செயற்கை நுண்ணறிவு, சுகாதாரத் துறையில் ஒரு மாற்ற சக்தியாக மாறும் என எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.AI இயக்கப்படும் கருவிகளின் தாக்கத்திலிருந்து மருத்துவர்கள் மற்றும் நோயாளிகள் எவ்வாறு பயனடைவார்கள்?
இன்றைய சுகாதாரத் துறை மிகவும் முதிர்ச்சியடைந்துள்ளது மற்றும் சில பெரிய மாற்றங்களைச் செய்ய முடியும்.நாட்பட்ட நோய்கள் மற்றும் புற்றுநோய் முதல் கதிரியக்கவியல் மற்றும் இடர் மதிப்பீடு வரை, நோயாளி பராமரிப்பில் மிகவும் துல்லியமான, திறமையான மற்றும் பயனுள்ள தலையீடுகளை பயன்படுத்துவதற்கு தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கு சுகாதாரத் துறைக்கு எண்ணற்ற வாய்ப்புகள் இருப்பதாகத் தெரிகிறது.
தொழில்நுட்பத்தின் வளர்ச்சியுடன், நோயாளிகளுக்கு மருத்துவர்களுக்கான அதிக மற்றும் உயர்ந்த தேவைகள் உள்ளன, மேலும் கிடைக்கக்கூடிய தரவுகளின் எண்ணிக்கை ஆபத்தான விகிதத்தில் தொடர்ந்து வளர்ந்து வருகிறது.செயற்கை நுண்ணறிவு மருத்துவ சேவையின் தொடர்ச்சியான முன்னேற்றத்தை ஊக்குவிக்கும் இயந்திரமாக மாறும்.
பாரம்பரிய பகுப்பாய்வு மற்றும் மருத்துவ முடிவெடுக்கும் தொழில்நுட்பத்துடன் ஒப்பிடுகையில், செயற்கை நுண்ணறிவு பல நன்மைகளைக் கொண்டுள்ளது.கற்றல் அல்காரிதம் பயிற்சி தரவுகளுடன் தொடர்பு கொள்ளும்போது, அது மிகவும் துல்லியமாக மாறும், இது டாக்டர்கள் நோய் கண்டறிதல், நர்சிங் செயல்முறை, சிகிச்சை மாறுபாடு மற்றும் நோயாளியின் விளைவுகளில் முன்னோடியில்லாத நுண்ணறிவுகளைப் பெற உதவுகிறது.
பார்ட்னர்ஸ் ஹெல்த்கேர் நடத்திய 2018 உலக செயற்கை நுண்ணறிவு மருத்துவ கண்டுபிடிப்பு மன்றத்தில் (wmif), மருத்துவ ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் மருத்துவ வல்லுநர்கள் மருத்துவத் துறையின் தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் துறைகள் குறித்து விரிவாக எடுத்துரைத்தனர். தசாப்தம்.
2018 ஆம் ஆண்டு wmif இன் MD, CO தலைவர் Anne kiblanksi மற்றும் பார்ட்னர்ஸ் ஹெல்த்கேர் நிறுவனத்தின் தலைமை கல்வி அதிகாரியான Gregg Meyer, MD, ஒவ்வொரு தொழில் துறையிலும் கொண்டு வரப்படும் இந்த வகையான "துணைமாற்றம்" நோயாளிகளுக்கு குறிப்பிடத்தக்க பலன்களை அளிக்கும் ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் பரந்த அளவில் உள்ளது என்று கூறினார். வணிக வெற்றி சாத்தியம்.
டாக்டர் கீத் ட்ரேயர், ஹார்வர்ட் மருத்துவப் பள்ளியின் (HMS) பேராசிரியர், பங்குதாரர்களின் தலைமை தரவு அறிவியல் அதிகாரி, மற்றும் மாசசூசெட்ஸ் பொது மருத்துவமனையின் (MGH) ஆராய்ச்சி உத்தி மற்றும் செயல்பாடுகளின் இயக்குநர் டாக்டர் கேத்ரின் ஆண்ட்ரியோல் உட்பட, கூட்டாளர்களின் சுகாதார நிபுணர்களின் உதவியுடன் , AI மருத்துவ சேவைகள் மற்றும் அறிவியலில் புரட்சியை ஏற்படுத்தும் 12 வழிகளை முன்மொழிந்தது.
மூளை கணினி இடைமுகம் மூலம் சிந்தனை மற்றும் இயந்திரத்தை ஒருங்கிணைத்தல்
தகவல்தொடர்புக்கு கணினியைப் பயன்படுத்துவது ஒரு புதிய யோசனை அல்ல, ஆனால் விசைப்பலகை, மவுஸ் மற்றும் காட்சி இல்லாமல் தொழில்நுட்பம் மற்றும் மனித சிந்தனைக்கு இடையே நேரடி இடைமுகத்தை உருவாக்குவது ஒரு எல்லை ஆராய்ச்சி துறையாகும், இது சில நோயாளிகளுக்கு முக்கியமான பயன்பாட்டைக் கொண்டுள்ளது.
நரம்பு மண்டல நோய்கள் மற்றும் அதிர்ச்சி சில நோயாளிகள் அர்த்தமுள்ள உரையாடல், இயக்கம் மற்றும் மற்றவர்களுடனும் அவர்களின் சூழலுடனும் தொடர்பு கொள்ளும் திறனை இழக்கச் செய்யலாம்.செயற்கை நுண்ணறிவால் ஆதரிக்கப்படும் மூளை கணினி இடைமுகம் (பிசிஐ) இந்த செயல்பாடுகளை என்றென்றும் இழக்க நேரிடும் என்று கவலைப்படும் நோயாளிகளுக்கு அந்த அடிப்படை அனுபவங்களை மீட்டெடுக்க முடியும்.
"நரம்பியல் தீவிர சிகிச்சைப் பிரிவில் ஒரு நோயாளி திடீரென்று செயல்படும் அல்லது பேசும் திறனை இழந்தால், அடுத்த நாள் அவரது தொடர்பு திறனை மீட்டெடுப்பேன் என்று நம்புகிறேன்" என்று நரம்பியல் தொழில்நுட்பம் மற்றும் நரம்பியல் மறுவாழ்வு மையத்தின் இயக்குனர் லீ ஹோச்பெர்க் கூறினார். மாசசூசெட்ஸ் பொது மருத்துவமனை (MGH).மூளை கணினி இடைமுகம் (பிசிஐ) மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், கைகளின் இயக்கம் தொடர்பான நரம்புகளை நாம் செயல்படுத்த முடியும், மேலும் முழுச் செயல்பாட்டின் போது நோயாளியை குறைந்தபட்சம் ஐந்து முறையாவது மற்றவர்களுடன் தொடர்பு கொள்ள வைக்க முடியும். டேப்லெட் கணினிகள் அல்லது மொபைல் போன்கள்."
மூளையின் கணினி இடைமுகம் அமியோட்ரோபிக் லேட்டரல் ஸ்களீரோசிஸ் (ALS), பக்கவாதம் அல்லது அட்ரேசியா நோய்க்குறி நோயாளிகளின் வாழ்க்கைத் தரத்தை பெரிதும் மேம்படுத்துகிறது, அதே போல் ஒவ்வொரு ஆண்டும் உலகளவில் 500000 முதுகெலும்பு காயம் உள்ள நோயாளிகளின் வாழ்க்கைத் தரத்தை மேம்படுத்துகிறது.
2.அடுத்த தலைமுறை கதிர்வீச்சு கருவிகளை உருவாக்குங்கள்
காந்த அதிர்வு இமேஜிங் (MRI), CT ஸ்கேனர்கள் மற்றும் X-கதிர்கள் மூலம் பெறப்பட்ட கதிர்வீச்சு படங்கள் மனித உடலின் உட்புறத்தில் ஊடுருவாத பார்வையை வழங்குகின்றன.இருப்பினும், பல நோயறிதல் நடைமுறைகள் இன்னும் பயாப்ஸி மூலம் பெறப்பட்ட உடல் திசு மாதிரிகளை நம்பியுள்ளன, இது தொற்று அபாயத்தைக் கொண்டுள்ளது.
சில சந்தர்ப்பங்களில், செயற்கை நுண்ணறிவு அடுத்த தலைமுறை கதிரியக்கக் கருவிகளை துல்லியமாகவும், உயிருள்ள திசு மாதிரிகளுக்கான தேவையை மாற்றும் அளவுக்கு விரிவாகவும் இருக்கும் என்று நிபுணர்கள் கணித்துள்ளனர்.
ப்ரிகாம் மகளிர் மருத்துவமனையின் (BWh) இமேஜ்-கைடட் நரம்பியல் அறுவை சிகிச்சையின் இயக்குனர் அலெக்ஸாண்ட்ரா கோல்பி, "நாங்கள் அறுவை சிகிச்சை நிபுணர்கள் அல்லது தலையீட்டு கதிரியக்க வல்லுநர்கள் மற்றும் நோயியல் நிபுணர்களுடன் இணைந்து கண்டறியும் இமேஜிங் குழுவைக் கொண்டு வர விரும்புகிறோம், ஆனால் பல்வேறு குழுக்களுக்கு ஒத்துழைப்பை அடைவது மிகப்பெரிய சவாலாகும். மற்றும் இலக்குகளின் நிலைத்தன்மை. திசு மாதிரிகளிலிருந்து தற்போது கிடைக்கும் தகவலை கதிரியக்கவியல் வழங்க வேண்டுமெனில், கொடுக்கப்பட்ட எந்த பிக்சலின் அடிப்படை உண்மைகளையும் அறிந்து கொள்வதற்கு நாம் மிக நெருக்கமான தரங்களை அடைய வேண்டும்."
வீரியம் மிக்க கட்டியின் பண்புகளின் ஒரு சிறிய பகுதியை அடிப்படையாகக் கொண்டு சிகிச்சை முடிவுகளை எடுப்பதற்குப் பதிலாக, இந்தச் செயல்பாட்டில் வெற்றியானது, கட்டியின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை இன்னும் துல்லியமாகப் புரிந்துகொள்ள மருத்துவர்களுக்கு உதவும்.
AI ஆனது புற்றுநோயின் ஆக்கிரமிப்புத்தன்மையை சிறப்பாக வரையறுக்க முடியும், மேலும் சிகிச்சை இலக்கை மிகவும் சரியான முறையில் தீர்மானிக்க முடியும்.கூடுதலாக, செயற்கை நுண்ணறிவு "விர்ச்சுவல் பயாப்ஸியை" உணர உதவுகிறது மற்றும் கதிரியக்கத் துறையில் புதுமைகளை ஊக்குவிக்கிறது, இது கட்டிகளின் பினோடைபிக் மற்றும் மரபணு பண்புகளை வகைப்படுத்த பட அடிப்படையிலான வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதில் உறுதியாக உள்ளது.
3. பின்தங்கிய அல்லது வளரும் பகுதிகளில் மருத்துவ சேவைகளை விரிவுபடுத்துங்கள்
அல்ட்ராசவுண்ட் தொழில்நுட்ப வல்லுநர்கள் மற்றும் கதிரியக்க வல்லுநர்கள் உட்பட வளரும் நாடுகளில் பயிற்சி பெற்ற சுகாதார வழங்குநர்கள் இல்லாததால், நோயாளிகளின் உயிரைக் காப்பாற்ற மருத்துவ சேவைகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான வாய்ப்புகள் வெகுவாகக் குறைக்கப்படும்.
