Artificial Intelligence သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် သူ့ကိုယ်သူ ဆက်တိုက်ဆိုသလို အသုံးဝင်လာသည်။ သို့တိုင် အလားအလာသည် ၎င်း၏ အထွတ်အထိပ်နှင့် ဝေးသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုရှိ AI သည် အထူးသဖြင့် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာ၊ လုံခြုံရေးနှင့် လျှို့ဝှက်ထားမှုများကို စိုးရိမ်နေချိန်တွင် ဖြတ်ကျော်ရန် လိုအပ်နေသေးသည်။ ခေတ်ကာလကို သတ်မှတ်သည့် အောင်မြင်မှု သာဓကများ ရှိသော်ငြား ဤလမ်းကြောပိတ်ဆို့မှုများသည် အလုံးစုံသော မွေးစားခြင်းကို အဟန့်အတား ဖြစ်စေပါသည်။
ဤဆွေးနွေးမှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ သီးခြား AI အကောင်အထည်ဖော်မှုကို ဦးစားပေးသည့် အငြင်းအခုံကို အာရုံစိုက်နေချိန်တွင် ထိုအချက်များကို အကျုံးဝင်ပါသည်။ ထိုနေရာရောက်သည်နှင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အရာများ၏ လိုက်နာမှုအပိုင်းကို အဓိကအာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် AI သည် အခြားသတ်မှတ်ထားသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းကို မည်သို့အကျိုးပြုနိုင်သည်ကိုလည်း ဆွေးနွေးပါမည်။
ဤသည်မှာ အဓိကအချက်သုံးချက်ဖြစ်သည်။
- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ၏အောင်မြင်မှုကို တိကျပြီး တောက်ပသောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာရရှိမှုဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။ ဒေတာအတွဲများ ပေါများလာသည်နှင့်အမျှ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် နောက်ဆက်တွဲပုံစံများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်လာပါသည်။
- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်ပင် AI မော်ဒယ်များသည် ပျံ့နှံ့နေသော ဘက်လိုက်မှုများကို ဖယ်ရှားရန် လေ့ကျင့်ထားရန် လိုအပ်သည်။ အိုင်ဒီယာမှာ မတူကွဲပြားသော ဒေတာအတွဲများကို ရယူရန်၊ နမူနာအရွယ်အစားကို ပေါင်းထည့်ရန်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေတာ ကွဲပြားမှုသည်လည်း ဒေသန္တရလိုင်စင်ထုတ်ပေးခြင်းဆိုင်ရာ ပိတ်ဆို့မှုများကို ဂရုစိုက်ပါသည်။
- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI မော်ဒယ်များကို စီစဉ်သည့်ကုမ္ပဏီများသည် PHI (ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကျန်းမာရေးအချက်အလက်) နှင့် PII (ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်) အကာအကွယ်များကို ဖယ်ရှားရန်အတွက် ဒေတာခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။
ဤဆောင်းပါးကိုဖတ်ရန်ဤနေရာကိုနှိပ်ပါ
https://www.healthcarebusinesstoday.com/the-keys-to-unlocking-healthcare-ais-vast-potential-in-2021/
