ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် Generative AI- အသုံးချမှုများ၊ အားသာချက်များ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် အမြဲတစေ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို တန်ဖိုးထားကာ အသက်များကို ကယ်တင်ရန်အတွက် အရေးကြီးသောနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ နည်းပညာများ တိုးတက်လာသော်လည်း ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်နေကြရဆဲဖြစ်သည်။

PwC က ကျန်းမာရေး စောင့်ရှောက်မှု ကုန်ကျစရိတ်တွေ တက်လာမယ်။ 7 အတွက် 2024%. ဝန်ထမ်းမလုံလောက်မှု၊ လုပ်သားမလုံလောက်မှု၊ ငွေပေးချေမှုပြဿနာများနှင့် ဈေးနှုန်းများ မြင့်တက်လာခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းသည် ကုန်ကျစရိတ်ကြီးကြီးမားမားမရှိဘဲ ကောင်းမွန်သောစောင့်ရှောက်မှုပေးနိုင်ရန် နည်းပညာအသစ်များကို ရှာဖွေနေပါသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် အဓိကကျသောနယ်ပယ်တစ်ခုမှာ Generative AI ဖြစ်သည်။

Generative AI ဖြစ်သည် မြန်ဆန်မှု၊ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးပြီး ကျွန်ုပ်တို့ မတွေးဖူးသေးတဲ့ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုတွေအတွက် တံခါးဖွင့်ပေးပါတယ်။

ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ၎င်း၏အသုံးချမှုများနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများတွင် Generative AI ၏စွမ်းအားကို ဆွေးနွေးပါမည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် Generative AI ၏အသုံးချမှုများ

Generative AI သည် ဖြေရှင်းချက်များကို ပေးသည်။ လေ့ကျင့်ရေး၊ ရောဂါရှာဖွေရေး၊ ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် အခြားအရာများအတွက်။ ဤနည်းပညာသည် ပိုမိုအရေးပါသည့် အဓိကနယ်ပယ်များကို ကြည့်ကြပါစို့။

1. ဆေးဘက်ဆိုင်ရာသင်တန်းများနှင့် သရုပ်သကန်များ

   Generative AI သည် လေ့ကျင့်မှုအတွက် လက်တွေ့ကျသော ကျန်းမာရေးအခြေအနေများကို ဖန်တီးပေးသည်။ ပုံသေအခြေအနေများဖြင့် ရိုးရာနည်းလမ်းများနှင့်မတူဘဲ AI သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။ ဒါက သင်ယူမှုအတွေ့အကြုံကို ကြွယ်ဝစေပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ University of Michigan သည် sepsis ကုသမှုကိုအတုယူရန် AI ကိုအသုံးပြုနေစဉ်၊ Pennsylvania တက္ကသိုလ်မှ COVID-19 ပျံ့နှံ့မှုကို လေ့လာသည်။.

2. လက်တွေ့ Diagnosis

   Generative AI သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် ရောဂါရှာဖွေရေးတွင် အဓိကနည်းလမ်းနှစ်ခုဖြင့် ကူညီပေးသည်။ AI သည် အရည်အသွေးနိမ့်စကင်န်များကို ကြည်လင်ပြတ်သားသော ရုပ်ပုံများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည်။ အရေပြားကင်ဆာ သို့မဟုတ် အယ်လ်ဇိုင်းမားကဲ့သို့သော အစောပိုင်းလက္ခဏာများကို သိရှိရန် လူနာဒေတာကိုလည်း အသုံးပြုသည်။ Google ၏ Med-Palm 2ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များအပေါ် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမေးခွန်းများကိုဖြေဆိုရာတွင် 85% တိကျမှုနှုန်းကို အောင်မြင်ခဲ့သည်။

