කෘතිම බුද්ධිය සෞඛ්‍ය ක්ෂේත්‍රයේ පරිවර්තන බලවේගයක් බවට පත්වනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ.එසේනම් AI ධාවනය වන මෙවලම්වල බලපෑමෙන් වෛද්‍යවරුන් සහ රෝගීන් ප්‍රයෝජන ලබන්නේ කෙසේද?
වර්තමාන සෞඛ්‍ය සේවා කර්මාන්තය ඉතා පරිණත වන අතර ප්‍රධාන වෙනස්කම් කිහිපයක් සිදු කළ හැකිය.නිදන්ගත රෝග සහ පිළිකාවල සිට විකිරණවේදය සහ අවදානම් තක්සේරුව දක්වා, සෞඛ්‍ය සේවා කර්මාන්තයට රෝගීන්ගේ රැකවරණය සඳහා වඩාත් නිරවද්‍ය, කාර්යක්ෂම සහ ඵලදායී මැදිහත්වීම් යෙදවීමට තාක්ෂණය භාවිතා කිරීමට අසංඛ්‍යාත අවස්ථා ඇති බව පෙනේ.
තාක්‍ෂණයේ දියුණුවත් සමඟ රෝගීන්ට වෛද්‍යවරුන් සඳහා ඉහළ සහ ඉහළ අවශ්‍යතා ඇති අතර පවතින දත්ත සංඛ්‍යාව භයානක වේගයකින් වර්ධනය වේ.කෘතිම බුද්ධිය වෛද්‍ය ප්‍රතිකාර අඛණ්ඩව වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා එන්ජිමක් බවට පත්වනු ඇත.
සාම්ප්‍රදායික විශ්ලේෂණය සහ සායනික තීරණ ගැනීමේ තාක්ෂණය සමඟ සසඳන විට, කෘතිම බුද්ධියට බොහෝ වාසි ඇත.ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම පුහුණු දත්ත සමඟ අන්තර්ක්‍රියා කරන විට, එය වඩාත් නිවැරදි විය හැකි අතර, රෝග විනිශ්චය, හෙද ක්‍රියාවලිය, ප්‍රතිකාර විචල්‍යතාවය සහ රෝගියාගේ ප්රතිඵල පිළිබඳ පෙර නොවූ විරූ අවබෝධයක් ලබා ගැනීමට වෛද්‍යවරුන්ට හැකි වේ.
පාට්නර්ස් හෙල්ත්කෙයාර් විසින් පවත්වන ලද 2018 ලෝක කෘත්‍රිම බුද්ධි වෛද්‍ය නවෝත්පාදන සංසදයේ (wmif) වෛද්‍ය පර්යේෂකයන් සහ සායනික විශේෂඥයින් වෛද්‍ය ක්ෂේත්‍රයේ තාක්ෂණ සහ ක්ෂේත්‍ර පිළිබඳව විස්තාරණය කරන ලද අතර ඒවා මීළඟ කාලය තුළ කෘත්‍රිම බුද්ධිය අනුගමනය කිරීම කෙරෙහි බොහෝ දුරට බලපානු ඇත. දශකය.
2018 වසරේ wmif හි CO සභාපතිනිය වන MD Anne kiblanksi සහ Partners Healthcare හි ප්‍රධාන අධ්‍යයන නිලධාරි Gregg Meyer පැවසුවේ සෑම කර්මාන්ත ක්ෂේත්‍රයක් සඳහාම ගෙන එන මෙවැනි "උපකරණය" රෝගීන්ට සැලකිය යුතු ප්‍රතිලාභ ගෙන ඒමේ හැකියාව ඇති බවත් පුළුල් ප්‍රතිලාභයක් ඇති බවත්ය. ව්යාපාර සාර්ථකත්වයේ හැකියාව.
හාවඩ් වෛද්‍ය විද්‍යාලයේ (HMS) මහාචාර්ය වෛද්‍ය කීත් ඩ්‍රෙයර්, හවුල්කරුවන්ගේ ප්‍රධාන දත්ත විද්‍යා නිලධාරි සහ මැසචුසෙට්ස් මහ රෝහලේ (MGH) පර්යේෂණ උපාය මාර්ග සහ මෙහෙයුම් අධ්‍යක්ෂ වෛද්‍ය කැතරින් ඇන්ඩ්‍රියෝල් ඇතුළු හවුල්කරුවන්ගේ සෞඛ්‍ය සේවා විශේෂඥයින්ගේ සහාය ඇතිව , AI වෛද්‍ය සේවා සහ විද්‍යාව විප්ලවීය වෙනසක් ඇති කරන ක්‍රම 12ක් යෝජනා කළේය.
1.මොළයේ පරිගණක අතුරුමුහුණත හරහා චින්තනය සහ යන්ත්‍රය ඒකාබද්ධ කරන්න
සන්නිවේදනය සඳහා පරිගණකය භාවිතා කිරීම නව අදහසක් නොවේ, නමුත් යතුරුපුවරුව, මූසිකය සහ සංදර්ශකය නොමැතිව තාක්ෂණය සහ මානව චින්තනය අතර සෘජු අතුරු මුහුණතක් නිර්මාණය කිරීම මායිම් පර්යේෂණ ක්ෂේත්‍රයක් වන අතර එය සමහර රෝගීන් සඳහා වැදගත් යෙදුමකි.
ස්නායු පද්ධතියේ රෝග සහ කම්පනය සමහර රෝගීන්ට අර්ථවත් සංවාදයක්, චලනයක් සහ අන් අය සමඟ සහ ඔවුන්ගේ පරිසරය සමඟ අන්තර්ක්‍රියා කිරීමේ හැකියාව නැති කර ගත හැකිය.කෘත්‍රිම බුද්ධිය මගින් සහාය දක්වන මොළ පරිගණක අතුරුමුහුණත (BCI) මගින් මෙම ක්‍රියාකාරකම් සදහටම අහිමි වීම ගැන කනස්සල්ලෙන් සිටින රෝගීන් සඳහා එම මූලික අත්දැකීම් නැවත ලබා ගත හැක.
