ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်ချက်များသည် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် AI မော်ဒယ်များကို လိုအပ်သောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာများပေးဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ သင့်လျော်သောတုံ့ပြန်မှုများကိုထုတ်ပေးရန် ကြိုတင်ပုံစံပြထားသောဒေတာအပေါ်မှီခိုသောကြောင့် AI အတွက် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရောဂါများနှင့်အခြေအနေများကိုတိကျစွာသိရှိရန်မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံမှတ်ချက်သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများကို အညွှန်းတပ်ခြင်းနှင့် ဖော်ပြခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အခြေအနေများကို ရောဂါရှာဖွေရာတွင် အထောက်အကူပြုရုံသာမက သုတေသနနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စောင့်ရှောက်မှုများ ပေးပို့ရာတွင်လည်း အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ တိကျသော biomarkers များကို အမှတ်အသားလုပ်ပြီး အညွှန်းတပ်ခြင်းဖြင့် AI ပရိုဂရမ်များသည် သတင်းအချက်အလက်ကြွယ်ဝသောပုံများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ပြီး လျင်မြန်တိကျသော ရောဂါရှာဖွေမှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
2022 ခုနှစ်တွင်၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာမှတ်စုကိရိယာများစျေးကွက်သည်အမေရိကန်ဒေါ်လာ 129.9 သန်းတန်ဖိုးရှိပြီး 27.5 မှ 2023 ခုနှစ်အထိ 2030% ၏ထူးခြားသောနှစ်စဉ်တိုးတက်မှုနှုန်း (CAGR) ကိုတွေ့ကြုံရမည်ဟုခန့်မှန်းထားသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍရှိ ဒေတာမှတ်ချက်ပေးကိရိယာများပေါင်းစည်းမှုသည် တော်လှန်ပြောင်းလဲလျက်ရှိသည်။ ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ ကုသခြင်းနှင့် လူနာစောင့်ကြပ်ကြည့်ရှုခြင်း။ တိကျသောရောဂါရှာဖွေမှုများဖန်တီးခြင်းနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ကုသမှုများကိုဖွင့်ပေးခြင်းဖြင့်၊ ဤကိရိယာများသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသုတေသနနှင့် ရလဒ်များကို သိသိသာသာတိုးတက်စေပါသည်။
Image ကိုရင်းမြစ်: Grandview သုတေသန
စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ အံ့မခန်းတိုးတက်မှုများသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းကို တော်လှန်ခဲ့သည်။
2016 ခုနှစ်တွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ AI အတွက် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာစျေးကွက်သည် တစ်ဘီလီယံခန့်ရှိခဲ့ပြီး ယင်းအရေအတွက်သည် ခန့်မှန်းထားသည်ထက် ပိုမိုများပြားလာမည်ဖြစ်သည်။ 28 အားဖြင့် $ 2025 ဘီလီယံအထိ. အထူးသဖြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ AI ၏စျေးကွက်အရွယ်အစားသည် 980 ခုနှစ်တွင် $2022 သန်းဝန်းကျင်ရှိမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ ထို့အပြင်၊ ဤကိန်းဂဏန်းသည် CAGR မှ 26.77% အထိ မြင့်တက်လာမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ 3215 ခုနှစ်တွင် $ 2027 သန်း.
