مصنوعي ذهانت جي اميد آهي ته صحت جي سنڀال جي ميدان ۾ هڪ تبديليءَ واري قوت بڻجي.پوءِ ڪيئن ڊاڪٽر ۽ مريض AI تي هلندڙ اوزارن جي اثر مان فائدو وٺندا؟
اڄ جي صحت جي سار سنڀار صنعت تمام بالغ آهي ۽ ڪجهه اهم تبديليون آڻي سگهي ٿي.دائمي بيمارين ۽ ڪينسر کان وٺي ريڊيالوجي ۽ خطري جي تشخيص تائين، صحت جي صنعت جي صنعت کي ٽيڪنالاجي استعمال ڪرڻ لاء بيشمار موقعا لڳي ٿو مريضن جي سنڀال ۾ وڌيڪ صحيح، موثر ۽ موثر مداخلت کي ترتيب ڏيڻ لاء.
ٽيڪنالاجي جي ترقي سان، مريضن لاء ڊاڪٽرن لاء اعلي ۽ اعلي گهربل آهن، ۽ دستياب ڊيٽا جو تعداد هڪ خطرناڪ شرح تي وڌي رهيو آهي.طبي خيال جي مسلسل سڌاري کي فروغ ڏيڻ لاءِ مصنوعي ذهانت هڪ انجڻ بڻجي ويندي.
روايتي تجزيي ۽ ڪلينڪل فيصلو ڪرڻ واري ٽيڪنالاجي جي مقابلي ۾، مصنوعي ذهانت جا ڪيترائي فائدا آهن.جڏهن سکيا وارو الگورتھم ٽريننگ ڊيٽا سان رابطو ڪري ٿو، اهو وڌيڪ صحيح ٿي سگهي ٿو، ڊاڪٽرن کي تشخيص، نرسنگ جي عمل، علاج جي تبديلي ۽ مريض جي نتيجن تي بي مثال بصيرت حاصل ڪرڻ جي قابل بڻائي.
پارٽنرز هيلٿ ڪيئر پاران منعقد ڪيل 2018 جي ورلڊ آرٽيفيشل انٽيليجنس ميڊيڪل انوويشن فورم (wmif) ۾، طبي محققن ۽ ڪلينڪل ماهرن طبي صنعت جي ٽيڪنالاجيز ۽ شعبن تي تفصيلي وضاحت ڪئي، جيڪي ايندڙ وقت ۾ مصنوعي ذهانت کي اپنائڻ تي اهم اثر پوڻ جا امڪان آهن. ڏهاڪو.
اين ڪبنسي، ايم ڊي، 2018 ۾ wmif جي CO چيئر، ۽ گريگ ميئر، ايم ڊي، پارٽنرز هيلٿ ڪيئر جي چيف اڪيڊمڪ آفيسر، چيو ته هن قسم جي "تبديلي" هر صنعت جي علائقي ۾ آندو ويو آهي مريضن لاء اهم فائدا آڻڻ جي صلاحيت ۽ وسيع آهي. ڪاروباري ڪاميابي جي صلاحيت.
ڀائيوارن جي صحت جي سار سنڀار جي ماهرن جي مدد سان، بشمول ڊاڪٽر ڪيٿ ڊريئر، هارورڊ ميڊيڪل اسڪول (HMS) جو پروفيسر، ڀائيوارن جي چيف ڊيٽا سائنس آفيسر، ۽ ڊاڪٽر ڪيٿرين اينڊريول، ميساچوسٽس جنرل اسپتال (MGH) ۾ تحقيق جي حڪمت عملي ۽ آپريشنز جي ڊائريڪٽر. ، تجويز ڪيل 12 طريقا جيڪي AI طبي خدمتن ۽ سائنس ۾ انقلاب آڻيندا.
1. دماغ ڪمپيوٽر انٽرفيس ذريعي سوچ ۽ مشين کي متحد ڪريو
رابطي لاءِ ڪمپيوٽر جو استعمال ڪو نئون خيال نه آهي، پر ڪي بورڊ، ماؤس ۽ ڊسپلي کان سواءِ ٽيڪنالاجي ۽ انساني سوچ جي وچ ۾ سڌو رابطو پيدا ڪرڻ هڪ فرنٽيئر ريسرچ فيلڊ آهي، جنهن ۾ ڪجهه مريضن لاءِ اهم اپليڪشن آهي.
نروس سسٽم جون بيماريون ۽ صدمو ڪجهه مريضن کي بامعني گفتگو، حرڪت ۽ ٻين ۽ انهن جي ماحول سان رابطي جي صلاحيت کان محروم ڪري سگهن ٿا.دماغي ڪمپيوٽر انٽرفيس (BCI) مصنوعي ذهانت جي مدد سان انهن بنيادي تجربن کي بحال ڪري سگهي ٿو انهن مريضن لاءِ جيڪي هميشه لاءِ انهن افعالن کي وڃائڻ بابت پريشان آهن.
