InMedia-Health IT အဖြေများ

ဒေတာဘက်လိုက်မှုကို ကျော်လွှားခြင်း- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI တွင် တရားမျှတမှုရှိစေရန် စိန်ခေါ်မှု

မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ ဥာဏ်ရည်တု (AI) သည် ဒေတာအမြောက်အမြားတည်ရှိရာနေရာများတွင် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုကို ရရှိခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ဆရာဝန်များနှင့် လူနာများအတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် အခွင့်အလမ်းသစ်များ ဖန်တီးပေးခဲ့သည်။ သို့သော်လည်း ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် ဒေတာအသုံးပြုခြင်းနှင့်အတူ ပါလာသည့် စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤသည်မှာ 4 ခုနှစ်တွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI အတွက် ဒေတာစိန်ခေါ်မှု 2023 ခုဖြစ်သည်။

  • ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းလိုက်နာမှု - ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာသည် မကြာခဏဆိုသလို အရေးကြီးပြီး ဥပဒေများနှင့် စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာမှုရှိစေရန် ဂရုတစိုက်ကိုင်တွယ်ရပါမည်။ လူနာဒေတာကိုကာကွယ်ရန် AI အယ်လဂိုရီသမ်များကို ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေးဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။
  • ဒေတာရရှိနိုင်မှုနှင့် စုဆောင်းခြင်း - AI သည် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ရန် ဒေတာအများအပြားလိုအပ်ပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာကို မတူညီသောစနစ်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများကြားတွင် မကြာခဏ သိမ်းဆည်းထားသည်။ ၎င်းသည် AI အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် လိုအပ်သောဒေတာများကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်ရန် ခက်ခဲစေသည်။
  • AI ဘက်လိုက်မှု – AI algorithms သည် ၎င်းတို့ပေးထားသည့် ဒေတာအပေါ်အခြေခံ၍သာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည်။ အကယ်၍ ထိုဒေတာသည် ဘက်လိုက်သည် သို့မဟုတ် မပြည့်စုံပါက AI သည် ဘက်လိုက်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချပေးမည်ဖြစ်သည်။
  • နားလည်မှုမရှိခြင်း - ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများနှင့် လူနာများသည် AI အလုပ်လုပ်ပုံနှင့် လူနာရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို အပြည့်အဝနားမလည်နိုင်ပါ။

ဒေတာစံနှုန်းသတ်မှတ်ခြင်း၊ အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှု၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ကျင့်ဝတ်များတွင် ဆက်လက်ကြိုးပမ်းမှုများနှင့်အတူ AI သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို တော်လှန်ရန် အလားအလာရှိသည်။

ဒီမှာအပြည့်အဝဆောင်းပါးဖတ်ရန်:

https://www.healthitanswers.net/data-privacy-and-security-in-healthcare-ai-challenges-and-solutions/

လူမှုဝေမျှမယ်

ယနေ့သင်၏ AI သင်တန်းအချက်အလက်လိုအပ်ချက်ကိုဆွေးနွေးကြပါစို့။