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံမှတ်စုဆိုတာ ဘာလဲ။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောလူနာစောင့်ရှောက်မှု၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သောရောဂါရှာဖွေမှု၊ တိကျသောကုသမှုခန့်မှန်းချက်များနှင့် ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတို့ကို ပေးအပ်ရန် ML ၏အလားအလာကို အသုံးချလျက်ရှိသည်။ သို့သော်လည်း AI သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်သူများကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာသိပ္ပံနယ်ပယ်အနည်းငယ်ရှိပါသည်။ သို့တိုင်၊ တိကျသော AI အခြေခံ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဖော်မော်ဒယ်များကို ပြုစုပျိုးထောင်ရန်၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဖော်မှု အမြောက်အမြားကို တံဆိပ်တပ်ထားပြီး တိကျစွာ မှတ်သားထားရန် လိုအပ်ပါသည်။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်ချက် စသည်တို့ကဲ့သို့သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်များကို တိကျစွာ တံဆိပ်ကပ်ခြင်း၏ နည်းပညာဖြစ်သည်။ MRI, CT စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန် စကင်န်များ၊ အာထရာဆောင်းများ၊ Mammograms၊ X-Ray နှင့် အခြားအရာများ။ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းအပြင်၊ မှတ်တမ်းများနှင့် အစီရင်ခံစာများကဲ့သို့သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဒေတာအချက်အလက်များကိုလည်း လေ့ကျင့်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ ဆေးခန်း NER နှင့် Deep Learning ပုံစံများ။
ဤဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံမှတ်စုသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ရောဂါရှာဖွေခြင်းကို တိကျစွာတိုးတက်စေရန်အတွက် နက်နဲသောသင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးသည်။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်စုနားလည်ခြင်း။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်ချက်တွင်၊ X-rays၊ CT စကင်န်များ၊ MRI စကင်န်များနှင့်ဆက်စပ်စာရွက်စာတမ်းများကိုတံဆိပ်တပ်ထားသည်။ AI အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မော်ဒယ်များအား တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်များနှင့် အမှတ်အသားများကို အသုံးပြု၍ မတူညီသောရည်ရွယ်ချက်များအတွက် လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပါသည်။ Named Entity အသိအမှတ်ပြုခြင်း (NER). ဤအချက်အလက်ကို အသုံးပြု၍ AI ပရိုဂရမ်များသည် ဆရာဝန်များ အချိန်ကုန်သက်သာစေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ ထို့ကြောင့် လူနာများသည် ပစ်မှတ်ထားသော ရလဒ်များကို ပိုမိုရရှိကြသည်။
AI ပရိုဂရမ်အတွက်မဟုတ်ပါက၊ ဤတာဝန်ကို ဆရာဝန်များနှင့် ကျွမ်းကျင်သူများက လုပ်ဆောင်သည်။ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် နှစ်ပေါင်းများစွာ လေ့ကျင့်မှုနှင့် လေ့လာမှုများမှတစ်ဆင့် သင်ယူသကဲ့သို့၊ AI မော်ဒယ်လ်တစ်ခုသည် မှတ်မှတ်ပြုထားသော ရုပ်ပုံဒေတာဖြင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းပံ့ပိုးပေးသည့် လေ့ကျင့်မှုကို လိုအပ်သည်။ ဤဒေတာကိုအသုံးပြု၍ AI မော်ဒယ်များနှင့် စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်များသည် တစ်ဦးချင်းစီ၏ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်မှုနှင့် AI စွမ်းရည်များကြား ကွာဟချက်ကို ပေါင်းကူးရန် သင်ယူသည်။
လူသားများနှင့် ဉာဏ်ရည်တုတို့ကြား ပေါင်းစည်းခြင်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေမှုကို တိကျ၊ မြန်ဆန်ပြီး တက်ကြွစေသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် AI ပရိုဂရမ်တစ်ခုသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောထိရောက်မှုဖြင့် မော်လီကျူးအဆင့်တွင် ကွဲလွဲချက်များကို သိရှိနိုင်သောကြောင့် လူနာ၏ရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသောကြောင့် လူ့အမှားကို လျှော့ချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေရေးတွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံသဏ္ဍာန်၏ အခန်းကဏ္ဍ