3. မူးယစ်ဆေးဖွံ့ဖြိုးရေးကောင်စီ

   ဆေးဝါးအသစ်များ တီထွင်မှုသည် မကြာခဏ လက်လှမ်းမီသော ကိစ္စတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေါ်လာဘီလီယံပေါင်းများစွာ. Generative AI သည် ကုန်ကျစရိတ်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်သည်။ ၎င်းသည် မော်လီကျူးအသစ်များကို ဒီဇိုင်းထုတ်နိုင်ပြီး ဆေးဝါးအသစ်များ၏ ဂုဏ်သတ္တိများကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ မကြာသေးမီက၊ Recursion Pharmaceuticals သည် Valence ကို ရယူခဲ့သည်။AI ကိုအသုံးပြု၍ မူးယစ်ဆေးသုံးစွဲသူများအား ဒီဇိုင်းရေးဆွဲရန် AI စတင်တည်ထောင်သူဖြစ်သည်။

4. အုပ်ချုပ်ရေးဆိုင်ရာတာဝန်များ

   တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း အုပ်ချုပ်ရေးအလုပ်ကြောင့် ဆရာဝန်များသည် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုနှုန်း မြင့်မားစွာ ကြုံတွေ့ရသည်။ Generative AI သည် အီလက်ထရွန်းနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများ (EHRs) ဖြည့်သွင်းခြင်းနှင့် ချိန်းဆိုမှုများကို အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းကဲ့သို့သော အလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ NavinaAI startup တစ်ခုဖြစ်သည့် သည် အဆိုပါလုပ်ငန်းများတွင် ဆရာဝန်များအား ကူညီရန် ကိရိယာတစ်ခုကို တည်ဆောက်ခဲ့ပြီး ရန်ပုံငွေ ဒေါ်လာ 44 သန်း ရရှိထားပြီးဖြစ်သည်။

5. Synthetic Medical Data

   အထူးသဖြင့် ရှားပါးသောရောဂါများအတွက် ဆေးသုတေသနဆိုင်ရာ အချက်အလက်သည် ခက်ခဲသည်။ Generative AI သည် သီးသန့်ဒေတာနမူနာများကို ထုတ်လုပ်နိုင်ပြီး ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို ကျော်လွှားနိုင်သည်။ ဂျာမန်သုတေသီများ တီထွင်ခဲ့သည်။ GANerAidဆေးဘက်ဆိုင်ရာစမ်းသပ်မှုများအတွက် ပေါင်းစပ်လူနာဒေတာကိုထုတ်ပေးသည့် AI မော်ဒယ်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် Generative AI ၏ အားသာချက်များနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ

အားသာချက်များ

• အရှိန်: ဆွဲဆောင်မှုအရှိဆုံးအကျိုးကျေးဇူးများထဲမှတစ်ခုမှာ အလုပ်များကို မည်မျှမြန်မြန်ပြီးမြောက်စေသနည်း။ ဥပမာအားဖြင့်၊ AI သည် ကျယ်ပြန့်သော ဆေးမှတ်တမ်းများကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ဖြတ်ကျော်နိုင်သည်၊ ၎င်းသည် လူသားတစ်ဦးအတွက် အချိန်ပိုကြာမည်ဖြစ်သည်။
• ဟုတ်မှန်ရေး: Generative AI သည် ရောဂါရှာဖွေခြင်းအရည်အသွေးကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသည်။ ၎င်းသည် သမားရိုးကျနည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အစောပိုင်းအဆင့်ရောဂါများကို တိကျစွာသိရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ AI algorithms သည် အစောပိုင်းကင်ဆာရှာဖွေတွေ့ရှိမှုတွင် ကတိပြုထားသည်။
• Accessibility- Generative AI သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ပိုမိုရရှိနိုင်စေသည်။ အထူးပြုစောင့်ရှောက်မှု အကန့်အသတ်ရှိသော ကျေးလက်ဒေသများကို စဉ်းစားကြည့်ပါ။ AI စနစ်သုံး တယ်လီဆေးပညာ ပလပ်ဖောင်းများသည် အဝေးမှ တိုင်ပင်ဆွေးနွေးခြင်းနှင့် ရောဂါရှာဖွေခြင်းဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။

