ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ၏အခန်းကဏ္:၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများနှင့်ကြားရှိအရာအားလုံး

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာဥာဏ်ရည်တု၏စျေးကွက်တန်ဖိုးသည် ၂၀၂၀ တွင်အမြင့်ဆုံးသို့ရောက်ခဲ့သည် $ 6.7bnမရ။ နယ်ပယ်နှင့်နည်းပညာဝါရင့်ကျွမ်းကျင်သူများကလည်းစက်မှုလုပ်ငန်းသည် ၂၀၂၅ တွင်ဒေါ်လာ ၈.၆ ဘီလီယံ ၀ န်းကျင်တန်ဖိုးရှိပြီးကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် ၀ င်ငွေသည်ကွဲပြားခြားနားသော AI-powered ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနည်းလမ်း ၂၂ ခုမှရလိမ့်မည်။

သင်ဖတ်သည့်အခါကမ္ဘာတစ် ၀ န်း၌ဆန်းသစ်တီထွင်မှုတန်ချိန်များသည်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ၀ န်ဆောင်မှုများကိုမြှင့်တင်ခြင်း၊ ၀ န်ဆောင်မှုပေးခြင်းကိုမြှင့်တင်ခြင်း၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သောရောဂါရှာဖွေခြင်းအတွက်လမ်းခင်းပေးခြင်းနှင့်အခြားအရာများ AI ဦး ဆောင်သောကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္forအတွက်အချိန်သည်တကယ်ပင်အချိန်ရောက်ပါပြီ။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ၏အကျိုးကျေးဇူးများကိုလေ့လာပြီးစိန်ခေါ်မှုများကိုတစ်ပြိုင်နက်ဆန်းစစ်ကြည့်ကြပါစို့။ နှစ် ဦး စလုံးနားလည်သည်နှင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်ဂေဟစနစ်အတွက်အရေးပါသောအန္တရာယ်များကိုလည်းထိမိလိမ့်မည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ၏အကျိုးကျေးဇူးများ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် Ai ၏အကျိုးကျေးဇူးများ

ကောင်းတဲ့အရာတွေကိုအရင်စလိုက်ရအောင်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI သည်ကြီးမားသောအလုပ်ကိုလုပ်နေသည်။ ကျောက်ကပ်ဆိုင်ရာရောဂါများနှင့်အခြားမျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုများကဲ့သို့သောရောဂါများစတင်ခြင်းကိုခန့်မှန်းနိုင်ခြင်းသည်မည်သည့်လူသားကမျှမစွမ်းဆောင်နိုင်ခဲ့သောအောင်မြင်မှုများဖြစ်သည်။ သင့်အားပိုမိုကောင်းမွန်သောအကြံဥာဏ်ပေးရန်ဤတွင်ကျယ်ပြန့်သောစာရင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

  • Google Health သည်ကျောက်ကပ်ဒဏ်ရာမဖြစ်ပွားမီရက်အနည်းငယ်အလိုတွင်စစ်ဆေးခြင်းအတွက်ကုဒ်ကိုဖြိုဖျက်ခဲ့သည်။ လက်ရှိရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ၀ န်ဆောင်မှုများသည်ဒဏ်ရာများကိုသာရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သော်လည်း Google Health နှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများကဒဏ်ရာစတင်ချိန်ကိုအတိအကျခန့်မှန်းနိုင်သည်။
  • ဥာဏ်ရည်တု (Artificial Intelligence) သည်လေ့ကျင့်မှု (သို့) ကူညီသင်ယူမှုပုံစံဖြင့်အသိပညာမျှဝေခြင်းတွင်အလွန်အထောက်အကူပြုသည်။ ဓာတ်မှန်ပညာနှင့်မျက်စိအထူးကုကဲ့သို့အထူးပြုနယ်ပယ်များကိုစစ်မှုထမ်းဟောင်းများအားအစပိုင်းသို့စတင်ပေးသူများသာပေးနိုင်သည်။ AI ၏အကူအညီဖြင့်သင်တန်းသားအသစ်သည်ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့်ကုသမှုနည်းလမ်းများကိုအလိုအလျောက်သင်ယူနိုင်သည်။ AI သည်ဤနေရာတွင်ဒီမိုကရေစီဆိုင်ရာအသိပညာကိုကူညီပေးသည်။
  • ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့များသည်နေ့စဉ်နှင့်အမျှမလိုအပ်သောအလုပ်များစွာကိုလုပ်ကြသည်။ AI ၏ဝင်ရောက်မှုက၎င်းတို့အားဤအလုပ်များကိုအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်စေပြီး ဦး စားပေးမြင့်မားသောအလုပ်များအတွက်အချိန်ပိုပေးစေသည်။ ၎င်းသည်ဆေးခန်းသို့မဟုတ်ဆေးရုံစီမံခန့်ခွဲမှု၊ EHR ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု၊ လူနာစောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့်အခြားအရာများတွင်အလွန်အကျိုးရှိသည်။
  • AI algorithms များသည်လည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ်များကိုလျှော့ချပေးပြီးထုတ်လုပ်မှုအချိန်ကိုသိသိသာသာတိုးစေသည်။ ပိုမိုမြန်ဆန်သောရောဂါရှာဖွေခြင်းမှကိုယ်ပိုင်ကုသမှုအစီအစဉ်များအထိ AI သည်ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသောစျေးနှုန်းများဖြင့်ထိရောက်မှုကိုသယ်ဆောင်လာသည်။
  • AI algorithms များပါ ၀ င်သောစက်ရုပ်အသုံးချမှုများသည်ခွဲစိတ်ဆရာ ၀ န်များအားအရေးပါသောခွဲစိတ်မှုများကိုကူညီရန်တီထွင်နေသည်။ အထူးပြုလုပ်ထားသော AI စနစ်များသည်တိကျသေချာစေပြီးခွဲစိတ်မှု၏အကျိုးဆက်များ (သို့) ဘေးထွက်ဆိုးကျိုးများကိုအနည်းဆုံးဖြစ်စေသည်။

AI နှင့် ML မော်ဒယ်များအတွက် အရည်အသွေးမြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု/ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာ

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

ကိုယ်ပိုင်လုံခြုံရေး & amp; ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးစိန်ခေါ်မှုများ 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။

လူမှုဝေမျှမယ်