ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ၏အလားအလာ

ရိုးရိုးသားသားပြောရရင်ငါတို့အားလုံးဟာလွန်ခဲ့တဲ့နှစ်နှစ်ကအိပ်မက်မက်ခဲ့တဲ့အနာဂတ်မှာနေထိုင်နေကြတယ်။ ဖြစ်ပျက်မှုတစ်ခု (သို့) အဖြစ်အပျက်တစ်ခုကိုတိကျစွာကြိုတင်ခန့်မှန်းခဲ့လျှင်လွန်ခဲ့သောဆယ်စုနှစ်များကနည်းပညာနှင့်ကျွန်ုပ်တို့၏အဓိကရည်ရွယ်ချက်များထဲမှတစ်ခုဖြစ်လျှင်၊ ဤစိတ်ကူးသည်အမှန်တကယ်ဖြစ်လာသောအချိန်၌ကျွန်ုပ်တို့အမှန်တကယ်ဖြစ်သည်။

ယနေ့ Apple Watch ကဲ့သို့စီးပွားဖြစ်ကိရိယာများသည်နှလုံးတိုက်ခိုက်ခံရခြင်းနှင့်နှလုံးဆိုင်ရာစိုးရိမ်မှုများကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းပြီးသုံးစွဲသူများအားကြိုတင်ကာကွယ်ရန်သို့မဟုတ်ဆရာဝန်များနှင့်ဆက်သွယ်နိုင်ရန်ကြိုတင်သတိပေးသည်။ အပင်အားဖျက်ဆီးသောဗိုင်းရပ်စ်ရောဂါရှိနေသော်လည်း၎င်းသည်ကျွန်ုပ်တို့အားလျင်မြန်စွာအက်ကွဲစေပြီးကာကွယ်ဆေးကိုတီထွင်နိုင်ခဲ့သောနည်းပညာနှင့်၎င်း၏တိုးတက်မှုများကြောင့်လုံးလုံးလျားလျားဖြစ်သည်။

အဆိုပါ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အထူးသဖြင့် Artificial Intelligence သည်နည်းပညာကြောင့်များစွာအကျိုးရှိသည်။ ဤပို့စ်တွင်၊ AI သည်ကျန်းမာရေးနည်းပညာ၏အနာဂတ်၊ ၎င်း၏အကျိုးကျေးဇူးများနှင့်ဆေးရုံများ၊ ရောဂါရှာဖွေရေးစင်တာများနှင့်အခြားကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစင်တာများကိုထိရောက်စွာအကောင်အထည်ဖော်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်သောအကန့်အသတ်များကိုအသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် AI သည်မည်မျှသက်ဆိုင်သနည်း။

AI ၏ဆိုလိုရင်းမှာလူသားတစ် ဦး အားမည်သည့်အခါမျှမလုပ်နိုင်သည့်နည်းလမ်းဖြင့်လုပ်ဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။ ယနေ့ခေတ်အဆင့်မြင့်စနစ်များသည်သုတေသနနှင့်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက်နည်းပညာ၏အလားအလာများကိုမြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။ ထို့အပြင် AI တွင်ပုံသေနှင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောစွမ်းရည်များပါ ၀ င်သည်၊ ပါဝင်ပတ်သက်သူများသည်တိကျ၊ တိကျ။ ထိရောက်မှုအရှိဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေသည်။

သို့သော် AI သည်အလွန်ယေဘူယျအသုံးအနှုန်းဖြစ်သည်။ AI သည်မည်သို့သက်ဆိုင်သည်ကိုရှင်းရှင်းလင်းလင်းနားလည်ရန်၎င်းကိုကွဲပြားခြားနားသောအတောင်ပံများအဖြစ် ခွဲ၍ ကွဲပြားခြားနားသောကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအပိုင်းများနှင့်တစ်ခုစီ၏ဆက်စပ်မှုကိုနားလည်ကြပါစို့။

Machine Learning, Deep Learning နှင့် Neural Networks

စက်များသင်ယူခြင်းနှင့်အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏လုပ်ငန်းစဉ်များ၊ စက်သင်ယူမှုနှင့်၎င်း၏မဟာမိတ်နည်းပညာများအားပေါင်းစပ်ဆေးဝါးများ၏ပေါင်းစပ်ခြင်းပုံစံတူလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့်တိကျသောကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကုသမှုများပေးနိုင်ရန်သုံးနိုင်သည်။

တစ် ဦး ချင်းစီ၌မျိုးရိုးလိုက်ရောဂါစတင်ခြင်းကိုခန့်မှန်းခြင်းမှသည်လူသားတစ် ဦး ၏ခန္ဓာကိုယ်အတွင်းမူးယစ်ဆေးဝါးများ၏ထိရောက်မှုကိုတိကျသောရလဒ်များပေးခြင်း၊ စက်သင်ယူခြင်း၊ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်းနှင့်အာရုံကြောကွန်ယက်များကိုလက်ရှိလူသားလက်လှမ်းမမီသောသဘောတရားများနှင့်အကြောင်းအရာများပေါ်တွင်လုပ်ဆောင်ရန်အသုံးချနိုင်သည်။

NLP

အဖြစ်အတိုကောက် သဘာဝဘာသာစကားများထုတ်ယူခြင်းဤအရာသည်စကားပြောခြင်းနှင့်စာသားလုပ်ဆောင်ခြင်းတို့နှင့်သက်ဆိုင်သည်။ AI modules များကိုစိတ်ခံစားချက်၊ ဘာသာပြန်ဆိုမှု၊ စကားပြောမှစာသားသို့အပြန်အလှန်နှင့်အခြားအရာများအားလုပ်ဆောင်ရန်နှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်သုံးသည်။ NLP သည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက်အရေးပါသောနည်းလမ်းများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်၊ ၎င်းသည်အစီရင်ခံစာများ၊ ဂျာနယ်များ၊ EHRs များနှင့်သိပ္ပံနည်းကျစာတမ်းများနှင့်အနှစ်သာရတို့ကိုပုံဖော်ပေးနိုင်သည်။

စက်ရုပ်

ဂိုဒေါင်များနှင့်စက်ရုံများတွင်ဖြန့်ကျက်မှုကဲ့သို့အသံများကကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစင်တာများတွင်အမှန်တကယ်ထည့်သွင်းထားသည်။ အဆင့်မြင့်ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစက်ရုပ်များသည်ယနေ့ခေတ်ခွဲစိတ်ဆရာဝန်များအားတိကျလေးလံသောထိုးဖောက်ခွဲစိတ်မှုများပြုလုပ်ရာတွင်ကူညီပေးနေသည်။ ယနေ့ခေတ်လူသားများဖြစ်သောကျောရိုး၊ ဆီးကျိတ်၊ လည်ပင်းနှင့် ဦး နှောက်ကဲ့သို့သောခန္ဓာကိုယ်ရှိထိခိုက်လွယ်သောအင်္ဂါအစိတ်အပိုင်းများကိုခွဲစိတ်မှုများကိုယနေ့ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစက်ရုပ်များဖြင့်ပြုလုပ်သည်။

တောင်အာဖရိက

RPA သည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစင်တာများနှင့်ဆေးရုံများတွင်မလိုအပ်သောအလုပ်အချို့ကိုကွပ်မျက်ရန်အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်သည့်စက်ရုပ်လုပ်ငန်းစဉ်အလိုအလျောက်ကိုဆိုလိုသည်။ ဤအရာသည်အပြင်သို့ပို့ခြင်းကဲ့သို့ရိုးရှင်းနိုင်ပါသည် ရက်ချိန်းအသိပေးချက်များ လူနာများငွေတောင်းခံခြင်းကိုအဆင့်မြှင့်တင်ခြင်း (သို့) ဖွဲ့စည်းပုံမပါသောအရင်းအမြစ်များမှဒေတာများထုတ်ယူခြင်းကဲ့သို့ရှုပ်ထွေးစေသောသတိပေးချက်များ