ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఆరోగ్య సంరక్షణ రంగంలో పరివర్తన శక్తిగా మారుతుందని భావిస్తున్నారు.కాబట్టి AI నడిచే సాధనాల ప్రభావం నుండి వైద్యులు మరియు రోగులు ఎలా ప్రయోజనం పొందుతారు?
నేటి ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిశ్రమ చాలా పరిణతి చెందినది మరియు కొన్ని పెద్ద మార్పులు చేయగలదు.దీర్ఘకాలిక వ్యాధులు మరియు క్యాన్సర్ నుండి రేడియాలజీ మరియు ప్రమాద అంచనా వరకు, ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిశ్రమ రోగి సంరక్షణలో మరింత ఖచ్చితమైన, సమర్థవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన జోక్యాలను అమలు చేయడానికి సాంకేతికతను ఉపయోగించేందుకు లెక్కలేనన్ని అవకాశాలను కలిగి ఉంది.
సాంకేతికత అభివృద్ధితో, రోగులకు వైద్యులకు అధిక మరియు అధిక అవసరాలు ఉన్నాయి మరియు అందుబాటులో ఉన్న డేటా సంఖ్య ప్రమాదకర స్థాయిలో పెరుగుతూనే ఉంది.వైద్య సంరక్షణ యొక్క నిరంతర మెరుగుదలను ప్రోత్సహించడానికి కృత్రిమ మేధస్సు ఒక ఇంజిన్‌గా మారుతుంది.
సాంప్రదాయ విశ్లేషణ మరియు క్లినికల్ నిర్ణయం తీసుకునే సాంకేతికతతో పోలిస్తే, కృత్రిమ మేధస్సు అనేక ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది.అభ్యాస అల్గోరిథం శిక్షణ డేటాతో పరస్పర చర్య చేసినప్పుడు, ఇది మరింత ఖచ్చితమైనదిగా మారుతుంది, రోగనిర్ధారణ, నర్సింగ్ ప్రక్రియ, చికిత్స వైవిధ్యం మరియు రోగి ఫలితాలపై వైద్యులు అపూర్వమైన అంతర్దృష్టులను పొందేందుకు వీలు కల్పిస్తుంది.
పార్ట్‌నర్స్ హెల్త్‌కేర్ నిర్వహించిన 2018 వరల్డ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మెడికల్ ఇన్నోవేషన్ ఫోరమ్ (wmif)లో, వైద్య పరిశోధకులు మరియు వైద్య నిపుణులు వైద్య పరిశ్రమలోని సాంకేతికతలు మరియు రంగాలపై విశదీకరించారు, ఇవి తదుపరి కాలంలో కృత్రిమ మేధస్సును స్వీకరించడంపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతాయి. దశాబ్దం.
అన్నే కిబ్లాంక్సీ, MD, CO చైర్ ఆఫ్ wmif 2018, మరియు పార్ట్‌నర్స్ హెల్త్‌కేర్ యొక్క చీఫ్ అకడమిక్ ఆఫీసర్ గ్రెగ్ మేయర్, ప్రతి పరిశ్రమ ప్రాంతానికి తీసుకువచ్చిన ఈ రకమైన "విధ్వంసం" రోగులకు గణనీయమైన ప్రయోజనాలను తెచ్చే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉందని మరియు విస్తృతమైన ప్రయోజనాలను కలిగి ఉందని అన్నారు. వ్యాపార విజయ సంభావ్యత.
హార్వర్డ్ మెడికల్ స్కూల్ (HMS) ప్రొఫెసర్ డాక్టర్ కీత్ డ్రేయర్, పార్టనర్‌ల చీఫ్ డేటా సైన్స్ ఆఫీసర్ మరియు మసాచుసెట్స్ జనరల్ హాస్పిటల్ (MGH)లో రీసెర్చ్ స్ట్రాటజీ అండ్ ఆపరేషన్స్ డైరెక్టర్ డాక్టర్. , AI వైద్య సేవలు మరియు విజ్ఞాన శాస్త్రాన్ని విప్లవాత్మకంగా మార్చే 12 మార్గాలను ప్రతిపాదించింది.
