စက်မှုလုပ်ငန်းနှင့်မသက်ဆိုင်ဘဲ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုများသည် လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်များ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများဖြစ်လာသည်။ သို့သော် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရောဂါရှာဖွေမှုများရရှိရန်နှင့် လူနာပြုစုစောင့်ရှောက်မှုကို တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် ဤပုံစံများကို ကောင်းစွာလေ့ကျင့်ထားရပါမည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI အတွက် ရုပ်ပုံမှတ်စာအား အဘယ်ကြောင့်အသုံးပြုရသနည်းဟူသည့် အချက်အချို့ရှိသည်။
ဆောင်းပါးမှ အဓိက ယူဆောင်သွားသည်မှာ
- ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း သို့မဟုတ် အတုအယောင်အကူအညီများ ပေးသည်ဖြစ်စေ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် လူကိုယ်တိုင်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုကို လျှော့ချရန်နှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ကြပ်ကြည့်ရှုခြင်းကို ပိုမိုလက်လှမ်းမီနိုင်စေရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် လက်စွဲလုပ်ငန်းစဉ်မှ အလိုအလျောက်စနစ်တစ်ခုသို့ ပြောင်းလဲလာပါသည်။ သို့သော် ယခုအခါ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI သည် စောင့်ကြည့်ခြင်းထက် ကျော်လွန်နေပြီဖြစ်သည်။
- ထို့အပြင်၊ ဤမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းသည် ထောက်လှမ်းခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အပိုင်းခွဲခြင်းနှင့် စာသားမှတ်တမ်းအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သောဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းရရှိရန် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာနှင့် ပုံများ လိုအပ်ပါသည်။ ဤအခိုက်အတန့်တွင်၊ ရုပ်ပုံမှတ်စာသည် ကြီးမားသောအကူအညီဖြစ်သည်။ Medical Image Annotation သည် AI မော်ဒယ်တစ်ခုလုံးကို အမှတ်အသားပြုကာ အညွှန်းပုံများဖြင့် ကျွေးမွေးပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းမှုကို ပေးပါသည်။
- ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံမှတ်စုသည် ဘောင်ခတ်ထားသော သေတ္တာများကို အထင်ကရ၊ ပုံတူဂံများနှင့် အခြားနည်းမျိုးစုံကို အသုံးပြုသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံမှတ်စုတွင် သွေးခဲခြင်းကို ထောက်လှမ်းခြင်း၊ သွားဘက်ဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ကင်ဆာဆဲလ်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်း၊ အငှားရုပ်ပုံများ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အသည်းနှင့်သက်ဆိုင်သော ဝေဒနာများကို ရှာဖွေခြင်း၊ စာရွက်စာတမ်းပြုစုခြင်းနှင့် အခြားကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များစွာအတွက် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
ဒီမှာအပြည့်အဝဆောင်းပါးဖတ်ရန်:
