ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤੋਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸ਼ਕਤੀ ਬਣਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।ਤਾਂ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਾਧਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਲਾਭ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਅੱਜ ਦਾ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਬਹੁਤ ਪਰਿਪੱਕ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਕੈਂਸਰ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੱਕ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਕੋਲ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਅਣਗਿਣਤ ਮੌਕੇ ਹਨ।
ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰਾਂ ਲਈ ਉੱਚ ਅਤੇ ਉੱਚ ਲੋੜਾਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਦਰ ਨਾਲ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ.ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਮੈਡੀਕਲ ਦੇਖਭਾਲ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਇੰਜਣ ਬਣ ਜਾਵੇਗੀ।
ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਾਇਦੇ ਹਨ।ਜਦੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਦਾਨ, ਨਰਸਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਇਲਾਜ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਬਾਰੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪਾਰਟਨਰਜ਼ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਆਯੋਜਿਤ 2018 ਵਰਲਡ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮੈਡੀਕਲ ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਫੋਰਮ (ਡਬਲਯੂਐਮਆਈਐਫ) ਵਿੱਚ, ਮੈਡੀਕਲ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੇ ਮੈਡੀਕਲ ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤਾਰ ਨਾਲ ਦੱਸਿਆ ਜੋ ਕਿ ਅਗਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਦਹਾਕਾ
ਐਨੀ ਕਿਬਲਾਂਸੀ, 2018 ਵਿੱਚ wmif ਦੀ CO ਚੇਅਰ, ਅਤੇ ਗ੍ਰੇਗ ਮੇਅਰ, MD, ਪਾਰਟਨਰਜ਼ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਦੇ ਮੁੱਖ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਧਿਕਾਰੀ, ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਹਰ ਉਦਯੋਗਿਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਲਿਆਂਦੀ ਗਈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ "ਸਬਵਰਸ਼ਨ" ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ.
ਹਾਵਰਡ ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੂਲ (HMS) ਦੇ ਪ੍ਰੋਫ਼ੈਸਰ ਡਾ. ਕੀਥ ਡ੍ਰੇਅਰ, ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਦੇ ਮੁੱਖ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਧਿਕਾਰੀ ਅਤੇ ਮੈਸੇਚਿਉਸੇਟਸ ਜਨਰਲ ਹਸਪਤਾਲ (MGH) ਵਿਖੇ ਖੋਜ ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਡਾ. ਨੇ 12 ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਏਆਈ ਮੈਡੀਕਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਵੇਗਾ।
1. ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੁਆਰਾ ਸੋਚ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਏਕੀਕਰਨ ਕਰੋ
ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਕੀ-ਬੋਰਡ, ਮਾਊਸ ਅਤੇ ਡਿਸਪਲੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸੋਚ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸਿੱਧਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਸਰਹੱਦੀ ਖੋਜ ਖੇਤਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੁਝ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਜ ਹੈ।
ਦਿਮਾਗੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਸਦਮੇ ਕਾਰਨ ਕੁਝ ਮਰੀਜ਼ ਅਰਥਪੂਰਨ ਗੱਲਬਾਤ, ਅੰਦੋਲਨ ਅਤੇ ਦੂਜਿਆਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਗੁਆ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਬ੍ਰੇਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ (ਬੀਸੀਆਈ) ਉਹਨਾਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਗੁਆਉਣ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਤ ਹਨ।
"ਜੇ ਮੈਂ ਨਿਊਰੋਲੋਜੀ ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਕੇਅਰ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹਾਂ ਜੋ ਅਚਾਨਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬੋਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਗੁਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਅਗਲੇ ਦਿਨ ਉਸ ਦੀ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹਾਂ," ਲੇਹ ਹੋਚਬਰਗ, ਐਮਡੀ, ਨਿਊਰੋਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਰਹੈਬਿਲੀਟੇਸ਼ਨ ਸੈਂਟਰ ਦੇ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਨੇ ਕਿਹਾ। ਮੈਸੇਚਿਉਸੇਟਸ ਜਨਰਲ ਹਸਪਤਾਲ (MGH)।ਬ੍ਰੇਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ (ਬੀ.ਸੀ.ਆਈ.) ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਹੱਥਾਂ ਦੀ ਗਤੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਸਾਂ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਪੂਰੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੌਰਾਨ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਪੰਜ ਵਾਰ ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਸੰਚਾਰ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਟੈਬਲੇਟ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਜਾਂ ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ।"
