ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသင်တန်းဒေတာ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု လေ့ကျင့်ရေးဒေတာက ဘာလဲ၊ ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။

Healthcare Training Data သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI ကို လပေါ်သို့ မည်သို့ မောင်းနှင်သနည်း။

ဒေတာဝယ်ယူရေးသည် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဦးစားပေးဖြစ်သည်။ သက်ဆိုင်ရာ ဒေတာအစုံများကို ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်၊ ကိုယ်တိုင်သင်ယူမှု စနစ်ထည့်သွင်းမှုများကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသောအခါ ပို၍ပင်။ အထူးသဖြင့် AI စွမ်းအင်သုံးသည့် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းသည် စံလုပ်ငန်းဒေတာများကို ပြင်ဆင်ခြင်းထက် ကွဲပြားခြားနားသော ချဉ်းကပ်မှုကို အသုံးပြုသည်။ ထို့အပြင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် အာရုံစူးစိုက်မှု၏ဒေါင်လိုက်ဖြစ်သောကြောင့်၊ ၎င်းတို့အတွက် ရည်ရွယ်ချက်ရှိသည့် ဒေတာအစုံများကို အာရုံစိုက်ပြီး မှတ်တမ်းတင်ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် ရိုးရှင်းစွာအသုံးမပြုသည့် ဒေတာအစုံများကို အာရုံစိုက်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

သို့သော် စနစ်တကျဖွဲ့စည်းထားသော လူနာဒေတာ အများအပြားသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာဘေ့စ်များနှင့် အငြိမ်းစားအိမ်များ၊ ဆေးရုံများ၊ ဆေးပေးခန်းများနှင့် အခြားကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများ၏ ဆာဗာများတွင် တည်ရှိနေသောအခါတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အဘယ်ကြောင့် အာရုံစိုက်ရန် လိုအပ်သနည်း။ အကြောင်းပြချက်မှာ စံလူနာဒေတာသည် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရမော်ဒယ်များတည်ဆောက်ရန် သို့မဟုတ် အသုံးမပြုနိုင်ခြင်းကြောင့်ဖြစ်ပြီး၊ ထို့နောက်တွင် အချိန်နှင့်တပြေးညီ သိရှိနားလည်ပြီး တက်ကြွသောဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန် ဆက်စပ်မှုနှင့် တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာများ လိုအပ်ပါသည်။

ဤနေရာတွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် ရောနှောပါဝင်လာပြီး၊ မှတ်သားထားသည့် သို့မဟုတ် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများအဖြစ် ခန့်မှန်းထားသည်။ ဤဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာအတွဲများသည် တိကျသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံစံများ၊ ရောဂါများ၏သဘောသဘာဝ၊ သီးခြားဝေဒနာများ၏ခန့်မှန်းချက်နှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်မှု၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ အခြားအရေးကြီးသောကဏ္ဍများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် အာရုံစိုက်ထားပါသည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသင်တန်းဒေတာ- ပြီးပြည့်စုံသောခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ဟူသည် အဘယ်နည်း။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်အတွက် မက်တာဒေတာဖြင့် တံဆိပ်တပ်ထားသည့် သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်မှလွဲ၍ ကျန်အချက်အလက်များကို သိရှိရန်နှင့် သင်ယူရန် အယ်လဂိုရီသမ်များ။ ဒေတာအစုံများကို အညွှန်းတပ်ခြင်း သို့မဟုတ် အမှတ်အသားပြုခြင်းခံရသည်နှင့် တပြိုင်နက်၊ မော်ဒယ်များသည် တူညီသောအကြောင်းအရာ၊ အစီအစဥ်နှင့် အမျိုးအစားတို့ကို နားလည်နိုင်ပြီး၊ ၎င်းတို့ကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန် ကူညီပေးသည်။

သင့်တွင် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို မြတ်နိုးတတ်ပါက၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့်သက်ဆိုင်သည့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် ရောဂါရှာဖွေမှုစနစ်၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေဖြင့် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သောမော်ဒယ်များနှင့် စက်များသည် ရောဂါရှာဖွေမှုစနစ်၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေဖြင့် ဝေဒနာများကို အချိန်မီသိရှိနိုင်စေရန်အတွက် မှတ်သားထားသည့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများအကြောင်းဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများမှ ထုတ်နုတ်ထားသော အချက်အလက်များကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် ဆေးဝါးဖန်တီးမှုနှင့်စပ်လျဉ်းသည့် တက်ကြွသောခေါ်ဆိုမှုများကို ရယူရန် မော်ဒယ်များကို စာသားအတိုင်း သို့မဟုတ် သဘာဝအတိုင်း ကူးယူဖော်ပြနိုင်သည်