மேற்கு ஆபிரிக்காவில் உள்ள அனைத்து மருத்துவமனைகளையும் விட, புகழ்பெற்ற லாங்வுட் அவென்யூவுடன் பாஸ்டனில் உள்ள ஆறு மருத்துவமனைகளில் அதிக கதிரியக்க வல்லுநர்கள் பணிபுரிவதாக கூட்டம் சுட்டிக்காட்டியது.
செயற்கை நுண்ணறிவு பொதுவாக மனிதர்களுக்கு ஒதுக்கப்படும் சில நோய் கண்டறிதல் பொறுப்புகளை எடுத்துக்கொள்வதன் மூலம் மருத்துவர்களின் முக்கியமான பற்றாக்குறையின் தாக்கத்தை குறைக்க உதவும்.
எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு AI இமேஜிங் கருவி மார்பு எக்ஸ்-கதிர்களைப் பயன்படுத்தி காசநோயின் அறிகுறிகளை ஆய்வு செய்யலாம், பொதுவாக மருத்துவரின் அதே துல்லியத்துடன்.இந்த அம்சம் வளம் குறைந்த பகுதிகளில் வழங்குநர்களுக்கான பயன்பாட்டின் மூலம் பயன்படுத்தப்படலாம், இது அனுபவம் வாய்ந்த கண்டறியும் கதிரியக்க வல்லுனர்களின் தேவையைக் குறைக்கிறது.
"இந்தத் தொழில்நுட்பம் சுகாதாரத்தை மேம்படுத்தும் பெரும் ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது" என்று மாசசூசெட்ஸ் பொது மருத்துவமனையின் (எம்ஜிஹெச்) உதவி நரம்பியல் மற்றும் கதிரியக்கத்தின் இணைப் பேராசிரியரான டாக்டர் ஜெயஸ்ரீ கல்பதி க்ரேமர் கூறினார்.
இருப்பினும், AI அல்காரிதம் டெவலப்பர்கள் வெவ்வேறு தேசங்கள் அல்லது பிராந்தியங்களைச் சேர்ந்தவர்கள் நோயின் செயல்திறனைப் பாதிக்கும் தனித்துவமான உடலியல் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் காரணிகளைக் கொண்டிருக்கலாம் என்ற உண்மையை கவனமாகக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.
"உதாரணமாக, இந்தியாவில் நோயால் பாதிக்கப்பட்ட மக்கள் தொகை அமெரிக்காவில் இருந்து மிகவும் வித்தியாசமாக இருக்கலாம்," என்று அவர் கூறினார்.இந்த வழிமுறைகளை நாம் உருவாக்கும் போது, தரவு நோய் விளக்கக்காட்சி மற்றும் மக்கள்தொகையின் பன்முகத்தன்மையைக் குறிக்கிறது என்பதை உறுதிப்படுத்துவது மிகவும் முக்கியம்.ஒரே மக்கள்தொகையின் அடிப்படையில் அல்காரிதம்களை மட்டும் உருவாக்க முடியாது, ஆனால் அது மற்ற மக்கள்தொகையில் ஒரு பங்கை வகிக்க முடியும் என்று நம்புகிறோம்."
4.மின்னணு சுகாதார பதிவுகளின் பயன்பாட்டு சுமையை குறைக்கவும்
ஹெல்த்கேர் துறையின் டிஜிட்டல் பயணத்தில் எலக்ட்ரானிக் ஹெல்த் ரெக்கார்டு (அவர்) முக்கிய பங்கு வகித்துள்ளது, ஆனால் இந்த மாற்றம் அறிவாற்றல் சுமை, முடிவில்லா ஆவணங்கள் மற்றும் பயனர் சோர்வு தொடர்பான பல பிரச்சனைகளை கொண்டு வந்துள்ளது.
எலக்ட்ரானிக் ஹெல்த் ரெக்கார்டு (அவரது) டெவலப்பர்கள் இப்போது செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தி மிகவும் உள்ளுணர்வு இடைமுகத்தை உருவாக்கி, பயனர் நேரத்தை அதிகம் எடுக்கும் நடைமுறைகளை தானியக்கமாக்குகின்றனர்.
ப்ரிகாம் ஹெல்த் துணைத் தலைவரும் தலைமை தகவல் அதிகாரியுமான டாக்டர். ஆடம் லேண்ட்மேன் கூறுகையில், பயனர்கள் தங்களின் பெரும்பாலான நேரத்தை மருத்துவ ஆவணப்படுத்தல், ஆர்டர் நுழைவு மற்றும் இன்பாக்ஸை வரிசைப்படுத்துதல் ஆகிய மூன்று பணிகளில் செலவிடுகிறார்கள்.பேச்சு அங்கீகாரம் மற்றும் கட்டளையிடல் ஆகியவை மருத்துவ ஆவண செயலாக்கத்தை மேம்படுத்த உதவும், ஆனால் இயற்கை மொழி செயலாக்க (NLP) கருவிகள் போதுமானதாக இருக்காது.
"போலீசார் கேமராக்களை அணிவது போல, மருத்துவ சிகிச்சைக்கு வீடியோ பதிவைப் பயன்படுத்துவது போன்ற சில மாற்றங்களைக் கருத்தில் கொள்வது மிகவும் தைரியமாக இருக்க வேண்டும் என்று நான் நினைக்கிறேன்," என்று லேண்ட்மேன் கூறினார்.செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் இந்த வீடியோக்களை எதிர்கால மீட்டெடுப்பிற்காக அட்டவணைப்படுத்த பயன்படுத்தப்படலாம்.வீட்டில் செயற்கை நுண்ணறிவு உதவியாளர்களைப் பயன்படுத்தும் சிரி மற்றும் அலெக்சாவைப் போலவே, மெய்நிகர் உதவியாளர்களும் எதிர்காலத்தில் நோயாளிகளின் படுக்கைக்குக் கொண்டு வரப்படுவார்கள், இதனால் மருத்துவர்கள் உட்பொதிக்கப்பட்ட நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தி மருத்துவ ஆர்டர்களில் நுழைய முடியும்."