"ස්නායු දැඩි සත්කාර ඒකකයේ සිටින රෝගියෙකු හදිසියේ ක්‍රියා කිරීමට හෝ කතා කිරීමට හැකියාව නැති වී යයි මම දුටුවහොත්, ඊළඟ දිනයේ ඔහුගේ සන්නිවේදනයේ හැකියාව යථා තත්ත්වයට පත් කිරීමට මම බලාපොරොත්තු වෙමි" යනුවෙන් ස්නායු තාක්ෂණ හා ස්නායු පුනරුත්ථාපන මධ්‍යස්ථානයේ අධ්‍යක්ෂ, MD, Leigh Hochberg පැවසීය. මැසචුසෙට්ස් මහ රෝහල (MGH).මොළයේ පරිගණක අතුරුමුහුණත (BCI) සහ කෘතිම බුද්ධිය භාවිතා කිරීමෙන්, අපට අත් චලනය හා සම්බන්ධ ස්නායු සක්‍රීය කළ හැකි අතර, සර්වසම්පූර්ණ සන්නිවේදන තාක්ෂණය භාවිතා කිරීම වැනි සම්පූර්ණ ක්‍රියාකාරකම් තුළ අවම වශයෙන් පස් වතාවක්වත් රෝගියා අන් අය සමඟ සන්නිවේදනය කිරීමට අපට හැකි විය යුතුය. ටැබ්ලට් පරිගණක හෝ ජංගම දුරකථන ලෙස."
මොළයේ පරිගණක අතුරුමුහුණත මගින් amyotrophic lateral sclerosis (ALS), Stroke or atresia syndrome මෙන්ම ලොව පුරා කොඳු ඇට පෙළේ ආබාධ සහිත රෝගීන් 500000 ක් සෑම වසරකම රෝගීන්ගේ ජීවන තත්ත්වය බෙහෙවින් වැඩි දියුණු කළ හැකිය.
2.ඊළඟ පරම්පරාවේ විකිරණ මෙවලම් සංවර්ධනය කරන්න
චුම්භක අනුනාද රූප (MRI), CT ස්කෑනර් සහ X-කිරණ මගින් ලබා ගන්නා විකිරණ රූප මිනිස් සිරුරේ අභ්‍යන්තරයට ආක්‍රමණශීලී නොවන දෘශ්‍යතාවක් සපයයි.කෙසේ වෙතත්, බොහෝ රෝග විනිශ්චය ක්‍රියා පටිපාටි තවමත් රඳා පවතින්නේ බයොප්සි මගින් ලබාගත් භෞතික පටක සාම්පල මත වන අතර එය ආසාදන අවදානමක් ඇත.
සමහර අවස්ථාවලදී කෘතිම බුද්ධිය මගින් ජීව පටක සාම්පල සඳහා ඇති ඉල්ලුම ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීමට ප්‍රමාණවත් තරම් නිවැරදි හා සවිස්තරාත්මක ලෙස මීළඟ පරම්පරාවේ විකිරණවේද මෙවලම් සක්‍රීය කරනු ඇතැයි විශේෂඥයෝ අනාවැකි පළ කරති.
බ්‍රිග්හැම් කාන්තා රෝහලේ (BWh) රූප මාර්ගෝපදේශක ස්නායු ශල්‍ය වෛද්‍ය අධ්‍යක්ෂ ඇලෙක්සැන්ඩ්‍රා ගොල්බි පැවසුවේ, "අපි ශල්‍ය වෛද්‍යවරුන් හෝ මැදිහත්වීමේ විකිරණවේදීන් සහ ව්‍යාධි විද්යාඥයින් සමඟ රෝග විනිශ්චය රූපකරණ කණ්ඩායම ගෙන ඒමට අවශ්‍යයි, නමුත් විවිධ කණ්ඩායම්වලට සහයෝගීතාවය ලබා ගැනීම විශාල අභියෝගයකි. සහ ඉලක්කවල අනුකූලතාවය.අපට පටක සාම්පල වලින් දැනට පවතින තොරතුරු සැපයීමට විකිරණවේදය අවශ්‍ය නම්, ඕනෑම පික්සලයක මූලික කරුණු දැනගැනීම සඳහා අපට ඉතා සමීප ප්‍රමිතීන් ලබා ගැනීමට හැකි වනු ඇත.
මෙම ක්‍රියාවලියේ සාර්ථකත්වය මගින් මාරාන්තික ගෙඩියේ ගුණාංගවල කුඩා කොටසක් මත පදනම්ව ප්‍රතිකාර තීරණ ගැනීම වෙනුවට ගෙඩියේ සමස්ත ක්‍රියාකාරිත්වය වඩාත් නිවැරදිව අවබෝධ කර ගැනීමට වෛද්‍යවරුන්ට හැකි වේ.
AI හට පිළිකාවේ ආක්‍රමණශීලී බව වඩාත් හොඳින් නිර්වචනය කළ හැකි අතර ප්‍රතිකාර ඉලක්කය වඩාත් සුදුසු ලෙස තීරණය කළ හැකිය.මීට අමතරව, කෘතිම බුද්ධිය "අතථ්‍ය බයොප්සි" සාක්ෂාත් කර ගැනීමට සහ පිළිකාවල ප්‍රවේණික සහ ජානමය ලක්ෂණ සංලක්ෂිත කිරීමට රූප මත පදනම් වූ ඇල්ගොරිතම භාවිතා කිරීමට කැපවී සිටින විකිරණවේද ක්ෂේත්‍රයේ නවෝත්පාදන ප්‍රවර්ධනය කිරීමට උපකාරී වේ.
3. අඩු පහසුකම් සහිත හෝ සංවර්ධනය වෙමින් පවතින ප්‍රදේශවල වෛද්‍ය සේවාවන් පුළුල් කිරීම
සංවර්ධනය වෙමින් පවතින රටවල අල්ට්‍රා සවුන්ඩ් තාක්ෂණ ශිල්පීන් සහ විකිරණවේදීන් ඇතුළු පුහුණු සෞඛ්‍ය සේවා සපයන්නන්ගේ හිඟය රෝගීන්ගේ ජීවිත බේරා ගැනීම සඳහා වෛද්‍ය සේවාවන් භාවිතා කිරීමේ අවස්ථා බෙහෙවින් අඩු කරනු ඇත.
බටහිර අප්‍රිකාවේ සියලුම රෝහල්වලට වඩා ප්‍රසිද්ධ ලෝන්ග්වුඩ් මාවත සමඟ බොස්ටන්හි රෝහල් හයක විකිරණවේදීන් වැඩි පිරිසක් සේවය කරන බව රැස්වීම පෙන්වා දුන්නේය.
කෘත්‍රිම බුද්ධියට සාමාන්‍යයෙන් මිනිසුන්ට පවරා ඇති රෝග විනිශ්චය කිරීමේ වගකීම් කිහිපයක් භාර ගැනීමෙන් වෛද්‍යවරුන්ගේ තීරණාත්මක හිඟයක බලපෑම අවම කිරීමට උපකාරී වේ.
උදාහරණයක් ලෙස, AI රූපකරණ මෙවලමක් සාමාන්‍යයෙන් වෛද්‍යවරයෙකුට සමාන නිරවද්‍යතාවයකින් ක්ෂය රෝගයේ රෝග ලක්ෂණ පරීක්ෂා කිරීමට පපුවේ X-කිරණ භාවිතා කළ හැකිය.පළපුරුදු රෝග විනිශ්චය විකිරණවේදීන්ගේ අවශ්‍යතාවය අඩු කරමින් සම්පත් දුර්වල ප්‍රදේශවල සැපයුම්කරුවන් සඳහා යෙදුමක් හරහා මෙම විශේෂාංගය යෙදවිය හැක.
මැසචුසෙට්ස් මහ රෝහලේ (MGH) සහකාර ස්නායු විද්‍යාව සහ විකිරණවේදය පිළිබඳ සහකාර මහාචාර්ය වෛද්‍ය ජයශ්‍රී කල්පති ක්‍රේමර් පැවසුවේ “මෙම තාක්‍ෂණයට සෞඛ්‍ය සේවාව වැඩිදියුණු කිරීමට විශාල හැකියාවක් ඇත.
කෙසේ වෙතත්, AI ඇල්ගොරිතම සංවර්ධකයින් විවිධ ජාතීන්ට හෝ ප්‍රදේශවලට රෝගයේ ක්‍රියාකාරිත්වයට බලපාන අද්විතීය කායික හා පාරිසරික සාධක තිබිය හැකි බව හොඳින් සලකා බැලිය යුතුය.
"උදාහරණයක් ලෙස, ඉන්දියාවේ රෝගවලට ගොදුරු වූ ජනගහනය එක්සත් ජනපදයේ ජනගහනයට වඩා බෙහෙවින් වෙනස් විය හැකිය," ඇය පැවසුවාය.අපි මෙම ඇල්ගොරිතම සංවර්ධනය කරන විට, දත්ත රෝග ඉදිරිපත් කිරීම සහ ජනගහනයේ විවිධත්වය නියෝජනය කරන බව සහතික කිරීම ඉතා වැදගත් වේ.අපට තනි ජනගහනයක් මත පදනම්ව ඇල්ගොරිතම සංවර්ධනය කිරීම පමණක් නොව, අනෙකුත් ජනගහන තුළ එය කාර්යභාරයක් ඉටු කළ හැකි යැයි බලාපොරොත්තු වේ."
4.ඉලෙක්ට්‍රොනික සෞඛ්‍ය වාර්තා භාවිතයේ බර අඩු කිරීම
ඉලෙක්ට්‍රොනික සෞඛ්‍ය වාර්තාව (ඇය) සෞඛ්‍ය සේවා කර්මාන්තයේ ඩිජිටල් ගමනේ වැදගත් කාර්යභාරයක් ඉටු කර ඇත, නමුත් මෙම පරිවර්තනය සංජානන අධි බර, නිමක් නැති ලේඛන සහ පරිශීලක තෙහෙට්ටුව සම්බන්ධ ගැටලු රාශියක් ගෙන එයි.
ඉලෙක්ට්‍රොනික සෞඛ්‍ය වාර්තා (ඇය) සංවර්ධකයින් දැන් කෘත්‍රිම බුද්ධිය භාවිතා කරමින් වඩාත් අවබෝධාත්මක අතුරු මුහුණතක් නිර්මාණය කිරීමට සහ බොහෝ පරිශීලක කාලයක් ගතවන දිනචරියාවන් ස්වයංක්‍රීය කරයි.
බ්‍රිග්හැම් සෞඛ්‍යයේ උප සභාපති සහ ප්‍රධාන තොරතුරු නිලධාරි වෛද්‍ය ඇඩම් ලෑන්ඩ්මන් පැවසුවේ පරිශීලකයින් ඔවුන්ගේ කාලයෙන් වැඩි කාලයක් ගත කරන්නේ සායනික ලියකියවිලි, ඇණවුම් ඇතුළත් කිරීම සහ ඔවුන්ගේ එන ලිපි වර්ග කිරීම සඳහා ය.කථන හඳුනාගැනීම සහ නියම කිරීම සායනික ලේඛන සැකසීම වැඩිදියුණු කිරීමට උපකාරී වේ, නමුත් ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් (NLP) මෙවලම් ප්‍රමාණවත් නොවිය හැක.
"පොලිසියේ කැමරා පැළඳ සිටින ආකාරයටම, සායනික ප්‍රතිකාර සඳහා වීඩියෝ පටිගත කිරීම භාවිතා කිරීම වැනි, වඩාත් නිර්භීත වීම සහ යම් යම් වෙනස්කම් සලකා බැලීම අවශ්‍ය විය හැකි යැයි මම සිතමි," ලෑන්ඩ්මන් පැවසීය.කෘත්‍රිම බුද්ධිය සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම අනාගතයේ නැවත ලබා ගැනීම සඳහා මෙම වීඩියෝ සුචිගත කිරීමට භාවිත කළ හැක.නිවසේදී කෘතිම බුද්ධි සහායකයින් භාවිතා කරන සිරි සහ ඇලෙක්සා මෙන්ම, අනාගතයේදී අතථ්‍ය සහායකයින් රෝගීන්ගේ ඇඳ අසලට ගෙන එනු ඇති අතර, වෛද්‍ය ඇණවුම් ඇතුළු කිරීමට වෛද්‍යවරුන්ට කාවැද්දූ බුද්ධිය භාවිතා කිරීමට ඉඩ ලබා දේ."