మెదడు కంప్యూటర్ ఇంటర్‌ఫేస్ ద్వారా ఆలోచన మరియు యంత్రాన్ని ఏకీకృతం చేయండి
కమ్యూనికేట్ చేయడానికి కంప్యూటర్‌ను ఉపయోగించడం కొత్త ఆలోచన కాదు, కానీ కీబోర్డ్, మౌస్ మరియు డిస్‌ప్లే లేకుండా సాంకేతికత మరియు మానవ ఆలోచనల మధ్య ప్రత్యక్ష ఇంటర్‌ఫేస్‌ను సృష్టించడం అనేది సరిహద్దు పరిశోధనా రంగం, ఇది కొంతమంది రోగులకు ముఖ్యమైన అప్లికేషన్‌ను కలిగి ఉంది.
నాడీ వ్యవస్థ వ్యాధులు మరియు గాయం కొంతమంది రోగులు అర్థవంతమైన సంభాషణ, కదలిక మరియు ఇతరులతో మరియు వారి వాతావరణంతో పరస్పర చర్య చేసే సామర్థ్యాన్ని కోల్పోతారు.ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మద్దతుతో కూడిన బ్రెయిన్ కంప్యూటర్ ఇంటర్‌ఫేస్ (BCI) ఈ ఫంక్షన్‌లను శాశ్వతంగా కోల్పోయేలా ఆందోళన చెందుతున్న రోగులకు ఆ ప్రాథమిక అనుభవాలను పునరుద్ధరించగలదు.
"న్యూరాలజీ ఇంటెన్సివ్ కేర్ యూనిట్‌లో అకస్మాత్తుగా నటించే లేదా మాట్లాడే సామర్థ్యాన్ని కోల్పోయే రోగిని నేను చూసినట్లయితే, మరుసటి రోజు కమ్యూనికేట్ చేయగల అతని సామర్థ్యాన్ని పునరుద్ధరించాలని నేను ఆశిస్తున్నాను" అని న్యూరోటెక్నాలజీ మరియు న్యూరో రిహాబిలిటేషన్ సెంటర్ డైరెక్టర్ లీ హోచ్‌బర్గ్ అన్నారు. మసాచుసెట్స్ జనరల్ హాస్పిటల్ (MGH).మెదడు కంప్యూటర్ ఇంటర్‌ఫేస్ (BCI) మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ని ఉపయోగించడం ద్వారా, మేము చేతి కదలికకు సంబంధించిన నరాలను సక్రియం చేయవచ్చు మరియు మొత్తం కార్యాచరణ సమయంలో రోగిని కనీసం ఐదు సార్లు ఇతరులతో కమ్యూనికేట్ చేయగలగాలి, అంటే సర్వవ్యాప్త కమ్యూనికేషన్ టెక్నాలజీలను ఉపయోగించడం వంటివి. టాబ్లెట్ కంప్యూటర్‌లు లేదా మొబైల్ ఫోన్‌లుగా."
మెదడు కంప్యూటర్ ఇంటర్‌ఫేస్ అమియోట్రోఫిక్ లాటరల్ స్క్లెరోసిస్ (ALS), స్ట్రోక్ లేదా అట్రేసియా సిండ్రోమ్, అలాగే ప్రపంచవ్యాప్తంగా ప్రతి సంవత్సరం 500000 మంది వెన్నుపాము గాయంతో బాధపడుతున్న రోగుల జీవన నాణ్యతను బాగా మెరుగుపరుస్తుంది.
2.తరువాతి తరం రేడియేషన్ సాధనాలను అభివృద్ధి చేయండి
మాగ్నెటిక్ రెసొనెన్స్ ఇమేజింగ్ (MRI), CT స్కానర్‌లు మరియు X-కిరణాల ద్వారా పొందిన రేడియేషన్ చిత్రాలు మానవ శరీరం లోపలికి నాన్-ఇన్వాసివ్ విజిబిలిటీని అందిస్తాయి.అయినప్పటికీ, అనేక రోగనిర్ధారణ ప్రక్రియలు ఇప్పటికీ బయాప్సీ ద్వారా పొందిన భౌతిక కణజాల నమూనాలపై ఆధారపడి ఉంటాయి, ఇది సంక్రమణ ప్రమాదాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
కొన్ని సందర్భాల్లో, కృత్రిమ మేధస్సు తదుపరి తరం రేడియాలజీ సాధనాలను సజీవ కణజాల నమూనాల డిమాండ్‌ను భర్తీ చేయడానికి ఖచ్చితమైన మరియు వివరంగా ఉండేలా చేస్తుందని నిపుణులు అంచనా వేస్తున్నారు.
బ్రిగమ్ ఉమెన్స్ హాస్పిటల్ (BWh)లో ఇమేజ్-గైడెడ్ న్యూరోసర్జరీ డైరెక్టర్ అలెగ్జాండ్రా గోల్బీ మాట్లాడుతూ, "మేము సర్జన్లు లేదా ఇంటర్వెన్షనల్ రేడియాలజిస్ట్‌లు మరియు పాథాలజిస్టులతో కలిసి డయాగ్నస్టిక్ ఇమేజింగ్ బృందాన్ని తీసుకురావాలనుకుంటున్నాము, అయితే వివిధ బృందాలకు సహకారం సాధించడం చాలా పెద్ద సవాలు. మరియు లక్ష్యాల స్థిరత్వం. కణజాల నమూనాల నుండి ప్రస్తుతం అందుబాటులో ఉన్న సమాచారాన్ని రేడియాలజీ అందించాలని మేము కోరుకుంటే, ఏదైనా పిక్సెల్ యొక్క ప్రాథమిక వాస్తవాలను తెలుసుకోవడానికి మేము చాలా దగ్గరి ప్రమాణాలను సాధించగలగాలి."
ఈ ప్రక్రియలో విజయం సాధించడం వలన ప్రాణాంతక కణితి యొక్క చిన్న భాగపు లక్షణాల ఆధారంగా చికిత్స నిర్ణయాలు తీసుకోవడం కంటే, కణితి యొక్క మొత్తం పనితీరును మరింత ఖచ్చితంగా అర్థం చేసుకోవడానికి వైద్యులను అనుమతిస్తుంది.
AI కూడా క్యాన్సర్ యొక్క ఇన్వాసివ్‌నెస్‌ని బాగా నిర్వచించగలదు మరియు చికిత్స లక్ష్యాన్ని మరింత సముచితంగా నిర్ణయించగలదు.అదనంగా, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ "వర్చువల్ బయాప్సీ"ని గ్రహించడానికి మరియు రేడియాలజీ రంగంలో ఆవిష్కరణను ప్రోత్సహించడంలో సహాయపడుతుంది, ఇది కణితుల యొక్క సమలక్షణ మరియు జన్యు లక్షణాలను వర్గీకరించడానికి ఇమేజ్-ఆధారిత అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించడానికి కట్టుబడి ఉంది.
3.తక్కువ లేదా అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రాంతాల్లో వైద్య సేవలను విస్తరించండి
అల్ట్రాసౌండ్ టెక్నీషియన్లు మరియు రేడియాలజిస్టులతో సహా అభివృద్ధి చెందుతున్న దేశాలలో శిక్షణ పొందిన ఆరోగ్య సంరక్షణ ప్రదాతలు లేకపోవడం వల్ల రోగుల ప్రాణాలను కాపాడేందుకు వైద్య సేవలను ఉపయోగించుకునే అవకాశాలు బాగా తగ్గుతాయి.
పశ్చిమ ఆఫ్రికాలోని అన్ని ఆసుపత్రుల కంటే బోస్టన్‌లోని ప్రసిద్ధ లాంగ్‌వుడ్ అవెన్యూతో కూడిన ఆరు ఆసుపత్రులలో ఎక్కువ మంది రేడియాలజిస్టులు పనిచేస్తున్నారని సమావేశం ఎత్తి చూపింది.
కృత్రిమ మేధస్సు సాధారణంగా మానవులకు కేటాయించిన కొన్ని రోగనిర్ధారణ బాధ్యతలను చేపట్టడం ద్వారా వైద్యుల యొక్క క్లిష్టమైన కొరత యొక్క ప్రభావాన్ని తగ్గించడంలో సహాయపడుతుంది.
ఉదాహరణకు, AI ఇమేజింగ్ సాధనం క్షయవ్యాధి యొక్క లక్షణాలను పరిశీలించడానికి ఛాతీ X-కిరణాలను ఉపయోగించవచ్చు, సాధారణంగా వైద్యుని వలె అదే ఖచ్చితత్వంతో ఉంటుంది.అనుభవజ్ఞులైన డయాగ్నస్టిక్ రేడియాలజిస్ట్‌ల అవసరాన్ని తగ్గించడం ద్వారా ఈ ఫీచర్‌ని రిసోర్స్ పేలవమైన ప్రాంతాల్లో ప్రొవైడర్‌ల కోసం అప్లికేషన్ ద్వారా అమలు చేయవచ్చు.
మసాచుసెట్స్ జనరల్ హాస్పిటల్ (MGH)లో అసిస్టెంట్ న్యూరోసైన్స్ మరియు రేడియాలజీ అసోసియేట్ ప్రొఫెసర్ డాక్టర్ జయశ్రీ కల్పతి క్రామెర్ మాట్లాడుతూ "ఈ సాంకేతికత ఆరోగ్య సంరక్షణను మెరుగుపరిచే గొప్ప సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది.
అయినప్పటికీ, AI అల్గారిథమ్ డెవలపర్లు వివిధ జాతీయతలు లేదా ప్రాంతాల ప్రజలు ప్రత్యేకమైన శారీరక మరియు పర్యావరణ కారకాలను కలిగి ఉండవచ్చనే వాస్తవాన్ని జాగ్రత్తగా పరిగణించాలి, ఇది వ్యాధి పనితీరును ప్రభావితం చేస్తుంది.
"ఉదాహరణకు, భారతదేశంలో వ్యాధి బారిన పడిన జనాభా యునైటెడ్ స్టేట్స్‌లో చాలా భిన్నంగా ఉండవచ్చు" అని ఆమె చెప్పారు.మేము ఈ అల్గారిథమ్‌లను అభివృద్ధి చేసినప్పుడు, డేటా వ్యాధి ప్రదర్శన మరియు జనాభా వైవిధ్యాన్ని సూచిస్తుందని నిర్ధారించుకోవడం చాలా ముఖ్యం.మేము ఒకే జనాభా ఆధారంగా అల్గారిథమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడమే కాకుండా, ఇతర జనాభాలో కూడా ఇది పాత్ర పోషిస్తుందని ఆశిస్తున్నాము."
4.ఎలక్ట్రానిక్ హెల్త్ రికార్డుల వినియోగ భారాన్ని తగ్గించండి
హెల్త్‌కేర్ పరిశ్రమ యొక్క డిజిటల్ ప్రయాణంలో ఎలక్ట్రానిక్ హెల్త్ రికార్డ్ (ఆమె) ఒక ముఖ్యమైన పాత్ర పోషించింది, అయితే ఈ పరివర్తన కాగ్నిటివ్ ఓవర్‌లోడ్, అంతులేని పత్రాలు మరియు వినియోగదారు అలసటకు సంబంధించిన అనేక సమస్యలను తెచ్చిపెట్టింది.
ఎలక్ట్రానిక్ హెల్త్ రికార్డ్ (ఆమె) డెవలపర్లు ఇప్పుడు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ని ఉపయోగించి మరింత స్పష్టమైన ఇంటర్‌ఫేస్‌ని సృష్టించడానికి మరియు ఎక్కువ సమయం తీసుకునే రొటీన్‌లను ఆటోమేట్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తున్నారు.
బ్రిగమ్ హెల్త్ వైస్ ప్రెసిడెంట్ మరియు చీఫ్ ఇన్ఫర్మేషన్ ఆఫీసర్ డాక్టర్ ఆడమ్ ల్యాండ్‌మాన్ మాట్లాడుతూ, వినియోగదారులు తమ సమయాన్ని ఎక్కువ సమయం మూడు పనులపై గడుపుతారు: క్లినికల్ డాక్యుమెంటేషన్, ఆర్డర్ ఎంట్రీ మరియు వారి ఇన్‌బాక్స్‌లను క్రమబద్ధీకరించడం.స్పీచ్ రికగ్నిషన్ మరియు డిక్టేషన్ క్లినికల్ డాక్యుమెంట్ ప్రాసెసింగ్‌ను మెరుగుపరచడంలో సహాయపడతాయి, అయితే సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) సాధనాలు సరిపోకపోవచ్చు.