மருந்து சப்ளிமெண்ட்ஸ் மற்றும் முடிவுகளின் அறிவிப்பு போன்ற இன்பாக்ஸிலிருந்து வழக்கமான கோரிக்கைகளைக் கையாளவும் AI உதவும்.உண்மையில் மருத்துவர்களின் கவனம் தேவைப்படும் பணிகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கவும் இது உதவக்கூடும், இதனால் நோயாளிகள் செய்ய வேண்டிய பட்டியல்களைச் செயல்படுத்துவதை எளிதாக்குகிறது, லேண்ட்மேன் மேலும் கூறினார்.
5.ஆண்டிபயாடிக் எதிர்ப்பின் ஆபத்து
ஆண்டிபயாடிக் எதிர்ப்பு என்பது மனிதர்களுக்கு வளர்ந்து வரும் அச்சுறுத்தலாக உள்ளது, ஏனெனில் இந்த முக்கிய மருந்துகளின் அதிகப்படியான பயன்பாடு சூப்பர் பாக்டீரியாவின் பரிணாமத்திற்கு வழிவகுக்கும், அது இனி சிகிச்சைக்கு பதிலளிக்காது.பல மருந்து எதிர்ப்பு பாக்டீரியாக்கள் மருத்துவமனை சூழலில் கடுமையான சேதத்தை ஏற்படுத்தக்கூடும், ஒவ்வொரு ஆண்டும் பல்லாயிரக்கணக்கான நோயாளிகளைக் கொல்லும்.க்ளோஸ்ட்ரிடியம் டிஃபிசில் மட்டும் அமெரிக்க சுகாதார அமைப்புக்கு ஆண்டுக்கு $5 பில்லியன் செலவாகும் மற்றும் 30000 க்கும் அதிகமான இறப்புகளை ஏற்படுத்துகிறது.
EHR தரவு நோய்த்தொற்று வடிவங்களை அடையாளம் காண உதவுகிறது மற்றும் நோயாளி அறிகுறிகளைக் காட்டத் தொடங்கும் முன் ஆபத்தை முன்னிலைப்படுத்த உதவுகிறது.இந்த பகுப்பாய்வுகளை இயக்க இயந்திர கற்றல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் அவற்றின் துல்லியத்தை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் சுகாதார வழங்குநர்களுக்கு விரைவான மற்றும் துல்லியமான விழிப்பூட்டல்களை உருவாக்கலாம்.
"செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகள் தொற்று கட்டுப்பாடு மற்றும் ஆண்டிபயாடிக் எதிர்ப்பிற்கான எதிர்பார்ப்புகளை பூர்த்தி செய்ய முடியும்" என்று மாசசூசெட்ஸ் பொது மருத்துவமனையின் (MGH) தொற்று கட்டுப்பாட்டு துணை இயக்குனர் டாக்டர் எரிகா ஷெனாய் கூறினார்.இல்லை என்றால் அனைவரும் தோல்வியடைவார்கள்.மருத்துவமனைகள் நிறைய EHR தரவுகளைக் கொண்டிருப்பதால், அவர்கள் அவற்றை முழுமையாகப் பயன்படுத்தாவிட்டால், மருத்துவ சோதனை வடிவமைப்பில் சிறந்த மற்றும் வேகமான தொழில்களை உருவாக்கவில்லை என்றால், மேலும் இந்தத் தரவை உருவாக்கும் EHRகளைப் பயன்படுத்தாவிட்டால், அவர்கள் தோல்வியை சந்திப்பார்கள்."
6.நோயியல் படங்களுக்கு மிகவும் துல்லியமான பகுப்பாய்வை உருவாக்கவும்
ப்ரிகாம் மகளிர் மருத்துவமனையின் (BWh) நோயியல் துறையின் தலைவரும், HMS இன் நோயியல் பேராசிரியருமான டாக்டர். ஜெஃப்ரி கோல்டன், முழு அளவிலான மருத்துவ சேவை வழங்குநர்களுக்கு நோயியல் நிபுணர்கள் கண்டறியும் தரவுகளின் மிக முக்கியமான ஆதாரங்களில் ஒன்றை வழங்குவதாகக் கூறினார்.
"70% சுகாதார முடிவுகள் நோயியல் முடிவுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, மேலும் EHR களில் உள்ள அனைத்து தரவுகளிலும் 70% முதல் 75% வரை நோயியல் முடிவுகளிலிருந்து வந்தவை" என்று அவர் கூறினார்.மேலும் துல்லியமான முடிவுகள், விரைவில் சரியான நோயறிதல் செய்யப்படும்.இந்த இலக்கை அடைய டிஜிட்டல் நோயியல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு வாய்ப்பு உள்ளது."
பெரிய டிஜிட்டல் படங்களின் ஆழமான பிக்சல் நிலை பகுப்பாய்வு, மனிதர்களின் கண்களில் இருந்து தப்பிக்கக்கூடிய நுட்பமான வேறுபாடுகளை மருத்துவர்கள் அடையாளம் காண உதவுகிறது.
"புற்றுநோய் விரைவாகவோ அல்லது மெதுவாகவோ உருவாகுமா என்பதையும், மருத்துவ நிலைகள் அல்லது ஹிஸ்டோபோதாலஜிக்கல் தரவரிசையைக் காட்டிலும் அல்காரிதம்களின் அடிப்படையில் நோயாளிகளின் சிகிச்சையை எவ்வாறு மாற்றுவது என்பதையும் நாம் நன்றாக மதிப்பிடும் நிலைக்கு நாங்கள் இப்போது வந்துள்ளோம்" என்று கோல்டன் கூறினார்.இது ஒரு பெரிய படியாக இருக்கும்."
அவர் மேலும் கூறினார், "மருத்துவர்கள் தரவை மதிப்பாய்வு செய்வதற்கு முன் ஸ்லைடுகளில் உள்ள ஆர்வத்தின் அம்சங்களைக் கண்டறிவதன் மூலம் AI உற்பத்தித்திறனை மேம்படுத்த முடியும். AI ஸ்லைடுகளின் மூலம் வடிகட்டலாம் மற்றும் சரியான உள்ளடக்கத்தைப் பார்க்க வழிகாட்டலாம், இதன் மூலம் எது முக்கியமானது எது எது இல்லை என்பதை மதிப்பீடு செய்யலாம். இது மேம்படும். நோயியல் நிபுணர்களின் பயன்பாட்டின் செயல்திறன் மற்றும் ஒவ்வொரு வழக்கின் அவர்களின் ஆய்வின் மதிப்பையும் அதிகரிக்கிறது.
மருத்துவ சாதனங்கள் மற்றும் இயந்திரங்களுக்கு நுண்ணறிவைக் கொண்டு வாருங்கள்
ஸ்மார்ட் சாதனங்கள் நுகர்வோர் சூழல்களை எடுத்துக்கொள்வதோடு, குளிர்சாதனப்பெட்டியில் உள்ள நிகழ்நேர வீடியோவிலிருந்து இயக்கி கவனச்சிதறலைக் கண்டறியும் கார்கள் வரையிலான சாதனங்களை வழங்குகின்றன.
மருத்துவச் சூழலில், ICU மற்றும் பிற இடங்களில் உள்ள நோயாளிகளைக் கண்காணிக்க அறிவார்ந்த சாதனங்கள் அவசியம்.செயற்கை நுண்ணறிவின் பயன்பாடு, செப்சிஸ் உருவாகி வருவதைக் குறிப்பிடுவது, அல்லது சிக்கல்களை உணர்தல் போன்ற நிலைமையின் சரிவைக் கண்டறியும் திறனை மேம்படுத்துவது, முடிவுகளை கணிசமாக மேம்படுத்தலாம் மற்றும் சிகிச்சை செலவுகளைக் குறைக்கலாம்.
"ஹெல்த்கேர் சிஸ்டம் முழுவதும் வெவ்வேறு தரவுகளை ஒருங்கிணைப்பது பற்றி பேசும்போது, ICU மருத்துவர்களை ஒருங்கிணைத்து எச்சரிக்க வேண்டும், மேலும் இந்த தரவுகளின் ஒருங்கிணைப்பு மனித மருத்துவர்கள் செய்யக்கூடிய ஒரு நல்ல விஷயம் அல்ல" என்று மார்க் மைக்கல்ஸ்கி கூறினார். , BWh இல் உள்ள மருத்துவ தரவு அறிவியல் மையத்தின் நிர்வாக இயக்குனர்.இந்த சாதனங்களில் ஸ்மார்ட் அல்காரிதங்களைச் செருகுவது மருத்துவர்களின் அறிவாற்றல் சுமையைக் குறைக்கிறது மற்றும் நோயாளிகளுக்கு முடிந்தவரை உடனடியாக சிகிச்சை அளிக்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது."
8.புற்றுநோய் சிகிச்சைக்கான நோயெதிர்ப்பு சிகிச்சையை ஊக்குவித்தல்
நோயெதிர்ப்பு சிகிச்சை என்பது புற்றுநோய்க்கு சிகிச்சையளிப்பதற்கான மிகவும் நம்பிக்கைக்குரிய வழிகளில் ஒன்றாகும்.வீரியம் மிக்க கட்டிகளைத் தாக்க உடலின் சொந்த நோயெதிர்ப்பு அமைப்பைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், நோயாளிகள் பிடிவாதமான கட்டிகளை சமாளிக்க முடியும்.இருப்பினும், ஒரு சில நோயாளிகள் மட்டுமே தற்போதைய நோயெதிர்ப்பு சிகிச்சை முறைக்கு பதிலளிக்கின்றனர், மேலும் புற்றுநோயியல் நிபுணர்களிடம் இன்னும் துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான முறை இல்லை, எந்த நோயாளிகள் இந்த விதிமுறையிலிருந்து பயனடைவார்கள் என்பதை தீர்மானிக்கிறார்கள்.
இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் மற்றும் மிகவும் சிக்கலான தரவுத் தொகுப்புகளை ஒருங்கிணைக்கும் திறன் ஆகியவை தனிநபர்களின் தனித்துவமான மரபணு அமைப்பை தெளிவுபடுத்தவும் மற்றும் இலக்கு சிகிச்சைக்கான புதிய விருப்பங்களை வழங்கவும் முடியும்.
"சமீபத்தில், சில நோயெதிர்ப்பு உயிரணுக்களால் உற்பத்தி செய்யப்படும் புரதங்களைத் தடுக்கும் சோதனைச் சாவடி தடுப்பான்கள் மிகவும் உற்சாகமான வளர்ச்சியாகும்," என்று மாசசூசெட்ஸ் பொது மருத்துவமனையின் (MGH) விரிவான நோயறிதல் மையத்தின் கணக்கீட்டு நோயியல் மற்றும் தொழில்நுட்ப மேம்பாட்டு இயக்குனர் டாக்டர் லாங் லீ விளக்குகிறார்.ஆனால் எல்லா பிரச்சனைகளையும் நாம் இன்னும் புரிந்து கொள்ளவில்லை, இது மிகவும் சிக்கலானது.எங்களுக்கு நிச்சயமாக அதிக நோயாளி தரவு தேவை.இந்த சிகிச்சைகள் ஒப்பீட்டளவில் புதியவை, எனவே பல நோயாளிகள் உண்மையில் அவற்றை எடுத்துக்கொள்வதில்லை.எனவே, ஒரு நிறுவனத்திலோ அல்லது பல நிறுவனங்களிலோ தரவை ஒருங்கிணைக்க வேண்டுமா, மாடலிங் செயல்முறையை இயக்க நோயாளிகளின் எண்ணிக்கையை அதிகரிப்பதில் இது ஒரு முக்கிய காரணியாக இருக்கும்."