මත්ද්‍රව්‍ය අතිරේක සහ ප්රතිඵල දැනුම්දීම වැනි එන ලිපි වලින් ලැබෙන සාමාන්‍ය ඉල්ලීම් හැසිරවීමට AI හට උදවු කළ හැක.ඇත්ත වශයෙන්ම වෛද්‍යවරුන්ගේ අවධානය අවශ්‍ය වන කාර්යයන් සඳහා ප්‍රමුඛතාවය දීමට ද එය උපකාරී විය හැකි අතර, රෝගීන්ට ඔවුන්ගේ කළ යුතු ලැයිස්තු සැකසීමට පහසු වන බව ලෑන්ඩ්මන් වැඩිදුරටත් පැවසීය.
5.ප්‍රතිජීවක ප්‍රතිරෝධයේ අවදානම
ප්‍රතිජීවක ප්‍රතිරෝධය මිනිසුන්ට වර්ධනය වන තර්ජනයකි, මන්ද මෙම ප්‍රධාන ඖෂධ අධික ලෙස භාවිතා කිරීමෙන් ප්‍රතිකාර සඳහා තවදුරටත් ප්‍රතිචාර නොදක්වන සුපිරි බැක්ටීරියා පරිණාමය වීමට හේතු විය හැක.බහු ඖෂධ ප්‍රතිරෝධී බැක්ටීරියා රෝහල් පරිසරය තුළ බරපතල හානි සිදු කළ හැකි අතර, සෑම වසරකම රෝගීන් දස දහස් ගණනක් මිය යයි.Clostridium difficile පමණක් එක්සත් ජනපද සෞඛ්‍ය සේවා පද්ධතියට වසරකට ඩොලර් බිලියන 5ක් පමණ වැය වන අතර මරණ 30000කට වඩා වැඩි කරයි.
EHR දත්ත ආසාදන රටා හඳුනා ගැනීමට සහ රෝගියා රෝග ලක්ෂණ පෙන්වීමට පෙර අවදානම ඉස්මතු කිරීමට උපකාරී වේ.මෙම විශ්ලේෂණ ධාවනය කිරීමට යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ කෘතිම බුද්ධි මෙවලම් භාවිතා කිරීමෙන් ඒවායේ නිරවද්‍යතාවය වැඩිදියුණු කළ හැකි අතර සෞඛ්‍ය සේවා සපයන්නන් සඳහා වේගවත් සහ වඩාත් නිවැරදි ඇඟවීම් නිර්මාණය කළ හැකිය.
මැසචුසෙට්ස් මහ රෝහලේ (MGH) ආසාදන පාලනය පිළිබඳ නියෝජ්‍ය අධ්‍යක්ෂ වෛද්‍ය එරිකා ෂෙනෝයි පැවසුවේ “කෘතිම බුද්ධි මෙවලම් මගින් ආසාදන පාලනය සහ ප්‍රතිජීවක ප්‍රතිරෝධය සඳහා අපේක්ෂාවන් සපුරාලිය හැකිය.ඔවුන් එසේ නොකළහොත්, සෑම කෙනෙකුම අසාර්ථක වනු ඇත.රෝහල්වල EHR දත්ත විශාල ප්‍රමාණයක් ඇති නිසා, ඔවුන් ඒවායින් සම්පූර්ණයෙන් ප්‍රයෝජන නොගන්නේ නම්, ඔවුන් සායනික අත්හදා බැලීම් සැලසුම් කිරීමේදී වඩා දක්ෂ හා වේගවත් කර්මාන්ත නිර්මාණය නොකරන්නේ නම් සහ මෙම දත්ත නිර්මාණය කරන EHR භාවිතා නොකරන්නේ නම්, ඔවුන් අසාර්ථකත්වයට මුහුණ දෙනු ඇත."
6.ව්යාධිජනක රූප සඳහා වඩාත් නිවැරදි විශ්ලේෂණයක් සාදන්න
බ්‍රිග්හැම් කාන්තා රෝහලේ (බීඩබ්ලිව්එච්) ව්‍යාධි විද්‍යා අංශයේ ප්‍රධානී සහ එච්එම්එස් හි ව්‍යාධි විද්‍යාව පිළිබඳ මහාචාර්ය වෛද්‍ය ජෙෆ්රි ගෝල්ඩන් පැවසුවේ ව්‍යාධි විද්යාඥයින් පූර්ණ පරාසයක වෛද්‍ය සේවා සපයන්නන් සඳහා රෝග විනිශ්චය දත්තවල වැදගත්ම ප්‍රභවයක් සපයන බවයි.
"සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණ තීරණ වලින් 70% ක් ව්යාධිජනක ප්රතිඵල මත පදනම් වන අතර EHR වල සියලුම දත්ත වලින් 70% ත් 75% ත් අතර සංඛ්යාවක් ව්යාධිජනක ප්රතිඵල වලින් පැමිණේ," ඔහු පැවසීය.සහ වඩාත් නිවැරදි ප්රතිඵල, ඉක්මනින් නිවැරදි රෝග විනිශ්චය කරනු ඇත.ඩිජිටල් ව්යාධිවේදය සහ කෘතිම බුද්ධිය සාක්ෂාත් කර ගැනීමට අවස්ථාවක් ඇති ඉලක්කය මෙයයි."
විශාල සංඛ්‍යාංක රූප මත ගැඹුරු පික්සල් මට්ටමේ විශ්ලේෂණය මගින් මිනිස් ඇස්වලින් ගැලවී යා හැකි සියුම් වෙනස්කම් හඳුනා ගැනීමට වෛද්‍යවරුන්ට හැකියාව ලැබේ.
"පිළිකාව වේගයෙන් හෝ සෙමින් වර්ධනය වේද යන්නත්, සායනික අවධීන් හෝ හිස්ටෝපාතික ශ්‍රේණිගත කිරීම් වලට වඩා ඇල්ගොරිතම මත පදනම්ව රෝගීන්ට ප්‍රතිකාර කිරීම වෙනස් කරන්නේ කෙසේද යන්නත් වඩා හොඳින් තක්සේරු කළ හැකි ස්ථානයට අපි දැන් පැමිණ ඇත්තෙමු," රන්වන් පැවසීය.එය විශාල ඉදිරි පියවරක් වනු ඇත."
