၄ ထူးခြားသောအချက်အလက်များသည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုများတွင် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းကိုစိန်ခေါ်သည်

ဒါဟာလုံလောက်တဲ့အချိန်လို့ပြောပြီးပေမယ့် AI ကကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းမှာ game changer တစ်ယောက်ဖြစ်ကြောင်းသက်သေပြနေပါတယ်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကွင်းဆက်တွင် passive ပါဝင်သူများမှသာလူနာများသည် airtight AI-powered လူနာစောင့်ကြည့်ရေးစနစ်များ၊ wearable device များ၊ ၎င်းတို့၏အခြေအနေများကိုမြင်သာသောထိုးထွင်းမှုများနှင့်အခြားအရာများမှတဆင့်၎င်းတို့၏ကျန်းမာရေးကိုတာဝန်ယူသည်။ ဆရာဝန်များနှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများ၏ရှုထောင့်မှကြည့်ခြင်းအားဖြင့် AI သည်စက်ရုပ်လက်နက်များ၊ ခေတ်မီဆန်းစစ်မှုနှင့်ရောဂါရှာဖွေမှုပုံစံများ၊ အထောက်အကူပြုခွဲစိတ် bot များ၊ မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုများနှင့်စိုးရိမ်မှုများကိုရှာဖွေရန်လမ်းစခင်းသည်။

သို့သော်လည်း AI သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍများကို ဆက်လက်လွှမ်းမိုးနေသဖြင့် ထပ်တူထပ်မျှမြင့်တက်လာသည်မှာ ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများဖြစ်သည်။ သင်သိသည့်အတိုင်း၊ AI မော်ဂျူး သို့မဟုတ် စနစ်သည် သက်ဆိုင်ရာနှင့် ဆက်စပ်အချက်အလက်များကို အချိန်ကြာမြင့်စွာ တိကျစွာလေ့ကျင့်ထားမှသာ ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဘလော့ဂ်တွင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI အသုံးပြုမှုသည်သူတို့၏ရှုပ်ထွေးမှုများနှင့်အညီတိုးတက်လာသောအခါထူးခြားသောစိန်ခေါ်မှုများကိုကျွမ်းကျင်သူများနှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်သူများရင်ဆိုင်ရလိမ့်မည်။

၁။ ကိုယ်ပိုင်လုံခြုံရေးထိန်းသိမ်းရာတွင်အခက်အခဲများ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည်လုံခြုံမှုကိုအရေးကြီးသည့်ကဏ္ sector တစ်ခုဖြစ်သည်။ အသေးစိတ်အချက်အလက်များမှသည် အီလက်ထရောနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများ လူနာများနှင့်ဝေးလံခေါင်သီသောလူနာစောင့်ကြည့်မှုအတွက်ပို့နိုင်သော wearable device များမှလက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများအတွင်းစုဆောင်းထားသောဒေတာများ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနေရာတစ်လက်မတိုင်းသည်လုံခြုံမှုကိုအမြင့်ဆုံးလိုအပ်သည်။

ကိုယ်ပိုင်လွတ်လပ်ခွင့်တွေအများကြီးရှိရင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက်အသုံးချတဲ့ AI application အသစ်တွေကိုဘယ်လိုလေ့ကျင့်ပေးမလဲ။ ကောင်းပြီ၊ ကိစ္စအတော်များများမှာလူနာတွေကသူတို့ရဲ့ဒေတာတွေကိုလေ့လာမှုနဲ့သုတေသနရည်ရွယ်ချက်အတွက်သုံးနေတာကိုယေဘုယျအားဖြင့်သတိမပြုမိကြဘူး။ HIPAA မှဖော်ပြထားသောစည်းမျဉ်းများသည်အဖွဲ့အစည်းများနှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများသည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက်လူနာဒေတာကိုသုံးနိုင်ပြီးသက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များနှင့်သက်ဆိုင်ရာလုပ်ငန်းများကိုမျှဝေနိုင်သည်။

ဤအတွက်လက်တွေ့ဘ ၀ ဥပမာများများစွာရှိသည်။ အခြေခံနားလည်မှုအတွက် Google သည် Mayo Clinic နှင့် ၁၀ နှစ်ကြာသုတေသနနားလည်မှုကိုခိုင်ခိုင်မာမာထိန်းသိမ်းထားပြီးဒေတာအချက်အလက်အကန့်အသတ်ကိုဝေမျှသည်ကိုနားလည်ပါ။ အမည်မဖော်လိုသူ.