9.மின்னணு சுகாதார பதிவுகளை நம்பகமான இடர் முன்கணிப்பாளர்களாக மாற்றவும்
எலக்ட்ரானிக் ஹெல்த் ரெக்கார்டு (அவர்) நோயாளியின் தரவுகளின் பொக்கிஷம், ஆனால் துல்லியமான, சரியான நேரத்தில் மற்றும் நம்பகமான முறையில் அதிக அளவிலான தகவல்களைப் பிரித்தெடுத்து பகுப்பாய்வு செய்வது வழங்குநர்களுக்கும் டெவலப்பர்களுக்கும் ஒரு நிலையான சவாலாகும்.
தரவுத் தரம் மற்றும் ஒருமைப்பாடு சிக்கல்கள், தரவு வடிவக் குழப்பம், கட்டமைக்கப்பட்ட மற்றும் கட்டமைக்கப்படாத உள்ளீடு மற்றும் முழுமையற்ற பதிவுகள் ஆகியவற்றுடன், அர்த்தமுள்ள இடர் நிலைப்படுத்தல், முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு மற்றும் மருத்துவ முடிவு ஆதரவை எவ்வாறு மேற்கொள்வது என்பதை மக்கள் துல்லியமாகப் புரிந்துகொள்வதை கடினமாக்குகிறது.
ப்ரிகாம் மகளிர் மருத்துவமனையின் (BWh) அவசர மருத்துவ உதவிப் பேராசிரியரும், ஹார்வர்ட் மருத்துவப் பள்ளியின் (HMS) உதவிப் பேராசிரியருமான Dr. Ziad OBERMEYER, "தரவுகளை ஒரே இடத்தில் ஒருங்கிணைக்க சில கடினமான வேலைகள் உள்ளன. ஆனால் புரிந்துகொள்வதில் மற்றொரு சிக்கல் உள்ளது. எலக்ட்ரானிக் ஹெல்த் ரெக்கார்டில் (அவள்) ஒரு நோயைக் கணிக்கும்போது மக்கள் என்ன பெறுகிறார்கள். செயற்கை நுண்ணறிவு வழிமுறைகள் மனச்சோர்வு அல்லது பக்கவாதத்தைக் கணிக்க முடியும் என்று மக்கள் கேட்கலாம், ஆனால் அவர்கள் உண்மையில் பக்கவாதத்தின் விலை அதிகரிப்பதைக் கணிக்கிறார்கள். இது மிகவும் வித்தியாசமானது. பக்கவாதம் தானே."
அவர் தொடர்ந்தார், "எம்ஆர்ஐ முடிவுகளை நம்பியிருப்பது மிகவும் குறிப்பிட்ட தரவுத் தொகுப்பை வழங்குவதாகத் தெரிகிறது. ஆனால் இப்போது எம்ஆர்ஐயை யாரால் வாங்க முடியும் என்பதை நாம் சிந்திக்க வேண்டும்? எனவே இறுதிக் கணிப்பு எதிர்பார்த்த முடிவு அல்ல."
NMR பகுப்பாய்வு பல வெற்றிகரமான இடர் மதிப்பெண்கள் மற்றும் அடுக்கடுக்கான கருவிகளை உருவாக்கியுள்ளது, குறிப்பாக தொடர்பில்லாத தரவுத் தொகுப்புகளுக்கு இடையே புதிய இணைப்புகளை அடையாளம் காண ஆராய்ச்சியாளர்கள் ஆழ்ந்த கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தும் போது.
இருப்பினும், இந்த வழிமுறைகள் தரவுகளில் மறைந்திருக்கும் சார்புகளை அடையாளம் காணவில்லை என்பதை உறுதிப்படுத்துவது மருத்துவ கவனிப்பை உண்மையிலேயே மேம்படுத்தக்கூடிய கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதற்கு முக்கியமானது என்று OBERMEYER நம்புகிறார்.
"கருப்புப் பெட்டியைத் திறந்து எப்படிக் கணிப்பது என்று பார்ப்பதற்கு முன் நாம் என்ன கணித்திருக்கிறோம் என்பதை உறுதி செய்வதே மிகப்பெரிய சவாலாகும்" என்று அவர் கூறினார்.
10. அணியக்கூடிய சாதனங்கள் மற்றும் தனிப்பட்ட சாதனங்கள் மூலம் சுகாதார நிலையை கண்காணித்தல்
கிட்டத்தட்ட எல்லா நுகர்வோரும் இப்போது சென்சார்களைப் பயன்படுத்தி ஆரோக்கிய மதிப்பைப் பற்றிய தரவைச் சேகரிக்க முடியும்.ஸ்டெப் டிராக்கரைக் கொண்ட ஸ்மார்ட்போன்கள் முதல் நாள் முழுவதும் இதயத் துடிப்பைக் கண்காணிக்கும் அணியக்கூடிய சாதனங்கள் வரை, எந்த நேரத்திலும் அதிகமான உடல்நலம் தொடர்பான தரவுகளை உருவாக்க முடியும்.
இந்தத் தரவைச் சேகரித்தல் மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்தல் மற்றும் பயன்பாடுகள் மற்றும் பிற வீட்டு கண்காணிப்பு சாதனங்கள் மூலம் நோயாளிகள் வழங்கிய தகவல்களைச் சேர்ப்பது தனிநபர் மற்றும் கூட்டத்தின் ஆரோக்கியத்திற்கான தனித்துவமான முன்னோக்கை வழங்க முடியும்.
இந்த பெரிய மற்றும் மாறுபட்ட தரவுத்தளத்திலிருந்து செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுப்பதில் AI முக்கிய பங்கு வகிக்கும்.