ਬ੍ਰੇਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਐਮੀਓਟ੍ਰੋਫਿਕ ਲੈਟਰਲ ਸਕਲੇਰੋਸਿਸ (ਏ.ਐਲ.ਐਸ.), ਸਟ੍ਰੋਕ ਜਾਂ ਅਟ੍ਰੇਸੀਆ ਸਿੰਡਰੋਮ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਹਰ ਸਾਲ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਦੀ ਸੱਟ ਵਾਲੇ 500000 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
2. ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰੋ
ਮੈਗਨੈਟਿਕ ਰੈਜ਼ੋਨੈਂਸ ਇਮੇਜਿੰਗ (ਐਮਆਰਆਈ), ਸੀਟੀ ਸਕੈਨਰ ਅਤੇ ਐਕਸ-ਰੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਚਿੱਤਰ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੀਰ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਹਮਲਾਵਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਬਾਇਓਪਸੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਸਰੀਰਕ ਟਿਸ਼ੂ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲਾਗ ਦਾ ਖਤਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਮਾਹਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਟੂਲਸ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਜੀਵਿਤ ਟਿਸ਼ੂ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਸਹੀ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹੋਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਵੇਗੀ।
ਬ੍ਰਿਘਮ ਮਹਿਲਾ ਹਸਪਤਾਲ (BWh) ਵਿਖੇ ਚਿੱਤਰ-ਗਾਈਡਡ ਨਿਊਰੋਸਰਜਰੀ ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ, ਐਲੇਗਜ਼ੈਂਡਰਾ ਗੋਲਬੀ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਅਸੀਂ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਇਮੇਜਿੰਗ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਰਜਨਾਂ ਜਾਂ ਇੰਟਰਵੈਂਸ਼ਨਲ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਅਤੇ ਪੈਥੋਲੋਜਿਸਟ ਨਾਲ ਲਿਆਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ। ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਟਿਸ਼ੂ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਮੂਲ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਪਵੇਗਾ।"
ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਟਿਊਮਰ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਘਾਤਕ ਟਿਊਮਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਬਜਾਏ।
AI ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਹਮਲਾਵਰਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਉਚਿਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ "ਵਰਚੁਅਲ ਬਾਇਓਪਸੀ" ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਟਿਊਮਰਾਂ ਦੇ ਫਿਨੋਟਾਈਪਿਕ ਅਤੇ ਜੈਨੇਟਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਚਿੱਤਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੈ।
3. ਘੱਟ ਸੇਵਾ ਵਾਲੇ ਜਾਂ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰੋ
ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੀ ਘਾਟ, ਅਲਟਰਾਸਾਊਂਡ ਟੈਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਸਮੇਤ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਜਾਨਾਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਡਾਕਟਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘਟਾ ਦੇਵੇਗੀ।
ਮੀਟਿੰਗ ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਪੱਛਮੀ ਅਫ਼ਰੀਕਾ ਦੇ ਸਾਰੇ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬੋਸਟਨ ਦੇ ਮਸ਼ਹੂਰ ਲੌਂਗਵੁੱਡ ਐਵੇਨਿਊ ਦੇ ਨਾਲ ਛੇ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਸੌਂਪੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕੁਝ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗੰਭੀਰ ਘਾਟ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ AI ਇਮੇਜਿੰਗ ਟੂਲ ਤਪਦਿਕ ਦੇ ਲੱਛਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਛਾਤੀ ਦੇ ਐਕਸ-ਰੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਕਟਰ ਵਾਂਗ ਹੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ।ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਸ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਸਰੋਤ ਗਰੀਬ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮੈਸੇਚਿਉਸੇਟਸ ਜਨਰਲ ਹਸਪਤਾਲ (MGH) ਵਿਖੇ ਸਹਾਇਕ ਨਿਊਰੋਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਦੇ ਐਸੋਸੀਏਟ ਪ੍ਰੋਫ਼ੈਸਰ ਡਾ: ਜੈਸ਼੍ਰੀ ਕਲਪਥੀ ਕ੍ਰੈਮਰ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਹੁਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।"
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਏਆਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤੱਥ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੌਮੀਅਤਾਂ ਜਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਲੱਖਣ ਸਰੀਰਕ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਕਾਰਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
"ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਬਿਮਾਰੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਆਬਾਦੀ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿੱਚ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ," ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ।ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਅਸੀਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਵੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਦੂਜੀਆਂ ਆਬਾਦੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।"
4. ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਘਟਾਓ
ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (ਉਸ) ਨੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸਫ਼ਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਈ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਨੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਓਵਰਲੋਡ, ਬੇਅੰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਥਕਾਵਟ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਈ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਿਆਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (ਉਸ ਦੇ) ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੁਣ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਤ ਰੁਟੀਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
ਬ੍ਰਿਘਮ ਹੈਲਥ ਦੇ ਉਪ-ਪ੍ਰਧਾਨ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਸੂਚਨਾ ਅਧਿਕਾਰੀ ਡਾ. ਐਡਮ ਲੈਂਡਮੈਨ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ ਤਿੰਨ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਆਰਡਰ ਐਂਟਰੀ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਇਨਬਾਕਸ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣਾ।ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਡਿਕਸ਼ਨ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਟੂਲ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਲੈਂਡਮੈਨ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਦਲੇਰ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਬਦਲਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਲਾਜ ਲਈ ਵੀਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੁਲਿਸ ਕੈਮਰੇ ਪਹਿਨਦੀ ਹੈ," ਲੈਂਡਮੈਨ ਨੇ ਕਿਹਾ।ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਿਵੇਂ ਸਿਰੀ ਅਤੇ ਅਲੈਕਸਾ, ਜੋ ਘਰ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਸਹਾਇਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਬਿਸਤਰੇ 'ਤੇ ਲਿਆਂਦਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਾਕਟਰੀ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਲਈ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡਡ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।"
AI ਇਨਬਾਕਸ ਤੋਂ ਰੁਟੀਨ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਰੱਗ ਪੂਰਕ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੂਚਨਾ।ਲੈਂਡਮੈਨ ਨੇ ਅੱਗੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਧਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
5. ਐਂਟੀਬਾਇਓਟਿਕ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ ਦਾ ਜੋਖਮ
ਐਂਟੀਬਾਇਓਟਿਕ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧ ਰਿਹਾ ਖ਼ਤਰਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਖ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਰਤੋਂ ਸੁਪਰਬੈਕਟੀਰੀਆ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਹੁਣ ਇਲਾਜ ਲਈ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।ਮਲਟੀ ਡਰੱਗ ਰੋਧਕ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਹਸਪਤਾਲ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਹਰ ਸਾਲ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਮੌਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇਕੱਲੇ ਕਲੋਸਟ੍ਰਿਡੀਅਮ ਡਿਫਿਸਿਲ ਨਾਲ ਯੂਐਸ ਹੈਲਥ ਕੇਅਰ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ ਲਗਭਗ $5 ਬਿਲੀਅਨ ਖਰਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ 30000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੌਤਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ।
EHR ਡੇਟਾ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਲੱਛਣ ਦਿਖਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਾਗ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮੈਸੇਚਿਉਸੇਟਸ ਜਨਰਲ ਹਸਪਤਾਲ (MGH) ਵਿਖੇ ਇਨਫੈਕਸ਼ਨ ਕੰਟਰੋਲ ਦੇ ਡਿਪਟੀ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਡਾ. ਏਰਿਕਾ ਸ਼ੇਨੋਏ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਟੂਲ ਲਾਗ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਐਂਟੀਬਾਇਓਟਿਕ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।"ਜੇ ਉਹ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤਾਂ ਹਰ ਕੋਈ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ.ਕਿਉਂਕਿ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ EHR ਡੇਟਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੇਕਰ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਜੇਕਰ ਉਹ ਅਜਿਹੇ ਉਦਯੋਗ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਜੋ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟ੍ਰਾਇਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਚੁਸਤ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਹਨ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਉਹ EHR ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਜੋ ਇਹ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਅਸਫਲਤਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਗੇ."
