ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ၏အခန်းကဏ္:၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့်ကြားရှိအရာအားလုံး

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် AI ၏အန္တရာယ်များနှင့်စိန်ခေါ်မှုများ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ၏အားသာချက်များရှိသော်လည်း AI အကောင်အထည်ဖော်မှုအချို့တွင်အားနည်းချက်များလည်းရှိသည်။ ၎င်းတို့သည်၎င်းတို့၏ဖြန့်ကျက်မှုတွင်ပါ ၀ င်သောစိန်ခေါ်မှုများနှင့်အန္တရာယ်များနှင့် ပတ်သက်၍ နှစ်ခုလုံးဖြစ်သည်။ နှစ်ခုလုံးကိုအသေးစိတ်ကြည့်ရအောင်။

အမှားအယွင်း

AI အကြောင်းပြောတိုင်း သူတို့ဟာ ပြီးပြည့်စုံတယ်လို့ ယုံကြည်ကြပြီး အမှားမကင်းနိုင်ဘူးလို့ ယုံကြည်ပါတယ်။ AI စနစ်များသည် algorithms များနှင့် အခြေအနေများမှတဆင့် ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်ရမည့်အရာများကို အတိအကျလုပ်ဆောင်ရန် လေ့ကျင့်ထားသော်လည်း မှားယွင်းမှုသည် အခြားရှုထောင့်များနှင့် အကြောင်းပြချက်များမှ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသုံးပြုနေသည့် အရည်အသွေးညံ့ဖျင်းသောဒေတာကြောင့် အမှားအယွင်း သို့မဟုတ် ထိရောက်မှုမရှိသော အယ်လဂိုရီသမ်များက AI မော်ဂျူး၏ တိကျသောရလဒ်များထုတ်ပေးနိုင်စွမ်းကို ကန့်သတ်နိုင်သည်။

ဤအရာသည်အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှဤ AI module များပေါ်တွင်မှီခိုနေသောလုပ်ငန်းစဉ်များနှင့်လုပ်ငန်းစဉ်များကရလဒ်ကောင်းများကိုအမြဲတစေပေးနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်ဆေးခန်း (သို့) ဆေးရုံတစ်ခုသည်အလိုအလျောက်အလိုအလျောက်စီမံခန့်ခွဲမှု၌ထိရောက်မှုမရှိခြင်း၊ chatbot သည်လူတစ် ဦး အား Covid-19 ကဲ့သို့စိုးရိမ်ပူပန်ခြင်း (သို့) ပိုဆိုးစေခြင်း၊ ရောဂါရှာဖွေခြင်းကိုလွဲချော်စေခြင်းနှင့်အခြားအရာများ

ဒေတာရရှိမှုတသမတ်တည်း

အရည်အသွေးဒေတာရရှိနိုင်မှုမှာ စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်ပါက၊ ၎င်းသည် တစ်သမတ်တည်းရရှိနိုင်မှုဖြစ်သည်။ AI အခြေခံ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု မော်ဂျူးများသည် လေ့ကျင့်ရေးရည်ရွယ်ချက်အတွက် ဒေတာအများအပြား လိုအပ်ပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် အပိုင်းနှင့် အတောင်ပံများ အပိုင်းပိုင်းခြားထားသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆေးဆိုင်မှတ်တမ်းပုံစံဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာများထက် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော အချက်အလက်များကို သင်တွေ့ရှိရမည်ဖြစ်ပါသည်။ EHR များwearables များနှင့်ကြံ့ခိုင်ရေးခြေရာခံများ၊ အာမခံမှတ်တမ်းများနှင့်အခြားအရာများ

ထို့ကြောင့်၎င်းတို့အားသတ်သတ်မှတ်မှတ်အသုံးပြုမှုအခြေအနေများအတွက်ရနိုင်သော်လည်းကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအချက်အလက်များအားအမှတ်အသားပြုခြင်းနှင့်အမှတ်ပေးခြင်းတို့တွင်ကြီးမားသောအလုပ်ရှိပါသည်။ ဤအချက်အလက်အကွဲကွဲအပြားပြားသည်အမှား၏နယ်ပယ်ကိုလည်းတိုးစေသည်။

