಹೇಳಿದರು, "ವೈದ್ಯರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೊದಲು ಸ್ಲೈಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಆಸಕ್ತಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ AI ಸಹ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. AI ಸ್ಲೈಡ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ನೋಡಲು ನಮಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ ಇದರಿಂದ ನಾವು ಯಾವುದು ಮುಖ್ಯ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ಅಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಬಳಕೆಯ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಕರಣದ ಅವರ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ತನ್ನಿ
ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಾಧನಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ರೆಫ್ರಿಜರೇಟರ್‌ನೊಳಗಿನ ನೈಜ-ಸಮಯದ ವೀಡಿಯೊದಿಂದ ಹಿಡಿದು ಚಾಲಕರ ವ್ಯಾಕುಲತೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಕಾರುಗಳವರೆಗೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಐಸಿಯುಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಇತರೆಡೆಗಳಲ್ಲಿ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸಾಧನಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.ಸ್ಥಿತಿಯ ಕ್ಷೀಣಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸೆಪ್ಸಿಸ್ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ತೊಡಕುಗಳ ಗ್ರಹಿಕೆಯು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
"ನಾವು ಆರೋಗ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವಾಗ, ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಬೇಗ ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸಲು ನಾವು ಐಸಿಯು ವೈದ್ಯರನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಈ ಡೇಟಾದ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯು ಮಾನವ ವೈದ್ಯರು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಒಳ್ಳೆಯ ಕೆಲಸವಲ್ಲ" ಎಂದು ಮಾರ್ಕ್ ಮೈಕಲ್ಸ್ಕಿ ಹೇಳಿದರು. , BWh ನಲ್ಲಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಸೆಂಟರ್‌ನ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ನಿರ್ದೇಶಕ.ಈ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ವೈದ್ಯರ ಮೇಲೆ ಅರಿವಿನ ಹೊರೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಬೇಗ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ."
8.ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಾಗಿ ಇಮ್ಯುನೊಥೆರಪಿಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವುದು
ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ 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 ಕಟ್ಟುಪಾಡುಗಳಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟ ಜೀನ್ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಿತ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಹೊಸ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
"ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಕೆಲವು ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ಕೋಶಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಇನ್ಹಿಬಿಟರ್‌ಗಳು ಅತ್ಯಂತ ರೋಮಾಂಚಕಾರಿ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಜನರಲ್ ಹಾಸ್ಪಿಟಲ್ (MGH) ಸಮಗ್ರ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಕೇಂದ್ರದಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಪ್ಯಾಥೋಲಜಿ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ನಿರ್ದೇಶಕ ಡಾ. ಲಾಂಗ್ ಲೆ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ.ಆದರೆ ನಾವು ಇನ್ನೂ ಎಲ್ಲಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ಅದು ತುಂಬಾ ಜಟಿಲವಾಗಿದೆ.ನಮಗೆ ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾ ಬೇಕು.ಈ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಸದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೋಗಿಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಅಥವಾ ಬಹು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕಾಗಿದ್ದರೂ, ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ರೋಗಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ."
9.ವಿದ್ಯುನ್ಮಾನ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಅಪಾಯದ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ
ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಹೆಲ್ತ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ (ಅವಳ) ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾದ ನಿಧಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿಖರವಾದ, ಸಮಯೋಚಿತ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಇದು ನಿರಂತರ ಸವಾಲಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪದ ಗೊಂದಲ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಅಪೂರ್ಣ ದಾಖಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಅಪಾಯದ ಶ್ರೇಣೀಕರಣ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರದ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೇಗೆ ಕೈಗೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಜನರಿಗೆ ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.
ಬ್ರಿಗಮ್ ಮಹಿಳಾ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ (BWh) ತುರ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಹಾಯಕ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕ ಮತ್ತು ಹಾರ್ವರ್ಡ್ ಮೆಡಿಕಲ್ ಸ್ಕೂಲ್ (HMS) ನ ಸಹಾಯಕ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕ ಡಾ. ಜಿಯಾದ್ ಒಬರ್ಮೇಯರ್, "ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಕೆಲವು ಕಠಿಣ ಕೆಲಸಗಳಿವೆ. ಆದರೆ ಇನ್ನೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಇಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಹೆಲ್ತ್ ರೆಕಾರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ (ಅವಳ) ರೋಗವನ್ನು ಊಹಿಸಿದಾಗ ಜನರು ಏನನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಖಿನ್ನತೆ ಅಥವಾ ಪಾರ್ಶ್ವವಾಯುವನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಜನರು ಕೇಳಬಹುದು, ಆದರೆ ಅವರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸ್ಟ್ರೋಕ್‌ನ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಸ್ಟ್ರೋಕ್ ಸ್ವತಃ."
