Artificial Intelligence သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနယ်ပယ်တွင် အသွင်ကူးပြောင်းရေး စွမ်းအားတစ်ခု ဖြစ်လာရန် မျှော်လင့်ပါသည်။ဒါဆို ဆရာဝန်တွေနဲ့ လူနာတွေက AI မောင်းနှင်တဲ့ ကိရိယာတွေရဲ့ သက်ရောက်မှုကနေ ဘယ်လိုအကျိုးကျေးဇူးတွေ ရနိုင်မလဲ။
ယနေ့ခေတ် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် အလွန်ရင့်ကျက်ပြီး ကြီးမားသောပြောင်းလဲမှုအချို့ကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။နာတာရှည်ရောဂါများနှင့် ကင်ဆာမှသည် ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်းနှင့် အန္တရာယ်အကဲဖြတ်ခြင်းအထိ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းတွင် လူနာစောင့်ရှောက်မှုတွင် ပိုမိုတိကျသော၊ ထိရောက်ပြီး ထိရောက်သောဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုများကို အသုံးပြုရန် နည်းပညာကို အသုံးပြုရန် မရေမတွက်နိုင်သောအခွင့်အလမ်းများ ရှိနေပုံရသည်။
နည်းပညာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်အတူ၊ လူနာများသည် ဆရာဝန်များအတွက် ပိုမိုမြင့်မားသော လိုအပ်ချက်များ ရှိကြပြီး ရရှိနိုင်သော ဒေတာအရေအတွက်သည် စိုးရိမ်ဖွယ်ရာနှုန်းဖြင့် ဆက်လက်ကြီးထွားလာသည်။Artificial Intelligence သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စောင့်ရှောက်မှု စဉ်ဆက်မပြတ် တိုးတက်မှုကို မြှင့်တင်ရန် အင်ဂျင်တစ်ခု ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။
သမားရိုးကျ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် လက်တွေ့ဆုံးဖြတ်ချက်ချနည်းပညာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဉာဏ်ရည်တုသည် အားသာချက်များစွာရှိသည်။သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနှင့် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သောအခါ၊ ဆရာဝန်များသည် ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ သူနာပြုလုပ်ငန်းစဉ်၊ ကုသမှုကွဲပြားခြင်းနှင့် လူနာရလဒ်များအပေါ် မကြုံစဖူးသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရရှိစေပါသည်။
Partners Healthcare မှကျင်းပပြုလုပ်သော 2018 World artificial Intelligence ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဆန်းသစ်တီထွင်မှုဖိုရမ် (wmif) တွင် ဆေးသုတေသီများနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်သူများက ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာကိုအသုံးပြုခြင်းအပေါ် သိသိသာသာအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနိုင်စေမည့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ငန်းနယ်ပယ်များ၏နည်းပညာများနှင့်နယ်ပယ်များကို အသေးစိတ်ရှင်းလင်းပြသခဲ့ပါသည်။ ဆယ်စုနှစ်။
Anne kiblanksi၊ MD၊ wmif ၏ 2018 ခုနှစ်တွင် CO ဥက္ကဌနှင့် Partners Healthcare ၏ ပညာရေးအရာရှိချုပ် Gregg Meyer၊ MD မှ ဤ "အဖျက်အမှောင့်" သည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တိုင်းသို့ ယူဆောင်လာသည့် ဤကဲ့သို့သော "အဖျက်အမှောင့်" သည် လူနာများအတွက် သိသာထင်ရှားသော အကျိုးကျေးဇူးများကို ဆောင်ကြဉ်းပေးနိုင်ပြီး ကျယ်ပြန့်သည်ဟု ဆိုသည်။ လုပ်ငန်းအောင်မြင်မှုအလားအလာ။
ဒေါက်တာ Keith Dreyer၊ ဟားဗတ်ဆေးကျောင်း (HMS) ပါမောက္ခချုပ်၊ ပါတနာများ၏ အချက်အလက်သိပ္ပံအရာရှိချုပ်နှင့် Massachusetts General Hospital (MGH) မှ သုတေသနဗျူဟာနှင့် လည်ပတ်မှု ဒါရိုက်တာ ဒေါက်တာ Katherine andreole အပါအဝင် မိတ်ဖက်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမှ ကျွမ်းကျင်သူများ၏အကူအညီဖြင့်၊ AI သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဝန်ဆောင်မှုများနှင့် သိပ္ပံပညာကို တော်လှန်ပြောင်းလဲစေမည့် နည်းလမ်း 12 ခုကို အဆိုပြုခဲ့သည်။
1. ဦးနှောက်ကွန်ပြူတာကြားခံမှတဆင့် တွေးခေါ်မှုနှင့် စက်ကို ပေါင်းစည်းပါ။
ကွန်ပြူတာကို ဆက်သွယ်အသုံးပြုခြင်းသည် စိတ်ကူးသစ်တစ်ခုမဟုတ်သော်လည်း ကီးဘုတ်၊ မောက်စ်နှင့် မျက်နှာပြင်ပြသမှုမပါဘဲ နည်းပညာနှင့် လူသားတို့၏ တွေးခေါ်မှုကြား တိုက်ရိုက်ထိတွေ့မှုကို ဖန်တီးခြင်းသည် လူနာအချို့အတွက် အရေးကြီးသောအသုံးချပရိုဂရမ်တစ်ခုပါရှိသော ရှေ့တန်းသုတေသနနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
အာရုံကြောစနစ်ရောဂါများနှင့် စိတ်ဒဏ်ရာများသည် အချို့သောလူနာများအား အဓိပ္ပါယ်ရှိသော စကားပြောဆိုမှု၊ လှုပ်ရှားမှု၊ အခြားသူများနှင့် ၎င်းတို့၏ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် အပြန်အလှန်ဆက်ဆံနိုင်မှုတို့ကို ဆုံးရှုံးစေနိုင်သည်။ဉာဏ်ရည်တုဖြင့် ပံ့ပိုးထားသော ဦးနှောက်ကွန်ပြူတာကြားခံစနစ် (BCI) သည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်များကို ထာဝရဆုံးရှုံးမည်ကို စိုးရိမ်နေသော လူနာများအတွက် အဆိုပါ အခြေခံအတွေ့အကြုံများကို ပြန်လည်ရရှိစေနိုင်သည်။
"အကယ်၍ အာရုံကြောဆိုင်ရာ အထူးကြပ်မတ်ကုသဆောင်တွင် လူနာတစ်ဦးအား ကျွန်ုပ်သည် စကားပြောဆိုနိုင်စွမ်း ရုတ်တရက် ဆုံးရှုံးသွားပါက၊ နောက်နေ့တွင် သူ၏ ဆက်သွယ်ပြောဆိုနိုင်မှုကို ပြန်လည်ရရှိရန် မျှော်လင့်ပါသည်" ဟု အာရုံကြောနည်းပညာနှင့် အာရုံကြောဆိုင်ရာ ပြန်လည်ထူထောင်ရေးစင်တာမှ ဒါရိုက်တာ Leigh Hochberg က ပြောကြားခဲ့သည်။ မက်ဆာချူးဆက်အထွေထွေဆေးရုံ (MGH)။ဦးနှောက်ကွန်ပြူတာကြားခံ (BCI) နှင့် ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် လက်လှုပ်ရှားမှုနှင့်သက်ဆိုင်သည့် အာရုံကြောများကို အသက်သွင်းနိုင်ပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လူနာအား နေရာအနှံ့ ဆက်သွယ်မှုနည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်းကဲ့သို့သော လှုပ်ရှားမှုတစ်ခုလုံးတွင် လူနာအား အနည်းဆုံး ငါးကြိမ်ဆက်သွယ်နိုင်စေသင့်သည်။ တက်ဘလက်ကွန်ပျူတာများ သို့မဟုတ် မိုဘိုင်းလ်ဖုန်းများအဖြစ်။“
ဦးနှောက်ကွန်ပြူတာကြားခံသည် amyotrophic lateral sclerosis (ALS)၊ လေဖြတ်ခြင်း သို့မဟုတ် atresia ရောဂါလက္ခဏာစုများအပြင် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ကျောရိုးမကြီးထိခိုက်ဒဏ်ရာရရှိလူနာပေါင်း 500,000 နှင့် နှစ်စဉ်နှစ်တိုင်း 500,000 ရှိသော လူနာများ၏ဘဝအရည်အသွေးကို များစွာတိုးတက်စေပါသည်။
2. မျိုးဆက်သစ် ဓာတ်ရောင်ခြည် ကိရိယာများကို တီထွင်ပါ။
သံလိုက်ပဲ့တင်ရိုက်ခတ်မှုပုံရိပ် (MRI)၊ CT စကင်နာများနှင့် X-rays များမှရရှိသော ဓာတ်ရောင်ခြည်ပုံရိပ်များသည် လူ့ခန္ဓာကိုယ်အတွင်းပိုင်းသို့ ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်ခြင်းမရှိသော မြင်နိုင်စွမ်းကို ပေးစွမ်းသည်။သို့သော်၊ ရောဂါရှာဖွေရေးလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများစွာသည် ရောဂါပိုးကူးစက်နိုင်ခြေရှိသည့် အသားစယူစစ်ဆေးခြင်းမှရရှိသော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာတစ်သျှူးနမူနာများအပေါ်တွင် အားကိုးနေရဆဲဖြစ်သည်။
အချို့သောကိစ္စများတွင်၊ ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာသည် သက်ရှိတစ်ရှူးနမူနာများအတွက် လိုအပ်ချက်ကို အစားထိုးရန် လုံလောက်သော တိကျပြီး အသေးစိတ်ကျသည့် မျိုးဆက်သစ် ဓာတ်မှန်ဗေဒကိရိယာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဟု ကျွမ်းကျင်သူများက ခန့်မှန်းကြသည်။
Brigham Women's Hospital (BWh) မှ ပုံရိပ်လမ်းညွှန် အာရုံကြောခွဲစိတ်မှု ဒါရိုက်တာ Alexandra golby, MD က "ကျွန်တော်တို့ဟာ ခွဲစိတ်ဆရာဝန်တွေ ဒါမှမဟုတ် ခွဲစိတ်ကုသတဲ့ ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်တွေနဲ့ ရောဂါဗေဒပညာရှင်တွေနဲ့ ပူးပေါင်းပြီး ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ဖို့ ကြီးမားတဲ့ စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုပါပဲ၊ ဒါပေမယ့် ဒါဟာ မတူညီတဲ့အဖွဲ့တွေအတွက် ကြီးမားတဲ့ စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုပါပဲ။ အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် တစ်ရှူးနမူနာများမှ လက်ရှိရရှိနိုင်သော အချက်အလက်များကို ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာကို ဖြည့်ဆည်းပေးလိုပါက၊ ပေးထားသည့် pixel များ၏ အခြေခံအချက်များကို သိရှိနိုင်ရန် အလွန်နီးစပ်သော စံနှုန်းများကို ရရှိအောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ရမည်ဖြစ်သည်။"
ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အောင်မြင်မှုသည် ကင်ဆာအကျိတ်၏ အစိတ်အပိုင်းငယ်တစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ ကုသမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချခြင်းထက် ကင်ဆာရောဂါရှင်များအား အကျိတ်၏အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုတိကျစွာနားလည်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
AI သည် ကင်ဆာ၏ ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ သတ်မှတ်နိုင်ပြီး ကုသမှုပစ်မှတ်ကို ပိုမိုသင့်လျော်စွာ ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ထို့အပြင်၊ ဉာဏ်ရည်တုသည် အကျိတ်များ၏ phenotypic နှင့် မျိုးရိုးဗီဇလက္ခဏာများကို ဖော်ပြရန်အတွက် ရုပ်ပုံအခြေခံ algorithms ကိုအသုံးပြုရန် ကတိကဝတ်ပြုထားသည့် ဓာတ်မှန်ဗေဒနယ်ပယ်တွင် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
3. ချို့တဲ့သော သို့မဟုတ် ဖွံ့ဖြိုးဆဲဒေသများတွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဝန်ဆောင်မှုများကို တိုးချဲ့ပါ။
အာထရာဆောင်းနည်းပညာရှင်များနှင့် ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်တို့အပါအဝင် ဖွံ့ဖြိုးဆဲနိုင်ငံများတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူမရှိခြင်းသည် လူနာများ၏အသက်ကို ကယ်တင်ရန်အတွက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြုရန် အခွင့်အလမ်းများစွာကို လျော့နည်းသွားစေမည်ဖြစ်သည်။
အနောက်အာဖရိကရှိ ဆေးရုံအားလုံးထက် ကျော်ကြားသော Longwood Avenue ရှိသည့် ဘော်စတွန်ရှိ ဆေးရုံခြောက်ခုတွင် ဓာတ်မှန်ဗေဒ ပညာရှင် ပိုများနေကြောင်း ဆွေးနွေးပွဲက ထောက်ပြသည်။
Artificial Intelligence သည် လူသားများအတွက် ပုံမှန်သတ်မှတ်ပေးထားသည့် ရောဂါရှာဖွေရေးတာဝန်အချို့ကို လွှဲပြောင်းရယူခြင်းဖြင့် ဆေးခန်းများ ရှားပါးမှု၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို လျော့ပါးစေနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ AI ပုံရိပ်ဖော်ကိရိယာသည် များသောအားဖြင့် ဆရာဝန်ကဲ့သို့ တိကျမှန်ကန်မှုဖြင့် တီဘီရောဂါလက္ခဏာများကို စစ်ဆေးရန် ရင်ဘတ်ဓာတ်မှန်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။အရင်းအမြစ်ချို့တဲ့သောဒေသများရှိ ပံ့ပိုးပေးသူများအတွက် အပလီကေးရှင်းမှတစ်ဆင့် ဤအင်္ဂါရပ်ကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး အတွေ့အကြုံရှိ ရောဂါရှာဖွေရေးဆိုင်ရာ ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်လိုအပ်မှုကို လျှော့ချနိုင်သည်။
"ဒီနည်းပညာက ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်တဲ့ အလားအလာရှိပါတယ်" ဟု Massachusetts General Hospital (MGH) မှ လက်ထောက် အာရုံကြောဆိုင်ရာ လက်ထောက်ပါမောက္ခ ဒေါက်တာ Jayashree kalpathy Cramer က ပြောကြားခဲ့သည်။
သို့သော်လည်း AI algorithm developer များသည် မတူညီသော လူမျိုးစု သို့မဟုတ် ဒေသများမှ လူများတွင် ရောဂါ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိခိုက်စေနိုင်သည့် ထူးခြားသော ဇီဝကမ္မနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာအချက်များ ရှိကောင်းရှိနိုင်သည်ဟူသောအချက်ကို ဂရုတစိုက်စဉ်းစားရပါမည်။
“ဥပမာအားဖြင့်၊ အိန္ဒိယမှာ ရောဂါဒဏ်ခံရတဲ့ လူဦးရေဟာ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုနဲ့ အလွန်ကွာခြားနိုင်ပါတယ်” ဟု သူမက ဆိုသည်။ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအယ်လဂိုရီသမ်များကို တီထွင်သောအခါ၊ ဒေတာသည် ရောဂါတင်ပြမှုနှင့် လူဦးရေ၏ ကွဲပြားမှုကို ကိုယ်စားပြုကြောင်း သေချာစေရန် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။လူဦးရေတစ်ခုတည်းအပေါ်အခြေခံ၍ algorithms များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရုံသာမက အခြားလူဦးရေများတွင်ပါ အခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်နိုင်မည်ဟုလည်း မျှော်လင့်ပါသည်။“
4. အီလက်ထရွန်းနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများ၏အသုံးပြုမှုဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကိုလျှော့ချပါ။
အီလက်ထရွန်းနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်း (သူမ) သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစက်မှုလုပ်ငန်း၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ခရီးတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ခဲ့သော်လည်း၊ ဤအသွင်ပြောင်းမှုသည် အသိဉာဏ်ပိုလျှံမှု၊ အဆုံးမရှိသောစာရွက်စာတမ်းများနှင့် သုံးစွဲသူများ ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုနှင့်ပတ်သက်သည့် ပြဿနာများစွာကို ဆောင်ကျဉ်းပေးခဲ့သည်။
အီလက်ထရွန်းနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်း (သူမ) ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများသည် ယခုအခါ ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်နိုင်သော အင်တာဖေ့စ်တစ်ခုဖန်တီးရန်နှင့် အသုံးပြုသူအချိန်များစွာယူရသော ပုံမှန်လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် ဥာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။
Brigham ကျန်းမာရေးဌာန၏ ဒုတိယဥက္ကဋ္ဌနှင့် သတင်းအချက်အလက်အရာရှိချုပ် ဒေါက်တာ Adam Landman က သုံးစွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏အချိန်အများစုကို ဆေးခန်းစာရွက်စာတမ်းပြုစုခြင်း၊ အမိန့်စာသွင်းခြင်းနှင့် ၎င်းတို့၏ ဝင်စာပုံးများကို စီခြင်းလုပ်ငန်းသုံးမျိုးတွင် ၎င်းတို့၏အချိန်အများစုကို ကုန်ဆုံးစေသည်ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။စကားပြောမှတ်သားခြင်းနှင့် သတ်ပုံသတ်ပုံများသည် လက်တွေ့စာရွက်စာတမ်းလုပ်ဆောင်ခြင်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် ကူညီပေးနိုင်သော်လည်း သဘာဝဘာသာစကားဖြင့်လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) ကိရိယာများသည် မလုံလောက်ပါ။