AI ၏အလားအလာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ရောဂါလက္ခဏာ အလွန်ကြီးမားပြီး လူနာများကို ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရောဂါရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် AI နှင့် ML တို့၏အကူအညီကို ရယူနေပါသည်။ အသုံးပြုမှုအချို့ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပုံရိပ်မှတ်ချက် AI ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေရေးတွင်-
ကင်ဆာရောဂါရှာဖွေခြင်း။
ကင်ဆာဆဲလ်များကို ထောက်လှမ်းခြင်းသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် AI ၏ အကြီးမားဆုံး အခန်းကဏ္ဍ ဖြစ်နိုင်သည်။ မော်ဒယ်များကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဖော်ဒေတာ အစုံအလင်ဖြင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားသောအခါတွင် မော်ဒယ်သည် ကိုယ်တွင်းအင်္ဂါများတွင် ကင်ဆာဆဲလ်များ ကြီးထွားမှုကို တိကျစွာ သိရှိနိုင်၊ သိရှိနိုင်ကာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် လူသားများ၏ အမှားများနှင့် မှားယွင်းသော အပြုသဘောဆောင်မှုများအတွက် အလားအလာ ကြီးမားသောအတိုင်းအတာအထိ ဖယ်ရှားပစ်နိုင်သည်။
သွားဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်
သွားများနှင့် သွားဖုံးဆိုင်ရာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပြဿနာများဖြစ်သည့် သွားများ၊ သွားများ၊ သွားဖွဲ့စည်းပုံ မူမမှန်ခြင်း၊ ယိုယွင်းခြင်းနှင့် ရောဂါများကို AI-ဖွင့်ထားသော မော်ဒယ်များဖြင့် တိကျစွာ ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်ပါသည်။
အသည်းရောဂါများ
ကွဲလွဲချက်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများကို အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် အသည်းနှင့်ဆက်စပ်သည့် နောက်ဆက်တွဲပြဿနာများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်၊ လက္ခဏာရပ်များနှင့် စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးနိုင်ပါသည်။
ဦးနှောက် Disorders
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်စုသည် ဦးနှောက်ချို့ယွင်းမှုများ၊ သွေးခဲခြင်း၊ အကျိတ်များနှင့် အခြားသော အာရုံကြောဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို သိရှိနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
အရေပြား
အရေပြားဆိုင်ရာ ရောဂါအခြေအနေများကို လျင်မြန်ထိရောက်စွာ သိရှိနိုင်စေရန်အတွက် ကွန်ပြူတာအမြင်နှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်များကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုပါသည်။
နှလုံးအခြေအနေများ
နှလုံးရောဂါဗေဒ၊ နှလုံးရောဂါအခြေအနေ၊ စွက်ဖက်မှုလိုအပ်မှုနှင့် ပဲ့တင်သံ cardiograms များကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရန် AI ကို နှလုံးရောဂါဗေဒတွင် ပိုမိုအသုံးပြုလာပါသည်။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံသဏ္ဍာန်အားဖြင့် မှတ်သားထားသော စာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားများ
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်မှတ်ချက်သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ စာသား၊ မက်တာဒေတာနှင့် အပိုမှတ်စုများပါသော မှတ်တမ်းများ၏ သင့်လျော်ပြီး ဆေးပညာအရ တိကျသောမှတ်ချက်များမရှိဘဲ၊ တန်ဖိုးရှိသော ML မော်ဒယ်ကို တီထွင်ရန် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်လာသည်။
သင့်တွင် အလွန်ထက်မြက်ပြီး အတွေ့အကြုံရှိသော သရုပ်ဖော်ပုံများရှိပါက ကူညီပေးပါမည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဒေတာ. အမှတ်အသားပြုထားသည့် အမျိုးမျိုးသော စာရွက်စာတမ်းများ-
- မှန် CT Scan ကို
- Mammogram ရိုက်ခြင်း
- အသားကိုဖေါက်ဝင်နိုင်သောရောင်ခြည်
- Echocardiogram
- ultrasound
- MRI
- EEG
- DICOM
- NIFTI
- အသံ - သမားတော် သတ်ပုံအသံ
- ဗီဒီယိုများ
- ဓါတ္ပုံမ်ား
- စာသား - EHR ဒေတာအတွဲ
- images ကို