”جيڪڏهن آئون هڪ مريض کي نيورولوجي جي انٽيسيو ڪيئر يونٽ ۾ ڏسان ٿو جيڪو اوچتو ڪم ڪرڻ يا ڳالهائڻ جي صلاحيت وڃائي ٿو ، مان اميد ڪريان ٿو ته ايندڙ ڏينهن هن جي گفتگو ڪرڻ جي صلاحيت بحال ٿي ويندي ،“ لي هوچبرگ ، ايم ڊي ، سينٽر فار نيورو ٽيڪنالاجي ۽ نيورو هبليٽيشن جي ڊائريڪٽر چيو. ميساچوسٽس جنرل اسپتال (MGH).دماغي ڪمپيوٽر انٽرفيس (BCI) ۽ مصنوعي ذهانت کي استعمال ڪندي، اسان هٿ جي حرڪت سان لاڳاپيل اعصاب کي چالو ڪري سگهون ٿا، ۽ اسان کي گهرجي ته مريض کي سڄي سرگرمي دوران گهٽ ۾ گهٽ پنج ڀيرا ٻين سان رابطو ڪرڻ جي قابل بڻائي سگهون، جهڙوڪ هر هنڌ مواصلاتي ٽيڪنالاجي استعمال ڪندي. جيئن ٽيبليٽ ڪمپيوٽرن يا موبائل فونز."
دماغي ڪمپيوٽر انٽرفيس ايميوٽروفڪ ليٽرل اسڪلروسس (ALS)، اسٽروڪ يا ايٽريسيا سنڊروم سان گڏ مريضن جي زندگي جي معيار کي تمام گهڻو بهتر ڪري سگهي ٿو، ۽ انهي سان گڏ 500000 مريضن جي اسپينل ڪنڊ جي زخم سان هر سال سڄي دنيا ۾.
2. تابڪاري اوزار جي ايندڙ نسل کي ترقي ڪريو
مقناطيسي گونج اميجنگ (MRI)، سي ٽي اسڪينر، ۽ ايڪس ريز ذريعي حاصل ڪيل تابڪاري تصويرون انساني جسم جي اندروني حصي ۾ غير ناگوار نمائش فراهم ڪن ٿيون.بهرحال، ڪيتريون ئي تشخيصي طريقا اڃا تائين بايوپسي ذريعي حاصل ڪيل جسماني ٽشو نموني تي ڀاڙين ٿا، جن ۾ انفيڪشن جو خطرو آهي.
ماهرن جو اڳڪٿي آهي ته ڪجهه حالتن ۾، مصنوعي ذهانت ريڊيولاجي اوزارن جي ايندڙ نسل کي درست ۽ تفصيلي هجڻ جي قابل بڻائي سگهندي ته جيئن زنده ٽشوز جي نمونن جي طلب کي تبديل ڪري سگهجي.
اليگزينڊرا گولبي، ايم ڊي، برگھم وومينز اسپتال (BWh) ۾ تصويري رهنمائي ڪندڙ نيورو سرجري جي ڊائريڪٽر، چيو ته، "اسان تشخيصي تصويرن جي ٽيم کي گڏ ڪرڻ چاهيون ٿا سرجنز يا مداخلت واري ريڊيالوجسٽ ۽ پيٿولوجسٽ سان، پر مختلف ٽيمن لاءِ تعاون حاصل ڪرڻ هڪ وڏو چئلينج آهي. ۽ مقصدن جي تسلسل. جيڪڏهن اسان چاهيون ٿا ته ريڊيالوجي کي معلومات مهيا ڪري جيڪا في الحال ٽشو نموني مان دستياب آهي، پوء اسان کي ڪنهن به پکسل جي بنيادي حقيقتن کي ڄاڻڻ لاء تمام ويجهي معيار حاصل ڪرڻ جي قابل هوندو.
هن عمل ۾ ڪامياب ٿي سگھي ٿي ڪلينڪسن کي وڌيڪ صحيح طور تي سمجھڻ لاءِ ٽيمر جي مجموعي ڪارڪردگي کي، بجاءِ علاج جا فيصلا ڪرڻ بجاءِ خراب ٽامي جي خاصيتن جي ننڍڙي حصي جي بنياد تي.
AI پڻ بهتر نموني ڪري سگھي ٿو ڪينسر جي حملي کي، ۽ وڌيڪ مناسب طور تي علاج جي حدف جو تعين ڪرڻ.ان کان علاوه، مصنوعي ذهانت "مجازي بايوپسي" کي محسوس ڪرڻ ۽ ريڊيالوجي جي شعبي ۾ جدت کي فروغ ڏيڻ ۾ مدد ڪري رهي آهي، جيڪا تصوير جي بنياد تي الگورتھم استعمال ڪرڻ لاء پرعزم آهي ته جيئن ٽيمر جي فينوٽائپڪ ۽ جينياتي خاصيتن کي خاص ڪرڻ لاء.
3. غير محفوظ يا ترقي پذير علائقن ۾ طبي خدمتن کي وڌايو
ترقي پذير ملڪن ۾ تربيت يافته صحت جي سار سنڀار فراهم ڪندڙن جي کوٽ، بشمول الٽراسائونڊ ٽيڪنيشنز ۽ ريڊيالوجسٽ، مريضن جي زندگين کي بچائڻ لاءِ طبي خدمتون استعمال ڪرڻ جا موقعا تمام گهڻو گهٽائي ڇڏيندو.
اجلاس ۾ نشاندهي ڪئي وئي ته اولهه آفريڪا جي سڀني اسپتالن جي ڀيٽ ۾ بوسٽن جي مشهور لانگ ووڊ ايونيو سان گڏ ڇهن اسپتالن ۾ وڌيڪ ريڊيالوجسٽ ڪم ڪري رهيا آهن.