စိန်ခေါ်မှုများ

• ဘက်လိုက်မှု - AI မော်ဒယ်များသည် ၎င်းတို့၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ပါရှိသည့် ဘက်လိုက်မှုများကို အမွေဆက်ခံနိုင်သည်။ ဘက်လိုက်သော အယ်လဂိုရီသမ်များသည် မတူညီသော လူဦးရေအုပ်စုများအတွက် မညီမျှသော ကုသမှုကို ဦးတည်စေသည့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် စိုးရိမ်စရာဖြစ်သည်။ ဥပမာအနေနဲ့ လေ့လာချက်တွေအရ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် အသုံးပြုသည့် AI သည် တိကျမှုနည်းသည်။ အရေပြားအရောင်ညိုသောလူများအတွက် အရေပြားအခြေအနေများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်း။
• ဒေတာကိုသီးသန့်လုံခြုံရေး- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် အကြီးမားဆုံးစိုးရိမ်မှုတစ်ခုမှာ အရေးကြီးသောဒေတာလုံခြုံရေးဖြစ်သည်။ AI သည် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် မှီခိုနေရသောကြောင့် ဒေတာဖောက်ဖျက်မှု အန္တရာယ် အမြဲရှိနေပါသည်။ သို့သော် 2023 စစ်တမ်းတစ်ခုက AI သည် ဖြေရှင်းချက်၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းလည်း ဖြစ်နိုင်ကြောင်း ပြသသည်။ ဖြစ်နိုင်ပါသည် အဖွဲ့အစည်းများသည် ဒေတာကျိုးပေါက်မှုကုန်ကျစရိတ်အတွက် ဒေါ်လာ ၁.၈ သန်းနီးပါးကို သက်သာစေသည်။ ရက်ပေါင်း 100 ကျော် ချိုးဖောက်မှု ဖော်ထုတ်ခြင်းကို အရှိန်မြှင့်ပါ။
• အကောင်အထည်ဖော်မှုကုန်ကျစရိတ်- AI ကိရိယာများကို စနစ်ထည့်သွင်းခြင်းသည် စျေးကြီးနိုင်ပါသည်။ ကနဦးကုန်ကျစရိတ်များတွင် ဆော့ဖ်ဝဲလ်တည်ဆောက်မှု၊ ဟာ့ဒ်ဝဲတပ်ဆင်မှုနှင့် စနစ်သစ်ကိုအသုံးပြုရန် လေ့ကျင့်ရေးဝန်ထမ်းများပါဝင်သည်။
• နည်းကျအောင်ပြုလုပ်ခြင်း: AI ၏ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အက်ပ်လီကေးရှင်းများသည် စည်းကမ်း မီးခိုးရောင် ဧရိယာ ဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည်။ မှားယွင်းစွာ အဖြေရှာခြင်း သို့မဟုတ် ဒေတာကို လွဲမှားစွာ ကိုင်တွယ်ခြင်းအတွက် တာဝန်ခံမှုဆိုင်ရာ မေးခွန်းများရှိပါသည်။ ဟိ US နဲ့ EU က အစီအစဉ်တွေ ရေးဆွဲနေပါတယ်။ စည်းမျဥ်းသစ်များ ဆောင်ကြဉ်းရန်၊ သို့သော် ၎င်းသည် မကြာမီတွင် ဖြစ်မလာပါ။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် GenAI ရှိ အနာဂတ်အမြင်များနှင့် လမ်းကြောင်းသစ်များ

မျိုးဆက်သစ် AI သည် ဆွဲဆောင်မှုဆက်လက်ရရှိလာသည်နှင့်အမျှ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစက်မှုလုပ်ငန်း၏ လာမည့်နှစ်များကို ပုံဖော်ပေးမည့် ပေါ်ထွက်လာသောလမ်းကြောင်းသစ်များကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ရပါသည်။ ဤသည်မှာ ဤခေတ်ရေစီးကြောင်းများ၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ဖြစ်သည်-

1. ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် စိတ်ကြိုက်ဆေးပညာ

   GenAI သည် ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပြီး အံဝင်ခွင်ကျရှိသော ဆေးကုသမှုများကို လုပ်ဆောင်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ အနာဂတ်မော်ဒယ်များသည် အသေးစိတ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများကို ထုတ်လုပ်မည်ဖြစ်ပြီး ရောဂါများကို တိကျမှန်ကန်မှုဖြင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်မည်ဖြစ်သည်။

2. AI နှင့် Human Teamwork

   GenAI သည် လူသားများနှင့် AI ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သည့် ဆက်တင်များကို မြှင့်တင်မည်ဖြစ်သည်။ အကျိုးကျေးဇူးအများဆုံးရရှိရန်အတွက် ကျန်းမာရေးဝန်ထမ်းနှင့် AI အကြား ထိရောက်သော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုသည် လိုအပ်ပါသည်။

3. Big Data နှင့် EHR များ

   GenAI ကို ဒေတာကြီးကြီးမားမားနှင့် အီလက်ထရွန်နစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများဖြင့် ပေါင်းစည်းခြင်းသည် အလားအလာကောင်းပါသည်။ ဤ AI မော်ဒယ်များသည် အထောက်အကူဖြစ်စေသော ထိုးထွင်းဥာဏ်များပေးနိုင်ရန် ကွဲပြားသော လူနာဒေတာများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ရှာဖွေရန်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန်နှင့် ကောင်းမွန်သော ကုသမှုများပြုလုပ်ရန် EHRs ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

4. ဆက်လက်သင်ယူခြင်း။

   GenAI သည် အသုံးဝင်နေစေရန် ဆက်လက်သင်ယူရန် လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအသစ်များ၊ ရောဂါများနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အပြောင်းအလဲများနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိရပါမည်။ အနာဂတ်မော်ဒယ်များသည် ၎င်းတို့ကို ပိုမိုတိကျပြီး အသုံးဝင်စေမည့် စဉ်ဆက်မပြတ် လေ့လာသင်ယူနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် Generative AI Data ၏အခန်းကဏ္ဍ

ဒေတာသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစက်မှုလုပ်ငန်းအတွက် generative AI ကို စွမ်းအားမြှင့်ပေးရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤတွင်နည်း။

1. သင်တန်းပုံစံများ

   အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာသည် AI အယ်လဂိုရီသမ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် ယခင်က လူနာမှတ်တမ်းများ၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများနှင့် မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကိုပင် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်လာစေရန် သင်ယူကြသည်။

2. တိကျမှုကို မြှင့်တင်ခြင်း။

   ဒေတာအစုံသည် ပိုမိုကွဲပြားပြီး ကျယ်ပြန့်လေလေ၊ AI မော်ဒယ်သည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး ရောဂါရှာဖွေနိုင်လေဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျယ်ပြန့်သော X-rays တွင်လေ့ကျင့်ထားသော AI သည် အဆုတ်ဆိုင်ရာပြဿနာများကို ပိုမိုတိကျစွာသိရှိနိုင်သည်။

3. ကိုယ်ပိုင်ဆေးပညာ

   ဒေတာသည် AI သည် တစ်ဦးချင်းလိုအပ်ချက်များအတွက် ကုသမှုများကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ AI သည် လူနာအတွက် အထိရောက်ဆုံးဆေးကို အကြံပြုရန် အရင်းအမြစ်များစွာမှ အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။

4. ခန့်မှန်း Analytics မှ

   လုံလောက်သောဒေတာဖြင့် AI သည် လူနာများ၏လိုအပ်ချက်များနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလမ်းကြောင်းများကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ရောဂါဖြစ်ပွားမှုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည် သို့မဟုတ် ဆေးရုံတစ်ခုလိုအပ်မည့် အရင်းအမြစ်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်။

5. ကျင့်ဝတ်နှင့် ဥပဒေလိုက်နာမှု

   ဒေတာသည် AI မော်ဒယ်များသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစည်းမျဉ်းများနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေပါသည်။ သင့်လျော်သောဒေတာသည် ဘက်လိုက်မှု သို့မဟုတ် မမှန်ကန်မှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။