မင်းအတွက် ရှုပ်ထွေးလွန်းတဲ့ ကိစ္စတစ်ခု ဖြစ်နေတုန်းပဲ။ ကောင်းပြီ၊ ဤသည်မှာ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အဓိပ္ပါယ်ကို နားလည်ရန် အရိုးရှင်းဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ပလပ်ဖောင်းပေါ်တွင် သင်တင်လိုက်သော အစီရင်ခံစာများနှင့် ပုံများကို အခြေခံ၍ ရောဂါပိုးများကို သိရှိနိုင်သည့် သရုပ်ဖော်ထားသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အက်ပ်ကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ သို့သော် ထိုသို့သောခေါ်ဆိုမှုများပြုလုပ်ရန်၊ အသိဉာဏ်ရှိသောအပလီကေးရှင်းသည် ၎င်းထံမှသင်ယူနိုင်သည့်အချက်အလက်များကို စုစည်းပြီး ချိန်ညှိပေးရန်လိုအပ်သည်။ ဟုတ်တယ်၊ အဲဒါကို 'လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ' လို့ခေါ်တယ်။

လေ့ကျင့်ရေးဒေတာလိုအပ်သော သက်ဆိုင်ရာကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပုံစံများကား အဘယ်နည်း။

သက်ဆိုင်ရာ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု မော်ဒယ်များ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် လူသားများ၏ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုမရှိဘဲ သာမန်သူများ၏ဘဝအပေါ် အဆင့်ဆင့်အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သည့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပုံစံများအတွက် ပိုမိုအဓိပ္ပာယ်ရှိစေသည်။ ထို့အပြင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနယ်ပယ်ရှိ သုတေသနစွမ်းရည်များကို ချဲ့ထွင်ခြင်းအပေါ် အလေးပေးမှုသည် ဒေတာမှတ်စာများ၏ စျေးကွက်ကြီးထွားမှုကို ပိုမိုလှုံ့ဆော်ပေးပါသည်။ တိကျပြီး ကိစ္စရပ်အလိုက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံများကို ဖန်တီးရာတွင် အဓိကကျသော AI ၏ မရှိမဖြစ်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော သူရဲကောင်းတစ်ဦးဖြစ်သည်။

သို့သော် မည်သည့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပုံစံများသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ လိုအပ်နေသနည်း။ ကောင်းပြီ၊ ဤသည်မှာ မကြာသေးမီအချိန်များအတွင်း အရှိန်အဟုန်မြင့်လာသော ဒိုမိန်းခွဲများနှင့် မော်ဒယ်လ်အချို့ဖြစ်ပြီး အရည်အသွေးမြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ လိုအပ်မှုကို အမှတ်အသားပြုသည်-

  • ဒစ်ဂျစ်တယ် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု စနစ်များ- အာရုံစိုက်သည့်နေရာများတွင် Personalized Treatment၊ လူနာများအတွက် virtual care နှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ကြည့်မှုအတွက် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတို့ ပါဝင်ပါသည်။
  • ရောဂါရှာဖွေရေး ဆက်တင်များ အာရုံကြောနေရာများတွင် ကင်ဆာနှင့် ဒဏ်ရာများကဲ့သို့ အသက်အန္တရာယ်ကို စောစီးစွာ ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် ကင်ဆာနှင့် ဒဏ်ရာများကဲ့သို့သော ထိခိုက်မှုမြင့်မားသော ဝေဒနာများ ပါဝင်သည်။
  • အစီရင်ခံခြင်းနှင့် ရောဂါရှာဖွေရေးကိရိယာများ- အာရုံစူးစိုက်မှုနယ်ပယ်များတွင် CT စကန်နာများ၊ MRI ထောက်လှမ်းမှု၊ နှင့် X-Ray သို့မဟုတ် ပုံရိပ်ဖော်ကိရိယာများ တီထွင်ဖန်တီးခြင်း ပါဝင်သည်။
  • ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများ- အာရုံကြောနေရာများတွင် သွားနှင့်ခံတွင်းဆိုင်ရာပြဿနာများ၊ အရေပြားဝေဒနာများ၊ ကျောက်ကပ်ကျောက်တည်ခြင်းနှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်ပါသည်။
  • ဒေတာသတ်မှတ်စနစ်များ- အာရုံစူးစိုက်မှုနယ်ပယ်များတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရောဂါစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ သီးခြားဝေဒနာများအတွက် ကုသမှုရွေးချယ်စရာအသစ်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် ဆေးဝါးဖန်တီးခြင်းများ ပါဝင်သည်။
  • မှတ်တမ်း ထိန်းသိမ်းခြင်း စနစ်များ အာရုံစိုက်သည့်နေရာများတွင် လူနာမှတ်တမ်းများကို ထိန်းသိမ်းခြင်းနှင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်း၊ လူနာအခွန်အခများကို အခါအားလျော်စွာ လိုက်နာဆောင်ရွက်ခြင်း၊ အာမခံမူဝါဒ၏ ကြမ်းတမ်းမှုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ကြိုတင်ခွင့်ပြုချက်တောင်းခံမှုများပင် ပါဝင်ပါသည်။

ဤကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပုံစံများသည် တိကျသောလေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး တက်ကြွမှုရှိရန် လိုလားပါသည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသင်တန်းဒေတာသည် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။

မော်ဒယ်များ၏ သဘောသဘာဝမှ မြင်တွေ့ရသည့်အတိုင်း ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု နယ်ပယ်တွင် သက်ဆိုင်သည့်အခါ စက်သင်ယူခြင်း၏ အခန်းကဏ္ဍသည် တဖြည်းဖြည်း ပြောင်းလဲလာသည်။ အာရုံခံနိုင်သော AI စနစ်ထည့်သွင်းမှုများသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်လာသဖြင့်၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်များအတွက် သက်ဆိုင်ရာလေ့ကျင့်ရေးဒေတာပြင်ဆင်မှုအတွက် NLP၊ Computer Vision နှင့် Deep Learning တို့ထံ ရောက်ရှိလာပါသည်။

ထို့အပြင် လူနာမှတ်တမ်းထိန်းသိမ်းခြင်း၊ ငွေပေးငွေယူ ကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့ စံနှုန်းနှင့် တည်ငြိမ်သောလုပ်ငန်းစဉ်များနှင့်မတူဘဲ၊ virtual care၊ ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့ ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးရှိသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပုံစံများကို ရိုးရာဒေတာအစုံများကို အသုံးပြု၍ ပစ်မှတ်ထားမရနိုင်ပါ။ ထို့ကြောင့် အနာဂတ်တွင် ကြီးမားသောခြေလှမ်းတစ်ခုအဖြစ် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် ပို၍အရေးကြီးလာပါသည်။

လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပြင်ဆင်ရန်အတွက် 500 တွင်အနည်းဆုံး 2027% ကြီးထွားလာရန်မျှော်လင့်ထားသည့်အတိုင်း 2020 ခုနှစ်တွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များ၏ အရေးကြီးပုံကို နားလည်နိုင်ပြီး စျေးကွက်အရွယ်အစားသည် XNUMX ခုနှစ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စျေးကွက်အရွယ်အစားကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာသိရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဒါပေမယ့် ဒါအကုန်မဟုတ်ပါ၊ ပထမနေရာမှာ စနစ်တကျ လေ့ကျင့်ထားတဲ့ ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး မော်ဒယ်တွေက ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု စနစ်ထည့်သွင်းမှု အများအပြားကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပြီး ကျန်နေတဲ့ ကုန်ကျစရိတ်ရဲ့ 30% အထိ ချွေတာခြင်းဖြင့် အပိုကုန်ကျစရိတ်တွေကို လျှော့ချရာမှာ ကူညီပေးနိုင်ပါတယ်။

ဟုတ်ပါသည်၊ လေ့ကျင့်ထားသော ML အယ်လဂိုရီသမ်များသည် 3D စကင်န်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းရှိပြီး 1000 ခုနှစ်တွင် ယနေ့လုပ်ဆောင်သည်ထက် အနည်းဆုံး အဆ 2021 ပိုမြန်ပါသည်။

အလားအလာရှိပုံပဲ မဟုတ်လား။

ယနေ့သင်၏ AI သင်တန်းအချက်အလက်လိုအပ်ချက်ကိုဆွေးနွေးကြပါစို့။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI ကိစ္စများကို အသုံးပြုပါ။