مصنوعي ذهانت عام طور تي انسانن کي تفويض ڪيل ڪجهه تشخيصي ذميواريون کڻڻ سان ڪلينڪ جي نازڪ قلت جي اثر کي گهٽائڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي.
مثال طور، هڪ AI اميجنگ اوزار استعمال ڪري سگھي ٿو سينه ايڪس ريز کي جانچ ڪرڻ لاءِ تپ دق جي علامتن کي جانچڻ لاءِ، عام طور تي ڊاڪٽر جي ساڳي درستگي سان.هي خاصيت وسيلن جي غريب علائقن ۾ مهيا ڪندڙن لاءِ ايپليڪيشن ذريعي ترتيب ڏئي سگهجي ٿي، تجربيڪار تشخيصي ريڊيالوجسٽ جي ضرورت کي گھٽائڻ.
"هي ٽيڪنالاجي صحت جي سار سنڀار کي بهتر بڻائڻ جي وڏي صلاحيت رکي ٿي،" ڊاڪٽر جياشري ڪلپتي ڪريمر، اسسٽنٽ نيورو سائنس ۽ ميساچوسٽس جنرل اسپتال (MGH) ۾ ريڊيولاجي جي ايسوسيئيٽ پروفيسر چيو.
بهرحال، AI الگورٿم ڊولپرز کي ان حقيقت تي ڌيان ڏيڻ گهرجي ته مختلف قوميتن يا علائقن جي ماڻهن ۾ منفرد جسماني ۽ ماحولياتي عنصر هوندا، جيڪي بيماري جي ڪارڪردگي کي متاثر ڪري سگهن ٿا.
"مثال طور، هندستان ۾ بيماري کان متاثر ٿيل آبادي آمريڪا ۾ ان کان بلڪل مختلف ٿي سگهي ٿي،" هن چيو.جڏهن اسان انهن الگورتھم کي ترقي ڪريون ٿا، اهو يقيني بڻائڻ تمام ضروري آهي ته ڊيٽا بيماري جي پيشڪش ۽ آبادي جي تنوع جي نمائندگي ڪري ٿي.اسان نه رڳو هڪ آبادي جي بنياد تي الگورتھم ٺاهي سگهون ٿا، پر اهو پڻ اميد آهي ته اهو ٻين آبادي ۾ ڪردار ادا ڪري سگهي ٿو."
4. اليڪٽرانڪ صحت جي رڪارڊ جي استعمال جي بوجھ کي گھٽايو
اليڪٽرانڪ هيلٿ رڪارڊ (هن) صحت جي صنعت جي ڊجيٽل سفر ۾ هڪ اهم ڪردار ادا ڪيو آهي، پر هن تبديلي سان لاڳاپيل ڪيترن ئي مسئلن کي جنم ڏنو آهي سنجڪاتي اوورلوڊ، لامحدود دستاويزن ۽ صارف جي ٿڪائي.
اليڪٽرانڪ هيلٿ رڪارڊ (هن) ڊولپر هاڻي مصنوعي ذهانت استعمال ڪري رهيا آهن هڪ وڌيڪ وجداني انٽرفيس ٺاهڻ ۽ روٽين کي خودڪار ڪرڻ لاءِ جيڪي صارف جو گهڻو وقت وٺن ٿا.
ڊاڪٽر ايڊم لينڊمن، وائيس پريزيڊنٽ ۽ چيف انفارميشن آفيسر برگهم هيلٿ، چيو ته صارفين پنهنجو گهڻو وقت ٽن ڪمن تي گذاريندا آهن: ڪلينڪل دستاويز، آرڊر داخل ڪرڻ، ۽ انهن جي انباڪس کي ترتيب ڏيڻ.تقرير جي سڃاڻپ ۽ ڊڪشنري ڪلينڪل دستاويز جي پروسيسنگ کي بهتر بنائڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي، پر قدرتي ٻولي پروسيسنگ (NLP) اوزار ڪافي نه هوندا.
”منهنجو خيال آهي ته اهو ضروري ٿي سگهي ٿو وڌيڪ باهمت ٿيڻ ۽ ڪجهه تبديلين تي غور ڪرڻ ، جهڙوڪ ڪلينڪل علاج لاءِ وڊيو رڪارڊنگ استعمال ڪرڻ ، پوليس وانگر ڪئميرا پائڻ ،“ لينڊمين چيو.مصنوعي ذهانت ۽ مشين لرننگ پوءِ استعمال ڪري سگھجن ٿيون انهن وڊيوز کي انڊيڪس ڪرڻ لاءِ مستقبل جي ٻيهر حاصل ڪرڻ لاءِ.بس سري ۽ Alexa وانگر، جيڪي گهر ۾ مصنوعي ذهانت اسسٽنٽ استعمال ڪندا آهن، ورچوئل اسسٽنٽ کي مستقبل ۾ مريضن جي پلنگ تي آندو ويندو، ڪلينڪن کي اجازت ڏني ويندي ته هو ايمبيڊڊ انٽيليجنس استعمال ڪري طبي آرڊر داخل ڪرڻ لاءِ."