"ရဲရဲ ကင်မရာတွေတပ်ထားသလိုမျိုး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကုသမှုအတွက် ဗီဒီယိုရိုက်ကူးမှု အသုံးပြုခြင်းလိုမျိုး အပြောင်းအလဲတချို့ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားဖို့ လိုအပ်မယ်ထင်ပါတယ်" ဟု Landman မှ ပြောကြားခဲ့သည်။ထို့နောက် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုတို့ကို အနာဂတ်ပြန်လည်ရယူရန်အတွက် ဤဗီဒီယိုများကို အညွှန်းပြုလုပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။အိမ်တွင် ဉာဏ်ရည်တုလက်ထောက်များကို အသုံးပြုသည့် Siri နှင့် Alexa ကဲ့သို့ပင်၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအမှာစာများထည့်သွင်းရန် embedded Intelligence ကိုအသုံးပြု၍ ဆေးခန်းများအား ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအမှာစာများထည့်သွင်းရန် ခွင့်ပြုပေးမည့် virtual assistant များကို လူနာများ၏အိပ်ရာအနီးတွင် အနာဂတ်တွင် ယူဆောင်လာမည်ဖြစ်သည်။“
AI သည် ဆေးဝါးဖြည့်စွက်စာများနှင့် ရလဒ်များကို အသိပေးခြင်းကဲ့သို့သော ဝင်စာပုံးများမှ ပုံမှန်တောင်းဆိုမှုများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင်လည်း ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။၎င်းသည် ဆေးခန်းများ၏ အာရုံစိုက်မှု အမှန်တကယ် လိုအပ်သည့် အလုပ်များကို ဦးစားပေး လုပ်ဆောင်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပြီး လူနာများအတွက် ၎င်းတို့၏ လုပ်စရာစာရင်းများကို လုပ်ဆောင်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေကြောင်း Landman က ပြောကြားခဲ့သည်။
5. ပဋိဇီဝဆေးယဉ်ပါးမှုအန္တရာယ်
ပဋိဇီဝဆေးယဉ်ပါးမှုသည် လူသားများအတွက် ကြီးထွားလာနေသော ခြိမ်းခြောက်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်၊ အကြောင်းမှာ ဤအဓိကဆေးဝါးများကို အလွန်အကျွံသုံးစွဲခြင်းသည် ကုသမှုကို မတုံ့ပြန်တော့သည့် စူပါဘက်တီးရီးယားများ၏ ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ကို ဦးတည်သွားစေသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ဘက်တီးရီးယား အများအပြားသည် ဆေးယဉ်ပါးသော ဘက်တီးရီးယားများ ကြောင့် ဆေးရုံပတ်ဝန်းကျင်တွင် ဆိုးရွားစွာ ပျက်စီးစေကာ နှစ်စဉ် လူနာထောင်ပေါင်းများစွာ သေဆုံးနေပါသည်။Clostridium difficile တစ်ခုတည်းသည် US ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစနစ်အတွက် တစ်နှစ်လျှင် ဒေါ်လာ 5 ဘီလီယံခန့် ကုန်ကျပြီး လူ 30000 ကျော် သေဆုံးစေသည်။
EHR ဒေတာသည် ရောဂါကူးစက်မှုပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် လူနာလက္ခဏာများမပြမီတွင် အန္တရာယ်ကို မီးမောင်းထိုးပြရန် ကူညီပေးသည်။ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို တွန်းအားပေးရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းသည် ၎င်းတို့၏တိကျမှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများအတွက် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ပိုမိုတိကျသည့် သတိပေးချက်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
"ဉာဏ်ရည်တုကိရိယာများသည် ရောဂါပိုးထိန်းချုပ်ရေးနှင့် ပဋိဇီဝဆေးယဉ်ပါးမှုအတွက် မျှော်လင့်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်သည်" ဟု Massachusetts General Hospital (MGH) မှ ရောဂါပိုးထိန်းချုပ်ရေး လက်ထောက်ညွှန်ကြားရေးမှူး ဒေါက်တာ Erica Shenoy က ပြောကြားခဲ့သည်။မလုပ်ရင် လူတိုင်း ကျရှုံးလိမ့်မယ်။ဆေးရုံများတွင် EHR ဒေတာများစွာရှိသောကြောင့် ၎င်းတို့ကို အပြည့်အဝအသုံးမပြုပါက၊ လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုပုံစံတွင် ပိုမိုထက်မြက်ပြီး ပိုမိုမြန်ဆန်သော လုပ်ငန်းများကို မဖန်တီးပါက၊ ၎င်းဒေတာများကို ဖန်တီးသည့် EHRs များကို အသုံးမပြုပါက၊ ရှုံးနိမ့်မှု ကြုံမည်။“
6. ရောဂါဗေဒပုံရိပ်များအတွက် ပိုမိုတိကျသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ဖန်တီးပါ။
Brigham Women's Hospital (BWh) မှရောဂါဗေဒဌာနအကြီးအကဲနှင့် HMS မှရောဂါဗေဒပါမောက္ခဒေါက်တာ Jeffrey Golden ကရောဂါဗေဒပညာရှင်များသည်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဝန်ဆောင်မှုပေးသူများအတွက်ရောဂါရှာဖွေရေးအချက်အလက်များ၏အရေးကြီးဆုံးအရင်းအမြစ်များထဲမှတစ်ခုဖြစ်ကြောင်းပြောကြားခဲ့သည်။
"ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆုံးဖြတ်ချက်များ၏ 70% သည်ရောဂါဗေဒရလဒ်များပေါ်တွင်အခြေခံပြီး EHRs ရှိဒေတာအားလုံး၏ 70% နှင့် 75% အကြားရောဂါဗေဒရလဒ်များမှလာသည်" ဟုသူကပြောသည်။ပြီးတော့ ရလဒ်တွေက ပိုတိကျလေလေ၊ မှန်ကန်တဲ့ ရောဂါရှာဖွေမှုကို မြန်မြန်လုပ်လေလေပါပဲ။ဤပန်းတိုင်သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ရောဂါဗေဒနှင့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ အောင်မြင်ရန် အခွင့်အလမ်းရှိသည်။“
ကြီးမားသော ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံများပေါ်တွင် နက်ရှိုင်းသော pixel အဆင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ဆရာဝန်များသည် လူသားမျက်လုံးများမှ လွတ်ကင်းနိုင်သည့် သိမ်မွေ့သောကွဲပြားမှုများကို မှတ်မိနိုင်စေပါသည်။
"ကင်ဆာက လျင်မြန်ခြင်း သို့မဟုတ် နှေးကွေးခြင်း ရှိ၊ မရှိကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ အကဲဖြတ်နိုင်သည့် အနေအထားသို့ ရောက်ရှိနေပြီဖြစ်ပြီး လူနာများ၏ ကုသမှုဆိုင်ရာ အဆင့်များ သို့မဟုတ် histopathological အဆင့်များထက် algorithms များအပေါ် အခြေခံ၍ မည်သို့ပြောင်းလဲရမည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ အကဲဖြတ်နိုင်သည်" ဟု Golden က ပြောကြားခဲ့သည်။ကြီးမားတဲ့ ခြေလှမ်းသစ်တစ်ခု ဖြစ်လာမှာပါ။“
၎င်းက "AI သည် ဒေတာများကို မသုံးသပ်မီ ဆလိုက်များတွင် စိတ်ဝင်စားသည့် အင်္ဂါရပ်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်းဖြင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ AI သည် ဒေတာများကို ဆလိုက်များဖြင့် စစ်ထုတ်ကာ မှန်ကန်သော အကြောင်းအရာကို ကြည့်ရှုနိုင်စေရန် လမ်းညွှန်ပေးသည့်အတွက် အရေးကြီးပြီး မည်သည့်အရာက အရေးကြီးသည်များကို အကဲဖြတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ရောဂါဗေဒပညာရှင်များ၏အသုံးပြုမှု၏ထိရောက်မှုနှင့်ဖြစ်ရပ်တစ်ခုစီအတွက်သူတို့၏လေ့လာမှုတန်ဖိုးကိုတိုးစေသည်။
ဉာဏ်ရည်ဥာဏ်သွေးကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကိရိယာများနှင့် စက်များသို့ ယူဆောင်လာပါ။
စမတ်ကိရိယာများသည် စားသုံးသူပတ်ဝန်းကျင်ကို လွှမ်းမိုးထားပြီး ရေခဲသေတ္တာအတွင်း၌ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဗီဒီယိုမှသည် ယာဉ်မောင်းအာရုံနှောင့်ယှက်မှုကို သိရှိနိုင်သော ကားများအထိ စက်ပစ္စည်းများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပတ်ဝန်းကျင်တွင်၊ ICU နှင့် အခြားနေရာများရှိ လူနာများကို စောင့်ကြည့်ရန်အတွက် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သောကိရိယာများသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။သွေးလွန်တုပ်ကွေးဖြစ်နေသည်ဟု ညွှန်ပြခြင်း သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးမှုများ၏ထင်မြင်ယူဆချက်သည် ရလဒ်များကို သိသိသာသာတိုးတက်စေပြီး ကုသမှုကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချပေးသည့်အခြေအနေ၏ယိုယွင်းလာမှုကို ဖော်ထုတ်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ရန် ဉာဏ်ရည်တုကိုအသုံးပြုခြင်းသည် ဆိုးရွားလာနိုင်သည်။
"ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစနစ်တစ်လျှောက် မတူညီတဲ့ဒေတာတွေကို ပေါင်းစည်းခြင်းအကြောင်း ပြောဆိုတဲ့အခါ၊ ICU ဆရာဝန်တွေကို တတ်နိုင်သမျှ စောစောဝင်ရောက်စွက်ဖက်ဖို့ ပေါင်းစပ်ပြီး သတိပေးဖို့ လိုပါတယ်၊ ပြီးတော့ ဒီဒေတာတွေကို ပေါင်းစည်းတာဟာ လူသားဆရာဝန်တွေလုပ်နိုင်တဲ့ ကောင်းတဲ့ကိစ္စတော့မဟုတ်ပါဘူး" ဟု Mark Michalski မှ ပြောကြားခဲ့သည်။ BWh မှလက်တွေ့ဒေတာသိပ္ပံစင်တာ၏အမှုဆောင်ဒါရိုက်တာ။ဤစက်ပစ္စည်းများတွင် စမတ်ကျသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို ထည့်သွင်းခြင်းသည် ဆရာဝန်များအတွက် သိမြင်မှုဆိုင်ရာ ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို လျော့နည်းစေပြီး လူနာများကို တတ်နိုင်သမျှ အမြန်ကုသပေးကြောင်း သေချာစေသည်။“
8.promoting immunotherapy for cancer ကုသမှု
Immunotherapy သည် ကင်ဆာကို ကုသရန် အလားအလာ အကောင်းဆုံး နည်းလမ်းများထဲမှ တစ်ခု ဖြစ်သည်။ပြင်းထန်သောအကျိတ်များကို တိုက်ခိုက်ရန် ခန္ဓာကိုယ်၏ ကိုယ်ခံအားစနစ်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လူနာများသည် ခေါင်းမာသောအကျိတ်များကို ကျော်လွှားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။သို့သော်လည်း လက်ရှိ immunotherapy ကုသမှုကို လူနာအနည်းငယ်ကသာ တုံ့ပြန်ကြပြီး ကင်ဆာရောဂါဗေဒပညာရှင်များသည် ကုသနည်းမှ မည်သည့်လူနာကို အကျိုးပြုမည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော နည်းလမ်းမရှိသေးပါ။
စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် အလွန်ရှုပ်ထွေးသော ဒေတာအစုံများကို ပေါင်းစပ်နိုင်မှုသည် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ပင်ကိုယ်ဗီဇဖွဲ့စည်းမှုကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြနိုင်ပြီး ပစ်မှတ်ထားကုထုံးအတွက် ရွေးချယ်စရာအသစ်များကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။
"မကြာသေးမီက စိတ်လှုပ်ရှားစရာအကောင်းဆုံး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် အချို့သော ကိုယ်ခံအားဆဲလ်များမှ ထုတ်လုပ်သော ပရိုတင်းများကို ပိတ်ဆို့သည့် စစ်ဆေးရေးဂိတ် တားဆေးများဖြစ်သည်" ဟု Massachusetts General Hospital (MGH) ဘက်စုံရောဂါရှာဖွေရေးဌာနမှ ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ ရောဂါဗေဒနှင့် နည်းပညာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး ဒါရိုက်တာ ဒေါက်တာ Long Le က ရှင်းပြသည်။ဒါပေမယ့် ရှုပ်ထွေးလွန်းတဲ့ ပြဿနာအားလုံးကို ကျွန်တော်တို့ နားမလည်သေးပါဘူး။ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုလူနာဒေတာ လိုအပ်ပါသည်။ဤကုသမှုများသည် အသစ်အဆန်းဖြစ်သောကြောင့် လူနာများစွာက ၎င်းတို့ကို အမှန်တကယ် ခံယူခြင်းမရှိပါ။ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွင်း သို့မဟုတ် အဖွဲ့အစည်းအများအပြားတွင် ဒေတာကို ပေါင်းစပ်ရန် လိုအပ်သည်ဖြစ်စေ၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်လ်လုပ်ငန်းစဉ်ကို မောင်းနှင်ရန်အတွက် လူနာအရေအတွက်ကို တိုးမြှင့်ရာတွင် အဓိကကျသောအချက်တစ်ခု ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။“
၉။ အီလက်ထရွန်းနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများကို ယုံကြည်စိတ်ချရသော အန္တရာယ်ကြိုတင်ခန့်မှန်းသူများအဖြစ် ပြောင်းလဲပါ။
အီလက်ထရွန်းနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်း (သူမ) သည် လူနာဒေတာ၏ ရတနာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် အချက်အလက်အများအပြားကို တိကျ၊ အချိန်မီနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသောနည်းလမ်းဖြင့် ထုတ်ယူပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် စဉ်ဆက်မပြတ်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် ခိုင်မာမှုပြဿနာများ၊ ဒေတာဖော်မတ်ရှုပ်ထွေးမှုများ၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံမညီသော ထည့်သွင်းမှုများနှင့် မပြည့်စုံသောမှတ်တမ်းများ တွဲလျက်၊ အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသော အန္တရာယ်အမျိုးအစားခွဲခြားမှု၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် လက်တွေ့ဆုံးဖြတ်ချက်ပံ့ပိုးမှုတို့ကို တိကျစွာနားလည်ရန် ခက်ခဲစေသည်။
Brigham Women's Hospital (BWh) မှ အရေးပေါ်ဆေးပညာ လက်ထောက်ပါမောက္ခ Dr. Ziad OBERMEYER နှင့် Harvard Medical School (HMS) မှ လက်ထောက်ပါမောက္ခ ဒေါက်တာ Ziad OBERMEYER က "အချက်အလက်တွေကို တစ်နေရာတည်းမှာ ပေါင်းစည်းဖို့ ခက်ခက်ခဲခဲ လုပ်ဆောင်ရတာတွေ ရှိပါတယ်။ ဒါပေမယ့် နောက်ပြဿနာတစ်ခုကတော့ နားလည်ဖို့ပါပဲ။ အီလက်ထရွန်းနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်း (သူမ) တွင် ရောဂါတစ်ခုကြိုတင်ခန့်မှန်းသောအခါတွင် လူများ မည်သို့ရရှိကြမည်နည်း။ လေဖြတ်နှိုက်။”
၎င်းက ဆက်လက်၍ "MRI ရလဒ်များကို အားကိုးခြင်းသည် ပိုမိုတိကျသော ဒေတာအစုံကို ပေးစွမ်းနိုင်ပုံ ပေါ်သည်။ သို့သော် ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် MRI ကို မည်သူတတ်နိုင်သနည်း၊ ထို့ကြောင့် နောက်ဆုံး ခန့်မှန်းချက်မှာ မျှော်လင့်ထားသည့် ရလဒ်မဟုတ်ပါ။"
NMR ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် အောင်မြင်သော စွန့်စားရမှတ်များနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းကိရိယာများစွာကို ထုတ်လုပ်ပေးခဲ့ပြီး အထူးသဖြင့် သုတေသီများသည် မသက်ဆိုင်ဟုထင်ရသော ဒေတာအတွဲများကြားတွင် ချိတ်ဆက်မှုအသစ်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနည်းစနစ်များကို အသုံးပြုသောအခါတွင်ဖြစ်သည်။
သို့သော်၊ OBERMEYER သည် ဒေတာတွင် ဝှက်ထားသော ဘက်လိုက်မှုများကို မခွဲခြားနိုင်စေရန် သေချာစေခြင်းသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စောင့်ရှောက်မှုကို အမှန်တကယ် တိုးတက်ကောင်းမွန်စေမည့် ကိရိယာများကို အသုံးချခြင်းအတွက် အရေးကြီးသည်ဟု ယုံကြည်သည်။
"အကြီးမားဆုံးစိန်ခေါ်မှုကတော့ black box ကိုဖွင့်ပြီး ဘယ်လိုခန့်မှန်းရမလဲဆိုတာ မစခင်မှာ ခန့်မှန်းထားတဲ့အရာကို အတိအကျသိအောင် သေချာအောင်လုပ်ဖို့ပါပဲ" ဟု ၎င်းက ပြောသည်။
10.ဝတ်ဆင်နိုင်သောကိရိယာများနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာစက်ပစ္စည်းများမှတစ်ဆင့် ကျန်းမာရေးအခြေအနေကို စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးခြင်း။
ယခုအခါ စားသုံးသူအားလုံးနီးပါးသည် ကျန်းမာရေးတန်ဖိုးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရန်အတွက် အာရုံခံကိရိယာများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ခြေရာခံကိရိယာပါသော စမတ်ဖုန်းများမှ တစ်နေ့တာလုံး နှလုံးခုန်နှုန်းကို ခြေရာခံနိုင်သော ဝတ်ဆင်နိုင်သော ကိရိယာများအထိ၊ ကျန်းမာရေးနှင့်ပတ်သက်သည့် ဒေတာများ အချိန်မရွေး ထုတ်ပေးနိုင်သည်။
ဤဒေတာများကို စုဆောင်းပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အက်ပ်များနှင့် အခြားအိမ်စောင့်ကြည့်ကိရိယာများမှတစ်ဆင့် လူနာများမှ ပံ့ပိုးပေးသည့် အချက်အလက်များကို ဖြည့်စွက်ခြင်းသည် တစ်ဦးချင်းနှင့် လူစုလူဝေးကျန်းမာရေးအတွက် ထူးခြားသောအမြင်ကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။
AI သည် ဤကြီးမားပြီး ကွဲပြားသော ဒေတာဘေ့စ်မှ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ယူရာတွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်မည်ဖြစ်သည်။
သို့သော် Brigham Women's Hospital (BWh) မှ အာရုံကြောခွဲစိတ်ဆရာဝန် ဒေါက်တာ Omar arnout က ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ အာရုံကြောသိပ္ပံဆိုင်ရာ ရလဒ်များအတွက် စင်တာ၏ CO ဒါရိုက်တာ က လူနာများအား ဤရင်းနှီးစွာ ဆက်လက်စောင့်ကြည့်လေ့လာသည့် အချက်အလက်နှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ကူညီပေးရန်အတွက် နောက်ထပ်အလုပ်များ လိုအပ်ကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။
"ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ဒေတာကို စီမံဆောင်ရွက်ရာတွင် အခမဲ့ဖြစ်ခဲ့ဖူးသည်" ဟု ၎င်းက ဆိုသည်။ဒါပေမယ့် Cambridge ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်နဲ့ Facebook မှာ ဒေတာပေါက်ကြားမှုတွေ ပေါ်ပေါက်လာတာနဲ့အမျှ လူတွေက သူတို့မျှဝေထားတဲ့ အချက်အလက်တွေကို ဘယ်သူတွေကို မျှဝေရမလဲဆိုတာကို ပိုသတိထားလာကြပါတယ်။“
လူနာများသည် အကြီးစားသုတေသနပရိုဂရမ်များအတွက် ဒေတာပေးဆောင်ရာတွင် အဆင်မပြေမှုများကို လျော့ပါးသက်သာစေမည့် Facebook ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီကြီးများထက် ၎င်းတို့၏ဆရာဝန်များကို ပိုမိုယုံကြည်ကြကြောင်း ၎င်းက ပြောကြားခဲ့သည်။
"လူများ၏အာရုံစူးစိုက်မှုအလွန်မတော်တဆဖြစ်ပြီးစုဆောင်းထားသောဒေတာသည်အလွန်ကြမ်းတမ်းသောကြောင့်ဝတ်ဆင်နိုင်သောဒေတာသည်သိသိသာသာအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်" ဟု arnout မှပြောကြားခဲ့သည်။အသေးစိပ်အချက်အလက်များကို စဉ်ဆက်မပြတ်စုဆောင်းခြင်းဖြင့်၊ ဒေတာသည် လူနာများအတွက် ဆရာဝန်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ပြုစုစောင့်ရှောက်ရန် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။“
11. စမတ်ဖုန်းများကို အစွမ်းထက်သော ရောဂါရှာဖွေရေးကိရိယာအဖြစ် ပြုလုပ်ပါ။
စမတ်ဖုန်းများနှင့် အခြားစားသုံးသူအဆင့် အရင်းအမြစ်များမှ ရရှိသော ရုပ်ပုံများသည် သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူသော ကိရိယာများ၏ အစွမ်းထက်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဆက်လက်အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လက်တွေ့အရည်အသွေး ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းအတွက် အရေးကြီးသော ဖြည့်စွက်စာ ဖြစ်လာမည်ဟု ကျွမ်းကျင်သူများက ယုံကြည်ကြသည်။
မိုဘိုင်းကင်မရာ၏ အရည်အသွေးသည် နှစ်စဉ်တိုးတက်နေပြီး AI algorithm ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ပုံရိပ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။အရေပြားရောဂါဗေဒနှင့် မျက်စိပညာသည် ဤလမ်းကြောင်း၏ အစောပိုင်းအကျိုးခံစားခွင့်များဖြစ်သည်။
ဗြိတိန်သုတေသီများသည် ကလေးများ၏ မျက်နှာပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ဖွံ့ဖြိုးမှုဆိုင်ရာရောဂါများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ကိရိယာကိုပင် တီထွင်ခဲ့သည်။algorithm သည် ကလေးများ၏ mandible line၊ မျက်လုံးနှင့် နှာခေါင်း အနေအထား နှင့် မျက်နှာ မူမမှန်မှုများကို ညွှန်ပြနိုင်သည့် အခြားသော အင်္ဂါရပ်များ ကဲ့သို့သော သီးခြားအင်္ဂါရပ်များကို ရှာဖွေနိုင်သည်။လက်ရှိတွင်၊ အဆိုပါကိရိယာသည် ဆေးခန်းဆုံးဖြတ်ချက်ကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် ရောဂါပေါင်း 90 ကျော်နှင့် တူညီသောပုံများကို ယှဉ်နိုင်သည်။
Brigham Women's Hospital (BWh) မှ မိုက်ခရို/နာနိုဆေးပညာနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ကျန်းမာရေးဓာတ်ခွဲခန်းမှ ဒါရိုက်တာ ဒေါက်တာ Hadi shafiee က "လူအများစုဟာ မတူညီတဲ့အာရုံခံကိရိယာတွေ တပ်ဆင်ထားတဲ့ အစွမ်းထက်တဲ့ မိုဘိုင်းလ်ဖုန်းတွေကို တပ်ဆင်ထားကြပါတယ်။ အဲဒါက ကျွန်တော်တို့အတွက် အခွင့်ကောင်းပါပဲ။ အားလုံးနီးပါးပါပဲ။ စက်မှုလုပ်ငန်းမှ ကစားသမားများသည် ၎င်းတို့၏ စက်ပစ္စည်းများတွင် Ai ဆော့ဖ်ဝဲနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲများကို စတင်တည်ဆောက်ခဲ့ကြသည်။ ယင်းမှာ တိုက်ဆိုင်မှုမဟုတ်ပေ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင် နေ့စဉ် ဒေတာ 2.5 သန်း terabytes ထုတ်ပေးနေပါသည်။ မိုဘိုင်းလ်ဖုန်းနယ်ပယ်တွင် ထုတ်လုပ်သူများက ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း ယုံကြည်ကြသည်။ ပို၍ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော၊ ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးဆောင်ရန် ဥာဏ်ရည်တုအတွက် ဒေတာ။"
လူနာများ၏မျက်လုံးများ၊ အရေပြားဒဏ်ရာများ၊ ဒဏ်ရာများ၊ ပိုးဝင်ခြင်း၊ ဆေးဝါးများ သို့မဟုတ် အခြားအကြောင်းအရာများကို စုဆောင်းရန်အတွက် စမတ်ဖုန်းများကို အသုံးပြုခြင်းသည် အချို့သောတိုင်ကြားချက်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် အချိန်ကို လျှော့ချပေးကာ လုံလောက်မှုမရှိသောဒေသများရှိ ကျွမ်းကျင်သူများ၏ ရှားပါးမှုကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