6. ਰੋਗ ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਣਾਓ
ਬ੍ਰਿਘਮ ਮਹਿਲਾ ਹਸਪਤਾਲ (BWh) ਦੇ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਵਿਭਾਗ ਦੇ ਮੁਖੀ ਅਤੇ HMS ਵਿਖੇ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਡਾ. ਜੈਫਰੀ ਗੋਲਡਨ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਪੈਥੋਲੋਜਿਸਟ ਡਾਕਟਰੀ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
"70% ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਫੈਸਲੇ ਪੈਥੋਲੋਜੀਕਲ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ EHR ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੇ 70% ਅਤੇ 75% ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪੈਥੋਲੋਜੀਕਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ," ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ।ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਜਿੰਨੇ ਸਹੀ ਹੋਣਗੇ, ਜਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਸਹੀ ਨਿਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ.ਇਹ ਉਹ ਟੀਚਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਡਿਜੀਟਲ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਮੌਕਾ ਹੈ।"
ਵੱਡੇ ਡਿਜੀਟਲ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਪਿਕਸਲ ਪੱਧਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸੂਖਮ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਅੱਖਾਂ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਗੋਲਡਨ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਉਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਆ ਗਏ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਬਿਹਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੈਂਸਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋਵੇਗਾ ਜਾਂ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ, ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਪੜਾਵਾਂ ਜਾਂ ਹਿਸਟੋਪੈਥਲੋਜੀਕਲ ਗਰੇਡਿੰਗ ਦੀ ਬਜਾਏ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇਲਾਜ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਣਾ ਹੈ," ਗੋਲਡਨ ਨੇ ਕਿਹਾ।ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕਦਮ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।"
ਉਸਨੇ ਅੱਗੇ ਕਿਹਾ, "ਏਆਈ ਕਲੀਨਿਸ਼ੀਅਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਲਾਈਡਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਸਲਾਈਡਾਂ ਰਾਹੀਂ ਫਿਲਟਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇਖਣ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕੀਏ ਕਿ ਕੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪੈਥੋਲੋਜਿਸਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕੇਸ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।"
ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਿਆਓ
ਸਮਾਰਟ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਬਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਲੈ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਫਰਿੱਜ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵੀਡੀਓ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕਾਰਾਂ ਤੱਕ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਡਰਾਈਵਰ ਦੇ ਭਟਕਣਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡਾਕਟਰੀ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ, ICUs ਅਤੇ ਹੋਰ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਉਪਕਰਣ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਵਿਗੜਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣਾ ਕਿ ਸੇਪਸਿਸ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮਾਰਕ ਮਿਕਲਸਕੀ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਜਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਹੋ ਸਕੇ ਦਖਲ ਦੇਣ ਲਈ ਆਈਸੀਯੂ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਸੁਚੇਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਡਾਕਟਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ," ਮਾਰਕ ਮਿਕਲਸਕੀ ਨੇ ਕਿਹਾ। , BWh ਵਿਖੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸੈਂਟਰ ਦੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ।ਇਹਨਾਂ ਯੰਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਰਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪਾਉਣਾ ਡਾਕਟਰਾਂ 'ਤੇ ਬੋਧਿਕ ਬੋਝ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਜਲਦੀ ਤੋਂ ਜਲਦੀ ਇਲਾਜ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।"
8. ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਇਲਾਜ ਲਈ ਇਮਯੂਨੋਥੈਰੇਪੀ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ
ਇਮਯੂਨੋਥੈਰੇਪੀ ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।ਘਾਤਕ ਟਿਊਮਰਾਂ 'ਤੇ ਹਮਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰੀਰ ਦੀ ਆਪਣੀ ਇਮਿਊਨ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਮਰੀਜ਼ ਜ਼ਿੱਦੀ ਟਿਊਮਰਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਹੀ ਮਰੀਜ਼ ਮੌਜੂਦਾ ਇਮਿਊਨੋਥੈਰੇਪੀ ਵਿਧੀ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਓਨਕੋਲੋਜਿਸਟਸ ਕੋਲ ਅਜੇ ਵੀ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਨਿਯਮ ਤੋਂ ਲਾਭ ਹੋਵੇਗਾ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਵਿਲੱਖਣ ਜੀਨ ਰਚਨਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਥੈਰੇਪੀ ਲਈ ਨਵੇਂ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮੈਸੇਚਿਉਸੇਟਸ ਜਨਰਲ ਹਸਪਤਾਲ (MGH) ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸੈਂਟਰ ਦੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਅਤੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਦੇ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਡਾ. ਲਾਂਗ ਲੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ, "ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਕਾਸ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਇਨਿਹਿਬਟਰਸ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਕੁਝ ਇਮਿਊਨ ਸੈੱਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ।"ਪਰ ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ।ਸਾਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੋਰ ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।ਇਹ ਇਲਾਜ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਨਵੇਂ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਰੀਜ਼ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ।ਇਸ ਲਈ, ਭਾਵੇਂ ਸਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਾਂ ਕਈ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਇਹ ਮਾਡਲਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਹੋਵੇਗਾ।"
9. ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਜੋਖਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ
ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (ਉਸ) ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਖਜ਼ਾਨਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਟੀਕ, ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਉਲਝਣ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਅਧੂਰੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰੀਕਰਨ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਬ੍ਰਿਘਮ ਮਹਿਲਾ ਹਸਪਤਾਲ (BWh) ਵਿੱਚ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਦਵਾਈ ਦੇ ਸਹਾਇਕ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਅਤੇ ਹਾਰਵਰਡ ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੂਲ (HMS) ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਡਾ. ਜ਼ਿਆਦ ਓਬਰਮੀਅਰ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਸਖ਼ਤ ਮਿਹਨਤ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੈ। ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (ਉਸਨੂੰ) ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ 'ਤੇ ਲੋਕ ਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਲੋਕ ਸੁਣ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡਿਪਰੈਸ਼ਨ ਜਾਂ ਸਟ੍ਰੋਕ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਟ੍ਰੋਕ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਿੱਚ ਵਾਧੇ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਟਰੋਕ."
