ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်စက်သင်ယူခြင်း၏လက်တွေ့ကမ္ဘာ

Machine Learning ၏လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချမှုများ

ရောဂါရှာဖွေခြင်း & ထိရောက်သောရောဂါရှာဖွေခြင်း

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက်စက်သင်ယူခြင်း၏အဓိကအသုံးပြုမှုများအနက်တစ်ခုမှာရောဂါစောစောရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်ထိရောက်သောရောဂါရှာဖွေခြင်းတို့ဖြစ်သည်။ မျိုးရိုးလိုက်ခြင်း၊ မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုများနှင့်ကင်ဆာအမျိုးအစားအချို့ကဲ့သို့သောစိုးရိမ်မှုများသည်အစောပိုင်းအဆင့်များတွင်ဖော်ထုတ်ရန်ခက်ခဲသော်လည်းကောင်းစွာလေ့ကျင့်ထားသောစက်သင်ယူမှုဖြေရှင်းနည်းများဖြင့်၎င်းတို့ကိုတိကျစွာတွေ့ရှိနိုင်သည်။

ထိုကဲ့သို့သောပုံစံများသည်ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့်အခြားအချက်အလက်အစုံများမှနှစ်ပေါင်းများစွာလေ့ကျင့်မှုကိုခံရသည်။ ၎င်းတို့သည်လူသား၏ခန္ဓာကိုယ်၌မူမမှန်မှုများ (သို့) ကိုယ်အင်္ဂါအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုမှအနည်းငယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိုထပ်မံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အချက်ပြမှုကိုလေ့ကျင့်ပေးသည်။ ဤအသုံးပြုမှုကိစ္စ၏ဥပမာကောင်းတစ်ခုမှာ IBM Watson Genomic ဖြစ်သည်၊ အသိဥာဏ်တွက်ချက်မှုစနစ်ဖြင့်မောင်းနှင်သော genome ကိုမောင်းနှင်သည့်အစဉ်လိုက်ပုံစံသည်စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကိုရှာဖွေဖော်ထုတ်ရာတွင်ပိုမိုမြန်ဆန်ထိရောက်သောနည်းလမ်းများကိုခွင့်ပြုသည်။

ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများကိုထိရောက်စွာစီမံနိုင်ခြင်း

တိုးတက်မှုများရှိနေသော်လည်းအီလက်ထရောနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများကိုထိန်းသိမ်းခြင်းသည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္inတွင်ပူပန်စရာဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်စောစောကကျွန်ုပ်တို့စုပေါင်းသုံးခဲ့သည့်အရာများနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်ပိုမိုလွယ်ကူလာသည်မှန်သော်လည်းကျန်းမာရေးအချက်အလက်များမှာနေရာတိုင်းတွင်ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။

ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများကိုဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုနှင့်ပေါင်းစပ်ရန်လိုသည်။ သို့သော်မှတ်တမ်းများမှပျောက်ဆုံးသွားသောအရေးကြီးသောအသေးစိတ်အချက်များမှာသော့ခတ်သည်ဖြစ်စေ၊ မှားသည်ဖြစ်စေ။ သို့သော် MathWorks နှင့် Google မှပရောဂျက်များသည်လက်ရေးလက်ထောက်လှမ်းနည်းပညာများမှတဆင့်အော့ဖ်လိုင်းမှတ်တမ်းများကိုအလိုအလျောက်အဆင့်မြှင့်တင်ရာတွင်စက်သင်ယူမှု၏လွှမ်းမိုးမှုသည်ဤအရာအားလုံးကိုပြောင်းလဲနေသည်။ ၎င်းသည်ဒေါင်လိုက်တစ်လျှောက်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပညာရှင်များအား၎င်းတို့၏အလုပ်ကိုလုပ်ဆောင်ရန်လူနာဒေတာများကိုအချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီရရှိနိုင်ပါသည်။

ဆီးချိုရောဂါရှာဖွေခြင်း

ဆီးချိုကဲ့သို့ရောဂါ၏ပြသနာမှာလူများစွာသည်မည်သည့်လက္ခဏာမျှမပြဘဲအချိန်ကြာရှည်စွာရှိနေတတ်သည်။ ထို့ကြောင့်ဆီးချိုရောဂါ၏လက္ခဏာများနှင့်ဆိုးကျိုးများကိုသူတို့ပထမဆုံးအကြိမ်အမှန်တကယ်တွေ့ကြုံရသောအခါအတော်လေးနောက်ကျနေပြီဖြစ်သည်။ သို့သော်ဤကဲ့သို့သောဖြစ်ရပ်များကို machine learning ပုံစံများဖြင့်တားဆီးနိုင်သည်။