ಅವರು ಮುಂದುವರಿಸಿದರು, "MRI ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಈಗ ನಾವು MRI ಅನ್ನು ಯಾರು ಖರೀದಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಯೋಚಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ? ಆದ್ದರಿಂದ ಅಂತಿಮ ಭವಿಷ್ಯವು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶವಲ್ಲ."
NMR ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅನೇಕ ಯಶಸ್ವಿ ಅಪಾಯದ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣೀಕರಣ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಶೋಧಕರು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಹೊಸ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸುಧಾರಿಸುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು OBERMEYER ನಂಬುತ್ತಾರೆ.
"ನಾವು ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು ತೆರೆಯುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಊಹಿಸಬೇಕೆಂದು ನೋಡುವ ಮೊದಲು ನಾವು ನಿಖರವಾಗಿ ಏನನ್ನು ಊಹಿಸಿದ್ದೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲು" ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು.
10. ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಾಧನಗಳ ಮೂಲಕ ಆರೋಗ್ಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು
ಆರೋಗ್ಯ ಮೌಲ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಗ್ರಾಹಕರು ಈಗ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.ಹಂತ ಟ್ರ್ಯಾಕರ್ ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ದಿನವಿಡೀ ಹೃದಯ ಬಡಿತವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧನಗಳವರೆಗೆ, ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಮನೆ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಾಧನಗಳ ಮೂಲಕ ರೋಗಿಗಳು ಒದಗಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪೂರಕಗೊಳಿಸುವುದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ಗುಂಪಿನ ಆರೋಗ್ಯಕ್ಕೆ ಅನನ್ಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವಲ್ಲಿ AI ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಕೇಂದ್ರದ CO ನಿರ್ದೇಶಕ ಬ್ರಿಗಮ್ ಮಹಿಳಾ ಆಸ್ಪತ್ರೆ (BWh) ನ ನರಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕ ಡಾ. ಓಮರ್ ಅರ್ನೌಟ್, ರೋಗಿಗಳು ಈ ನಿಕಟ, ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕೆಲಸವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂದು ಹೇಳಿದರು.
"ನಾವು ಡಿಜಿಟಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಮುಕ್ತವಾಗಿದ್ದೇವೆ" ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು.ಆದರೆ ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಫೇಸ್‌ಬುಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಜನರು ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ."
ರೋಗಿಗಳು ತಮ್ಮ ವೈದ್ಯರನ್ನು ಫೇಸ್‌ಬುಕ್‌ನಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಂಬುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
"ಇದು ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾವು ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಜನರ ಗಮನವು ತುಂಬಾ ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವು ತುಂಬಾ ಒರಟಾಗಿರುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಅರ್ನೌಟ್ ಹೇಳಿದರು.ನಿರಂತರವಾಗಿ ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೂಲಕ, ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸಲು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಡೇಟಾ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ."
11.ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಫೋನ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಬಲ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಸಾಧನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿ
ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಫೋನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಗ್ರಾಹಕ ಮಟ್ಟದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಚಿತ್ರಗಳು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಚಿತ್ರಣಕ್ಕೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಶೀಲ ರಾಷ್ಟ್ರಗಳಲ್ಲಿ, ಪೋರ್ಟಬಲ್ ಸಾಧನಗಳ ಶಕ್ತಿಯುತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಮುಖ ಪೂರಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತಜ್ಞರು ನಂಬುತ್ತಾರೆ.
ಮೊಬೈಲ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಪ್ರತಿ ವರ್ಷವೂ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.ಡರ್ಮಟಾಲಜಿ ಮತ್ತು ನೇತ್ರವಿಜ್ಞಾನವು ಈ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ಆರಂಭಿಕ ಫಲಾನುಭವಿಗಳು.
ಬ್ರಿಟಿಷ್ ಸಂಶೋಧಕರು ಮಕ್ಕಳ ಮುಖಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ರೋಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಧನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ.ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಕ್ಕಳ ದವಡೆಯ ರೇಖೆ, ಕಣ್ಣುಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಗಿನ ಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು ಮುಖದ ಅಸಹಜತೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಂತಹ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.ಪ್ರಸ್ತುತ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರದ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಉಪಕರಣವು 90 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಕಾಯಿಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು.