ရိုးရိုးသားသားပြောရလျှင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI မော်ဒယ်များကို စွမ်းဆောင်ရန်အသုံးပြုသည့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ သဘောတရားသည် အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် တူညီသည့်အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အသုံးချမှုများကို အနီးကပ်ကြည့်ရှုခြင်းမပြုပါက အနည်းငယ်မျှသာဖြစ်သည်။ 

  • ဒစ်ဂျစ်တယ် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု စနစ်ထည့်သွင်းခြင်း။

စေ့စေ့စပ်စပ် လေ့ကျင့်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များပါရှိသော AI စွမ်းအင်သုံး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု တပ်ဆင်မှုများသည် လူနာများအား ဖြစ်နိုင်သမျှ အကောင်းဆုံး ဒစ်ဂျစ်တယ်စောင့်ရှောက်မှုကို ပေးဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ NLP၊ Deep Learning နှင့် Computer Vision tech ပါရှိသော ဒစ်ဂျစ်တယ်နှင့် virtual စနစ်ထည့်သွင်းမှုများသည် မတူညီသောရင်းမြစ်များမှ အချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ရောဂါလက္ခဏာများကို အကဲဖြတ်နိုင်ပြီး ကုသမှုအချိန်ကို အနည်းဆုံး 70% လျှော့ချနိုင်သည်။

  • အရင်းအမြစ်အသုံးချမှု

ကမ္ဘာ့ကပ်ရောဂါ ပေါ်ပေါက်လာခြင်းသည် အရင်းအမြစ်များအတွက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ တပ်ဆင်မှုအများစုကို ထိခိုက်စေခဲ့သည်။ သို့သော် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI သည် စီမံခန့်ခွဲရေးအစီအစဉ်၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်လာပါက ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်းများသည် အရင်းအမြစ်ရှားပါးမှု၊ ICU အသုံးချမှုနှင့် ရှားပါးရရှိနိုင်မှုဆိုင်ရာ အခြားကဏ္ဍများကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ကူညီပေးနိုင်သည်။ 

  • အန္တရာယ်များသော လူနာများကို ရှာဖွေခြင်း။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI ကို လူနာမှတ်တမ်းကဏ္ဍတွင် အကောင်အထည်ဖော်မည်ဆိုပါက ဆေးရုံအာဏာပိုင်များသည် အန္တရာယ်ရှိသောရောဂါများကူးစက်နိုင်သည့်အန္တရာယ်မြင့်မားသောအလားအလာများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်စေပါသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကုသမှုအစီအစဉ်ကို ကူညီပေးပြီး လူနာကို သီးခြားခွဲထားရန်ပင် ကူညီပေးပါသည်။

  • ချိတ်ဆက်ထားသော အခြေခံအဆောက်အဦ

တတ်နိုင်သလောက်လုပ်တယ်။ IBM ၏ အိမ်တွင်း AI၊ i.eWatson, ယနေ့ခေတ် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု စနစ်ထည့်သွင်းမှုကို ယခုအခါ ချိတ်ဆက်ထားပြီး၊ Clinical Information Technology ၏ လေးစားဖွယ်ကောင်းလှပါသည်။ ဤအသုံးပြုမှုကိစ္စသည် စနစ်များနှင့် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုကြား အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။

ဖော်ပြထားသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများအပြင် Healthcare AI တွင် အောက်ပါအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။

  1. လူနာနေထိုင်မှု ကန့်သတ်ချက်ကို ခန့်မှန်းခြင်း။
  2. ဆေးရုံရင်းမြစ်များနှင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို ချွေတာနိုင်စေရန် မပြသနိုင်စေရန် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း။
  3. ကျန်းမာရေးအစီအစဥ် သက်တမ်းမတိုးနိုင်သော လူနာများကို ခန့်မှန်းခြင်း။
  4. ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာပြဿနာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်ရာ ပြန်လည်ကုစားခြင်းအစီအမံများ

မူလတန်းအမြင်ကနေ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI ဒေတာခိုင်မာမှု၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်မှုနှင့် သက်ဆိုင်ရာ တပ်ဆင်မှု၏ မှတ်တမ်းထိန်းသိမ်းနိုင်မှုတို့ကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။

သို့သော် ဤအသုံးပြုမှုကိစ္စများကို အလုံအလောက်အောင်မြင်စေရန်၊ Healthcare AI မော်ဒယ်များကို မှတ်သားထားသော အချက်အလက်များဖြင့် လေ့ကျင့်ထားရပါမည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် ရွှေစံနှုန်းဒေတာအတွဲများ၏ အခန်းကဏ္ဍ

လေ့ကျင့်ရေးပုံစံတွေက ကောင်းပေမယ့် ဒေတာကော ဘယ်လိုလဲ။ ဟုတ်တယ်၊ AI algorithms တွေကို နားလည်သဘောပေါက်ဖို့ မှတ်သားထားရမယ့် ဒေတာအတွဲတွေ လိုအပ်တယ်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် Gold-Standard Datasets ၏ အခန်းကဏ္ဍ သို့သော် သင်သည် မည်သည့် ချန်နယ်မှ ဒေတာများကို ဖယ်ထုတ်ရုံမျှမက ဒေတာ ခိုင်မာမှု စံနှုန်းများကို ဆက်လက် လိုက်နာဆဲ ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် လုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုရန် ကျယ်ပြန့်သော ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး သက်ဆိုင်ရာ ဒေတာအစုံကို ပေးဆောင်သည့် Shaip ကဲ့သို့သော ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများကို အားကိုးရန် အရေးကြီးပါသည်။ အကယ်၍ သင်သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ရန် စီစဉ်နေပါက၊ Shaip သည် သင့်အား လူသား-ဘော့တ် ခံယူချက်များ၊ စကားဝိုင်းဒေတာ၊ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ သတ်ပုံနှင့် သမားတော်မှတ်စုများထံမှ ရွေးချယ်နိုင်စေပါသည်။

ထို့အပြင်၊ စီမံခန့်ခွဲရေးဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်ချက်များကို ပစ်မှတ်ထားရန် ဒေတာအတွဲများကို ပင်မကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များ သို့မဟုတ် စကားပြောဆိုမှု AI ဆီသို့ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်အတွက် အသုံးပြုမှုကိစ္စများကိုပင် သင်သတ်မှတ်နိုင်ပါသည်။ သို့သော်၊ အတွေ့အကြုံရှိ မှတ်ချက်ပေးသူများနှင့် ဒေတာစုဆောင်းသူများသည် လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက် အဖွင့်ဒေတာအစုံများကို ရိုက်ကူးခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ ဘာသာစကားပေါင်းစုံကို ပံ့ပိုးပေးသည့်တိုင် မဟုတ်ပါ။

Shaip ကမ်းလှမ်းသောအရာကို ပြန်လာခြင်းဖြင့် ဆန်းသစ်တီထွင်သူအနေဖြင့် သင်သည် မော်ဒယ်ရှိစေလိုသည့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းပေါ် မူတည်၍ သက်ဆိုင်ရာ အသံဖိုင်များ၊ စာသားဖိုင်များ၊ စကားအပြောအဆို၊ သတ်ပုံမှတ်စုများနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံဒေတာအစုံတို့ကိုပင် ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။

အပြီးသတ်သည်

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ဒေါင်လိုက်အနေဖြင့်၊ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုတစ်ခုတွင်၊ ကပ်ရောဂါလွန်ကာလတွင် ပို၍ထို့ထက်ဆိုးလာသည်။ သို့သော်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၊ ကျန်းမာရေးစွန့်ဦးတီထွင်သူများနှင့် အမှီအခိုကင်းသော developer များသည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်စွာဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သော စနစ်အသစ်များကို အဆက်မပြတ်စီစဉ်နေပြီး ထပ်တလဲလဲနှင့် အချိန်ကုန်သောအလုပ်များကို ကိုင်တွယ်ခြင်းဖြင့် လူသား၏အားထုတ်မှုကို သိသိသာသာလျှော့ချနိုင်သည်။

ထို့ကြောင့် တိကျသောရွေးချယ်ထားသော နှင့် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် တပ်ဆင်မှုများ သို့မဟုတ် မော်ဒယ်များကို ပြီးပြည့်စုံအောင် ဦးစွာလေ့ကျင့်ရန် အရေးကြီးသောကြောင့်၊ ပြီးပြည့်စုံပြီး တိကျမှုရရှိရန် ယုံကြည်စိတ်ချရသောဝန်ဆောင်မှုပေးသူများထံ သာလွန်ကောင်းမွန်သော outsourced ဖြစ်သည့်အရာဖြစ်သည်။

လူမှုဝေမျှမယ်