ஆனால், ப்ரிகாம் மகளிர் மருத்துவமனையின் (BWh) நரம்பியல் அறுவை சிகிச்சை நிபுணரான டாக்டர் ஓமர் அர்னவுட், கணக்கீட்டு நரம்பியல் முடிவுகளுக்கான மையத்தின் CO இயக்குநர், நோயாளிகள் இந்த நெருக்கமான, நடந்துகொண்டிருக்கும் கண்காணிப்புத் தரவை மாற்றியமைக்க கூடுதல் வேலைகள் தேவைப்படலாம் என்றார்.
"டிஜிட்டல் தரவை செயலாக்க நாங்கள் மிகவும் சுதந்திரமாக இருந்தோம்," என்று அவர் கூறினார்.ஆனால் கேம்பிரிட்ஜ் அனலிட்டிக்ஸ் மற்றும் ஃபேஸ்புக்கில் தரவு கசிவுகள் ஏற்படுவதால், மக்கள் தாங்கள் பகிர்ந்து கொள்ளும் தரவை யார் பகிர்ந்து கொள்வது என்பதில் அதிக எச்சரிக்கையுடன் இருப்பார்கள்."
ஃபேஸ்புக் போன்ற பெரிய நிறுவனங்களை விட நோயாளிகள் தங்கள் மருத்துவர்களை அதிகம் நம்ப முனைகிறார்கள், இது பெரிய அளவிலான ஆராய்ச்சி திட்டங்களுக்கு தரவை வழங்குவதில் உள்ள அசௌகரியத்தை குறைக்க உதவும் என்றும் அவர் கூறினார்.
"அணியக்கூடிய தரவு குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும், ஏனெனில் மக்களின் கவனம் மிகவும் தற்செயலானது மற்றும் சேகரிக்கப்பட்ட தரவு மிகவும் கடினமானது" என்று ஆர்னவுட் கூறினார்.சிறுமணித் தரவைத் தொடர்ச்சியாகச் சேகரிப்பதன் மூலம், நோயாளிகளை சிறப்பாகக் கவனித்துக்கொள்ள மருத்துவர்களுக்குத் தரவுகள் உதவும்."
11. ஸ்மார்ட் போன்களை ஒரு சக்திவாய்ந்த கண்டறியும் கருவியாக மாற்றவும்
ஸ்மார்ட் போன்கள் மற்றும் பிற நுகர்வோர் நிலை ஆதாரங்களில் இருந்து பெறப்படும் படங்கள், கையடக்க சாதனங்களின் சக்திவாய்ந்த செயல்பாடுகளை தொடர்ந்து பயன்படுத்துவதன் மூலம், குறிப்பாக பின்தங்கிய பகுதிகளில் அல்லது வளரும் நாடுகளில் மருத்துவ தர இமேஜிங்கிற்கு ஒரு முக்கிய துணையாக மாறும் என்று நிபுணர்கள் நம்புகின்றனர்.
மொபைல் கேமராவின் தரம் ஒவ்வொரு ஆண்டும் மேம்பட்டு வருகிறது, மேலும் இது AI அல்காரிதம் பகுப்பாய்விற்குப் பயன்படுத்தக்கூடிய படங்களை உருவாக்க முடியும்.தோல் மருத்துவம் மற்றும் கண் மருத்துவம் இந்தப் போக்கின் ஆரம்பகால பயனாளிகள்.
பிரிட்டிஷ் ஆராய்ச்சியாளர்கள் குழந்தைகளின் முகங்களின் படங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் வளர்ச்சி நோய்களைக் கண்டறியும் கருவியை உருவாக்கியுள்ளனர்.குழந்தைகளின் தாடைக் கோடு, கண்கள் மற்றும் மூக்கின் நிலை மற்றும் முக அசாதாரணங்களைக் குறிக்கும் பிற பண்புக்கூறுகள் போன்ற தனித்துவமான அம்சங்களை அல்காரிதம் கண்டறிய முடியும்.தற்போது, மருத்துவ முடிவு ஆதரவை வழங்க, 90க்கும் மேற்பட்ட நோய்களுடன் கூடிய பொதுவான படங்களை இந்த கருவி பொருத்த முடியும்.
ப்ரிகாம் மகளிர் மருத்துவமனையின் (BWh) மைக்ரோ / நானோ மருத்துவம் மற்றும் டிஜிட்டல் சுகாதார ஆய்வகத்தின் இயக்குனர் டாக்டர் ஹாடி ஷாஃபி கூறினார்: "பெரும்பாலான மக்கள் பலவிதமான சென்சார்கள் உள்ளமைக்கப்பட்ட சக்திவாய்ந்த மொபைல் போன்களுடன் பொருத்தப்பட்டுள்ளனர். இது எங்களுக்கு ஒரு சிறந்த வாய்ப்பு. கிட்டத்தட்ட அனைவருக்கும் தொழில்துறையினர் தங்கள் சாதனங்களில் Ai மென்பொருள் மற்றும் வன்பொருளை உருவாக்கத் தொடங்கியுள்ளனர். இது தற்செயல் நிகழ்வு அல்ல. நமது டிஜிட்டல் உலகில், ஒவ்வொரு நாளும் 2.5 மில்லியன் டெராபைட்டுகளுக்கு மேல் தரவு உருவாக்கப்படுகிறது. மொபைல் போன் துறையில், உற்பத்தியாளர்கள் இதைப் பயன்படுத்தலாம் என்று நம்புகிறார்கள். மேலும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட, வேகமான மற்றும் அதிக அறிவார்ந்த சேவைகளை வழங்க செயற்கை நுண்ணறிவுக்கான தரவு."
நோயாளிகளின் கண்கள், தோல் புண்கள், காயங்கள், நோய்த்தொற்றுகள், மருந்துகள் அல்லது பிற விஷயங்களின் படங்களை சேகரிக்க ஸ்மார்ட் போன்களைப் பயன்படுத்துவது, சில புகார்களைக் கண்டறியும் நேரத்தைக் குறைக்கும் அதே வேளையில், குறைவான பகுதிகளில் உள்ள நிபுணர்களின் பற்றாக்குறையை நிவர்த்தி செய்ய உதவும்.