"အနာဂတ်မှာ အဓိကဖြစ်ရပ်အချို့ရှိနိုင်ပြီး၊ စောင့်ရှောက်မှုအမှတ်မှာ ရောဂါစီမံခန့်ခွဲမှုရဲ့ အရေးကြီးတဲ့ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းဖို့ ဒီအခွင့်အရေးကို အခွင့်ကောင်းယူနိုင်မှာပါ" ဟု Shafiee မှ ပြောကြားခဲ့သည်။
12. အိပ်ရာဘေးတွင် AI ဖြင့် လက်တွေ့ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို ဆန်းသစ်တီထွင်ခြင်း။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် အခကြေးငွေအခြေခံဝန်ဆောင်မှုများအဖြစ် ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းသည် passive ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ဝေးကွာလာပါသည်။နာတာရှည်ရောဂါမဖြစ်မီ ကြိုတင်ကာကွယ်ခြင်း၊ စူးရှသောရောဂါဖြစ်ရပ်များနှင့် ရုတ်တရက်ယိုယွင်းလာခြင်းသည် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတိုင်း၏ ပန်းတိုင်ဖြစ်ပြီး၊ လျော်ကြေးပေးခြင်းဖွဲ့စည်းပုံသည် နောက်ဆုံးတွင် ၎င်းတို့အား တက်ကြွပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ကြားဝင်ဆောင်ရွက်ပေးနိုင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေမည်ဖြစ်သည်။
Artificial Intelligence သည် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများကို အရေးယူဆောင်ရွက်ရန် လိုအပ်ကြောင်း သဘောမပေါက်မီ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် လက်တွေ့ဆုံးဖြတ်ချက်ဆိုင်ရာ အထောက်အကူပြုကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် ဤဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အတွက် အခြေခံနည်းပညာများစွာကို ပံ့ပိုးပေးမည်ဖြစ်သည်။Artificial Intelligence သည် ဝက်ရူးပြန်ရောဂါ သို့မဟုတ် သွေးဆိပ်တက်ခြင်းအတွက် အစောပိုင်းသတိပေးချက် ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး၊ အများအားဖြင့် အလွန်ရှုပ်ထွေးသော ဒေတာအစုများကို အတွင်းကျကျခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်ပါသည်။
Massachusetts General Hospital (MGH) မှ ကုသမှုဆိုင်ရာ အချက်အလက် ဒါရိုက်တာ Brandon Westover၊ MD မှ machine learning သည် နှလုံးရပ်ပြီးနောက် သတိမေ့မြောသွားပြီးနောက် မေ့မြောနေသည့် လူနာများကဲ့သို့သော ပြင်းထန်နေမကောင်းလူနာများအတွက် ဆက်လက်စောင့်ရှောက်မှုပေးရာတွင်လည်း ကူညီပံ့ပိုးပေးနိုင်ကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။
ပုံမှန်အခြေအနေအရ ဆရာဝန်များသည် လူနာများ၏ EEG ဒေတာကို စစ်ဆေးရမည်ဖြစ်ကြောင်း ၎င်းက ရှင်းပြသည်။ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အချိန်ကုန်ပြီး ပဓာနကျပြီး ရလဒ်များသည် ဆေးဆရာများ၏ ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အတွေ့အကြုံတို့နှင့်အတူ ကွဲပြားနိုင်သည်။
၎င်းက “ဒီလူနာတွေမှာ လမ်းကြောင်းက နှေးကွေးနိုင်ပါတယ်။တခါတရံမှာ ဆရာဝန်တွေက တစ်စုံတစ်ယောက် ပြန်ကောင်းလာသလားဆိုတာ သိချင်ရင် ၁၀ စက္ကန့်တိုင်း တစ်ကြိမ် စောင့်ကြည့်တဲ့ ဒေတာကို ကြည့်ရှုနိုင်ပါတယ်။သို့သော် 24 နာရီအတွင်းစုဆောင်းထားသောဒေတာ 10 စက္ကန့်မှပြောင်းလဲသွားခြင်းရှိမရှိကြည့်ရှုရန်သည်အတောအတွင်းဆံပင်ကြီးထွားလာမှုကိုကြည့်ရှုခြင်းနှင့်တူသည်။သို့သော်၊ ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် လူနာများစွာထံမှ ဒေတာအများအပြားကို အသုံးပြုပါက၊ လူတို့မြင်ရသည့် ရေရှည်ပုံစံများနှင့် ကိုက်ညီရန် ပိုမိုလွယ်ကူမည်ဖြစ်ပြီး၊ အချို့သော သိမ်မွေ့သောတိုးတက်မှုများကို တွေ့ရှိနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး၊ သူနာပြုလုပ်ငန်းတွင် ဆရာဝန်များ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို ထိခိုက်စေမည်ဖြစ်သည်။ .“
ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာကို လက်တွေ့ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန်၊ အန္တရာယ်အမှတ်ပေးခြင်းနှင့် စောစီးစွာသတိပေးခြင်းသည် ဤတော်လှန်ရေးဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်း၏ အလားအလာအကောင်းဆုံးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနယ်ပယ်များထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။
မျိုးဆက်သစ်ကိရိယာများနှင့် စနစ်များအတွက် ပါဝါပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် ဆေးခန်းများသည် နာမကျန်းမှု၏ လက္ခဏာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်ပြီး သူနာပြုဝန်ဆောင်မှုများကို ပိုမိုထိရောက်စွာ ပံ့ပိုးပေးကာ ပြဿနာများကို ကြိုတင်ဖြေရှင်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။Artificial Intelligence သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကုသမှု၏ အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးသည့် ခေတ်သစ်ကို ဦးတည်ပြီး လူနာစောင့်ရှောက်မှုတွင် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ရာ အောင်မြင်မှုများကို ဖန်တီးပေးမည်ဖြစ်သည်။
စာတိုက်အချိန်- သြဂုတ်-၆-၂၀၂၁