AI انباڪس مان معمولي درخواستن کي سنڀالڻ ۾ پڻ مدد ڪري سگھي ٿي، جهڙوڪ دوا جي اضافي ۽ نتيجن جي اطلاع.اهو شايد انهن ڪمن کي ترجيح ڏيڻ ۾ مدد ڪري سگھي ٿو جن کي واقعي ڪلينڪ جي توجه جي ضرورت آهي ، مريضن لاءِ انهن جي ڪم جي فهرستن تي عمل ڪرڻ آسان بڻائي ٿي ، لينڊمن شامل ڪيو.
5. اينٽي بايوٽڪ مزاحمت جو خطرو
اينٽي بايوٽڪ جي مزاحمت انسانن لاءِ وڌندڙ خطرو آهي، ڇاڪاڻ ته انهن اهم دوائن جو گهڻو استعمال سپر بيڪٽيريا جي ارتقا جو سبب بڻجي سگهي ٿو جيڪي هاڻي علاج جو جواب نه ٿا ڏين.ملٽي منشيات جي مزاحمتي بيڪٽيريا شايد اسپتال جي ماحول ۾ سنگين نقصان جو سبب بڻجن ٿا، هر سال هزارين مريضن کي ماريندا آهن.ڪلسٽرڊيم ڊفيسائل اڪيلو يو ايس جي صحت جي سار سنڀال واري نظام لاءِ هر سال اٽڪل 5 بلين ڊالر خرچ ڪري ٿو ۽ 30000 کان وڌيڪ موت جو سبب بڻجن ٿا.
EHR ڊيٽا انفڪشن جي نمونن کي سڃاڻڻ ۾ مدد ڪري ٿي ۽ خطري کي اجاگر ڪرڻ کان اڳ مريض علامتون ڏيکارڻ شروع ڪري ٿو.انهن تجزين کي هلائڻ لاءِ مشين لرننگ ۽ مصنوعي ذهانت جا اوزار استعمال ڪرڻ انهن جي درستگي کي بهتر بڻائي سگهن ٿا ۽ صحت جي سار سنڀار فراهم ڪندڙن لاءِ تيز ۽ وڌيڪ صحيح الرٽ ٺاهي سگهن ٿا.
”مصنوعي ذهانت وارا اوزار انفيڪشن ڪنٽرول ۽ اينٽي بائيوٽڪ مزاحمت جي اميدن کي پورا ڪري سگهن ٿا ،“ ڊاڪٽر ايريڪا شينوئي چيو ، ميساچوسٽس جنرل اسپتال (MGH) ۾ انفيڪشن ڪنٽرول جي ڊپٽي ڊائريڪٽر.جيڪڏهن اهي نه ڪندا، پوء هرڪو ناڪام ٿيندو.ڇاڪاڻ ته اسپتالن وٽ تمام گهڻو EHR ڊيٽا آهي، جيڪڏهن اهي انهن جو مڪمل استعمال نٿا ڪن، جيڪڏهن اهي صنعتون نه ٺاهين جيڪي ڪلينڪل آزمائشي ڊيزائن ۾ هوشيار ۽ تيز آهن، ۽ جيڪڏهن اهي EHR استعمال نٿا ڪن جيڪي اهي ڊيٽا ٺاهي رهيا آهن، اهي ناڪامي کي منهن ڏيندا."
6. پيچيدگي جي تصويرن لاء وڌيڪ صحيح تجزيو ٺاهيو
ڊاڪٽر جيفري گولڊن، برگھم عورتن جي اسپتال (BWh) ۾ پيتھالوجي ڊپارٽمينٽ جي سربراه ۽ ايڇ ايم ايس ۾ پيتھالوجي جي پروفيسر، چيو ته پيٿولوجسٽ طبي سروس فراهم ڪندڙن جي مڪمل رينج لاءِ تشخيصي ڊيٽا جو سڀ کان اهم ذريعو مهيا ڪن ٿا.
"70 سيڪڙو صحت جي سار سنڀار جا فيصلا پيٽولوجيڪل نتيجن تي مبني آهن، ۽ EHRs ۾ سڀني ڊيٽا جي 70٪ ۽ 75٪ جي وچ ۾ بيماري نتيجن مان ايندا آهن،" هن چيو.۽ وڌيڪ صحيح نتيجا آهن، جلدي صحيح تشخيص ڪئي ويندي.اهو مقصد آهي ته ڊجيٽل پيٽولوجي ۽ مصنوعي ذهانت حاصل ڪرڻ جو هڪ موقعو آهي."
وڏي ڊجيٽل تصويرن تي ڊيپ پکسل ليول جو تجزيو ڊاڪٽرن کي قابل بنائي ٿو ته اهي ذهين فرقن کي سڃاڻن جيڪي انساني اکين کان بچي سگهن ٿا.
"اسان هاڻي ان نقطي تي پهچي چڪا آهيون جتي اسان بهتر اندازو لڳائي سگهون ٿا ته ڪينسر تيزيء سان ترقي ڪندو يا سست، ۽ ڪيئن مريضن جي علاج کي ڪلينڪل مرحلن يا هسٽوپيٿولوجيڪل گريڊنگ جي بدران الگورتھم جي بنياد تي تبديل ڪيو وڃي،" گولڊن چيو.اهو هڪ وڏو قدم اڳتي وڌڻ وارو آهي."