AI နှင့် ML မော်ဒယ်များအတွက် အရည်အသွေးမြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု/ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာ လိုင်စင်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံသတိပေးချက် အသုံးချမှုများ
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံမှတ်ချက်သည် ရောဂါများကိုရှာဖွေခြင်းနှင့် ရောဂါရှာဖွေခြင်းအပြင် ရည်ရွယ်ချက်များစွာကို ဆောင်ရွက်ပေးနိုင်သည်။ ကောင်းစွာလေ့ကျင့်ထားသောဒေတာသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဝန်ဆောင်မှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် AI နှင့် ML မော်ဒယ်များကို ကူညီပေးခဲ့ပါသည်။ ဤသည်မှာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံမှတ်စာ၏ နောက်ထပ်အပလီကေးရှင်းအချို့ဖြစ်သည်။
လက်ထောက်အတုများ
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်ချက်များသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီတိကျသောအချက်အလက်များကိုပေးဆောင်ရန် AI virtual assistant များကို အားကောင်းစေသည်။ ၎င်းသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ဆက်စပ်မှုကို ရှာဖွေရန်နှင့် တုံ့ပြန်မှုများကို ပေးပို့ရန် အကြိုလေ့ကျင့်ထားသည့် ဒေတာကို အသုံးပြုသည်။
ရောဂါရှာဖွေရေး ပံ့ပိုးမှု
တိကျသောရောဂါရှာဖွေမှုအတွက် AI မော်ဒယ်များသည် လူသားအမှားများကို ပြုပြင်ရာတွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်သူများကို ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ အခြေအနေများကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် အရှိန်မြှင့်နေစဉ်၊ ၎င်းသည် လုပ်ဆောင်မှုကုန်ကျစရိတ်ကိုလည်း လျှော့ချနိုင်သည်။
အစောပိုင်းရောဂါရှာဖွေခြင်း။
ကင်ဆာရောဂါကဲ့သို့ အခြေအနေများနှင့်အတူ၊ နောက်ကျသောရောဂါရှာဖွေခြင်းသည် သေစေသောရလဒ်များဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သဖြင့်၊ အစောပိုင်း biomarkers သို့မဟုတ် အသက်အန္တရာယ်ကို ဖော်ထုတ်ခြင်းမှတစ်ဆင့် စောစီးစွာရောဂါရှာဖွေခြင်းကို အလွန်တန်ဖိုးထားပါသည်။
pattern အသိအမှတ်ပြု
ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်းသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံသဏ္ဌာန်ဖော်ပြချက်သည် မတူညီသောဒြပ်ဝတ္ထုအမျိုးအစားများအတွက် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာတုံ့ပြန်မှုများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံမှတ်ချက်ကို အသုံးပြုသည်။
စက်ရုပ်ခွဲစိတ်ကုသ
စက်ရုပ်ခွဲစိတ်မှုတွင်၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်ချက်နှင့် AI တို့သည် ရှုပ်ထွေးသောလူ့ခန္ဓာကိုယ်အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံများကို နားလည်ရန် အတူတကွလုပ်ဆောင်ကြသည်။ ဤအချက်အလက်ကိုအသုံးပြု၍ AI မော်ဒယ်များသည် ခွဲစိတ်မှုများကို တိကျစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်စု VS ပုံမှန်ဒေတာမှတ်ချက်
အကယ်၍ သင်သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်အတွက် ML မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်နေပါက၊ ၎င်းသည် ပုံမှန်ပုံနှင့် ကွဲပြားကြောင်း မှတ်သားထားသင့်သည်။ အချက်အလက်မှတ်စု နည်းလမ်းများစွာဖြင့် ဦးစွာ ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်း၏ ဥပမာကို ကြည့်ကြပါစို့။
ဒါပေမယ့် အဲဒါကို မလုပ်ဆောင်ခင်မှာ၊ သင်ရိုက်ဖူးတဲ့ ဓာတ်ပုံနဲ့ ဗီဒီယိုတွေအားလုံးကို မြင်နိုင်တဲ့အလင်းလို့ ခေါ်တဲ့ ရောင်စဉ်အပိုင်းအစလေးတွေကနေ ထွက်လာတာပါ။ သို့သော်လည်း ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်းအား လျှပ်စစ်သံလိုက်ရောင်စဉ်၏ မမြင်နိုင်သော အလင်းအပိုင်းအောက်မှလာသော X-Rays များကို အသုံးပြု၍ ပြုလုပ်ထားသည်။
ဤသည်မှာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်စုများနှင့် ပုံမှန်ဒေတာမှတ်စု၏ အသေးစိတ်နှိုင်းယှဉ်ချက်ဖြစ်သည်။
| ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း မှတ်ချက် | ပုံမှန် အချက်အလက် မှတ်ချက် |
|---|---|
| ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ဒေတာအားလုံးကို Data Processing Agreement (DPA) ဖြင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ကာကွယ်ထားသင့်သည်။ | ပုံမှန်ပုံများကို အလွယ်တကူရနိုင်သည်။ |
| ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများသည် DICOM ဖော်မတ်ဖြစ်သည်။ | ပုံမှန်ပုံများသည် JPEG၊ PNG၊ BMP နှင့် အခြားအရာများ တွင်ရှိနိုင်ပါသည်။ |
| 16-Bit အရောင်ပရိုဖိုင်ဖြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံပြတ်သားမှု မြင့်မားသည်။ | ပုံမှန်ပုံများတွင် 8-Bit Color ပရိုဖိုင်ရှိနိုင်ပါသည်။ |
| ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများတွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရည်ရွယ်ချက်များအတွက် တိုင်းတာမှုယူနစ်များပါရှိသည်။ | ကင်မရာနှင့် ပတ်သက်သော အတိုင်းအတာများ |
| HIPAA လိုက်နာမှု တင်းကြပ်စွာ လိုအပ်ပါသည်။ | စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းဖြင့် မသတ်မှတ်ပါ။ |
| မတူညီသော ရှုထောင့်များနှင့် မြင်ကွင်းများမှ တူညီသော အရာဝတ္ထု၏ ပုံအများအပြားကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ | မတူညီသော အရာဝတ္ထုများ၏ ပုံများကို ခွဲခြားပါ။ |
| ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်းဆိုင်ရာ ထိန်းချုပ်မှုများဖြင့် လမ်းညွှန်သင့်သည်။ | ပုံမှန်ကင်မရာဆက်တင်များကို လက်ခံပါသည်။ |
| အချပ်လိုက် မှတ်ချက်များစွာ | တစ်ချပ်စာ မှတ်ချက်များ |
HIPAA လိုက်နာမှု
AI အခြေခံ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်သည့်အခါ၊ တိကျသော ခန့်မှန်းချက်ပေးနိုင်ရန် အရည်အသွေးမြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများ အများအပြားကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့အား လေ့ကျင့်ပေးပြီး စမ်းသပ်ရပါမည်။ သို့သော်၊ သင်၏ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံမှတ်ချက်နှင့် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များအတွက် ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုကို ရွေးချယ်သည့်အခါ၊ ဤနည်းပညာဆိုင်ရာလိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးမည့် ကမ်းလှမ်းမှုများကို အမြဲရှာဖွေသင့်သည်။
HIPAA သည် အီလက်ထရွန်းနစ်မှ ပေးပို့သော ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ၏ ဘေးကင်းမှုကို အုပ်ချုပ်သည့် ဖက်ဒရယ်ဥပဒေတစ်ခုဖြစ်ပြီး လူနာ၏သဘောဆန္ဒမပါဘဲ လူနာအချက်အလက်များကို ထုတ်ဖော်ခြင်းမှ ကာကွယ်ရန်နှင့် ကာကွယ်ရန်အတွက် ပံ့ပိုးပေးသူများမှ လုပ်ဆောင်ရမည့် သင့်လျော်သောအစီအမံများကို ပြဌာန်းထားသည်။
- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု သတင်းအချက်အလက် သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းအတွက် စနစ်ရှိပါသလား။
- စနစ်မိတ္တူများကို ဖန်တီး၊ ထိန်းသိမ်းထားပြီး ပုံမှန်မွမ်းမံနေပါသလား။
- ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ အသုံးပြုသူများသည် အရေးကြီးသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ဝင်ရောက်ခြင်းမှ တားဆီးရန် စနစ်ရှိပါသလား။
- အနားယူချိန်နှင့် လွှဲပြောင်းနေစဉ်အတွင်း ဒေတာကို စာဝှက်ထားပါသလား။
- လုံခြုံရေးချိုးဖောက်မှုဖြစ်စေသည့် ၎င်းတို့၏စက်ပစ္စည်းများပေါ်တွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများကို သိမ်းဆည်းခြင်းမှ သုံးစွဲသူများအား တားဆီးသည့်အစီအမံများ ရှိပါသလား။
အကောင်းဆုံး Medical Image Annotation Company ကို ဘယ်လိုရွေးချယ်မလဲ။
- Domain ကျွမ်းကျင်မှု- ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရုပ်ပုံများကို မှတ်သားထားရန်နှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဝေါဟာရများ၊ ခန္ဓာဗေဒနှင့် ရောဂါဗေဒတို့ကို လေးနက်စွာ ဆုပ်ကိုင်ထားသော ကျယ်ပြန့်သောအတွေ့အကြုံရှိသော ကုမ္ပဏီကို ရှာဖွေပါ။
- အရည်အသွေးအာမခံ: မှတ်ချက်များတွင် သင်၏ သီးခြားစံနှုန်းများနှင့် တိကျမှု၊ တူညီမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်မှုတို့ကို အာမခံရန်အတွက် ကုမ္ပဏီသည် တင်းကြပ်သော အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ကြောင်း သေချာပါစေ။
- ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ- ကုမ္ပဏီသည် ဒေတာလုံခြုံရေးအတွက် ခိုင်မာသောအစီအမံများကို ထိန်းသိမ်းထားပြီး အရေးကြီးသောလူနာဒေတာကို ကာကွယ်ရန် HIPAA သို့မဟုတ် GDPR ကဲ့သို့သော သက်ဆိုင်ရာစည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာကြောင်း အတည်ပြုပါ။
- အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု: သင့်ပရောဂျက်၏စကေးကို ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး သင့်လိုအပ်ချက်များ ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ အတက်အဆင်းလုပ်နိုင်စွမ်းရှိသည့် ကုမ္ပဏီကို ရွေးချယ်ပါ။
- အလှည့်ကျအချိန် အရည်အသွေး စံချိန်စံညွှန်းများကို လိုက်နာစဉ်တွင် သင့်သတ်မှတ်ထားသော အချိန်ဘောင်အတွင်း မှတ်ချက်များ ပေးဆောင်ရန် ကုမ္ပဏီ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အလေးထားပါ။
- ဆက်သွယ်ရေးနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း- ပြတ်သားသောဆက်သွယ်ရေးလမ်းကြောင်းများကို ထိန်းသိမ်းထားပြီး ပရောဂျက်တစ်လျှောက် သင့်လိုအပ်ချက်များနှင့် တုံ့ပြန်ချက်များကို တုံ့ပြန်သည့်ကုမ္ပဏီကို ရှာဖွေပါ။
- နည်းပညာနှင့် ကိရိယာများ- ထိရောက်မှုနှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် စက်သင်ယူမှုအထောက်အကူပြု မှတ်စာများကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်မှတ်ချက်ကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများကို ကုမ္ပဏီ၏အသုံးပြုမှုကို အကဲဖြတ်ပါ။
- စျေးနှုန်းနှင့် တန်ဖိုး- မတူညီသောကုမ္ပဏီများရှိ စျေးနှုန်းများကို နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ရုံသာမက အရည်အသွေး၊ ဝန်ဆောင်မှုနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုအရ ၎င်းတို့ပေးဆောင်သည့် တန်ဖိုးကိုလည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။
- အကိုးအကားများနှင့် ဖြစ်ရပ်မှန်များ- သင့်နှင့် အလားတူ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံမှတ်စာ ပရောဂျက်များတွင် ၎င်းတို့၏ အတွေ့အကြုံနှင့် မှတ်တမ်းများကို အကဲဖြတ်ရန် ကုမ္ပဏီထံမှ ကိုးကားချက်များ သို့မဟုတ် ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများကို တောင်းဆိုပါ။
Shaip က ဘယ်လိုကူညီနိုင်မလဲ။
Shaip သည် အရည်အသွေးမြင့် သင်တန်းများ ပေးဆောင်ရာတွင် တသမတ်တည်း စျေးကွက်ခေါင်းဆောင် တစ်ဦးဖြစ်သည်။ ပုံဒေတာအတွဲများ တိုးတက်ဖွံ့ဖြိုးရန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI အခြေခံဆေးဘက်ဆိုင်ရာဖြေရှင်းချက်. ကျွန်ုပ်တို့တွင် အတွေ့အကြုံရှိ၊ သီးသန့်လေ့ကျင့်ထားသော မှတ်စုများအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့နှင့် အရည်အချင်းပြည့်မီသော ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်၊ ရောဂါဗေဒပညာရှင်နှင့် အထွေထွေသမားတော်များ နှင့် သရုပ်ဖော်သူများကို ကူညီလေ့ကျင့်ပေးသော ကြီးမားသောကွန်ရက်တစ်ခုရှိသည်။ ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ အကောင်းဆုံး-အတန်းအစား မှတ်ချက် တိကျမှုနှင့် အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း ဝန်ဆောင်မှုများသည် လူနာများ၏ ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် ကိရိယာများ တီထွင်ရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။
Shaip နှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သည့်အခါ၊ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းလိုက်နာမှု၊ ဒေတာဖော်မတ်များနှင့် တိုတောင်းသောအချိန်အတိုင်းအတာတို့ကို သေချာဆောင်ရွက်ပေးသည့် ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များနှင့် လက်တွဲလုပ်ဆောင်ရာတွင် လွယ်ကူမှုကို တွေ့ကြုံခံစားနိုင်ပါသည်။
သင့်တွင် ကမ္ဘာ့အဆင့်မီ ကျွမ်းကျင်သူ လိုအပ်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက် မှတ်စု ပရောဂျက်တစ်ခု ရှိသောအခါတွင် သတိရပါ။ မှတ်ချက်ဝန်ဆောင်မှုများShaip သည် သင့်ပရောဂျက်ကို အချိန်တိုအတွင်း စတင်ဆောင်ရွက်နိုင်သည့် မှန်ကန်သောမိတ်ဖက်ဖြစ်သည်။