වෛද්‍යවරුන් විසින් දත්ත සමාලෝචනය කිරීමට පෙර ස්ලයිඩවල ඇති උනන්දුව පිළිබඳ ලක්ෂණ හඳුනා ගැනීමෙන් AI හට ඵලදායිතාව වැඩි දියුණු කළ හැකිය. AI විසින් විනිවිදක හරහා පෙරීම සහ නිවැරදි අන්තර්ගතය බැලීමට අපට මඟ පෙන්විය හැකි අතර එමඟින් අපට වැදගත් සහ නැති දේ තක්සේරු කළ හැකිය. මෙය වැඩිදියුණු වේ. රෝග විද්යාඥයින් භාවිතා කිරීමේ කාර්යක්ෂමතාව සහ එක් එක් සිද්ධිය පිළිබඳ ඔවුන්ගේ අධ්යයනයේ වටිනාකම වැඩි කරයි.
වෛද්‍ය උපකරණ සහ යන්ත්‍ර වෙත බුද්ධිය ගෙන එන්න
ස්මාර්ට් උපාංග පාරිභෝගික පරිසරයන් අත්පත් කර ගන්නා අතර ශීතකරණය තුළ තත්‍ය කාලීන වීඩියෝවල සිට රියදුරු අවධානය වෙනතකට යොමු කරන මෝටර් රථ දක්වා උපාංග සපයයි.
වෛද්‍ය පරිසරයක් තුළ, දැඩි සත්කාර ඒකකයේ සහ වෙනත් ස්ථානවල සිටින රෝගීන් නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා බුද්ධිමත් උපාංග අත්‍යවශ්‍ය වේ.කෘත්‍රිම බුද්ධිය භාවිතා කිරීමෙන් තත්ත්වය පිරිහීම හඳුනාගැනීමේ හැකියාව වැඩි දියුණු කිරීම, එනම් සෙප්සිස් වර්ධනය වන බව ඇඟවීම හෝ සංකූලතා පිළිබඳ අවබෝධය ප්රතිඵල සැලකිය යුතු ලෙස වැඩිදියුණු කළ හැකි අතර ප්‍රතිකාර පිරිවැය අඩු කළ හැකිය.
“අපි සෞඛ්‍ය සේවා පද්ධතිය හරහා විවිධ දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීම ගැන කතා කරන විට, හැකි ඉක්මනින් මැදිහත් වීමට ICU වෛද්‍යවරුන් ඒකාබද්ධ කර දැනුවත් කළ යුතු අතර, මෙම දත්ත එකතු කිරීම මිනිස් වෛද්‍යවරුන්ට කළ හැකි හොඳ දෙයක් නොවේ,” මාර්ක් මයිකල්ස්කි පැවසීය. , BWh හි සායනික දත්ත විද්‍යා මධ්‍යස්ථානයේ විධායක අධ්‍යක්ෂ.මෙම උපාංගවලට ස්මාර්ට් ඇල්ගොරිතම ඇතුළත් කිරීම වෛද්‍යවරුන් මත ඇති සංජානන බර අඩු කරන අතර රෝගීන්ට හැකි ඉක්මනින් ප්‍රතිකාර කිරීම සහතික කරයි."
8.පිළිකා ප්‍රතිකාර සඳහා ප්‍රතිශක්තිකරණ ප්‍රතිකාර ප්‍රවර්ධනය කිරීම
ප්‍රතිශක්තිකරණ ප්‍රතිකාරය පිළිකාවට ප්‍රතිකාර කිරීම සඳහා වඩාත්ම පොරොන්දු වූ ක්‍රමයකි.මාරාන්තික පිළිකාවලට ප්‍රහාර එල්ල කිරීම සඳහා ශරීරයේ ප්‍රතිශක්තිකරණ පද්ධතිය භාවිතා කිරීමෙන්, රෝගීන්ට මුරණ්ඩු ගෙඩිවලින් ජය ගත හැකිය.කෙසේ වෙතත්, දැනට පවතින ප්‍රතිශක්තිකරණ ප්‍රතිකාර ක්‍රමයට ප්‍රතිචාර දක්වන්නේ රෝගීන් කිහිප දෙනෙකු පමණක් වන අතර, පිළිකා රෝග විශේෂඥයින්ට තවමත් එම ක්‍රමයෙන් ප්‍රතිලාභ ලැබෙන්නේ කුමන රෝගීන්ටද යන්න තීරණය කිරීමට නිශ්චිත සහ විශ්වාසදායක ක්‍රමයක් නොමැත.
යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම සහ ඉතා සංකීර්ණ දත්ත කට්ටල සංස්ලේෂණය කිරීමට ඇති හැකියාව පුද්ගලයන්ගේ අද්විතීය ජාන සංයුතිය පැහැදිලි කිරීමට සහ ඉලක්කගත ප්‍රතිකාර සඳහා නව විකල්ප ලබා දීමට හැකි වේ.
මැසචුසෙට්ස් මහ රෝහලේ (MGH) විස්තීර්ණ රෝග විනිශ්චය මධ්‍යස්ථානයේ පරිගණක ව්‍යාධි විද්‍යාව සහ තාක්ෂණ සංවර්ධන අධ්‍යක්ෂ, වෛද්‍ය ලෝන්ග් ලී පැහැදිලි කරන්නේ, "මෑතකදී, වඩාත් උද්වේගකර වර්ධනය වූයේ, ඇතැම් ප්‍රතිශක්තිකරණ සෛල මගින් නිපදවන ප්‍රෝටීන අවහිර කරන මුරපොල නිෂේධකයි.නමුත් අපි තවමත් සියලු ගැටලු තේරුම් ගෙන නැහැ, එය ඉතා සංකීර්ණයි.අපට අනිවාර්යයෙන්ම තවත් රෝගී දත්ත අවශ්‍යයි.මෙම ප්‍රතිකාර සාපේක්ෂ වශයෙන් අලුත් බැවින් බොහෝ රෝගීන් ඇත්ත වශයෙන්ම ඒවා ගන්නේ නැත.එබැවින්, අපට ආයතනයක් තුළ හෝ විවිධ සංවිධාන හරහා දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීමට අවශ්‍ය වුවද, ආකෘතිකරණ ක්‍රියාවලිය මෙහෙයවීම සඳහා රෝගීන් සංඛ්‍යාව වැඩි කිරීමට එය ප්‍රධාන සාධකයක් වනු ඇත."