هن وڌيڪ شامل ڪيو، "AI ڪلينڪز ڊيٽا جو جائزو وٺڻ کان اڳ سلائيڊ ۾ دلچسپي جي خاصيتن جي نشاندهي ڪندي پيداوار کي بهتر بڻائي سگهي ٿو. AI سلائيڊ ذريعي فلٽر ڪري سگهي ٿو ۽ صحيح مواد ڏسڻ لاء اسان جي رهنمائي ڪري ٿو ته جيئن اسان اندازو ڪري سگهون ٿا ته ڇا اهم آهي ۽ ڇا نه آهي. pathologists جي استعمال جي ڪارڪردگي ۽ هر ڪيس جي انهن جي مطالعي جي قيمت وڌائي ٿو.
طبي ڊوائيسز ۽ مشينن کي ذهانت آڻيو
سمارٽ ڊوائيس صارف جي ماحول تي قبضو ڪري رهيا آهن ۽ ريفريجريٽر جي اندر ريئل ٽائيم ويڊيو کان وٺي ڪارن تائين ڊوائيسز مهيا ڪن ٿيون جيڪي ڊرائيور جي پريشاني کي ڳوليندا آهن.
طبي ماحول ۾، ذھني ڊوائيس ICUs ۽ ٻين هنڌن ۾ مريضن جي نگراني ڪرڻ لاء ضروري آھن.مصنوعي ذهانت جو استعمال حالت جي خرابي کي سڃاڻڻ جي صلاحيت کي وڌائڻ لاءِ، جيئن ته ظاهر ٿئي ٿو ته سيپسس ترقي ڪري رهيو آهي، يا پيچيدگين جو تصور گهڻو ڪري نتيجا بهتر ڪري سگهي ٿو ۽ علاج جي خرچ کي گهٽائي سگھي ٿو.
”جڏهن اسان صحت جي سارسنڀال واري نظام ۾ مختلف ڊيٽا کي ضم ڪرڻ جي باري ۾ ڳالهايون ٿا ، اسان کي ICU ڊاڪٽرن کي جلد کان جلد مداخلت ڪرڻ لاءِ ضم ڪرڻ ۽ خبردار ڪرڻ جي ضرورت آهي ، ۽ انهن ڊيٽا جو مجموعو هڪ سٺي شيءِ ناهي جيڪا انساني ڊاڪٽر ڪري سگهن ٿا ،“ مارڪ ميڪلسڪي چيو. ، BWh ۾ ڪلينڪل ڊيٽا سائنس سينٽر جو ايگزيڪيوٽو ڊائريڪٽر.انهن ڊوائيسز ۾ سمارٽ الگورتھم شامل ڪرڻ ڊاڪٽرن تي سنجيدگي واري بوجھ کي گھٽائي ٿو ۽ يقيني بڻائي ٿو ته مريضن جو علاج ممڪن طور تي فوري طور تي ڪيو وڃي."
8. ڪينسر جي علاج لاءِ امونٿراپي کي فروغ ڏيڻ
Immunotherapy ڪينسر جي علاج لاء سڀ کان وڌيڪ واعدو طريقن مان هڪ آهي.جسم جي پنهنجي مدافعتي نظام کي استعمال ڪندي خطرناڪ ٽامي تي حملو ڪرڻ لاءِ، مريض شايد ضدي ٽامر تي قابو پائڻ جي قابل ٿي سگھن ٿا.تنهن هوندي، صرف چند مريض موجوده امونٿراپي ريگيمن جو جواب ڏين ٿا، ۽ آنڪولوجسٽ اڃا تائين صحيح ۽ قابل اعتماد طريقو نه آهي اهو طئي ڪرڻ جو ڪهڙو مريض هن ريگيمن مان فائدو حاصل ڪندو.
مشين لرننگ الگورٿمز ۽ انهن جي انتهائي پيچيده ڊيٽا سيٽ کي گڏ ڪرڻ جي صلاحيت شايد ماڻهن جي منفرد جين جي جوڙجڪ کي واضح ڪرڻ ۽ ٽارگيٽ ٿيل علاج لاءِ نوان آپشن مهيا ڪري سگھن ٿا.
"تازو، سڀ کان وڌيڪ دلچسپ ترقي چيڪ پوائنٽ انبائيٽرز ڪئي وئي آهي، جيڪي خاص مدافعتي سيلز پاران پيدا ٿيندڙ پروٽين کي بلاڪ ڪندا آهن،" ڊاڪٽر لانگ لي وضاحت ڪري ٿو، ميساچوسٽس جنرل اسپتال (MGH) جامع تشخيصي مرڪز ۾ ڪمپيوٽيشنل پيٽولوجي ۽ ٽيڪنالاجي ڊولپمينٽ جي ڊائريڪٽر.پر اسان اڃا تائين سڀني مسئلن کي نه سمجھندا آهيون، جيڪو تمام پيچيده آهي.اسان کي ضرور وڌيڪ مريض ڊيٽا جي ضرورت آهي.اهي علاج نسبتا نوان آهن، تنهنڪري ڪيترائي مريض اصل ۾ نه وٺندا آهن.تنهن ڪري، ڇا اسان کي هڪ تنظيم جي اندر يا ڪيترن ئي تنظيمن ۾ ڊيٽا کي ضم ڪرڻ جي ضرورت آهي، اهو ماڊلنگ جي عمل کي هلائڻ لاء مريضن جو تعداد وڌائڻ ۾ هڪ اهم عنصر هوندو."