ဒေတာဘက်လိုက်မှု

AI modules များသည်သူတို့သင်ယူသောအရာများနှင့်သူတို့၏နောက်ကွယ်မှ algorithms များကိုရောင်ပြန်ဟပ်သည်။ ဤ algorithms များသို့မဟုတ်ဒေတာစုများသည်၎င်းတို့တွင်ဘက်လိုက်မှုရှိလျှင်ရလဒ်များသည်လည်းတိကျသောရလဒ်များဆီသို့ ဦး တည်သွားလိမ့်မည်။ ဥပမာအားဖြင့် m-health application များသည်သူတို့အတွက်လေ့ကျင့်မှုမရခြင်းကြောင့်အထူးအသံထွက်များကိုတုံ့ပြန်ရန်ပျက်ကွက်လျှင်လက်လှမ်းမီသောကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၏ရည်ရွယ်ချက်ပျောက်သွားသည်။ ဤသည်မှာဥပမာတစ်ခုသာဖြစ်သော်လည်းအသက်နှင့်သေခြင်းကြားကမျဉ်းကြောင်းဖြစ်နိုင်သောအရေးကြီးသောဖြစ်ရပ်များရှိသည်။

လုံခြုံရေးနှင့်ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးစိန်ခေါ်မှုများ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်သူတို့၏ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာအသေးစိတ်များ၊ ရောဂါများနှင့်စိုးရိမ်မှုများ၊ သွေးအုပ်စု၊ ဓာတ်မတည့်မှုအခြေအနေများနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့သောပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာအချက်အလက်များ၏လျှို့ဝှက်ချက်အချို့ပါ ၀ င်သည်။ AI စနစ်များကိုသုံးသောအခါ၎င်းတို့၏ ၀ န်ဆောင်မှုကိုတိကျသော ၀ န်ဆောင်မှုအတွက်တိကျသော ၀ န်ဆောင်မှုအတွက်အတောင်ပံများစွာကသုံးပြီးမျှဝေကြသည်။ ၎င်းသည်သုံးစွဲသူများအား၎င်းတို့၏ဒေတာများကိုမတူကွဲပြားသောရည်ရွယ်ချက်များအတွက်အသုံးပြုသည်ကိုကြောက်ရွံ့ခြင်းနှင့်ရင်ဆိုင်ရသည်။ လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများနှင့်စပ်လျဉ်း။ သဘောတရားများကဲ့သို့၊ အချက်အလက်များဖော်ထုတ်ခြင်း ပုံထဲသို့လည်းလာပါ။

ဒင်္ဂါး၏အခြားတစ်ဖက်မှာဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးဖြစ်သည်၊ ဤအချက်အလက်များ၏လုံခြုံမှုနှင့်လျှို့ဝှက်ချက်များသည်အကောင်းဆုံးအရေးကြီးသောနေရာတွင်ရှိသည်။ ခေတ်မီသောတိုက်ခိုက်မှုများကိုစတင်ဖြစ်ပေါ်စေသောအသုံးချသူများနှင့်အတူကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအချက်အလက်များသည်ချိုးဖောက်မှုနှင့်အပေးအယူပုံစံအမျိုးမျိုးမှကာကွယ်ပေးရမည်။

Up ကိုအရှေ့ဥရောပ, တောင်အာဖရိက

ဤအရာများသည် AI module များကို တတ်နိုင်သမျှ လေလုံအောင် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်သော စိန်ခေါ်မှုများဖြစ်သည်။ AI အကောင်အထည်ဖော်မှု၏ အလုံးစုံသောအချက်မှာ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများမှ ကြောက်ရွံ့မှုနှင့် သံသယစိတ်များကို ဖယ်ရှားပစ်ရန်ဖြစ်သော်လည်း အဆိုပါစိန်ခေါ်မှုများသည် လက်ရှိအောင်မြင်မှုကို ဆွဲငင်လျက်ရှိသည်။ ဒီစိန်ခေါ်မှုတွေကို ကျော်လွှားနိုင်တဲ့ နည်းလမ်းတစ်ခုကတော့၊ Shaip မှ အရည်အသွေးမြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအတွဲများ ဘက်လိုက်မှုကင်းစင်ပြီး တင်းကျပ်သော စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကို လိုက်နာပါ။