Naive Bayes, KNN, Decision Tree စသည့် algorithms များပေါ်တွင်တည်ဆောက်ထားသောစနစ်တစ်ခုသည်ကျန်းမာရေးအချက်အလက်များအားစီမံရန်နှင့်လူတစ် ဦး ၏အသက်၊ နေထိုင်မှုပုံစံရွေးချယ်မှု၊ အစားအသောက်၊ ကိုယ်အလေးချိန်နှင့်အခြားအရေးကြီးသောအချက်များမှအသေးစိတ်မှတဆင့်ဆီးချိုရောဂါစတင်ခြင်းကိုခန့်မှန်းနိုင်သည်။ အသည်းရောင်ရောဂါများကိုတိကျစွာသိရှိနိုင်ရန်တူညီသောနည်းများကိုသုံးနိုင်သည်။

အပြုအမူပြုပြင်ခြင်း

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည်ရောဂါများနှင့်နာမကျန်းမှုများကိုကုသခြင်းထက်ကျော်လွန်သည်။ ၎င်းသည်အလုံးစုံသောသုခချမ်းသာအကြောင်းဖြစ်သည်။ လူသားများအနေနှင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ဟန်အမူအရာများ၊ ကိုယ်ဟန်အမူအရာများနှင့်အမူအကျင့်များနှင့် ပတ်သက်၍ ပိုမိုထုတ်ဖော်ပြလေ့ရှိသည်။ စက်သင်ယူမှုမောင်းနှင်သောပုံစံများသည်ယခုကျွန်ုပ်တို့အားမသိစိတ်နှင့်မသက်မသာလုပ်ဆောင်မှုများကိုဖော်ထုတ်ရန်နှင့်လိုအပ်သောလူနေမှုဘ ၀ ကိုပြောင်းလဲရန်ကူညီနိုင်သည်။ ၎င်းသည်သင့်အားကိုယ်ဟန်အနေအထားကိုပြုပြင်ရန်သင့်အားတောင်းဆိုသောအက်ပလီကေးရှင်းများကဲ့သို့သင့်အား ၀ တ်ဆင်နိုင်သောရိုးရှင်းသောအရာများဖြစ်နိုင်သည်။

ဆေးဝါးများနှင့်ဆေးဝါးအသစ်များရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း

အဓိကကျတဲ့ကျန်းမာရေးပြဿနာတော်တော်များများမှာကုစရာဆေးမရှိသေးပါဘူး။ ကင်ဆာနှင့်အေအိုင်ဒီအက်စ်ကဲ့သို့ချက်ချင်းအသက်အန္တရာယ်စိုးရိမ်သောကများရှိနေသော်လည်း autoimmune ရောဂါများနှင့် ဦး နှောက်အာရုံကြောဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုများကဲ့သို့လူတစ် ဦး ချင်းစီကိုသူတို့၏ဘ ၀ တစ်လျှောက်လုံးအထိထိခိုက်စေနိုင်သောနာတာရှည်ရောဂါများလည်းရှိသည်။

စက်သင်ယူခြင်းသည်ကြီးမားသောရောဂါများအတွက်ဆေးဝါးများကိုပိုမိုထိရောက်မြန်ဆန်စေမည့်အဖွဲ့အစည်းများနှင့်ဆေးဝါးထုတ်လုပ်သူများအားကူညီပေးနေသည်။ လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများ၊ အစီအစဉ်များနှင့်ပုံစံရှာဖွေခြင်းများမှတစ်ဆင့်ကုမ္ပဏီများသည်၎င်းတို့၏စမ်းသပ်မှုနှင့်လေ့လာရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကိုလျင်မြန်စွာခြေရာခံနိုင်နေပြီဖြစ်သည်။ သမားရိုးကျမဟုတ်သောကုထုံးများနှင့်ကုစားမှုများစွာကို machine learning ၏အကူအညီဖြင့်ခေတ်စားသောဆေးဝါးများနှင့်အပြိုင်တီထွင်နေသည်။

Up ကိုအရှေ့ဥရောပ, တောင်အာဖရိက

စက်သင်ယူခြင်းသည်ကျွန်ုပ်တို့လူသားများလိုအပ်သောဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်၏နောက်တစ်ဆင့်သို့ရောက်ရှိရန်အချိန်ကိုသိသိသာသာလျော့ကျစေသည်။ အခုငါတို့ကဒီကိုရောက်တာထက်ပိုမြန်တဲ့အရှိန်နဲ့ရှေ့ကိုတိုးနေကြတယ်။ ပိုမိုအသုံးပြုသောအခြေအနေများ၊ စမ်းသပ်မှုများနှင့်အသုံးချမှုများဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်လာမည့်နှစ်များအတွင်းရိုးရှင်းသောစမတ်ဖုန်း app တစ်ခုကြောင့်ကင်ဆာရောဂါကိုမည်သို့ပျောက်ကင်းအောင်ကုသနိုင်သနည်း။ AI in ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ငန်းကိုတော်လှန်နေသည်။