Artificial Intelligence (AI)၊ အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှု (ML) သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်များအပေါ် သိသိသာသာ လွှမ်းမိုးမှုနှင့်အတူ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို တော်လှန်နေပါသည်။ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ AI စျေးကွက်သည် 914.8 ခုနှစ်တွင် $2028 ဘီလီယံအထိ တိုးလာမည်ဟု မျှော်လင့်ရသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေရေးတွင် လျင်မြန်သောတိုးတက်မှုသည် AI ၏ ပိုမိုကောင်းမွန်သောတိကျမှု၊ မြန်နှုန်းနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစကင်န်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်မှုမှ ထွက်ပေါ်လာခြင်းဖြစ်သည်။
AI သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆေးစစ်မှုများနှင့် ရောဂါစောစီးစွာ သိရှိနိုင်မှုကို အထောက်အကူဖြစ်စေပြီး ၎င်း၏ သန့်စင်ထားသော ပုံရိပ်ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုမှတစ်ဆင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ကို ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ရင်ဘတ်ဓာတ်မှန်ရိုက်ရာတွင် အတွေ့အကြုံရှိ ဓာတ်မှန်ဆရာဝန်များထက် ပိုမိုတိကျစွာ တီဘီရောဂါ၊ အဆုတ်ရောင်ရောဂါနှင့် အဆုတ်ကင်ဆာကဲ့သို့သော ရောဂါများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရာတွင် ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာတွင် အလွန်ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။
တိကျသောဆေးပညာတွင် AI ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် သိသာထင်ရှားပါသည်။ ကင်ဆာရောဂါဗေဒတွင်၊ AI သည် အကျိတ်လက္ခဏာများကို အသေးစိတ်ဖော်ပြခြင်းအတွက် ကူညီပေးပြီး သီးသန့်ကုသမှုအစီအစဉ်များကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။ ရောဂါလက္ခဏာများမပေါ်ပေါက်မီ ကျန်းမာရေးပြဿနာများကို စောစီးစွာဖော်ထုတ်နိုင်စေမည့် အန္တရာယ်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းတွင်လည်း အရေးကြီးပါသည်။
ထင်ရှားသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာပံ့ပိုးသူ Shaip သည် လေ့ကျင့်ရေး AI နှင့် ML မော်ဒယ်များအတွက် ဒေတာအစုံများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ၎င်းတို့၏ ဒေတာရင်းမြစ်များသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် တိကျသော AI မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးခြင်း၊ AI ပရောဂျက်များကို တွန်းအားပေးခြင်းနှင့် ရလဒ်ကောင်းများရရှိစေခြင်းတို့အတွက် အဓိကကျပါသည်။
ဒီမှာအပြည့်အဝဆောင်းပါးဖတ်ရန်:
