Shaip ကအသင်းများကိုကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI Solutions များတည်ဆောက်ရာတွင်မည်သို့ကူညီသည်

နောက်တစ်ကြိမ်ဆရာဝန်၏ရုံးခန်းသို့သင်သွားသည့်အခါစက်ရုပ်သမားတစ်ယောက်၏ကုသမှုခံယူရန်မမျှော်လင့်ပါနှင့်။ ကွန်ပျူတာနှင့် algorithms ကမည်သည်ကိုကြည့်ရမည်၊ ဘာ ၀ ယ်ရမည်၊ နှင့်ကျွန်ုပ်တို့၏လူမှုကွန်ယက်များတွင်မည်သူထည့်ရမည်ကိုပြောကောင်းပြောလိမ့်မည်။ သို့သော်သုတေသနပြုချက်အရကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI မ လူ့အစားထိုးပါ စောင့်ရှောက်သူများ အချိန်မရွေးမကြာမီ။

သို့သော်၎င်းသည်ရှုပ်ထွေးသောစာရွက်စာတမ်းများ၊ ကြာရှည်စောင့်ဆိုင်းရသောအချိန်များ၊ မမှန်ကန်သောရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှုများနှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွေ့အကြုံ၏အခြားမလိုလားအပ်သောအရာများကိုပိုမိုကောင်းမွန်သောအရာများဖြင့်အစားထိုးနိုင်သည်။ AI အနေဖြင့်လည်းလူ့ဆရာဝန်များအားလူနာများအားပိုမိုကုသရန်နှင့်လူနာတစ် ဦး ချင်းစီအားပိုမိုထိရောက်သော၊

ဟုတ်ပါတယ်၊ ၂၀၂၁ ခုနှစ်မှာပင် AI အကြောင်းနှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်အလိုအလျောက်အကြောင်းပြောဆိုခြင်းသည်အလားအလာ၊ ကတိနှင့်ဖြစ်နိုင်ချေများကိုအာရုံစိုက်လေ့ရှိသည်။ AI-powered application များအတွက်အာကာသအတွင်းအခွင့်အလမ်းအများစုမှာရှေ့တွင်ရှိနေသေးသည်။ အဓိကအားဖြင့်အာကာသအတွင်းကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုခြင်းအတွက်လမ်းကိုရှင်းလင်းနိုင်ရန်အတွက်အဓိကအတားအဆီးများကိုကျော်လွှားရန်လိုအပ်သည်။ ကြောင်းဖြစ်ပျက်သည်အထိ, ဒီအသွင်ပြောင်းနည်းပညာအရာကို၏စည်းကမ်းချက်များ၌ဆက်လက်ပြီးဆက်လက်ပါလိမ့်မယ် တတျနိုငျသ ဖြစ် (ဖြစ်မည့်အစား) ။

Shaip တွင်ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့များကိုဤအခက်အခဲများကိုကျော်လွှားနိုင်ရန်ကူညီခြင်းဖြင့်စကားစမြည်ပြောင်းလိုကြသည်။ ငါတို့ပြောတာကိုသဘောကျတယ် ဘာ အနာဂတ်ရ ကိုင်နိုင်သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI အဘို့, ဒါပေမယ့်ကျနော်တို့ကပို။ ပင်ထိုအနာဂတ်ဖန်တီးချစ်ကြတယ်။ သို့သော်ကျွန်ုပ်တို့မည်သို့လုပ်ဆောင်သည်ကိုမလေ့လာမီပစ္စုပ္ပန်ကိုအာရုံစိုက်ရန်ခဏမျှအချိန်ယူကြပါစို့။

AI သည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကိုအမြဲတမ်းပြောင်းလဲရန်ကြိုးစားနေခြင်းမဟုတ်ပါ။ ရှိပြီးသား အတော်အတန်အသစ်စက်စက်ဖြစ်နေဆဲဖြစ်သော်လည်းနည်းပညာသည်မျက်မှောက်ခေတ်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစနစ်၏ကဏ္ every အားလုံးနီးပါးကိုပျံ့နှံ့သွားခဲ့သည်။