9. විද්යුත් සෞඛ්‍ය වාර්තා විශ්වාසදායක අවදානම් පුරෝකථනයන් බවට පත් කරන්න
ඉලෙක්ට්‍රොනික සෞඛ්‍ය වාර්තාව (ඇය) යනු රෝගී දත්තවල නිධානයකි, නමුත් එය සපයන්නන්ට සහ සංවර්ධකයින්ට විශාල තොරතුරු ප්‍රමාණයක් නිවැරදි, කාලෝචිත සහ විශ්වාසදායක ආකාරයකින් උපුටා ගැනීම සහ විශ්ලේෂණය කිරීම නිරන්තර අභියෝගයකි.
දත්ත ආකෘතියේ ව්‍යාකූලත්වය, ව්‍යුහගත සහ ව්‍යුහගත නොවන ආදාන සහ අසම්පූර්ණ වාර්තා සමඟ සම්බන්ධ වූ දත්තවල ගුණාත්මක භාවය සහ අඛණ්ඩතා ගැටලු, අර්ථවත් අවදානම් ස්තරීකරණය, අනාවැකි විශ්ලේෂණය සහ සායනික තීරණ සහාය සිදු කරන්නේ කෙසේද යන්න නිවැරදිව අවබෝධ කර ගැනීම මිනිසුන්ට අපහසු කරයි.
බ්‍රිග්හැම් කාන්තා රෝහලේ (BWh) හදිසි වෛද්‍ය විද්‍යාව පිළිබඳ සහකාර මහාචාර්ය වෛද්‍ය Ziad OBERMEYER සහ හාවඩ් වෛද්‍ය විද්‍යාලයේ (HMS) සහකාර මහාචාර්යවරයා පැවසුවේ, "දත්ත එක තැනකට ඒකාබද්ධ කිරීම සඳහා යම් දුෂ්කර කාර්යයක් කිරීමට සිදුවේ. නමුත් තවත් ගැටලුවක් වන්නේ තේරුම් ගැනීමයි. විද්යුත් සෞඛ්‍ය වාර්තාවේ (ඇය) රෝගයක් ගැන පුරෝකථනය කරන විට මිනිසුන්ට ලැබෙන දේ කෘත්‍රිම බුද්ධි ඇල්ගොරිතම මගින් මානසික අවපීඩනය හෝ ආඝාතය ගැන පුරෝකථනය කළ හැකි බව මිනිසුන්ට ඇසෙනු ඇත, නමුත් ඔවුන් ඇත්ත වශයෙන්ම ආඝාතයේ පිරිවැය වැඩිවීමක් පුරෝකථනය කරන බව සොයා ගනී.එය ඊට වඩා බෙහෙවින් වෙනස් ය ආඝාතය ම."
ඔහු තවදුරටත් කියා සිටියේ, "MRI ප්රතිඵල මත විශ්වාසය තැබීම වඩාත් නිශ්චිත දත්ත කට්ටලයක් සපයන බව පෙනේ. නමුත් දැන් අපට MRI ලබා දිය හැක්කේ කාටද යන්න ගැන සිතා බැලිය යුතුය? එබැවින් අවසාන අනාවැකිය අපේක්ෂිත ප්‍රතිඵලය නොවේ."
NMR විශ්ලේෂණය මගින් බොහෝ සාර්ථක අවදානම් ලකුණු කිරීමේ සහ ස්තරීකරණ මෙවලම් නිපදවා ඇත, විශේෂයෙන් පර්යේෂකයන් නොබැඳි දත්ත කට්ටල අතර නව සම්බන්ධතා හඳුනා ගැනීමට ගැඹුරු ඉගෙනුම් ශිල්පීය ක්‍රම භාවිතා කරන විට.
කෙසේ වෙතත්, OBERMEYER විශ්වාස කරන්නේ මෙම ඇල්ගොරිතම මගින් දත්තවල සැඟවී ඇති පක්ෂග්‍රාහීත්වය හඳුනා නොගැනීම සහතික කිරීම සායනික සත්කාරය සැබවින්ම වැඩිදියුණු කළ හැකි මෙවලම් යෙදවීම සඳහා ඉතා වැදගත් බවයි.
"ලොකුම අභියෝගය වන්නේ අපි කළු පෙට්ටිය විවෘත කිරීමට පෙර සහ අනාවැකි කරන්නේ කෙසේදැයි බැලීමට පෙර අප අනාවැකි කී දේ හරියටම දැන ගැනීමට වග බලා ගැනීමයි," ඔහු පැවසීය.
10. පැළඳිය හැකි උපාංග සහ පුද්ගලික උපාංග හරහා සෞඛ්‍ය තත්ත්වය නිරීක්ෂණය කිරීම
සෞඛ්‍ය වටිනාකම පිළිබඳ දත්ත රැස් කිරීමට දැන් සියලුම පාරිභෝගිකයින්ට පාහේ සංවේදක භාවිත කළ හැක.පියවර ට්‍රැකර් සහිත ස්මාර්ට්ෆෝන්වල සිට දවස පුරා හෘද ස්පන්දන වේගය නිරීක්ෂණය කරන පැළඳිය හැකි උපාංග දක්වා, වැඩි වැඩියෙන් සෞඛ්‍ය සම්බන්ධ දත්ත ඕනෑම වේලාවක ජනනය කළ හැකිය.
මෙම දත්ත එකතු කිරීම සහ විශ්ලේෂණය කිරීම සහ යෙදුම් සහ අනෙකුත් නිවාස අධීක්ෂණ උපාංග හරහා රෝගීන් විසින් සපයනු ලබන තොරතුරු අතිරේකව පුද්ගල සහ ජන සෞඛ්‍ය සඳහා අද්විතීය ඉදිරිදර්ශනයක් සැපයිය හැකිය.