ಬ್ರಿಗಮ್ ಮಹಿಳಾ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ (BWh) ಮೈಕ್ರೋ / ನ್ಯಾನೋ ಔಷಧ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಆರೋಗ್ಯ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ನಿರ್ದೇಶಕರಾದ ಡಾ ಹದಿ ಶಫೀ ಹೇಳಿದರು: "ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಅನೇಕ ವಿಭಿನ್ನ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ನಮಗೆ ಉತ್ತಮ ಅವಕಾಶವಾಗಿದೆ. ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲರೂ ಉದ್ಯಮದ ಆಟಗಾರರು ತಮ್ಮ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ Ai ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ಕಾಕತಾಳೀಯವಲ್ಲ. ನಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿದಿನ 2.5 ಮಿಲಿಯನ್ ಟೆರಾಬೈಟ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್‌ಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ತಯಾರಕರು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೆಂದು ನಂಬುತ್ತಾರೆ. ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ, ವೇಗವಾದ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾ.
ರೋಗಿಗಳ ಕಣ್ಣುಗಳು, ಚರ್ಮದ ಗಾಯಗಳು, ಗಾಯಗಳು, ಸೋಂಕುಗಳು, ಔಷಧಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಫೋನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಕಡಿಮೆ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ದೂರುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
"ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಘಟನೆಗಳು ಇರಬಹುದು, ಮತ್ತು ಕೇರ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ರೋಗ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಾವು ಈ ಅವಕಾಶದ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು" ಎಂದು ಶಾಫಿ ಹೇಳಿದರು.
12.ಹಾಸಿಗೆಯ ಪಕ್ಕದ AI ನೊಂದಿಗೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಹೊಸದು ಮಾಡುವುದು
ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವಾ ಉದ್ಯಮವು ಶುಲ್ಕ ಆಧಾರಿತ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ತಿರುಗಿದಂತೆ, ಅದು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ದೂರವಿದೆ.ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಕಾಯಿಲೆ, ತೀವ್ರವಾದ ಕಾಯಿಲೆಯ ಘಟನೆಗಳು ಮತ್ತು ಹಠಾತ್ ಕ್ಷೀಣತೆಯ ಮೊದಲು ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ ಪ್ರತಿ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರ ರಚನೆಯು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿಕಸನಕ್ಕಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅನೇಕ ಮೂಲಭೂತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಕ್ರಮ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು.ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಪಸ್ಮಾರ ಅಥವಾ ಸೆಪ್ಸಿಸ್‌ಗೆ ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳ ಆಳವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಬ್ರಾಂಡನ್ ವೆಸ್ಟೋವರ್, MD, ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಜನರಲ್ ಹಾಸ್ಪಿಟಲ್ (MGH) ನಲ್ಲಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾದ ನಿರ್ದೇಶಕ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಹೃದಯ ಸ್ತಂಭನದ ನಂತರ ಕೋಮಾದಲ್ಲಿರುವಂತಹ ತೀವ್ರ ಅನಾರೋಗ್ಯದ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ನಿರಂತರ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದರು.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ವೈದ್ಯರು ಈ ರೋಗಿಗಳ ಇಇಜಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಅವರು ವಿವರಿಸಿದರು.ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ವೈದ್ಯರ ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಅನುಭವದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಗಬಹುದು.
ಅವರು ಹೇಳಿದರು" ಈ ರೋಗಿಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರವೃತ್ತಿ ನಿಧಾನವಾಗಿರಬಹುದು.ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವೈದ್ಯರು ಯಾರಾದರೂ ಚೇತರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ಬಯಸಿದಾಗ, ಅವರು ಪ್ರತಿ 10 ಸೆಕೆಂಡುಗಳಿಗೊಮ್ಮೆ ಮಾನಿಟರ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡಬಹುದು.ಆದರೆ, 24 ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ 10 ಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅದು ಬದಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡುವುದು ಈ ಮಧ್ಯೆ ಕೂದಲು ಬೆಳೆದಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡುವಂತಿದೆ.ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅನೇಕ ರೋಗಿಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಜನರು ನೋಡುವುದನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು 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 ಎಚ್ಚರಿಕೆಯು ಈ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನದ ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಹೊಸ ಪೀಳಿಗೆಯ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವೈದ್ಯರು ಅನಾರೋಗ್ಯದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಶುಶ್ರೂಷಾ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಒದಗಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು.ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಹೊಸ ಯುಗವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಕರ್ಷಕ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪೋಸ್ಟ್ ಸಮಯ: ಆಗಸ್ಟ್-06-2021