• လက်တွေ့အခြေအနေများတွင်သမားတော်များသည် CT-scan ဖတ်ခြင်း၊ MRIs နှင့်အခြားအမြင်အာရုံဆိုင်ရာဆန်းစစ်ခြင်းများ၏ရလဒ်များကိုစစ်ဆေးရန် AI-assistant ပုံရိပ်ကိရိယာများကိုအဆင့်မြင့်ပုံစံ - အသိအမှတ်ပြုစွမ်းရည်များဖြင့်အသုံးပြုသည်။ ၎င်းတို့အားရောဂါများကိုလျင်မြန်စွာနှင့်တိကျစွာရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပြီးထိခိုက်ဒဏ်ရာကိုခွဲခြားနိုင်သည်။
• စာသင်ခန်းထဲမှာစက်သင်တဲ့ကိရိယာတွေကကျောင်းသားတွေကိုအရင်ကထက်လူ့ခန္ဓာကိုယ်အကြောင်းပိုမိုနက်ရှိုင်းသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကိုစုဆောင်းရန်နှင့်၎င်းအားစွမ်းအားပေးရန်ကူညီပေးသည် ဖြေရှင်းချက်အသစ်များတည်ဆောက်ပါ အစစ်အမှန်ကမ္ဘာ applications များနှင့်အတူ။
• ဓာတ်ခွဲခန်းတွင်သုတေသီများသည်အန္တရာယ်ကင်းပြီးလူသိများသောဆေးများနှင့်အတူမူးယစ်ဆေးဝါးဖော်မြူလာအသစ်များကိုကူးယူရန်ရည်ညွှန်းရန်ရှုပ်ထွေးသောအစီအစဉ်များကိုအသုံးချနေကြသည်။ ထို့နောက်၎င်းတို့သည်ပုံတူပွားခြင်းနှင့်အချိန်အတိအကျသွင်းခြင်းတို့တွင်ကာကွယ်ဆေးများထုတ်လုပ်ရန်အတွက်ထပ်မံလုပ်နိုင်သည်။
• စီမံခန့်ခွဲသူများနှင့်အမှုဆောင်များသည် AI application များကို သုံး၍ ပံ့ပိုးသူများအတွက် ၀ င်ငွေကိုတပြိုင်နက်တည်းနှင့်လူနာများအတွက်အရည်အသွေးမြင့်မားသောစောင့်ရှောက်မှုပေးသောပိုမိုထိရောက်သော၊ စာရင်းကဆက်သွားသည်။

ဤအရာကိုသင်ဖတ်ရှုနေသောကြောင့် AI သည်ကျွန်ုပ်တို့၏ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအပေါ်အကျိုးသက်ရောက်ကြောင်းသင်သိပြီးဖြစ်လိမ့်မည် စနစ်ကကြီးမားလာပြီးပိုကြီးလာလိမ့်မယ်။ ကဏ္sectorတွင်ပါ ၀ င်သောမတူကွဲပြားသောသရုပ်ဆောင်များကိုထောက်ရှု။ AI ဖြေရှင်းချက်များဖြေရှင်းနိုင်မည့်စိန်ခေါ်မှုအရေအတွက်သည်အဆုံးမဲ့ပုံရသည်။

Shaip သည်ဤဖြေရှင်းချက်များကိုအသက်ဝင်စေရန်ကူညီသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ၀ န်ဆောင်မှုများသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းရှင်များနှင့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းရှင်များအားကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI နည်းပညာများကိုတည်ဆောက်နိုင်စေပြီး၊ သူတို့၏ကြီးမားသောအတားအဆီးများကိုဖယ်ရှားခြင်းဖြင့်အစစ်အမှန်ကမ္ဘာပြproblemsနာများကိုအတိုင်းအတာအထိဖြေရှင်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ပြီးတော့ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနေရာမှာအလုပ်လုပ်နေတဲ့အဖွဲ့တွေအတွက်တော့များများစားစားရှိပါတယ်။

အတားအဆီးများနှင့်အနီရောင်အလံများ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ၏ကတိသည်ဘယ်သောအခါမျှမဖြစ်သော်လည်းနည်းပညာကို monolithic ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်အမှန်တကယ်ပေါင်းစပ်ခြင်းသည်အခက်အခဲများနှင့်ပြည့်နှက်နေသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်လိမ့်မည်။ မွေးစားခြင်းသည်ပိုမိုမြန်ဆန်သည့်အခြားစက်မှုလုပ်ငန်းများနှင့်ခွဲခြားထားသောစည်းမျဉ်းအတားအဆီးများထက်မည်သူမျှ ပို၍ အရေးကြီးသည်။