၎င်းသည်အတော်လေးပြောင်ပြောင်တင်းတင်းဖြစ်နေသော်လည်းစျေးကွက်တွင်ကြိုတင်ခန့်မှန်းဆန်းစစ်ခြင်းအဖြေများကိုထုတ်လွှင့်ရန်လုပ်ဆောင်နေသော AI များစွာသည်ယေဘုယျအားဖြင့်အရည်အသွေး AI သင်တန်းအချက်အလက်များအတွက်၎င်းတို့၏ရင်းမြစ်များအကြောင်းကိုအတော်လေးပြောလေ့ရှိကြသည်။ ဒါကယှဉ်ပြိုင်ရတဲ့အကြောင်းအရင်းတွေကြောင့်သိသာပါတယ်။

ထိုကဲ့သို့ ထိလွယ်ရှလွယ် အကြောင်းအရာတစ်ခုဖြစ်ခြင်းကြောင့် လျှို့ဝှက်ရေးသည် စစ်မှုထမ်းဟောင်းများ၊ ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် သုတေသီများက ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေသည့် ဦးထုပ်ဖြူကို ပိုမိုစိတ်ဝင်စားလာကြသည်။ ဒေတာခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် HIPAA ပရိုတိုကောများနှင့် ပြန်လည်ဖော်ထုတ်ခြင်းအတွက် အပိုဒ်များ ရှိပါသည်။. ရှေ့ဆက်ပြီး အဆင့်မြင့် AI ဖြေရှင်းချက်များအား တပြိုင်နက်တည်း တီထွင်နေစဉ်တွင် လျှို့ဝှက်ရေးအား ချောမွေ့စွာ တည်ဆောက်နိုင်ပုံကို ကျွန်ုပ်တို့ လုပ်ဆောင်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။

၂။ ဘက်လိုက်မှုနှင့်အမှားများကိုဖယ်ရှားရာတွင်စိန်ခေါ်မှုများ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအပိုင်းရှိ အမှားအယွင်းများနှင့် ဘက်လိုက်မှုများသည် လူနာများနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများအတွက် သေစေနိုင်သည်။ နေရာလွဲမှားခြင်း သို့မဟုတ် မှားယွင်းသောဆဲလ်များမှ ပေါက်ဖွားလာသော အမှားအယွင်းများ၊ ထုံထိုင်းခြင်း သို့မဟုတ် ဂရုမစိုက်ခြင်းတို့သည် လူနာများအတွက် ဆေးဝါး သို့မဟုတ် ရောဂါရှာဖွေရေးလမ်းကြောင်းကို ပြောင်းလဲစေနိုင်သည်။ Pennsylvania Patient Safety Authority မှ ထုတ်ပြန်သော အစီရင်ခံစာတွင် EHR modules များတွင် ပြဿနာပေါင်း 775 ခုခန့်ကို ဖော်ထုတ်တွေ့ရှိထားကြောင်း သိရသည်။ ယင်းတို့အထဲမှ၊ လူနှင့်သက်ဆိုင်သောအမှားများ 54.7% ခန့်နှင့် စက်ဖြင့်ချည်နှောင်ထားသောအမှားများသည် 45.3% နီးပါးရှိသည်။

အမှားများအပြင်ဘက်လိုက်မှုများသည်ကျန်းမာရေးကုမ္ပဏီများအတွက်မလိုလားအပ်သောအကျိုးဆက်များကိုဖြစ်စေနိုင်သောနောက်ထပ်ပြင်းထန်သောအကြောင်းအရင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အမှားများနှင့်မတူဘဲ၊ အချို့သောယုံကြည်ချက်များနှင့်အလေ့အကျင့်များကိုမွေးရာပါစိတ်ဆန္ဒကြောင့်ခွဲခြားရန် ပို၍ ခက်ခဲသည်။

လူများတွင်အရေပြားကင်ဆာကိုထောက်လှမ်းရန်အသုံးပြုသောနည်းလမ်းများသည်အများအားဖြင့်အသားညိုသောအရေပြားအရောင်များတွင်ပိုမိုတိကျလေ့ရှိသည်ဖြစ်သောကြောင့်အစီရင်ခံစာတစ်ခုမှမျှဝေသည်။ ဘက်လိုက်မှုများကိုရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့်ဖယ်ရှားပစ်ခြင်းသည်အရေးကြီးပြီးကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် AI ကိုစိတ်ချယုံကြည်စွာအသုံးပြုနိုင်ရန်ရှေ့ဆက်ရန်တစ်ခုတည်းသောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။