ਉਸਨੇ ਜਾਰੀ ਰੱਖਿਆ, "ਐਮਆਰਆਈ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਹੁਣ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਪਏਗਾ ਕਿ ਐਮਆਰਆਈ ਕੌਣ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਇਸ ਲਈ ਅੰਤਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਹੈ."
NMR ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਫਲ ਜੋਖਮ ਸਕੋਰਿੰਗ ਅਤੇ ਪੱਧਰੀਕਰਨ ਟੂਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਖੋਜਕਰਤਾ ਗੈਰ-ਸੰਬੰਧਿਤ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਨਵੇਂ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, OBERMEYER ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਛੁਪੇ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਜਿਹੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
"ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਸੀ," ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ।
10. ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਯੰਤਰਾਂ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਉਪਕਰਨਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਿਹਤ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ
ਲਗਭਗ ਸਾਰੇ ਖਪਤਕਾਰ ਹੁਣ ਸਿਹਤ ਮੁੱਲ ਬਾਰੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਸਟੈਪ ਟ੍ਰੈਕਰ ਵਾਲੇ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੱਕ ਜੋ ਸਾਰਾ ਦਿਨ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਿਹਤ-ਸਬੰਧਤ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਘਰੇਲੂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਕਰਨਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਤੇ ਭੀੜ ਦੀ ਸਿਹਤ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਇਸ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਏਗਾ।
ਪਰ ਡਾ. ਉਮਰ ਅਰਨੌਟ, ਬ੍ਰਿਘਮ ਮਹਿਲਾ ਹਸਪਤਾਲ (ਬੀਡਬਲਯੂਐਚ) ਦੇ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਸਰਜਨ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰੋਸਾਇੰਸ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਕੇਂਦਰ ਦੇ ਸੀਓ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ, ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਨਜ਼ਦੀਕੀ, ਚੱਲ ਰਹੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਧੂ ਕੰਮ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ।
"ਅਸੀਂ ਡਿਜੀਟਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸੁਤੰਤਰ ਹੁੰਦੇ ਸੀ," ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ।ਪਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੈਮਬ੍ਰਿਜ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਲੋਕ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਸਾਵਧਾਨ ਹੋਣਗੇ ਕਿ ਉਹ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਗੇ।"
ਮਰੀਜ਼ ਫੇਸਬੁੱਕ ਵਰਗੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਆਪਣੇ ਡਾਕਟਰਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਸਨੇ ਅੱਗੇ ਕਿਹਾ, ਜੋ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਬੇਅਰਾਮੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
"ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਬਹੁਤ ਦੁਰਘਟਨਾਤਮਕ ਹੈ ਅਤੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਮੋਟਾ ਹੈ," ਅਰਨੌਟ ਨੇ ਕਿਹਾ।ਦਾਣੇਦਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਡੇਟਾ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।"
11. ਸਮਾਰਟ ਫ਼ੋਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲ ਬਣਾਓ
ਮਾਹਿਰਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮਾਰਟ ਫ਼ੋਨਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖਪਤਕਾਰ ਪੱਧਰ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਪੋਰਟੇਬਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਕੇ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਸੇਵਾ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਜਾਂ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਇਮੇਜਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੂਰਕ ਬਣ ਜਾਣਗੀਆਂ।
ਮੋਬਾਈਲ ਕੈਮਰੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਹਰ ਸਾਲ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਚਮੜੀ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਨੇਤਰ ਵਿਗਿਆਨ ਇਸ ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਾਭਪਾਤਰੀ ਹਨ।