ကွန်ဂရက်ကကျန်းမာရေးအာမခံသယ်ယူပို့ဆောင်ရေးနှင့်တာ ၀ န်ခံမှုအက်ဥပဒေ (HIPAA) ကိုပြsince္ဌာန်းပြီးကတည်းကရာစုနှစ်လေးဆယ်နီးပါးရှိခဲ့ပြီဖြစ်သော်လည်း ၂၀၂၁ ခုနှစ်တွင်ပံ့ပိုးသူများကလူနာအချက်အလက်များကိုမည်သို့ကိုင်တွယ်သည်ကိုထိုဥပဒေကပြဌာန်းထားသည်။ ကံမကောင်းစွာဖြင့်ဆရာဝန်များ၊ လူနာများနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနည်းပညာအသစ်များတည်ဆောက်ရန်ကြိုးပမ်းနေသည့်လုပ်ငန်းရှင်များ။ ထို့အပြင် HIPAA ၏လုပ်ပိုင်ခွင့်များသည်ယခုအချိန်တွင်ကိုယ်ပိုင်သတ်မှတ်နိုင်သောသတင်းအချက်အလက် (PII) နှင့်ပတ်သတ်သောစည်းမျဉ်းများနှင့်ပေါင်းစည်းနေသည်။ ဥရောပသမဂ္ဂ၏အထွေထွေဒေတာကာကွယ်မှုစည်းမျဉ်းဥပဒေ (GDPR)၊ စင်ကာပူ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်ကာကွယ်ရေးအက်ဥပဒေ (PDPA) နှင့်ကယ်လီဖိုးနီးယားစားသုံးသူသီးသန့်တည်ရှိမှုအက်ဥပဒေ (CCPA) တို့ကဲ့သို့အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုတွင်ဤနေရာတွင်ဒေတာအသုံးပြုမှုကိုထိန်းချုပ်သောပြည့်စုံသောဥပဒေပြဌာန်းခြင်းတို့ဖြစ်သည်။

COVID-19 ကူးစက်ရောဂါနှင့်အတူပါ ၀ င်သည့် telehealth ကျန်းမာရေးလိုအပ်ချက်များမြင့်တက်လာသည် ပိုပြီးစည်းမျဉ်းခေါင်းကိုက်ကဆက်ပြောသည်။ စတင်သူများအတွက်လူနာများစွာသည် HIPAA စံနှုန်းများနှင့်မကိုက်ညီသောပလက်ဖောင်းများမှတဆင့်ဝေးလံခေါင်ဖျားသောကုသမှုကိုခံယူကြပြီး ၄ င်းတို့ကို privacy ခြိမ်းခြောက်မှုများကိုခံနိုင်ရည်ရှိသည်။ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်သည့်ပလက်ဖောင်းများပင်လျှင်၎င်းတို့သည်အထိခိုက်မခံနိုင်သောလူနာဆိုင်ရာသတင်းအချက်အလက်များကိုထုတ်ဖော်နိုင်သည့်အတွက်အန္တရာယ်ရှိသည် for အမြတ်အစွန်း။ Virtual စောင့်ရှောက်မှုအတွက် ၀ ယ်လိုအားတိုးလာခြင်းသည် HIPAA ၏မူလနယ်ပယ်အပြင်ဘက်တွင်ရှိသည့်ဒစ်ဂျစ်တယ် ၀ န်ဆောင်မှုများစွာကိုဖြစ်ပေါ်စေခဲ့ပြီး၎င်းသည်နည်းပညာကုမ္ပဏီကြီးများဖြစ်သော Facebook၊ Alphabet, Amazon နှင့် Microsoft တို့ကိုအတင်းအကျပ်စေခိုင်းခဲ့သည်။ အကျိုးတူ သို့ အ ဈေးကွက်အသစ်တီထွင်မှုများအပြင်ထပ်မံကြီးကြပ်ရန်လိုအပ်သည်။

စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းချမှတ်သူများအတွက်ဤရှုပ်ထွေးသောလုပ်ပိုင်ခွင့်အာဏာစနစ်အတွင်းလိုက်နာမှုကိုပြenfor္ဌာန်းရန်မှာပိုမိုခက်ခဲလာသည်။ အကြောင်းမှာအချက်အလက်များကိုနည်းလမ်းသစ်များနှင့်တိုးပွားလာသောသရုပ်ဆောင်များကိုအသုံးပြုခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။ အလားတူပင်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနေရာတွင် AI-powered နည်းပညာများကိုတည်ဆောက်ရန်နှင့်ဖြန့်ကျက်ရန်မျှော်လင့်သောအဖွဲ့များအတွက်၊ ဤကိရိယာများသည်လက်ရှိစံချိန်စံညွှန်းများနှင့်ကိုက်ညီရန်သေချာစေရန်မှာရှာဖွေရန်ခက်ခဲသောစည်းမျဉ်းကျွမ်းကျင်မှုလိုအပ်သည်။

ရှာရန်လည်းခက်ခဲပါသလား။ အရည်အသွေးမြင့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာ။ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများသည်နည်းပညာအသစ်များကိုကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုခြင်းမှတားဆီးနိုင်သည်။ သို့သော်အရည်အသွေးပြည့်ဝသောအချက်အလက်မရှိလျှင် AI-powered tools များသည်ဖွံ့ဖြိုးမှုအဆင့်ထက်ကျော်လွန်သွားလိမ့်မည်မဟုတ်ပေ။