මෙම විශාල සහ විවිධ දත්ත ගබඩාවෙන් ක්‍රියා කළ හැකි තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ලබා ගැනීමේදී AI වැදගත් කාර්යභාරයක් ඉටු කරනු ඇත.
නමුත් බ්‍රිග්හැම් කාන්තා රෝහලේ (BWh) ස්නායු ශල්‍ය වෛද්‍යවරයකු වන Dr. Omar arnout, පරිගණක ස්නායු විද්‍යා ප්රතිඵල සඳහා මධ්‍යස්ථානයේ CO අධ්‍යක්ෂක, රෝගීන්ට මෙම සමීප, අඛණ්ඩ නිරීක්ෂණ දත්තවලට අනුවර්තනය වීමට උපකාර කිරීමට අමතර කාර්යයක් අවශ්‍ය විය හැකි බව පැවසීය.
"අපි ඩිජිටල් දත්ත සැකසීමට තරමක් නිදහස්ව සිටිමු," ඔහු පැවසීය.නමුත් Cambridge analytics සහ Facebook හි දත්ත කාන්දුවීම් සිදු වන විට, ඔවුන් බෙදා ගන්නා දත්ත බෙදා ගන්නේ කාටද යන්න පිළිබඳව මිනිසුන් වැඩි වැඩියෙන් ප්‍රවේශම් වනු ඇත."
ෆේස්බුක් වැනි විශාල සමාගම්වලට වඩා රෝගීන් තම වෛද්‍යවරුන් විශ්වාස කිරීමට නැඹුරු වන බව ඔහු වැඩිදුරටත් පැවසීය, එය මහා පරිමාණ පර්යේෂණ වැඩසටහන් සඳහා දත්ත සැපයීමේදී ඇති වන අපහසුතාවයන් ලිහිල් කිරීමට උපකාරී වේ.
"මිනිසුන්ගේ අවධානය ඉතා අහම්බයක් සහ එකතු කරන දත්ත ඉතා රළු බැවින් පැළඳිය හැකි දත්ත සැලකිය යුතු බලපෑමක් ඇති කිරීමට ඉඩ ඇත," Arnout පැවසීය.අඛණ්ඩව කැටිති දත්ත එකතු කිරීමෙන්, දත්ත රෝගීන්ට වඩා හොඳින් රැකබලා ගැනීමට වෛද්‍යවරුන්ට උපකාර කිරීමට වැඩි ඉඩක් ඇත."
11.ස්මාර්ට් දුරකථන බලවත් රෝග විනිශ්චය මෙවලමක් බවට පත් කරන්න
ප්‍රවීණයන් විශ්වාස කරන්නේ අතේ ගෙන යා හැකි උපාංගවල ප්‍රබල ක්‍රියාකාරකම් අඛණ්ඩව භාවිතා කිරීමෙන්, විශේෂයෙන් අඩු පහසුකම් සහිත ප්‍රදේශවල හෝ සංවර්ධනය වෙමින් පවතින රටවල, ස්මාර්ට් ජංගම දුරකථන සහ අනෙකුත් පාරිභෝගික මට්ටමේ සම්පත් වලින් ලබාගත් රූප සායනික ගුණාත්මක රූපකරණයට වැදගත් අතිරේකයක් වනු ඇති බවයි.
ජංගම කැමරාවේ ගුණාත්මකභාවය සෑම වසරකම වැඩිදියුණු වන අතර, එය AI ඇල්ගොරිතම විශ්ලේෂණය සඳහා භාවිතා කළ හැකි රූප ජනනය කළ හැකිය.චර්ම රෝග සහ අක්ෂි වෛද්‍ය විද්‍යාව මෙම ප්‍රවණතාවයේ මුල් ප්‍රතිලාභීන් වේ.
බි‍්‍රතාන්‍ය පර්යේෂකයන් ළමුන්ගේ මුහුණුවල රූප විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් වර්ධනය වන රෝග හඳුනාගැනීමේ මෙවලමක් පවා නිපදවා ඇත.ඇල්ගොරිතමයට දරුවන්ගේ මැන්ඩබල් රේඛාව, ඇස් සහ නාසයේ පිහිටීම සහ මුහුණේ අසාමාන්‍යතා පෙන්නුම් කළ හැකි වෙනත් ගුණාංග වැනි විවික්ත ලක්ෂණ හඳුනා ගත හැකිය.දැනට, මෙවලමට සායනික තීරණ සහාය ලබා දීම සඳහා රෝග 90 කට වඩා වැඩි පොදු රූප සමඟ ගැලපේ.
බ්‍රිග්හැම් කාන්තා රෝහලේ (BWh) ක්ෂුද්‍ර / නැනෝ ඖෂධ සහ ඩිජිටල් සෞඛ්‍ය රසායනාගාරයේ අධ්‍යක්ෂ වෛද්‍ය Hadi shafiee මෙසේ පැවසීය: "බොහෝ මිනිසුන් විවිධ සංවේදක සහිත බලවත් ජංගම දුරකථන වලින් සමන්විත වේ. එය අපට හොඳ අවස්ථාවක්. සියල්ලම පාහේ කර්මාන්තයේ නියැලෙන අය ඔවුන්ගේ උපාංගවල Ai මෘදුකාංග සහ දෘඩාංග සෑදීමට පටන් ගෙන ඇත.එය අහම්බයක් නොවේ.අපගේ ඩිජිටල් ලෝකයේ සෑම දිනකම ටෙරාබයිට් මිලියන 2.5 කට වඩා දත්ත ජනනය වේ.ජංගම දුරකථන ක්ෂේත්‍රයේ නිෂ්පාදකයින් විශ්වාස කරන්නේ මෙය භාවිතා කළ හැකි බවයි. කෘතිම බුද්ධිය සඳහා දත්ත වඩාත් පුද්ගලාරෝපිත, වේගවත් සහ වඩා බුද්ධිමත් සේවාවන් සැපයීමට.