ਬ੍ਰਿਟਿਸ਼ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਬੱਚਿਆਂ ਦੇ ਚਿਹਰਿਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਵਿਕਾਸ ਸੰਬੰਧੀ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੱਚਿਆਂ ਦੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਲਾਈਨ, ਅੱਖਾਂ ਅਤੇ ਨੱਕ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਟੂਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣਾਇਕ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ 90 ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਵਾਲੇ ਆਮ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬ੍ਰਿਘਮ ਮਹਿਲਾ ਹਸਪਤਾਲ (BWh) ਵਿਖੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋ/ਨੈਨੋ ਦਵਾਈ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਡਾ: ਹਾਦੀ ਸ਼ਫੀ ਨੇ ਕਿਹਾ: "ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮੋਬਾਈਲ ਫ਼ੋਨਾਂ ਨਾਲ ਲੈਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈਂਸਰ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਮੌਕਾ ਹੈ। ਲਗਭਗ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨੇ ਆਪਣੀਆਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਈ ਇਤਫ਼ਾਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਹਰ ਰੋਜ਼ 2.5 ਮਿਲੀਅਨ ਟੈਰਾਬਾਈਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਧੇਰੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਈ ਡੇਟਾ।
ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਅੱਖਾਂ, ਚਮੜੀ ਦੇ ਜਖਮਾਂ, ਜ਼ਖ਼ਮਾਂ, ਲਾਗਾਂ, ਦਵਾਈਆਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਰਟ ਫ਼ੋਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਕੁਝ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਘੱਟ ਸੇਵਾ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਕਮੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
"ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵੱਡੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਦੇਖਭਾਲ ਪੁਆਇੰਟ ਵਿੱਚ ਰੋਗ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਮੌਕੇ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ," ਸ਼ਫੀ ਨੇ ਕਿਹਾ.
12. ਬੈੱਡਸਾਈਡ ਏਆਈ ਦੇ ਨਾਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਨਵੀਨਤਾ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਫੀਸ ਅਧਾਰਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵੱਲ ਮੁੜਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਪੈਸਿਵ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।ਪੁਰਾਣੀ ਬਿਮਾਰੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰੋਕਥਾਮ, ਗੰਭੀਰ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਚਾਨਕ ਵਿਗੜਣਾ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦਾ ਟੀਚਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਢਾਂਚਾ ਆਖਰਕਾਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ.
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇਸ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗੀ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਕੇ, ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ।ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਮਿਰਗੀ ਜਾਂ ਸੇਪਸਿਸ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਬ੍ਰੈਂਡਨ ਵੈਸਟਓਵਰ, ਮੈਸੇਚਿਉਸੇਟਸ ਜਨਰਲ ਹਸਪਤਾਲ (ਐਮਜੀਐਚ) ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ, ਐਮਡੀ, ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਗੰਭੀਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿਮਾਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਿਲ ਦਾ ਦੌਰਾ ਪੈਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੋਮਾ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਆਮ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਈ.ਈ.ਜੀ. ਡਾਟਾ ਚੈੱਕ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੀ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ, “ਇਨ੍ਹਾਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਰੁਝਾਨ ਹੌਲੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਕਈ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਡਾਕਟਰ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਠੀਕ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਹਰ 10 ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਕਿ ਕੀ ਇਹ 24 ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਗਏ 10 ਸਕਿੰਟਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਣ ਵਰਗਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਸ ਦੌਰਾਨ ਵਾਲ ਉੱਗ ਗਏ ਹਨ।ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਲੋਕ ਜੋ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਉਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਸੂਖਮ ਸੁਧਾਰ ਲੱਭੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਨਰਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਨਗੇ। ."
ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਸਮਰਥਨ, ਜੋਖਮ ਸਕੋਰਿੰਗ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਇਸ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਧੀ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਾਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਰਸਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਲਾਜ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਯੁੱਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੇਗੀ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਕਰੇਗੀ।
ਪੋਸਟ ਟਾਈਮ: ਅਗਸਤ-06-2021
