ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်အသုံးအများဆုံး AI အသုံးပြုမှုအခြေအနေများအတွက်အချက်အလက်မှတ်စုရေးနည်း

ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးရေးနှင့်ကုသရေး

AI modules များမှတဆင့်မူးယစ်ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏နောက်ဆုံးဥပမာများထဲမှတစ်ခုမှာ Covid-19 အတွက်ကာကွယ်ဆေးများဖန်တီးခြင်းဖြစ်သည်။ ရောဂါဖြစ်ပွားပြီးလများအတွင်းသုတေသီများနှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများသည် Covid-19 ကာကွယ်ဆေးများအတွက်ကုဒ်ကိုချိုးဖျက်နိုင်ခဲ့သည်။ အများအားဖြင့်၎င်းသည် AI နှင့်စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ algorithms များနှင့်မူးယစ်ဆေးဝါးနှင့်ဓာတုဗေဒဆိုင်ရာအပြန်အလှန်အကျိုးပြုမှုများကိုဖန်တီးနိုင်စွမ်းရှိသောကြောင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဂျာနယ်များစွာမှထုတ်ဝေသောစာတမ်းများ၊ သုတေသနစာတမ်းများ၊ ဆေးပညာဆိုင်ရာဆောင်းပါးများနှင့်ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိရန်တို့ကြောင့်ဖြစ်သည်။

လူသား၏ရေဒါအောက်တွင်ဘယ်တော့မှမရှိနိုင်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ (မူးယစ်ဆေးဝါးရှာဖွေမှုနှင့်လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများအတွက်သုံးသောဒေတာစုများပမာဏကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်) ကိုချက်ချင်းကောက်ချက်ချချက်ရလဒ်များအတွက် AI modules များဖြင့်အလွယ်တကူခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ ၎င်းသည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပညာရှင်များအားစမ်းသပ်မှုများကိုလျင်မြန်စွာ၊ တင်းကျပ်သောစမ်းသပ်မှုများ ပြုလုပ်၍ သင့်တော်သောအတည်ပြုချက်များအတွက်၎င်းတို့၏တွေ့ရှိချက်များကိုရှေ့ဆက်ရန်ကူညီပေးသည်။

ဆေးရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း မှလွဲ၍ AI modules များသည်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဆရာ ၀ န်များအားသူတို့၏နောက်ခံအခြေအနေများ၊ ဇီဝတုံ့ပြန်မှုများနှင့်အခြားအရာများပေါ် မူတည်၍ ကိုယ်ပိုင်ဆေးများကိုအကြံပြုရန်ကူညီပေးသည်။

autoimmune ရောဂါများ၊ အာရုံကြောဆိုင်ရာစိုးရိမ်မှုများနှင့်နာတာရှည်ရောဂါများခံစားနေရသောလူနာများအတွက်ဆေးများစွာကိုသတ်မှတ်သည်။ ၎င်းသည်မူးယစ်ဆေးဝါးများအကြားတုံ့ပြန်မှုကိုဆိုလိုနိုင်သည်။ ကိုယ်ပိုင်ဆေးဝါးထောက်ခံချက်များနှင့်အတူကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများသည်ဆေးများအားညွှန်းခြင်းနှင့် ပတ်သက်၍ ပိုမိုသောဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုကိုချနိုင်သည်။

ဒါတွေအားလုံးဖြစ်လာဖို့အတွက် annotator တွေက NLP data တွေကို tagging လုပ်တယ်၊ data radiology ကအချက်အလက်တွေ၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံတွေ၊ EHRs တွေ၊ အာမခံကုမ္ပဏီတွေကပေးတဲ့ data တွေ၊ wearable devices တွေကစုဆောင်းပြီး data တွေကိုစုစည်းတာတို့စသဖြင့်ပေါ့။

လူနာစောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့်စောင့်ရှောက်ခြင်း

ပြန်လည်နာလန်ထူရန်အရေးကြီးသောလမ်းသည်ခွဲစိတ်မှုသို့မဟုတ်ရောဂါရှာဖွေပြီးနောက်မှသာစတင်သည်။ လူနာ၏ကျန်းမာရေးပြန်လည်နာလန်ထူမှုနှင့်အလုံးစုံသုခချမ်းသာကိုပိုင်ဆိုင်ရန်မှာလူနာအပေါ်မူတည်သည်။ AI စွမ်းအင်သုံးဖြေရှင်းနည်းများကြောင့်ဤအရာသည်တဖြည်းဖြည်းချောမွေ့လာသည်။

ကင်ဆာအတွက်ကုသမှုခံယူဖူးသောလူနာများ (သို့) စိတ်ကျန်းမာရေးစိုးရိမ်ပူပန်မှုများခံစားနေရသောလူနာများသည် ပို၍ ပို၍ ရှာဖွေတွေ့ရှိလာကြသည် စကားဝိုင်း bot များ အသုံးဝင်ပါတယ်။ Post-discharge query မှလူနာများအားစိတ်ခံစားချက်ပျက်ယွင်းခြင်းများကိုကူညီနိုင်ရန် chatbots များသည်အဆုံးစွန်အဖော်များနှင့်လက်ထောက်များအဖြစ်ရောက်ရှိလာသည်။ Northwell Health ဟုခေါ်သော AI အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုသည်၎င်း၏လူနာ ၉၆% နီးပါးသည်ထိုကဲ့သို့ chatbots များနှင့်ကောင်းမွန်သောလူနာထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကိုပြသခဲ့သည်ဟုအစီရင်ခံခဲ့သည်။

ဤမှတ်တမ်းတွင်ပါ ၀ င်သောနည်းစနစ်များသည်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများမှစာသားများနှင့်အသံအချက်အလက်များကိုမှတ်သားခြင်း၊ လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများမှအချက်အလက်များ၊ စကားပြောဆိုမှုနှင့်ရည်ရွယ်ချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းနှင့်စာရွက်စာတမ်းများနှင့်အခြားအရာများအားမှတ်သားရန်ဖြစ်သည်။

Up ကိုအရှေ့ဥရောပ, တောင်အာဖရိက

ဤကဲ့သို့သောကိစ္စများတွင် AI သင်တန်းနှင့်မှတ်ပုံတင်နည်းလမ်းများအတွက်စံသတ်မှတ်ချက်စံနှုန်းများကိုသတ်မှတ်နေသည်။ အသစ်များအသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့်ဖြေရှင်းနည်းများစတင်ခြင်းကြောင့်အနာဂတ်တွင်ဖြစ်ပေါ်လာမည့်ထူးခြားသောအချက်အလက်မှတ်စုစိန်ခေါ်မှုများအတွက်လမ်းပြမြေပုံများအဖြစ်ဆောင်ရွက်သည်။

သို့သော်၎င်းသည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသို့စွန့်စားခြင်းကိုမရပ်တန့်သင့်ပါ။ သင်ကအခုမှစလုပ်ရုံနဲ့လုံလောက်ပြီးအရည်အသွေးကိုရှာနေတယ် AI ကိုလေ့ကျင့်ရေးဒေတာယနေ့ကျွန်ုပ်တို့နှင့်ဆက်သွယ်ပါ။ ငါတို့ကစိန်ခေါ်မှုအသစ်တွေကိုအမြဲမျှော်လင့်နေပြီးမျဉ်းကွေးရဲ့ရှေ့ကိုခြေတစ်လှမ်းဆက်လှမ်းနေတယ်။