ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စက်သင်ယူခြင်း (ML) နှင့် ဉာဏ်ရည်တု (AI) တို့သည် ကျန်းမာရေးရလဒ်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်နှင့် ဆေးခန်းဒေတာကို အသုံးပြု၍ ကုသမှုအစီအစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် စွမ်းအားပေးပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ဆေးခန်းဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို တော်လှန်ပြောင်းလဲရန်နှင့် လူနာပြုစုစောင့်ရှောက်မှုကို ပြောင်းလဲရာတွင် ပို၍အရေးကြီးပါသည်။ အဓိကအပလီကေးရှင်းများတွင်-
- လူနာစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ဆေးသုတေသနကို မြှင့်တင်ခြင်း- ML သည် ကျန်းမာရေးရလဒ်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို အရှိန်မြှင့်နိုင်သည်။
- CMS Datasets ကိုအသုံးပြုခြင်း- AI နှင့် ML သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသုတေသနအတွက် CMS ဒေတာအတွဲများမှ အဖိုးတန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ထုတ်ယူသည်။
- Neuroimaging ဒေတာကို ရယူခြင်း- AI သည် neuroimaging အချက်အလက်အသေးစိတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။
- ဇီဝဆေးပညာဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- ML သည် မျိုးရိုးဗီဇနှင့် ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာ အောင်မြင်မှုများအတွက် ရှုပ်ထွေးသောဇီဝဆေးဒေတာအတွဲများကို အကဲဖြတ်ခြင်းကို အရှိန်မြှင့်ပေးပါသည်။
- တန်ဖိုးမြင့်ကျန်းမာရေးဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- AI နှင့် NLP သည် လက်တွေ့ကျသော စာသားများတွင် တွေ့ရသော ဖွဲ့စည်းပုံမညီသော အချက်အလက်များကို ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ရောဂါရှာဖွေမှုများကို ကူညီပေးသည်။
- Lesion Detection ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်း- ML သည် အနာရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း၏ တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသောကြောင့် အစောပိုင်းကင်ဆာရောဂါရှာဖွေခြင်းကို ကူညီပေးသည်။
- အဆုတ်ရောဂါများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်း- ML သည် အဆုတ်ရောဂါများကို စောစီးစွာသိရှိနိုင်စေပြီး ရောဂါတိုးတက်မှုကို စောင့်ကြည့်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
AI နှင့် ML တွင် ဆေးခန်းဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ လူနာပြုစုစောင့်ရှောက်မှုကို ပြန်လည်ပုံဖော်ခြင်း၊ ဆေးသုတေသနနှင့် ရောဂါရှာဖွေခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ကျယ်ပြန့်ပြီး အထစ်အငေါ့ရှိသော application များရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် အလားအလာအသစ်များကို ဆက်လက်ဖွင့်ဟပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော လူနာရလဒ်များနှင့် ထိရောက်မှုရှိသော အနာဂတ်ကို ကတိပေးပါသည်။
ဒီမှာအပြည့်အဝဆောင်းပါးဖတ်ရန်:
https://www.technootech.com/ai-and-machine-learning-in-healthcare/