A မကြာသေးမီ လေ့လာချက် အမေရိကန်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအသင်း၏ဂျာနယ်တွင်ထုတ်ဝေသည်စက်များလေ့လာခြင်းဆိုင်ရာ algorithms များကိုလေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုသောလူနာများ၏ပထဝီဝင်ဆိုင်ရာဖြန့်ဖြူးမှုသည်ပြည်နယ်များ၊ အထူးသဖြင့်ကယ်လီဖိုးနီးယား၊ နယူးယောက်နှင့်မက်ဆာချူးဆက်ပြည်နယ်များအတွက်သာကန့်သတ်ထားသည်ကိုတွေ့ရှိရသည်။ ဤလူနာများသည်တစ် ဦး နှင့်တစ် ဦး ဝေမျှနိုင်သော်လည်းစီးပွားရေး၊ လူမှုရေး၊ အမူအကျင့်နှင့်အခြားဂုဏ်သတ္တိများကိုကြည့်ခြင်းအားဖြင့်အခြားဒေသများတွင်မူဤအချက်အလက်များအပေါ်လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးသော algorithms သည်ယေဘုယျအားဖြင့်ယေဘူယျအားဖြင့်ဖြစ်နိုင်သည်။ ဤပြproblemနာကိုပိုမိုကွဲပြားခြားနားသောဒေတာအစုနှင့်အတူဖြေရှင်းနိုင်ပေမယ့်နောက်တဖန်, ဒေတာရယူရန်ခဲယဉ်းသည်။ ဝယ်ယူပြီးလျှင်၎င်းသည်စုစည်းရန်ခဲယဉ်းသည်။ စက်သင်ကြားရေးနည်းပညာဖွံ့ဖြိုးသူများအတွက်နောက်ထပ်အရေးပါသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

ကုမ္ပဏီအတော်များများသည်၎င်းတို့၏ algorithms အတွက်အချက်အလက်များကိုရှာဖွေရန်သို့မဟုတ်ဖန်တီးရန်သိသာထင်ရှားသည့်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများပြုလုပ်ကြပြီး၎င်းကိုတံဆိပ်ကပ်ရန်အတွက်ငွေပေးချေရန်အတွက် ပို၍ ပင်ပေးဆပ်ရသူများဖြစ်သည်။ အလွန်အကျွံတစ်သားတည်းဖြစ်တည်ခြင်းဒေတာအစုနှင့်အတူကဲ့သို့, စနစ်တကျတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့်မှူးမတ်မဟုတ်သောဒေတာ AI အစီအစဉ်များကိုဘက်လိုက်ခြင်းနှင့်တိရလဒ်များကိုထုတ်လုပ်ရန်အလွယ်တကူဖြေရှင်းနိုင်မရနိုငျသောပြproblemsနာများကိုလေ့ကျင့်ပေးလိမ့်မည်။ ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ ထိုပြproblemsနာများသည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI နည်းပညာကိုလုပ်ကိုင်သောအဖွဲ့များအတွက်အစဉ်အလာဖြစ်နေသည်။ Gartner မှသုတေသနပြုချက်ကထိုအချက်ကိုဖော်ပြသည် 85% of AI စီမံကိန်းများမှမှားယွင်းသောရလဒ်များထွက်ပေါ်လာလိမ့်မည် 2022 မှတဆင့်ဒေတာ - စီမံခန့်ခွဲမှုဘက်လိုက်မှု၏ရလဒ်အဖြစ်။

ထပ်မံ၍ လူသိများသော်လည်းမသိသောကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် AI အပလီကေးရှင်းများကိုဖန်တီးရန်အခြားစိန်ခေါ်မှုများစွာရှိသည်။ developer များပိုမိုနေရာယူလာခြင်းနှင့် ၀ န်ဆောင်မှုပေးသူများသည် AI-powered ဖြေရှင်းချက်များကိုလူနာများအားကုသရန်နည်းလမ်းများထည့်သွင်းခြင်းအားဆုံးဖြတ်ချက်များနှင့်ရင်ဆိုင်ရသည်နှင့်အမျှဤစိန်ခေါ်မှုများသည်ကြီးမားလာသည်။ သင်ကနည်းပညာအသစ်များကို သုံး၍ အသုံး ၀ င်သော၊ ပြောင်းလဲနိုင်သောကိရိယာများကိုတည်ဆောက်ရန်ကြိုးစားသောအခါအတားအဆီးများကိုရှောင်ရှားနိုင်သော်လည်း Shaip သည်အဖွဲ့များသည်လက်ရှိအာကာသရှိ developer များရင်ဆိုင်နေရသောအကြီးမားဆုံးအခက်အခဲများကိုကျော်လွှားရန်ကူညီသည်။