9. اليڪٽرانڪ صحت جي رڪارڊ کي قابل اعتماد خطري جي اڳڪٿي ڪندڙن ۾ تبديل ڪريو
اليڪٽرانڪ صحت رڪارڊ (هن) مريضن جي ڊيٽا جو هڪ خزانو آهي، پر اهو مهيا ڪندڙن ۽ ڊولپرز لاء هڪ مسلسل چئلينج آهي ته معلومات جي وڏي مقدار کي ڪڍڻ ۽ تجزيو ڪرڻ صحيح، بروقت ۽ قابل اعتماد انداز ۾.
ڊيٽا جي معيار ۽ سالميت جا مسئلا، ڊيٽا جي فارميٽ جي مونجهاري سان گڏ، منظم ۽ غير منظم ٿيل ان پٽ ۽ نامڪمل رڪارڊ، ماڻهن لاءِ اهو ڏکيو بڻائي ٿو ته صحيح طريقي سان سمجھڻ ۾ ته ڪيئن بامعني خطري جي سطح، اڳڪٿي واري تجزيي ۽ ڪلينڪل فيصلي جي حمايت کي انجام ڏنو وڃي.
ڊاڪٽر زياد اوبرميئر، برگهم عورتن جي اسپتال (BWh) ۾ ايمرجنسي دوائن جي اسسٽنٽ پروفيسر ۽ هارورڊ ميڊيڪل اسڪول (HMS) ۾ اسسٽنٽ پروفيسر، چيو ته، ”ڊيٽا کي هڪ جاءِ تي ضم ڪرڻ لاءِ ڪجهه محنت ڪرڻي پوندي آهي، پر هڪ ٻيو مسئلو سمجهڻ جو آهي. ماڻهن کي ڇا ملي ٿو جڏهن اهي اليڪٽرانڪ هيلٿ رڪارڊ (هن) ۾ بيماري جي اڳڪٿي ڪن ٿا. ماڻهو ٻڌن ٿا ته مصنوعي ذهانت وارو الگورٿم ڊپريشن يا اسٽروڪ جي اڳڪٿي ڪري سگهي ٿو، پر اهو معلوم ٿئي ٿو ته اهي اصل ۾ فالج جي قيمت ۾ واڌ جي اڳڪٿي ڪري رهيا آهن. پاڻ کي ڇڪيو. "
هن جاري رهي، "ايم آر آئي جي نتيجن تي ڀروسو هڪ وڌيڪ مخصوص ڊيٽا سيٽ مهيا ڪرڻ لڳي ٿو. پر هاڻي اسان کي سوچڻو پوندو ته ڪير ايم آر آئي برداشت ڪري سگهي ٿو؟ تنهنڪري حتمي اڳڪٿي متوقع نتيجو ناهي."
NMR تجزيا ڪيترائي ڪامياب رسڪ اسڪورنگ ۽ اسٽريٽائيفڪيشن ٽولز تيار ڪيا آهن، خاص طور تي جڏهن محقق ڊيپ لرننگ ٽيڪنڪ استعمال ڪندا آهن ته جيئن بظاهر غير لاڳاپيل ڊيٽا سيٽن جي وچ ۾ نئين رابطن کي سڃاڻڻ لاءِ.
بهرحال، OBERMEYER مڃي ٿو ته يقيني بڻائڻ ته اهي الگورتھم ڊيٽا ۾ لڪيل تعصب جي نشاندهي نٿا ڪن، اوزارن کي ترتيب ڏيڻ لاءِ اهم آهي جيڪي حقيقت ۾ ڪلينڪ جي سنڀال کي بهتر ڪري سگهن ٿا.
”سڀ کان وڏو چيلنج اهو آهي ته اسان کي اها پڪ ڪرڻي آهي ته اسان بليڪ باڪس کي کولڻ شروع ڪرڻ کان پهريان ۽ اڳڪٿي ڪرڻ جي طريقي کي ڏسڻ کان اڳ اسان جي اڳڪٿي ڪئي هئي،“ هن چيو.
10. wearable ڊوائيسز ۽ ذاتي ڊوائيسز ذريعي صحت جي صورتحال جي نگراني
تقريبن سڀئي صارف هاڻي صحت جي قيمت بابت ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاءِ سينسر استعمال ڪري سگهن ٿا.اسٽيپ ٽريڪر سان سمارٽ فونز کان وٺي wearable ڊوائيسز تائين جيڪي سڄو ڏينهن دل جي شرح کي ٽريڪ ڪن ٿا، ڪنهن به وقت وڌيڪ ۽ وڌيڪ صحت سان لاڳاپيل ڊيٽا ٺاهي سگھجن ٿيون.
انهن ڊيٽا کي گڏ ڪرڻ ۽ تجزيو ڪرڻ ۽ ايپليڪيشنن ۽ ٻين گهر جي نگراني جي ڊوائيسز ذريعي مريضن پاران مهيا ڪيل معلومات کي پورو ڪرڻ انفرادي ۽ ماڻهن جي صحت لاء هڪ منفرد نقطو مهيا ڪري سگهي ٿو.
AI هن وڏي ۽ متنوع ڊيٽابيس مان قابل عمل بصيرت ڪڍڻ ۾ اهم ڪردار ادا ڪندو.