"எதிர்காலத்தில் சில முக்கிய நிகழ்வுகள் இருக்கலாம், மேலும் இந்த வாய்ப்பைப் பயன்படுத்தி நோய் மேலாண்மை தொடர்பான சில முக்கியமான பிரச்சனைகளை பராமரிப்புப் புள்ளியில் தீர்க்க முடியும்" என்று ஷாஃபி கூறினார்.
12.படுக்கையில் AI மூலம் மருத்துவ முடிவெடுக்கும் புதுமை
சுகாதாரப் பாதுகாப்புத் துறையானது கட்டண அடிப்படையிலான சேவைகளுக்கு மாறுவதால், அது செயலற்ற சுகாதாரப் பாதுகாப்பிலிருந்து வெகுவாக விலகிச் செல்கிறது.நாள்பட்ட நோய், கடுமையான நோய் நிகழ்வுகள் மற்றும் திடீர் சீரழிவுக்கு முன் தடுப்பு என்பது ஒவ்வொரு வழங்குநரின் இலக்காகும், மேலும் இழப்பீட்டு அமைப்பு இறுதியில் செயலில் மற்றும் முன்கணிப்பு தலையீட்டை அடையக்கூடிய செயல்முறைகளை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது.
செயற்கை நுண்ணறிவு இந்த பரிணாமத்திற்கு பல அடிப்படை தொழில்நுட்பங்களை வழங்கும், முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு மற்றும் மருத்துவ முடிவு ஆதரவு கருவிகளை ஆதரிப்பதன் மூலம், வழங்குநர்கள் நடவடிக்கை எடுக்க வேண்டியதன் அவசியத்தை உணரும் முன் சிக்கல்களைத் தீர்க்கும்.செயற்கை நுண்ணறிவு கால்-கை வலிப்பு அல்லது செப்சிஸுக்கு ஆரம்ப எச்சரிக்கையை வழங்க முடியும், இதற்கு பொதுவாக மிகவும் சிக்கலான தரவுத் தொகுப்புகளின் ஆழமான பகுப்பாய்வு தேவைப்படுகிறது.
மாசசூசெட்ஸ் பொது மருத்துவமனையின் (எம்ஜிஹெச்) மருத்துவத் தரவுகளின் இயக்குனர் பிராண்டன் வெஸ்டோவர், இதயத் தடுப்புக்குப் பிறகு கோமாவில் உள்ளவர்கள் போன்ற மோசமான நோயாளிகளுக்கு தொடர்ந்து கவனிப்பை வழங்குவதற்கு இயந்திர கற்றல் உதவக்கூடும் என்றார்.
சாதாரண சூழ்நிலையில், இந்த நோயாளிகளின் EEG தரவை மருத்துவர்கள் சரிபார்க்க வேண்டும் என்று அவர் விளக்கினார்.இந்த செயல்முறை நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும் மற்றும் அகநிலையானது, மேலும் மருத்துவரின் திறன்கள் மற்றும் அனுபவத்தைப் பொறுத்து முடிவுகள் மாறுபடலாம்.
அவர் கூறினார், "இந்த நோயாளிகளில், போக்கு மெதுவாக இருக்கலாம்.சில சமயங்களில் யாராவது குணமடைந்துவிட்டாரா என்று மருத்துவர்கள் பார்க்க விரும்பும்போது, ஒவ்வொரு 10 வினாடிக்கும் ஒருமுறை கண்காணிக்கப்படும் தரவுகளைப் பார்க்கலாம்.இருப்பினும், 24 மணி நேரத்தில் சேகரிக்கப்பட்ட 10 வினாடி தரவுகளிலிருந்து இது மாறியுள்ளதா என்று பார்ப்பது, அதற்குள் முடி வளர்ந்திருக்கிறதா என்று பார்ப்பது போன்றது.இருப்பினும், செயற்கை நுண்ணறிவு வழிமுறைகள் மற்றும் பல நோயாளிகளிடமிருந்து அதிக அளவு தரவுகள் பயன்படுத்தப்பட்டால், நீண்ட கால வடிவங்களுடன் மக்கள் பார்ப்பதை பொருத்துவது எளிதாக இருக்கும், மேலும் சில நுட்பமான மேம்பாடுகள் கண்டறியப்படலாம், இது நர்சிங் தொடர்பான மருத்துவர்களின் முடிவெடுப்பதை பாதிக்கும். ."
செயற்கை நுண்ணறிவுத் தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தி மருத்துவ முடிவு ஆதரவு, இடர் மதிப்பெண் மற்றும் முன் எச்சரிக்கை ஆகியவை இந்த புரட்சிகர தரவு பகுப்பாய்வு முறையின் மிகவும் நம்பிக்கைக்குரிய வளர்ச்சிப் பகுதிகளில் ஒன்றாகும்.
புதிய தலைமுறை கருவிகள் மற்றும் அமைப்புகளுக்கு சக்தியை வழங்குவதன் மூலம், மருத்துவர்கள் நோயின் நுணுக்கங்களை நன்கு புரிந்து கொள்ளவும், நர்சிங் சேவைகளை மிகவும் திறம்பட வழங்கவும் மற்றும் முன்கூட்டியே சிக்கல்களைத் தீர்க்கவும் முடியும்.செயற்கை நுண்ணறிவு மருத்துவ சிகிச்சையின் தரத்தை மேம்படுத்தும் ஒரு புதிய சகாப்தத்தை உருவாக்கும், மேலும் நோயாளியின் பராமரிப்பில் அற்புதமான முன்னேற்றங்களை உருவாக்கும்.
இடுகை நேரம்: ஆகஸ்ட்-06-2021