රෝගීන්ගේ ඇස්, සමේ තුවාල, තුවාල, ආසාදන, ඖෂධ හෝ වෙනත් විෂයයන් පිළිබඳ ඡායාරූප එකතු කිරීම සඳහා ස්මාර්ට් දුරකථන භාවිතා කිරීම, ඇතැම් පැමිණිලි හඳුනා ගැනීමට කාලය අඩු කරන අතරම, අඩු පහසුකම් සහිත ප්‍රදේශවල විශේෂඥයින්ගේ හිඟය පියවා ගැනීමට උපකාරී වේ.
"අනාගතයේ ප්‍රධාන සිදුවීම් කිහිපයක් තිබිය හැකි අතර, රැකවරණ ස්ථානයේ රෝග කළමනාකරණයේ වැදගත් ගැටළු කිහිපයක් විසඳීමට අපට මෙම අවස්ථාවෙන් ප්‍රයෝජන ගත හැකිය," ෂාෆී පැවසීය.
12. ඇඳ අසල AI සමඟ සායනික තීරණ ගැනීම නවීකරණය කිරීම
සෞඛ්‍ය සේවා කර්මාන්තය ගාස්තු මත පදනම් වූ සේවාවන් වෙත හැරෙන විට, එය නිෂ්ක්‍රීය සෞඛ්‍ය සේවාවෙන් වැඩි වැඩියෙන් ඈත් වේ.නිදන්ගත රෝග, උග්‍ර රෝග සිදුවීම් සහ හදිසි පිරිහීමකට පෙර වැළැක්වීම එක් එක් සැපයුම්කරුගේ ඉලක්කය වන අතර වන්දි ව්‍යුහය අවසානයේ ක්‍රියාකාරී සහ පුරෝකථන මැදිහත්වීමක් ලබා ගත හැකි ක්‍රියාවලීන් වර්ධනය කිරීමට ඉඩ සලසයි.
කෘත්‍රිම බුද්ධිය මෙම පරිණාමය සඳහා බොහෝ මූලික තාක්ෂණයන් සපයනු ඇත, පුරෝකථන විශ්ලේෂණය සහ සායනික තීරණ ආධාරක මෙවලම් සඳහා සහාය වීම, ක්‍රියාමාර්ග ගැනීමේ අවශ්‍යතාවය සැපයුම්කරුවන්ට අවබෝධ වීමට පෙර ගැටළු විසඳීමට.කෘත්‍රිම බුද්ධියට අපස්මාරය හෝ sepsis සඳහා පූර්ව අනතුරු ඇඟවීම් සැපයිය හැකි අතර, සාමාන්‍යයෙන් ඉතා සංකීර්ණ දත්ත කට්ටල පිළිබඳ ගැඹුරු විශ්ලේෂණයක් අවශ්‍ය වේ.
මැසචුසෙට්ස් මහ රෝහලේ (MGH) සායනික දත්ත අධ්‍යක්ෂ, MD, Brandon Westover පැවසුවේ, හෘදයාබාධයකින් පසු කෝමා තත්ත්වයට පත් වූවන් වැනි බරපතල ලෙස රෝගාතුර වූ රෝගීන් සඳහා අඛණ්ඩව ප්‍රතිකාර සැපයීමට යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහාය විය හැකි බවයි.
සාමාන්‍ය තත්වයන් යටතේ වෛද්‍යවරුන්ට මෙම රෝගීන්ගේ EEG දත්ත පරීක්ෂා කිරීමට සිදුවන බව ඔහු පැහැදිලි කළේය.මෙම ක්‍රියාවලිය කාලය ගතවන සහ ආත්මීය වන අතර වෛද්‍යවරුන්ගේ කුසලතා සහ පළපුරුද්ද අනුව ප්රතිඵල වෙනස් විය හැක.
ඔහු පැවසුවේ “මෙම රෝගීන්ගේ ප්‍රවණතාවය මන්දගාමී විය හැකිය.සමහර විට වෛද්‍යවරුන්ට යමෙකු සුවය ලබන්නේ දැයි බැලීමට අවශ්‍ය වූ විට, ඔවුන් සෑම තත්පර 10 කට වරක් නිරීක්ෂණය කරන දත්ත දෙස බැලිය හැකිය.කෙසේ වෙතත් පැය 24ක් තුළ රැස්කරගත් තත්පර 10ක දත්තවල සිට එය වෙනස් වී ඇත්දැයි බැලීම ඒ අතරේ කොණ්ඩය වැවී ඇත්දැයි බැලීම වැනිය.කෙසේ වෙතත්, කෘත්‍රිම බුද්ධි ඇල්ගොරිතම සහ බොහෝ රෝගීන්ගේ දත්ත විශාල ප්‍රමාණයක් භාවිතා කරන්නේ නම්, දිගු කාලීන රටා සමඟ මිනිසුන් දකින දේ ගැලපීම පහසු වනු ඇති අතර, හෙද කටයුතු සම්බන්ධයෙන් වෛද්‍යවරුන්ගේ තීරණ ගැනීමට බලපාන සියුම් වැඩිදියුණු කිරීම් කිහිපයක් සොයාගත හැකිය. ."
සායනික තීරණ සහාය, අවදානම් ලකුණු කිරීම සහ පූර්ව අනතුරු ඇඟවීම සඳහා කෘතිම බුද්ධි තාක්ෂණය භාවිතා කිරීම මෙම විප්ලවීය දත්ත විශ්ලේෂණ ක්‍රමයේ වඩාත්ම පොරොන්දු වූ සංවර්ධන ක්ෂේත්‍රවලින් එකකි.
නව පරම්පරාවේ මෙවලම් සහ පද්ධති සඳහා බලය ලබා දීමෙන්, වෛද්‍යවරුන්ට අසනීපයේ සූක්ෂ්මතාවයන් හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීමට, හෙද සේවා වඩාත් ඵලදායී ලෙස සැපයීමට සහ කල්තියා ගැටලු විසඳා ගත හැකිය.කෘත්‍රිම බුද්ධිය සායනික ප්‍රතිකාරවල ගුණාත්මක භාවය වැඩිදියුණු කිරීමේ නව යුගයක් උදාකරනු ඇති අතර, රෝගී සත්කාරය තුළ උද්වේගකර ප්‍රගතියක් ඇති කරයි.
පසු කාලය: අගෝස්තු-06-2021
