ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ആരോഗ്യ പരിപാലന രംഗത്ത് ഒരു പരിവർത്തന ശക്തിയായി മാറുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.അപ്പോൾ AI പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങളുടെ സ്വാധീനത്തിൽ നിന്ന് ഡോക്ടർമാർക്കും രോഗികൾക്കും എങ്ങനെ പ്രയോജനം ലഭിക്കും?
ഇന്നത്തെ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായം വളരെ പക്വതയുള്ളതും ചില പ്രധാന മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താൻ കഴിയുന്നതുമാണ്.വിട്ടുമാറാത്ത രോഗങ്ങളും അർബുദവും മുതൽ റേഡിയോളജിയും അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്തലും വരെ, രോഗി പരിചരണത്തിൽ കൂടുതൽ കൃത്യവും കാര്യക്ഷമവും ഫലപ്രദവുമായ ഇടപെടലുകൾ വിന്യസിക്കാൻ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായത്തിന് എണ്ണമറ്റ അവസരങ്ങളുണ്ടെന്ന് തോന്നുന്നു.
സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ വികാസത്തോടെ, രോഗികൾക്ക് ഡോക്ടർമാരുടെ ഉയർന്നതും ഉയർന്നതുമായ ആവശ്യകതകൾ ഉണ്ട്, ലഭ്യമായ ഡാറ്റയുടെ എണ്ണം ഭയാനകമായ തോതിൽ വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു.ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മെഡിക്കൽ പരിചരണത്തിന്റെ തുടർച്ചയായ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു എഞ്ചിനായി മാറും.
പരമ്പരാഗത വിശകലനവും ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനമെടുക്കൽ സാങ്കേതികവിദ്യയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് ധാരാളം ഗുണങ്ങളുണ്ട്.പരിശീലന ഡാറ്റയുമായി പഠന അൽഗോരിതം സംവദിക്കുമ്പോൾ, അത് കൂടുതൽ കൃത്യതയുള്ളതാകുകയും രോഗനിർണയം, നഴ്‌സിംഗ് പ്രക്രിയ, ചികിത്സാ വ്യതിയാനം, രോഗിയുടെ ഫലങ്ങൾ എന്നിവയിൽ അഭൂതപൂർവമായ ഉൾക്കാഴ്ച നേടാൻ ഡോക്ടർമാരെ പ്രാപ്തരാക്കുകയും ചെയ്യും.
പാർട്‌ണേഴ്‌സ് ഹെൽത്ത്‌കെയർ നടത്തിയ 2018-ലെ വേൾഡ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മെഡിക്കൽ ഇന്നൊവേഷൻ ഫോറത്തിൽ (ഡബ്ല്യുഎംഐഎഫ്) മെഡിക്കൽ ഗവേഷകരും ക്ലിനിക്കൽ വിദഗ്ധരും അടുത്തകാലത്ത് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സ്വീകരിക്കുന്നതിൽ കാര്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്താൻ സാധ്യതയുള്ള മെഡിക്കൽ വ്യവസായത്തിന്റെ സാങ്കേതിക വിദ്യകളെക്കുറിച്ചും മേഖലകളെക്കുറിച്ചും വിശദീകരിച്ചു. ദശാബ്ദം.
2018-ലെ wmif-ന്റെ CO ചെയർ ആൻ കിബ്ലാങ്‌സി, പാർട്‌ണേഴ്‌സ് ഹെൽത്ത്‌കെയറിന്റെ ചീഫ് അക്കാദമിക് ഓഫീസർ ഗ്രെഗ് മേയർ, എംഡി, ഗ്രെഗ് മേയർ എന്നിവർ പറഞ്ഞു, എല്ലാ വ്യവസായ മേഖലയിലും കൊണ്ടുവരുന്ന ഇത്തരത്തിലുള്ള "അട്ടിമറി" രോഗികൾക്ക് കാര്യമായ നേട്ടങ്ങൾ കൈവരുത്താൻ കഴിവുള്ളതാണെന്നും വിശാലമായ നേട്ടങ്ങളുമുണ്ട്. ബിസിനസ്സ് വിജയ സാധ്യത.
പങ്കാളികളുടെ ചീഫ് ഡാറ്റാ സയൻസ് ഓഫീസർ, ഹാർവാർഡ് മെഡിക്കൽ സ്കൂൾ (എച്ച്എംഎസ്) പ്രൊഫസർ ഡോ. കീത്ത് ഡ്രയർ, മസാച്യുസെറ്റ്സ് ജനറൽ ഹോസ്പിറ്റലിലെ (എംജിഎച്ച്) റിസർച്ച് സ്ട്രാറ്റജി ആൻഡ് ഓപ്പറേഷൻസ് ഡയറക്ടർ ഡോ. , AI മെഡിക്കൽ സേവനങ്ങളിലും ശാസ്ത്രത്തിലും വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുന്ന 12 വഴികൾ നിർദ്ദേശിച്ചു.
1. ബ്രെയിൻ കമ്പ്യൂട്ടർ ഇന്റർഫേസിലൂടെ ചിന്തയെയും യന്ത്രത്തെയും ഏകീകരിക്കുക
ആശയവിനിമയം നടത്താൻ കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഒരു പുതിയ ആശയമല്ല, എന്നാൽ കീബോർഡും മൗസും ഡിസ്പ്ലേയും ഇല്ലാതെ സാങ്കേതികവിദ്യയും മനുഷ്യന്റെ ചിന്തയും തമ്മിൽ നേരിട്ടുള്ള ഇന്റർഫേസ് സൃഷ്ടിക്കുന്നത് ഒരു അതിർത്തി ഗവേഷണ മേഖലയാണ്, ഇത് ചില രോഗികൾക്ക് പ്രധാനപ്പെട്ട പ്രയോഗമാണ്.
നാഡീവ്യവസ്ഥയുടെ രോഗങ്ങളും ആഘാതവും ചില രോഗികൾക്ക് അർത്ഥവത്തായ സംഭാഷണം, ചലനം, മറ്റുള്ളവരുമായും അവരുടെ ചുറ്റുപാടുകളുമായും ഇടപഴകാനുള്ള കഴിവ് എന്നിവ നഷ്ടപ്പെടുത്തും.ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പിന്തുണയ്‌ക്കുന്ന ബ്രെയിൻ കമ്പ്യൂട്ടർ ഇന്റർഫേസിന് (ബിസിഐ) ഈ പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നെന്നേക്കുമായി നഷ്‌ടപ്പെടുമെന്ന് ആശങ്കപ്പെടുന്ന രോഗികൾക്ക് ആ അടിസ്ഥാന അനുഭവങ്ങൾ പുനഃസ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയും.
"ന്യൂറോളജി തീവ്രപരിചരണ വിഭാഗത്തിൽ പെട്ടെന്ന് പ്രവർത്തിക്കാനോ സംസാരിക്കാനോ ഉള്ള കഴിവ് നഷ്ടപ്പെടുന്ന ഒരു രോഗിയെ ഞാൻ കണ്ടാൽ, അടുത്ത ദിവസം ആശയവിനിമയത്തിനുള്ള അവന്റെ കഴിവ് പുനഃസ്ഥാപിക്കുമെന്ന് ഞാൻ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു," ന്യൂറോ ടെക്നോളജി ആൻഡ് ന്യൂറോ റിഹാബിലിറ്റേഷൻ സെന്റർ ഡയറക്ടർ ലീ ഹോച്ച്ബെർഗ് പറഞ്ഞു. മസാച്യുസെറ്റ്സ് ജനറൽ ഹോസ്പിറ്റൽ (MGH).ബ്രെയിൻ കമ്പ്യൂട്ടർ ഇന്റർഫേസും (ബിസിഐ) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും ഉപയോഗിച്ച്, കൈകളുടെ ചലനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഞരമ്പുകളെ നമുക്ക് സജീവമാക്കാം, കൂടാതെ മുഴുവൻ പ്രവർത്തനത്തിനിടയിലും രോഗിയെ മറ്റുള്ളവരുമായി കുറഞ്ഞത് അഞ്ച് തവണയെങ്കിലും ആശയവിനിമയം നടത്താൻ നമുക്ക് കഴിയണം. ടാബ്‌ലെറ്റ് കമ്പ്യൂട്ടറുകളോ മൊബൈൽ ഫോണുകളോ ആയി."
അമിയോട്രോഫിക് ലാറ്ററൽ സ്ക്ലിറോസിസ് (ALS), സ്ട്രോക്ക് അല്ലെങ്കിൽ അട്രേസിയ സിൻഡ്രോം ഉള്ള രോഗികളുടെയും അതുപോലെ ലോകമെമ്പാടുമുള്ള 500000 നട്ടെല്ലിന് പരിക്കേറ്റ രോഗികളുടെയും ജീവിതനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ബ്രെയിൻ കമ്പ്യൂട്ടർ ഇന്റർഫേസിന് കഴിയും.
2. അടുത്ത തലമുറ റേഡിയേഷൻ ഉപകരണങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുക
മാഗ്നറ്റിക് റെസൊണൻസ് ഇമേജിംഗ് (എംആർഐ), സിടി സ്കാനറുകൾ, എക്സ്-റേകൾ എന്നിവയിലൂടെ ലഭിക്കുന്ന റേഡിയേഷൻ ചിത്രങ്ങൾ മനുഷ്യശരീരത്തിന്റെ ഉള്ളിലേക്ക് ആക്രമണാത്മകമല്ലാത്ത ദൃശ്യപരത നൽകുന്നു.എന്നിരുന്നാലും, പല ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് നടപടിക്രമങ്ങളും ഇപ്പോഴും ബയോപ്സി വഴി ലഭിച്ച ഫിസിക്കൽ ടിഷ്യു സാമ്പിളുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു, ഇത് അണുബാധയ്ക്ക് സാധ്യതയുണ്ട്.
ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, അടുത്ത തലമുറ റേഡിയോളജി ടൂളുകളെ ജീവനുള്ള ടിഷ്യു സാമ്പിളുകളുടെ ആവശ്യകതയെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ മതിയായ കൃത്യവും വിശദവുമാക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുമെന്ന് വിദഗ്ധർ പ്രവചിക്കുന്നു.
ബ്രിഗാം വിമൻസ് ഹോസ്പിറ്റലിലെ (BWh) ഇമേജ് ഗൈഡഡ് ന്യൂറോ സർജറി ഡയറക്ടർ അലക്‌സാന്ദ്ര ഗോൾബി, എംഡി പറഞ്ഞു, "ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ഇമേജിംഗ് ടീമിനെ സർജന്മാർ അല്ലെങ്കിൽ ഇന്റർവെൻഷണൽ റേഡിയോളജിസ്റ്റുകൾ, പാത്തോളജിസ്റ്റുകൾ എന്നിവരോടൊപ്പം കൊണ്ടുവരാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു, എന്നാൽ വിവിധ ടീമുകൾക്ക് സഹകരണം നേടുന്നത് വലിയ വെല്ലുവിളിയാണ്. കൂടാതെ ലക്ഷ്യങ്ങളുടെ സ്ഥിരത. ടിഷ്യു സാമ്പിളുകളിൽ നിന്ന് നിലവിൽ ലഭ്യമായ വിവരങ്ങൾ റേഡിയോളജി നൽകണമെങ്കിൽ, നൽകിയിരിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും പിക്സലിന്റെ അടിസ്ഥാന വസ്തുതകൾ അറിയുന്നതിന് ഞങ്ങൾക്ക് വളരെ അടുത്ത നിലവാരം കൈവരിക്കാൻ കഴിയണം.
ഈ പ്രക്രിയയിലെ വിജയം, മാരകമായ ട്യൂമറിന്റെ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുടെ ഒരു ചെറിയ ഭാഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ചികിത്സാ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനുപകരം, ട്യൂമറിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രകടനം കൂടുതൽ കൃത്യമായി മനസ്സിലാക്കാൻ ഡോക്ടർമാരെ പ്രാപ്തരാക്കും.
ക്യാൻസറിന്റെ ആക്രമണാത്മകതയെ മികച്ച രീതിയിൽ നിർവചിക്കാനും ചികിത്സ ലക്ഷ്യം കൂടുതൽ ഉചിതമായി നിർണയിക്കാനും AI-ന് കഴിയും.കൂടാതെ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് "വെർച്വൽ ബയോപ്സി" യാഥാർത്ഥ്യമാക്കാനും റേഡിയോളജി മേഖലയിൽ നൂതനത്വം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു, ഇത് ട്യൂമറുകളുടെ ഫിനോടൈപ്പിക്, ജനിതക സവിശേഷതകൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നതിന് ഇമേജ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പ്രതിജ്ഞാബദ്ധമാണ്.
3. താഴ്ന്നതോ വികസ്വരതോ ആയ പ്രദേശങ്ങളിൽ മെഡിക്കൽ സേവനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുക
അൾട്രാസൗണ്ട് ടെക്നീഷ്യൻമാരും റേഡിയോളജിസ്റ്റുകളും ഉൾപ്പെടെയുള്ള വികസ്വര രാജ്യങ്ങളിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ ദാതാക്കളുടെ അഭാവം, രോഗികളുടെ ജീവൻ രക്ഷിക്കാൻ മെഡിക്കൽ സേവനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യതകളെ വളരെയധികം കുറയ്ക്കും.
പശ്ചിമാഫ്രിക്കയിലെ എല്ലാ ആശുപത്രികളേക്കാളും കൂടുതൽ റേഡിയോളജിസ്റ്റുകൾ ബോസ്റ്റണിലെ പ്രശസ്തമായ ലോങ്‌വുഡ് അവന്യൂവിലുള്ള ആറ് ആശുപത്രികളിൽ ജോലി ചെയ്യുന്നുണ്ടെന്ന് യോഗം ചൂണ്ടിക്കാട്ടി.
സാധാരണ മനുഷ്യർക്ക് ഏൽപ്പിക്കപ്പെട്ടിട്ടുള്ള ചില രോഗനിർണ്ണയ ചുമതലകൾ ഏറ്റെടുക്കുന്നതിലൂടെ, ക്ലിനിക്കുകളുടെ ഗുരുതരമായ ക്ഷാമത്തിന്റെ ആഘാതം ലഘൂകരിക്കാൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് കഴിയും.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു AI ഇമേജിംഗ് ഉപകരണത്തിന് ക്ഷയരോഗത്തിന്റെ ലക്ഷണങ്ങൾ പരിശോധിക്കാൻ നെഞ്ച് എക്സ്-റേകൾ ഉപയോഗിക്കാം, സാധാരണയായി ഒരു ഡോക്ടറുടെ അതേ കൃത്യതയോടെ.പരിചയസമ്പന്നരായ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് റേഡിയോളജിസ്റ്റുകളുടെ ആവശ്യം കുറയ്ക്കുന്ന, റിസോഴ്സ് മോശം പ്രദേശങ്ങളിലെ ദാതാക്കൾക്കായി ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനിലൂടെ ഈ സവിശേഷത വിന്യസിക്കാൻ കഴിയും.
ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് വലിയ സാധ്യതയുണ്ടെന്ന് മസാച്യുസെറ്റ്സ് ജനറൽ ഹോസ്പിറ്റലിലെ (എംജിഎച്ച്) അസിസ്റ്റന്റ് ന്യൂറോ സയൻസും റേഡിയോളജി അസോസിയേറ്റ് പ്രൊഫസറുമായ ഡോ.ജയശ്രീ കൽപ്പാത്തി ക്രാമർ പറഞ്ഞു.
എന്നിരുന്നാലും, വിവിധ ദേശീയതകളിലോ പ്രദേശങ്ങളിലോ ഉള്ള ആളുകൾക്ക് സവിശേഷമായ ശാരീരികവും പാരിസ്ഥിതികവുമായ ഘടകങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കാമെന്ന വസ്തുത AI അൽഗോരിതം ഡെവലപ്പർമാർ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിഗണിക്കണം, ഇത് രോഗത്തിന്റെ പ്രകടനത്തെ ബാധിക്കും.
“ഉദാഹരണത്തിന്, ഇന്ത്യയിൽ രോഗം ബാധിച്ച ജനസംഖ്യ യുണൈറ്റഡ് സ്റ്റേറ്റ്സിൽ നിന്ന് വളരെ വ്യത്യസ്തമായിരിക്കും,” അവർ പറഞ്ഞു.ഞങ്ങൾ ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഡാറ്റ രോഗ അവതരണത്തെയും ജനസംഖ്യയുടെ വൈവിധ്യത്തെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് വളരെ പ്രധാനമാണ്.ഒരൊറ്റ പോപ്പുലേഷനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാൻ മാത്രമല്ല, മറ്റ് പോപ്പുലേഷനുകളിൽ ഇതിന് ഒരു പങ്ക് വഹിക്കാൻ കഴിയുമെന്നും പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു."
4.ഇലക്ട്രോണിക് ആരോഗ്യ രേഖകളുടെ ഉപയോഗഭാരം കുറയ്ക്കുക
ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായത്തിന്റെ ഡിജിറ്റൽ യാത്രയിൽ ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡ് (അവൾ) ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിച്ചിട്ടുണ്ട്, എന്നാൽ ഈ പരിവർത്തനം കോഗ്നിറ്റീവ് ഓവർലോഡ്, അനന്തമായ ഡോക്യുമെന്റുകൾ, ഉപയോക്തൃ ക്ഷീണം എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിരവധി പ്രശ്നങ്ങൾ കൊണ്ടുവന്നു.
ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡ് (അവളുടെ) ഡെവലപ്പർമാർ ഇപ്പോൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ അവബോധജന്യമായ ഇന്റർഫേസ് സൃഷ്ടിക്കാനും ധാരാളം ഉപയോക്തൃ സമയം എടുക്കുന്ന ദിനചര്യകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ബ്രിഗാം ഹെൽത്തിന്റെ വൈസ് പ്രസിഡന്റും ചീഫ് ഇൻഫർമേഷൻ ഓഫീസറുമായ ഡോ. ആദം ലാൻഡ്മാൻ പറഞ്ഞു, ഉപയോക്താക്കൾ അവരുടെ സമയത്തിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും മൂന്ന് ജോലികൾക്കായി ചെലവഴിക്കുന്നു: ക്ലിനിക്കൽ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ, ഓർഡർ എൻട്രി, ഇൻബോക്സുകൾ അടുക്കുക.സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷനും ഡിക്റ്റേഷനും ക്ലിനിക്കൽ ഡോക്യുമെന്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കും, എന്നാൽ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) ടൂളുകൾ മതിയാകണമെന്നില്ല.
"പോലീസ് ക്യാമറകൾ ധരിക്കുന്നതുപോലെ, ക്ലിനിക്കൽ ചികിത്സയ്ക്കായി വീഡിയോ റെക്കോർഡിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് പോലുള്ള ചില മാറ്റങ്ങൾ കൂടുതൽ ധൈര്യത്തോടെ പരിഗണിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു," ലാൻഡ്മാൻ പറഞ്ഞു.ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും മെഷീൻ ലേണിംഗും ഈ വീഡിയോകൾ ഭാവിയിലെ വീണ്ടെടുക്കലിനായി സൂചികയിലാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം.വീട്ടിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അസിസ്റ്റന്റുമാരെ ഉപയോഗിക്കുന്ന സിരിയെയും അലക്‌സയെയും പോലെ, ഭാവിയിൽ വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുമാരെ രോഗികളുടെ കിടക്കയിൽ കൊണ്ടുവരും, ഇത് മെഡിക്കൽ ഓർഡറുകളിൽ പ്രവേശിക്കാൻ എംബഡഡ് ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കാൻ ക്ലിനിക്കുകളെ അനുവദിക്കുന്നു."
ഇൻബോക്സുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡ്രഗ് സപ്ലിമെന്റുകളും ഫലങ്ങളുടെ അറിയിപ്പും പോലുള്ള പതിവ് അഭ്യർത്ഥനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ AI-ക്ക് കഴിയും.ഡോക്ടർമാരുടെ ശ്രദ്ധ ആവശ്യമുള്ള ജോലികൾക്ക് മുൻഗണന നൽകാനും ഇത് സഹായിച്ചേക്കാം, ഇത് രോഗികൾക്ക് അവരുടെ ചെയ്യേണ്ട ലിസ്റ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു, ലാൻഡ്മാൻ കൂട്ടിച്ചേർത്തു.
5.ആൻറിബയോട്ടിക് പ്രതിരോധത്തിന്റെ അപകടസാധ്യത
ആൻറിബയോട്ടിക് പ്രതിരോധം മനുഷ്യർക്ക് വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഭീഷണിയാണ്, കാരണം ഈ പ്രധാന മരുന്നുകളുടെ അമിത ഉപയോഗം സൂപ്പർബാക്ടീരിയയുടെ പരിണാമത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, അത് ചികിത്സയോട് പ്രതികരിക്കുന്നില്ല.മൾട്ടി ഡ്രഗ് റെസിസ്റ്റന്റ് ബാക്ടീരിയകൾ ആശുപത്രി പരിതസ്ഥിതിയിൽ ഗുരുതരമായ നാശമുണ്ടാക്കാം, ഓരോ വർഷവും പതിനായിരക്കണക്കിന് രോഗികളെ കൊല്ലുന്നു.ക്ലോസ്‌ട്രിഡിയം ഡിഫിസൈലിന് മാത്രം പ്രതിവർഷം ഏകദേശം 5 ബില്യൺ ഡോളർ ചിലവാകും, ഇത് 30000-ത്തിലധികം മരണങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്നു.
രോഗലക്ഷണങ്ങൾ കാണിക്കാൻ തുടങ്ങുന്നതിനുമുമ്പ് അണുബാധയുടെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും അപകടസാധ്യത ഉയർത്തിക്കാട്ടാനും EHR ഡാറ്റ സഹായിക്കുന്നു.ഈ വിശകലനങ്ങൾ നടത്താൻ മെഷീൻ ലേണിംഗും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ടൂളുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നത് അവയുടെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താനും ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ ദാതാക്കൾക്കായി വേഗമേറിയതും കൃത്യവുമായ അലേർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും.
"ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപകരണങ്ങൾക്ക് അണുബാധ നിയന്ത്രണത്തിനും ആൻറിബയോട്ടിക് പ്രതിരോധത്തിനുമുള്ള പ്രതീക്ഷകൾ നിറവേറ്റാൻ കഴിയും," മസാച്യുസെറ്റ്സ് ജനറൽ ഹോസ്പിറ്റലിലെ (എംജിഎച്ച്) അണുബാധ നിയന്ത്രണ ഡെപ്യൂട്ടി ഡയറക്ടർ ഡോ. എറിക ഷെനോയ് പറഞ്ഞു.ഇല്ലെങ്കിൽ എല്ലാവരും പരാജയപ്പെടും.ആശുപത്രികൾക്ക് ധാരാളം EHR ഡാറ്റ ഉള്ളതിനാൽ, അവ പൂർണ്ണമായി ഉപയോഗിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ, ക്ലിനിക്കൽ ട്രയൽ ഡിസൈനിൽ മികച്ചതും വേഗതയേറിയതുമായ വ്യവസായങ്ങൾ അവർ സൃഷ്ടിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ, ഈ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്ന EHR-കൾ അവർ ഉപയോഗിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ, അവർ പരാജയത്തെ അഭിമുഖീകരിക്കും."
6.പാത്തോളജിക്കൽ ഇമേജുകൾക്കായി കൂടുതൽ കൃത്യമായ വിശകലനം സൃഷ്ടിക്കുക
ബ്രിഗാം വിമൻസ് ഹോസ്പിറ്റലിലെ (BWh) പതോളജി വിഭാഗം മേധാവിയും HMS ലെ പാത്തോളജി പ്രൊഫസറുമായ ഡോ. ജെഫ്രി ഗോൾഡൻ പറഞ്ഞു, മുഴുവൻ മെഡിക്കൽ സേവന ദാതാക്കൾക്കും രോഗനിർണയ ഡാറ്റയുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഉറവിടങ്ങളിലൊന്ന് പതോളജിസ്റ്റുകൾ നൽകുന്നു.
"70% ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ തീരുമാനങ്ങളും പാത്തോളജിക്കൽ ഫലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, കൂടാതെ EHR-കളിലെ എല്ലാ ഡാറ്റയുടെയും 70% മുതൽ 75% വരെ പാത്തോളജിക്കൽ ഫലങ്ങളിൽ നിന്നാണ്," അദ്ദേഹം പറഞ്ഞു.കൂടാതെ, ഫലങ്ങൾ കൂടുതൽ കൃത്യതയുള്ളതാണെങ്കിൽ, എത്രയും വേഗം ശരിയായ രോഗനിർണയം നടത്തും.ഡിജിറ്റൽ പാത്തോളജിക്കും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിനും ഈ ലക്ഷ്യം കൈവരിക്കാൻ അവസരമുണ്ട്."
വലിയ ഡിജിറ്റൽ ചിത്രങ്ങളിലെ ഡീപ് പിക്സൽ ലെവൽ വിശകലനം മനുഷ്യന്റെ കണ്ണിൽ നിന്ന് രക്ഷപ്പെടാൻ സാധ്യതയുള്ള സൂക്ഷ്മമായ വ്യത്യാസങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഡോക്ടർമാരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
"അർബുദം വേഗത്തിലാണോ സാവധാനത്തിൽ വികസിക്കുമോ എന്നും ക്ലിനിക്കൽ ഘട്ടങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഹിസ്റ്റോപാത്തോളജിക്കൽ ഗ്രേഡിംഗിനുപകരം അൽഗോരിതം അടിസ്ഥാനമാക്കി രോഗികളുടെ ചികിത്സ എങ്ങനെ മാറ്റാമെന്നും നന്നായി വിലയിരുത്താൻ കഴിയുന്ന ഘട്ടത്തിലേക്ക് ഞങ്ങൾ ഇപ്പോൾ എത്തിയിരിക്കുന്നു," ഗോൾഡൻ പറഞ്ഞു.അത് വലിയൊരു ചുവടുവയ്പായിരിക്കും."
അദ്ദേഹം കൂട്ടിച്ചേർത്തു, "ചികിത്സകർ ഡാറ്റ അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിനുമുമ്പ് സ്ലൈഡുകളിലെ താൽപ്പര്യത്തിന്റെ സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെയും ഉൽപ്പാദനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്താൻ AI-ന് കഴിയും. സ്ലൈഡുകളിലൂടെ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാനും ശരിയായ ഉള്ളടക്കം കാണുന്നതിന് ഞങ്ങളെ നയിക്കാനും AI-ന് കഴിയും, അതുവഴി പ്രധാനപ്പെട്ടതും അല്ലാത്തതും നമുക്ക് വിലയിരുത്താനാകും. ഇത് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. പാത്തോളജിസ്റ്റുകളുടെ ഉപയോഗത്തിന്റെ കാര്യക്ഷമതയും ഓരോ കേസിന്റെയും അവരുടെ പഠനത്തിന്റെ മൂല്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
മെഡിക്കൽ ഉപകരണങ്ങളിലേക്കും യന്ത്രങ്ങളിലേക്കും ബുദ്ധി കൊണ്ടുവരിക
സ്മാർട്ട് ഉപകരണങ്ങൾ ഉപഭോക്തൃ പരിതസ്ഥിതികൾ ഏറ്റെടുക്കുകയും റഫ്രിജറേറ്ററിനുള്ളിലെ തത്സമയ വീഡിയോ മുതൽ ഡ്രൈവർ ശ്രദ്ധാകേന്ദ്രം കണ്ടെത്തുന്ന കാറുകൾ വരെയുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഒരു മെഡിക്കൽ പരിതസ്ഥിതിയിൽ, ICU-കളിലും മറ്റിടങ്ങളിലും ഉള്ള രോഗികളെ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിന് ബുദ്ധിപരമായ ഉപകരണങ്ങൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.സെപ്‌സിസ് വികസിക്കുന്നുവെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെയുള്ള അവസ്ഥയുടെ അപചയം തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഉപയോഗം, അല്ലെങ്കിൽ സങ്കീർണതകളെക്കുറിച്ചുള്ള ധാരണ ഫലങ്ങൾ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചികിത്സാ ചെലവ് കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യും.
“ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ സംവിധാനത്തിലുടനീളം വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ സംസാരിക്കുമ്പോൾ, എത്രയും വേഗം ഇടപെടാൻ ഐസിയു ഡോക്ടർമാരെ സംയോജിപ്പിക്കുകയും മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുകയും വേണം, ഈ ഡാറ്റ സമാഹരിക്കുന്നത് മനുഷ്യ ഡോക്ടർമാർക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു നല്ല കാര്യമല്ല,” മാർക്ക് മൈക്കൽസ്കി പറഞ്ഞു. , BWh-ലെ ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റ സയൻസ് സെന്ററിന്റെ എക്സിക്യൂട്ടീവ് ഡയറക്ടർ.ഈ ഉപകരണങ്ങളിൽ സ്മാർട്ട് അൽഗോരിതങ്ങൾ ചേർക്കുന്നത് ഡോക്ടർമാരുടെ ബോധവൽക്കരണ ഭാരം കുറയ്ക്കുകയും രോഗികൾക്ക് കഴിയുന്നത്ര വേഗത്തിൽ ചികിത്സ ലഭിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു."
8. കാൻസർ ചികിത്സയ്ക്കുള്ള ഇമ്മ്യൂണോതെറാപ്പി പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു
ക്യാൻസറിനെ ചികിത്സിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും മികച്ച മാർഗങ്ങളിലൊന്നാണ് ഇമ്മ്യൂണോതെറാപ്പി.മാരകമായ മുഴകളെ ആക്രമിക്കാൻ ശരീരത്തിന്റെ സ്വന്തം പ്രതിരോധ സംവിധാനത്തെ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, രോഗികൾക്ക് കഠിനമായ മുഴകളെ മറികടക്കാൻ കഴിഞ്ഞേക്കും.എന്നിരുന്നാലും, നിലവിലുള്ള ഇമ്മ്യൂണോതെറാപ്പി സമ്പ്രദായത്തോട് കുറച്ച് രോഗികൾ മാത്രമേ പ്രതികരിക്കുന്നുള്ളൂ, ഏതൊക്കെ രോഗികൾക്ക് ഈ ചിട്ടയിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം ലഭിക്കുമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഓങ്കോളജിസ്റ്റുകൾക്ക് ഇപ്പോഴും കൃത്യവും വിശ്വസനീയവുമായ മാർഗ്ഗമില്ല.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളും വളരെ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ സമന്വയിപ്പിക്കാനുള്ള അവയുടെ കഴിവും വ്യക്തികളുടെ തനതായ ജീൻ ഘടന വ്യക്തമാക്കാനും ടാർഗെറ്റഡ് തെറാപ്പിക്ക് പുതിയ ഓപ്ഷനുകൾ നൽകാനും കഴിഞ്ഞേക്കും.
"അടുത്തിടെ, ഏറ്റവും ആവേശകരമായ വികസനം ചില രോഗപ്രതിരോധ കോശങ്ങൾ ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്ന പ്രോട്ടീനുകളെ തടയുന്ന ചെക്ക്‌പോയിന്റ് ഇൻഹിബിറ്ററുകളാണ്," മസാച്യുസെറ്റ്സ് ജനറൽ ഹോസ്പിറ്റലിലെ (MGH) കോംപ്രിഹെൻസീവ് ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് സെന്ററിലെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പാത്തോളജി ആൻഡ് ടെക്നോളജി ഡെവലപ്‌മെന്റ് ഡയറക്ടർ ഡോ. ലോംഗ് ലെ വിശദീകരിക്കുന്നു.എന്നാൽ എല്ലാ പ്രശ്നങ്ങളും ഞങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോഴും മനസ്സിലാകുന്നില്ല, അത് വളരെ സങ്കീർണ്ണമാണ്.ഞങ്ങൾക്ക് തീർച്ചയായും കൂടുതൽ രോഗികളുടെ ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്.ഈ ചികിത്സകൾ താരതമ്യേന പുതിയതാണ്, അതിനാൽ പല രോഗികളും അവ എടുക്കുന്നില്ല.അതിനാൽ, ഒരു ഓർഗനൈസേഷനിൽ അല്ലെങ്കിൽ ഒന്നിലധികം ഓർഗനൈസേഷനുകളിൽ ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ടോ, മോഡലിംഗ് പ്രക്രിയയെ നയിക്കാൻ രോഗികളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന ഘടകമാണിത്."
9. ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡുകൾ വിശ്വസനീയമായ അപകട സാധ്യത പ്രവചിക്കുന്നവരാക്കി മാറ്റുക
ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡ് (അവൾ) രോഗിയുടെ ഡാറ്റയുടെ ഒരു നിധിയാണ്, എന്നാൽ കൃത്യവും സമയബന്ധിതവും വിശ്വസനീയവുമായ രീതിയിൽ ഒരു വലിയ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും ദാതാക്കൾക്കും ഡവലപ്പർമാർക്കും ഇത് ഒരു നിരന്തരമായ വെല്ലുവിളിയാണ്.
ഡാറ്റാ ഫോർമാറ്റ് ആശയക്കുഴപ്പം, ഘടനാപരമായതും ഘടനയില്ലാത്തതുമായ ഇൻപുട്ട്, അപൂർണ്ണമായ റെക്കോർഡുകൾ എന്നിവയ്‌ക്കൊപ്പം ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരവും സമഗ്രത പ്രശ്നങ്ങളും, അർത്ഥവത്തായ റിസ്ക് സ്‌ട്രാറ്റിഫിക്കേഷൻ, പ്രവചനാത്മക വിശകലനം, ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാന പിന്തുണ എന്നിവ എങ്ങനെ നടത്താമെന്ന് കൃത്യമായി മനസ്സിലാക്കുന്നത് ആളുകൾക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു.
ബ്രിഗാം വിമൻസ് ഹോസ്പിറ്റലിലെ (BWh) എമർജൻസി മെഡിസിൻ അസിസ്റ്റന്റ് പ്രൊഫസറും ഹാർവാർഡ് മെഡിക്കൽ സ്കൂളിലെ (HMS) അസിസ്റ്റന്റ് പ്രൊഫസറുമായ Dr. Ziad OBERMEYER പറഞ്ഞു, "ഡാറ്റയെ ഒരിടത്ത് സംയോജിപ്പിക്കാൻ കുറച്ച് കഠിനാധ്വാനമുണ്ട്. എന്നാൽ മറ്റൊരു പ്രശ്നം മനസ്സിലാക്കുക എന്നതാണ്. ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡിൽ (അവൾ) ഒരു രോഗം പ്രവചിക്കുമ്പോൾ ആളുകൾക്ക് ലഭിക്കുന്നത് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് വിഷാദമോ പക്ഷാഘാതമോ പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ആളുകൾ കേട്ടേക്കാം, എന്നാൽ അവർ യഥാർത്ഥത്തിൽ സ്ട്രോക്കിന്റെ വില വർദ്ധിക്കുമെന്ന് പ്രവചിക്കുന്നതായി കണ്ടെത്തുന്നു. സ്ട്രോക്ക് തന്നെ."
അദ്ദേഹം തുടർന്നു, "എംആർഐ ഫലങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നത് കൂടുതൽ കൃത്യമായ ഡാറ്റ സെറ്റ് നൽകുന്നതായി തോന്നുന്നു. എന്നാൽ ഇപ്പോൾ ആർക്കാണ് എംആർഐ താങ്ങാനാവുക എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കണം? അതിനാൽ അന്തിമ പ്രവചനം പ്രതീക്ഷിച്ച ഫലമല്ല."
എൻ‌എം‌ആർ വിശകലനം വിജയകരമായ നിരവധി റിസ്ക് സ്‌കോറിംഗും സ്‌ട്രാറ്റിഫിക്കേഷൻ ടൂളുകളും നിർമ്മിച്ചിട്ടുണ്ട്, പ്രത്യേകിച്ചും ബന്ധമില്ലാത്ത ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾക്കിടയിൽ പുതിയ കണക്ഷനുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഗവേഷകർ ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതികതകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ.
എന്നിരുന്നാലും, ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഡാറ്റയിൽ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പക്ഷപാതങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് ക്ലിനിക്കൽ കെയർ ശരിക്കും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ വിന്യസിക്കുന്നതിന് നിർണായകമാണെന്ന് OBERMEYER വിശ്വസിക്കുന്നു.
"ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് തുറന്ന് എങ്ങനെ പ്രവചിക്കാമെന്ന് നോക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഞങ്ങൾ പ്രവചിച്ചത് കൃത്യമായി അറിയാമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ് ഏറ്റവും വലിയ വെല്ലുവിളി," അദ്ദേഹം പറഞ്ഞു.
10. ധരിക്കാവുന്ന ഉപകരണങ്ങളിലൂടെയും വ്യക്തിഗത ഉപകരണങ്ങളിലൂടെയും ആരോഗ്യ നില നിരീക്ഷിക്കൽ
ആരോഗ്യ മൂല്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാൻ മിക്കവാറും എല്ലാ ഉപഭോക്താക്കൾക്കും ഇപ്പോൾ സെൻസറുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.സ്റ്റെപ്പ് ട്രാക്കറുള്ള സ്‌മാർട്ട്‌ഫോണുകൾ മുതൽ ദിവസം മുഴുവനും ഹൃദയമിടിപ്പ് ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്ന ധരിക്കാവുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ വരെ, എപ്പോൾ വേണമെങ്കിലും കൂടുതൽ കൂടുതൽ ആരോഗ്യ സംബന്ധിയായ ഡാറ്റ ജനറേറ്റുചെയ്യാനാകും.
ഈ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും രോഗികൾ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലൂടെയും മറ്റ് ഹോം മോണിറ്ററിംഗ് ഉപകരണങ്ങളിലൂടെയും നൽകുന്ന വിവരങ്ങൾ അനുബന്ധമായി നൽകുകയും ചെയ്യുന്നത് വ്യക്തിയുടെയും ജനക്കൂട്ടത്തിന്റെയും ആരോഗ്യത്തിന് സവിശേഷമായ ഒരു കാഴ്ചപ്പാട് നൽകും.
ഈ വലുതും വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമായ ഡാറ്റാബേസിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിൽ AI ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കും.
എന്നാൽ, കംപ്യൂട്ടേഷണൽ ന്യൂറോ സയൻസ് റിസൾട്ടുകൾക്കായുള്ള സെന്റർ സിഒ ഡയറക്ടർ, ബ്രിഗാം വിമൻസ് ഹോസ്പിറ്റലിലെ (ബിഡബ്ല്യുഎച്ച്) ന്യൂറോ സർജനായ ഡോ. ഒമർ ആർനൗട്ട് പറഞ്ഞു, ഈ അടുപ്പമുള്ളതും നടന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്നതുമായ നിരീക്ഷണ ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ രോഗികളെ സഹായിക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ ജോലികൾ വേണ്ടിവന്നേക്കാം.
"ഡിജിറ്റൽ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ഞങ്ങൾ തികച്ചും സ്വതന്ത്രരായിരുന്നു," അദ്ദേഹം പറഞ്ഞു.എന്നാൽ കേംബ്രിഡ്ജ് അനലിറ്റിക്കയിലും ഫെയ്‌സ്ബുക്കിലും ഡാറ്റ ചോർച്ച സംഭവിക്കുന്നതിനാൽ, അവർ പങ്കിടുന്ന ഡാറ്റ ആരെല്ലാം പങ്കിടണം എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ആളുകൾ കൂടുതൽ കൂടുതൽ ജാഗ്രത പുലർത്തും."
ഫേസ്‌ബുക്ക് പോലുള്ള വൻകിട കമ്പനികളേക്കാൾ രോഗികൾ അവരുടെ ഡോക്ടർമാരെ വിശ്വസിക്കുന്നു, ഇത് വലിയ തോതിലുള്ള ഗവേഷണ പരിപാടികൾക്ക് ഡാറ്റ നൽകുന്നതിന്റെ അസ്വസ്ഥത ലഘൂകരിക്കാൻ സഹായിക്കുമെന്ന് അദ്ദേഹം കൂട്ടിച്ചേർത്തു.
"ആളുകളുടെ ശ്രദ്ധ വളരെ ആകസ്മികമായതിനാൽ ശേഖരിക്കാവുന്ന ഡാറ്റ വളരെ പരുക്കനായതിനാൽ ധരിക്കാവുന്ന ഡാറ്റ കാര്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്താൻ സാധ്യതയുണ്ട്," ആർനൗട്ട് പറഞ്ഞു.ഗ്രാനുലാർ ഡാറ്റ തുടർച്ചയായി ശേഖരിക്കുന്നതിലൂടെ, രോഗികളെ നന്നായി പരിപാലിക്കാൻ ഡോക്ടർമാരെ സഹായിക്കാൻ ഡാറ്റ കൂടുതൽ സാധ്യതയുണ്ട്."
11.സ്മാർട്ട് ഫോണുകളെ ഒരു ശക്തമായ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ടൂൾ ആക്കുക
സ്മാർട്ട് ഫോണുകളിൽ നിന്നും മറ്റ് ഉപഭോക്തൃ തല ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നും ലഭിക്കുന്ന ചിത്രങ്ങൾ, പോർട്ടബിൾ ഉപകരണങ്ങളുടെ ശക്തമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് തുടരുന്നതിലൂടെ, പ്രത്യേകിച്ച് താഴ്ന്ന പ്രദേശങ്ങളിലോ വികസ്വര രാജ്യങ്ങളിലോ ക്ലിനിക്കൽ ഗുണനിലവാര ഇമേജിംഗിന് ഒരു പ്രധാന അനുബന്ധമായി മാറുമെന്ന് വിദഗ്ധർ വിശ്വസിക്കുന്നു.
മൊബൈൽ ക്യാമറയുടെ ഗുണനിലവാരം എല്ലാ വർഷവും മെച്ചപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ AI അൽഗോരിതം വിശകലനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും.ഈ പ്രവണതയുടെ ആദ്യകാല ഗുണഭോക്താക്കളാണ് ഡെർമറ്റോളജിയും ഒഫ്താൽമോളജിയും.
കുട്ടികളുടെ മുഖചിത്രങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്ത് വളർച്ചാ രോഗങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനുള്ള ഒരു ഉപകരണം പോലും ബ്രിട്ടീഷ് ഗവേഷകർ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്.കുട്ടികളുടെ മാൻഡിബിൾ ലൈൻ, കണ്ണുകളുടെയും മൂക്കിന്റെയും സ്ഥാനം, മുഖത്തെ അസാധാരണത്വങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന മറ്റ് ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള വ്യതിരിക്തമായ സവിശേഷതകൾ അൽഗോരിതത്തിന് കണ്ടെത്താൻ കഴിയും.നിലവിൽ, ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാന പിന്തുണ നൽകുന്നതിന് 90-ലധികം രോഗങ്ങളുള്ള സാധാരണ ചിത്രങ്ങളുമായി ടൂളിന് പൊരുത്തപ്പെടുത്താനാകും.
ബ്രിഗാം വിമൻസ് ഹോസ്പിറ്റലിലെ (BWh) മൈക്രോ / നാനോ മെഡിസിൻ ആൻഡ് ഡിജിറ്റൽ ഹെൽത്ത് ലബോറട്ടറിയുടെ ഡയറക്ടർ ഡോ. ഹാദി ഷാഫി പറഞ്ഞു: "മിക്ക ആളുകളും നിരവധി വ്യത്യസ്ത സെൻസറുകളുള്ള ശക്തമായ മൊബൈൽ ഫോണുകൾ കൊണ്ട് സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഇത് ഞങ്ങൾക്ക് ഒരു മികച്ച അവസരമാണ്. മിക്കവാറും എല്ലാവരും വ്യവസായികൾ അവരുടെ ഉപകരണങ്ങളിൽ Ai സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറും ഹാർഡ്‌വെയറും നിർമ്മിക്കാൻ തുടങ്ങി.ഇത് യാദൃശ്ചികമല്ല.നമ്മുടെ ഡിജിറ്റൽ ലോകത്ത് പ്രതിദിനം 2.5 മില്യൺ ടെറാബൈറ്റിലധികം ഡാറ്റ ഉത്പാദിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു.മൊബൈൽ ഫോണുകളുടെ മേഖലയിൽ, നിർമ്മാതാക്കൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് വിശ്വസിക്കുന്നു. കൂടുതൽ വ്യക്തിപരവും വേഗതയേറിയതും കൂടുതൽ ബുദ്ധിശക്തിയുള്ളതുമായ സേവനങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് കൃത്രിമ ബുദ്ധിയുടെ ഡാറ്റ."
രോഗികളുടെ കണ്ണുകൾ, ചർമ്മത്തിലെ മുറിവുകൾ, അണുബാധകൾ, മയക്കുമരുന്നുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് വിഷയങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ചിത്രങ്ങൾ ശേഖരിക്കാൻ സ്മാർട്ട് ഫോണുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ചില പരാതികൾ കണ്ടെത്താനുള്ള സമയം കുറയ്ക്കുന്നതിനൊപ്പം, താഴ്ന്ന പ്രദേശങ്ങളിലെ വിദഗ്ധരുടെ കുറവ് പരിഹരിക്കാൻ സഹായിച്ചേക്കാം.
"ഭാവിയിൽ ചില പ്രധാന സംഭവങ്ങൾ ഉണ്ടായേക്കാം, കെയർ പോയിന്റിലെ രോഗ മാനേജ്മെന്റിന്റെ ചില പ്രധാന പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ഈ അവസരം നമുക്ക് പ്രയോജനപ്പെടുത്താം," ഷാഫി പറഞ്ഞു.
12. ബെഡ്സൈഡ് AI ഉപയോഗിച്ച് ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനമെടുക്കൽ നവീകരിക്കുന്നു
ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായം ഫീസ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സേവനങ്ങളിലേക്ക് തിരിയുമ്പോൾ, അത് നിഷ്ക്രിയ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ അകന്നിരിക്കുകയാണ്.വിട്ടുമാറാത്ത രോഗം, നിശിത രോഗ സംഭവങ്ങൾ, പെട്ടെന്നുള്ള അപചയം എന്നിവയ്ക്ക് മുമ്പുള്ള പ്രതിരോധം ഓരോ ദാതാവിന്റെയും ലക്ഷ്യമാണ്, കൂടാതെ നഷ്ടപരിഹാര ഘടന ആത്യന്തികമായി സജീവവും പ്രവചനാത്മകവുമായ ഇടപെടൽ കൈവരിക്കാൻ കഴിയുന്ന പ്രക്രിയകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ അവരെ അനുവദിക്കുന്നു.
പ്രൊവൈഡീവ് അനാലിസിസ്, ക്ലിനിക്കൽ ഡിസിഷൻ സപ്പോർട്ട് ടൂളുകൾ എന്നിവയെ പിന്തുണയ്‌ക്കുന്നതിലൂടെ, ദാതാക്കൾ നടപടിയെടുക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത തിരിച്ചറിയുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് കൃത്രിമബുദ്ധി ഈ പരിണാമത്തിന് നിരവധി അടിസ്ഥാന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ നൽകും.കൃത്രിമ ബുദ്ധിക്ക് അപസ്മാരം അല്ലെങ്കിൽ സെപ്‌സിസ് എന്നിവയ്ക്ക് മുൻകൂട്ടി മുന്നറിയിപ്പ് നൽകാൻ കഴിയും, ഇതിന് സാധാരണയായി വളരെ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ സെറ്റുകളുടെ ആഴത്തിലുള്ള വിശകലനം ആവശ്യമാണ്.
മസാച്യുസെറ്റ്സ് ജനറൽ ഹോസ്പിറ്റലിലെ (എംജിഎച്ച്) ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റ ഡയറക്ടർ ബ്രാൻഡൻ വെസ്‌റ്റോവർ എംഡി പറഞ്ഞു, ഹൃദയസ്തംഭനത്തിനുശേഷം കോമയിൽ കഴിയുന്ന ഗുരുതരമായ രോഗികളെ തുടർന്നും പരിചരണം നൽകുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് സഹായിക്കുമെന്ന് പറഞ്ഞു.
സാധാരണ സാഹചര്യങ്ങളിൽ, ഈ രോഗികളുടെ ഇഇജി ഡാറ്റ ഡോക്ടർമാർ പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ടെന്ന് അദ്ദേഹം വിശദീകരിച്ചു.ഈ പ്രക്രിയ സമയമെടുക്കുന്നതും ആത്മനിഷ്ഠവുമാണ്, കൂടാതെ ഡോക്ടർമാരുടെ കഴിവുകളും അനുഭവപരിചയവും അനുസരിച്ച് ഫലങ്ങൾ വ്യത്യാസപ്പെടാം.
അദ്ദേഹം പറഞ്ഞു, “ഈ രോഗികളിൽ, പ്രവണത മന്ദഗതിയിലായിരിക്കാം.ചിലപ്പോൾ ആരെങ്കിലും സുഖം പ്രാപിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് കാണാൻ ഡോക്ടർമാർ ആഗ്രഹിക്കുമ്പോൾ, ഓരോ 10 സെക്കൻഡിലും ഒരിക്കൽ നിരീക്ഷിക്കുന്ന ഡാറ്റ അവർ നോക്കിയേക്കാം.എന്നിരുന്നാലും, 24 മണിക്കൂറിനുള്ളിൽ ശേഖരിച്ച 10 സെക്കൻഡ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഇത് മാറിയിട്ടുണ്ടോ എന്ന് നോക്കുന്നത് അതിനിടയിൽ മുടി വളർന്നിട്ടുണ്ടോ എന്ന് നോക്കുന്നത് പോലെയാണ്.എന്നിരുന്നാലും, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അൽഗോരിതങ്ങളും നിരവധി രോഗികളിൽ നിന്നുള്ള വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയും ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ദീർഘകാല പാറ്റേണുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആളുകൾ കാണുന്നത് പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നത് എളുപ്പമാകും, കൂടാതെ ചില സൂക്ഷ്മമായ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ കണ്ടെത്തിയേക്കാം, ഇത് നഴ്സിങ്ങിലെ ഡോക്ടർമാരുടെ തീരുമാനത്തെ ബാധിക്കും. ."
ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാന പിന്തുണയ്‌ക്കും അപകടസാധ്യത സ്‌കോറിംഗിനും മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുന്നതിനുമായി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഈ വിപ്ലവകരമായ ഡാറ്റാ വിശകലന രീതിയുടെ ഏറ്റവും മികച്ച വികസന മേഖലകളിൽ ഒന്നാണ്.
ഒരു പുതിയ തലമുറ ഉപകരണങ്ങളും സംവിധാനങ്ങളും നൽകുന്നതിലൂടെ, രോഗത്തിൻറെ സൂക്ഷ്മതകൾ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാനും നഴ്സിങ് സേവനങ്ങൾ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി നൽകാനും പ്രശ്നങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി പരിഹരിക്കാനും ഡോക്ടർമാർക്ക് കഴിയും.ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ക്ലിനിക്കൽ ചികിത്സയുടെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും രോഗി പരിചരണത്തിൽ ആവേശകരമായ മുന്നേറ്റങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു പുതിയ യുഗത്തിന് തുടക്കമിടും.
പോസ്റ്റ് സമയം: ഓഗസ്റ്റ്-06-2021