پر ڊاڪٽر عمر آرنٽ، برگهم وومينز اسپتال (BWh) ۾ نيورو سرجن، سينٽر فار ڪمپيوٽيشنل نيورو سائنسز جي نتيجن لاءِ CO ڊائريڪٽر، چيو ته مريضن کي هن مبهم، جاري نگراني واري ڊيٽا کي اپنائڻ ۾ مدد ڏيڻ لاءِ اضافي ڪم وٺي سگھي ٿو.
"اسان ڊجيٽل ڊيٽا کي پروسيس ڪرڻ لاء بلڪل آزاد هئاسين،" هن چيو.پر جيئن ته ڪيمبرج اينالائيٽڪس ۽ فيس بڪ تي ڊيٽا ليڪ ٿينديون رهيون آهن، ماڻهو وڌيڪ ۽ وڌيڪ محتاط ٿي ويندا ته ڪير شيئر ڪري ڪهڙي ڊيٽا کي شيئر ڪري."
مريض فيس بڪ وانگر وڏين ڪمپنين کان وڌيڪ پنهنجن ڊاڪٽرن تي ڀروسو ڪندا آهن ، هن وڌيڪ شامل ڪيو ، جيڪي وڏي پيماني تي تحقيقي پروگرامن لاءِ ڊيٽا مهيا ڪرڻ جي تڪليف کي گهٽائڻ ۾ مدد ڪري سگھن ٿا.
"اهو امڪان آهي ته لباس جي قابل ڊيٽا جو هڪ اهم اثر هوندو ڇو ته ماڻهن جو ڌيان تمام حادثاتي آهي ۽ گڏ ڪيل ڊيٽا تمام خراب آهي،" آرنٽ چيو.گرينولر ڊيٽا کي مسلسل گڏ ڪرڻ سان، ڊيٽا ڊاڪٽرن کي مريضن جي بهتر خيال ۾ مدد ڪرڻ جو امڪان آهي."
11. سمارٽ فونز کي هڪ طاقتور تشخيصي اوزار ٺاهيو
ماهرن جو خيال آهي ته سمارٽ فونز ۽ صارف جي سطح جي ٻين وسيلن مان حاصل ڪيل تصويرون ڪلينڪل معيار جي تصويرن لاءِ هڪ اهم ضميمه بڻجي وينديون آهن، خاص طور تي غير محفوظ علائقن يا ترقي پذير ملڪن ۾، پورٽيبل ڊوائيسز جي طاقتور ڪمن کي جاري رکڻ سان.
موبائل ڪيمرا جو معيار هر سال بهتر ٿي رهيو آهي، ۽ اهو تصويرون ٺاهي سگھي ٿو جيڪي AI الگورتھم جي تجزيي لاءِ استعمال ٿي سگهن ٿيون.ڊرماتولوجي ۽ اکين جي بيمارين هن رجحان جي شروعاتي فائدي وارا آهن.
برطانوي محققن ٻارن جي چهرن جي تصويرن جي تجزيي ذريعي ترقياتي بيمارين جي نشاندهي ڪرڻ لاءِ هڪ اوزار به تيار ڪيو آهي.الورورٿم جدا جدا خاصيتن کي ڳولي سگھي ٿو، جهڙوڪ ٻارن جي مينبل لائن، اکين ۽ نڪ جي پوزيشن، ۽ ٻيون خاصيتون جيڪي منهن جي غير معموليات کي ظاهر ڪري سگھن ٿيون.هن وقت، اوزار ڪلينڪل فيصلي جي مدد مهيا ڪرڻ لاء 90 کان وڌيڪ بيمارين سان عام تصويرن سان ملائي سگھي ٿو.
ڊاڪٽر هادي شفيع، ڊائريڪٽر مائڪ/نانو ميڊيسن اينڊ ڊيجيٽل هيلٿ ليبارٽري برگهم وومينز اسپتال (BWh) ۾ چيو ته: ”گهڻا ماڻهو طاقتور موبائل فونن سان ليس هوندا آهن جن ۾ ڪيترائي مختلف سينسرز ٺهيل هوندا آهن، اهو اسان لاءِ هڪ بهترين موقعو آهي. صنعت جي رانديگرن پنهنجي ڊوائيسز ۾ Ai سافٽ ويئر ۽ هارڊويئر ٺاهڻ شروع ڪري ڇڏيا آهن، اهو هڪ اتفاق نه آهي، اسان جي ڊجيٽل دنيا ۾، هر روز 2.5 ملين ٽيرا بائيٽ کان وڌيڪ ڊيٽا پيدا ٿئي ٿي، موبائل فون جي شعبي ۾، ٺاهيندڙن کي يقين آهي ته اهي هن کي استعمال ڪري سگهن ٿا. مصنوعي ذهانت لاءِ ڊيٽا وڌيڪ ذاتي، تيز ۽ وڌيڪ ذهين خدمتون مهيا ڪرڻ لاءِ.
مريضن جي اکين، چمڙي جي زخمن، زخمن، انفيڪشن، دوائن يا ٻين مضمونن جون تصويرون گڏ ڪرڻ لاءِ سمارٽ فون استعمال ڪرڻ سان شايد غير محفوظ علائقن ۾ ماهرن جي کوٽ کي دور ڪرڻ ۾ مدد ملي سگهي ٿي، جڏهن ته ڪجهه شڪايتن جي تشخيص لاءِ وقت گهٽجي سگهي ٿو.
”مستقبل ۾ ڪجهه اهم واقعا ٿي سگهن ٿا، ۽ اسان هن موقعي جو فائدو وٺي ڪيئر پوائنٽ ۾ بيمارين جي انتظام جا ڪجهه اهم مسئلا حل ڪري سگهون ٿا،“ شفيع چيو.
12. بيڊ سائڊ AI سان ڪلينڪل فيصلا ڪرڻ جي جدت
جيئن ته صحت جي سار سنڀار انڊسٽري فيس جي بنياد تي خدمتن ڏانهن رخ ڪري ٿو، اهو وڌي رهيو آهي غير فعال صحت جي سنڀال کان.دائمي بيماري کان اڳ روڪٿام، شديد بيماري جي واقعن ۽ اوچتو خراب ٿيڻ هر فراهم ڪندڙ جو مقصد آهي، ۽ معاوضي جي جوڙجڪ آخرڪار انهن کي پروسيس کي ترقي ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي جيڪا فعال ۽ پيش گوئي مداخلت حاصل ڪري سگهي ٿي.
مصنوعي ذهانت هن ارتقاءَ لاءِ ڪيتريون ئي بنيادي ٽيڪنالاجيون مهيا ڪنديون، پيش گوئي ڪندڙ تجزيي ۽ ڪلينڪل فيصلي جي مدد جي اوزارن جي مدد ڪندي، مسئلن کي حل ڪرڻ کان اڳ مهيا ڪندڙن کي عمل ڪرڻ جي ضرورت محسوس ٿئي.مصنوعي ذهانت مرگي يا سيپسس لاءِ ابتدائي ڊيڄاريندڙ مهيا ڪري سگهي ٿي، جنهن کي عام طور تي انتهائي پيچيده ڊيٽا سيٽن جي گهري تجزيي جي ضرورت هوندي آهي.
برانڊن ويسٽ اوور، ايم ڊي، ميساچوسٽس جنرل اسپتال (ايم جي ايڇ) ۾ ڪلينڪل ڊيٽا جي ڊائريڪٽر، چيو ته مشين لرننگ پڻ انتهائي بيمار مريضن جي سنڀال جي مسلسل فراهمي جي مدد ڪري سگهي ٿي، جهڙوڪ دل جي گرفتاري کان پوء ڪوما ۾.
هن واضح ڪيو ته عام حالتن ۾ ڊاڪٽرن کي انهن مريضن جو اي اي جي ڊيٽا چيڪ ڪرڻو پوندو آهي.اهو عمل وقت سازي ۽ تابع آهي، ۽ نتيجا مختلف ٿي سگهن ٿا ماهرن جي صلاحيتن ۽ تجربن سان.
هن چيو ته "انهن مريضن ۾، رجحان سست ٿي سگهي ٿو.ڪڏهن ڪڏهن جڏهن ڊاڪٽر ڏسڻ چاهين ٿا ته ڪو ماڻهو بحال ٿي رهيو آهي، اهي هر 10 سيڪنڊن ۾ هڪ ڀيرو نگراني ڪيل ڊيٽا کي ڏسي سگهن ٿا.بهرحال، اهو ڏسڻ لاء ته 24 ڪلاڪن ۾ گڏ ڪيل 10 سيڪنڊن جي ڊيٽا مان تبديل ٿي چڪو آهي، اهو ڏسڻ جهڙو آهي ته ان دوران وار وڌي ويا آهن.تنهن هوندي، جيڪڏهن مصنوعي ذهانت وارو الگورتھم ۽ ڪيترن ئي مريضن جي ڊيٽا جي وڏي مقدار کي استعمال ڪيو وڃي، اهو آسان ٿي ويندو ته جيڪي ماڻهو ڏسندا آهن انهن کي ڊگهي مدت جي نموني سان ملن ٿا، ۽ ڪجهه ذيلي سڌارا ڳولي سگهجن ٿيون، جيڪي نرسنگ ۾ ڊاڪٽرن جي فيصلي تي اثر انداز ڪندا. ."
ڪلينڪل فيصلي جي مدد لاءِ مصنوعي ذهانت واري ٽيڪنالاجي جو استعمال ، خطري جي اسڪورنگ ۽ ابتدائي خبرداري هن انقلابي ڊيٽا جي تجزيي واري طريقي جي سڀ کان وڌيڪ ترقي يافته علائقن مان هڪ آهي.
اوزارن ۽ نظامن جي نئين نسل لاءِ طاقت مهيا ڪرڻ سان، طبيب بهتر ڪري سگھن ٿا بيمارين جي نزاڪت کي سمجهي، نرسنگ سروسز کي وڌيڪ موثر طريقي سان مهيا ڪري، ۽ اڳ ۾ ئي مسئلا حل ڪري سگهن ٿا.مصنوعي ذهانت ڪلينڪل علاج جي معيار کي بهتر بڻائڻ جي هڪ نئين دور ۾ داخل ٿيندي، ۽ مريضن جي سنڀال ۾ دلچسپ ڪاميابيون آڻيندي.
پوسٽ ٽائيم: آگسٽ-06-2021