"పోలీసులు కెమెరాలు ధరించినట్లుగా, క్లినికల్ ట్రీట్‌మెంట్ కోసం వీడియో రికార్డింగ్‌ని ఉపయోగించడం వంటి కొన్ని మార్పులను మరింత ధైర్యంగా మరియు పరిగణలోకి తీసుకోవాల్సిన అవసరం ఉందని నేను భావిస్తున్నాను" అని ల్యాండ్‌మాన్ చెప్పారు.ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌ని భవిష్యత్తులో తిరిగి పొందడం కోసం ఈ వీడియోలను ఇండెక్స్ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు.ఇంట్లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అసిస్టెంట్‌లను ఉపయోగించే సిరి మరియు అలెక్సా మాదిరిగానే, వర్చువల్ అసిస్టెంట్‌లు భవిష్యత్తులో రోగుల పడక వద్దకు తీసుకురాబడతారు, వైద్యులను మెడికల్ ఆర్డర్‌లలోకి ప్రవేశించడానికి ఎంబెడెడ్ ఇంటెలిజెన్స్‌ని ఉపయోగించేందుకు వీలు కల్పిస్తుంది."
ఔషధ సప్లిమెంట్లు మరియు ఫలితాల నోటిఫికేషన్ వంటి ఇన్‌బాక్స్‌ల నుండి సాధారణ అభ్యర్థనలను నిర్వహించడానికి కూడా AI సహాయపడుతుంది.నిజంగా వైద్యుల శ్రద్ధ అవసరమయ్యే పనులకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి కూడా ఇది సహాయపడవచ్చు, రోగులు వారి చేయవలసిన జాబితాలను ప్రాసెస్ చేయడం సులభతరం చేస్తుంది, ల్యాండ్‌మాన్ జోడించారు.
5.యాంటీబయాటిక్ నిరోధకత ప్రమాదం
యాంటీబయాటిక్ రెసిస్టెన్స్ అనేది మానవులకు పెరుగుతున్న ముప్పు, ఎందుకంటే ఈ కీలక ఔషధాల మితిమీరిన వినియోగం సూపర్ బాక్టీరియా యొక్క పరిణామానికి దారి తీస్తుంది, అది ఇకపై చికిత్సకు స్పందించదు.బహుళ ఔషధ నిరోధక బ్యాక్టీరియా ఆసుపత్రి వాతావరణంలో తీవ్రమైన నష్టాన్ని కలిగిస్తుంది, ప్రతి సంవత్సరం పదివేల మంది రోగులను చంపుతుంది.క్లోస్ట్రిడియం డిఫిసిల్ ఒక్కటే US ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యవస్థకు సంవత్సరానికి $5 బిలియన్లు ఖర్చు చేస్తుంది మరియు 30000 కంటే ఎక్కువ మరణాలకు కారణమవుతుంది.
EHR డేటా సంక్రమణ నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు రోగి లక్షణాలను చూపించడానికి ముందు ప్రమాదాన్ని హైలైట్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది.ఈ విశ్లేషణలను నడపడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సాధనాలను ఉపయోగించడం వలన వాటి ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచవచ్చు మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ ప్రదాతలకు వేగవంతమైన మరియు మరింత ఖచ్చితమైన హెచ్చరికలను సృష్టించవచ్చు.
"ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ టూల్స్ ఇన్ఫెక్షన్ నియంత్రణ మరియు యాంటీబయాటిక్ రెసిస్టెన్స్ కోసం అంచనాలను అందుకోగలవు" అని మసాచుసెట్స్ జనరల్ హాస్పిటల్ (MGH)లో ఇన్ఫెక్షన్ కంట్రోల్ డిప్యూటీ డైరెక్టర్ డాక్టర్ ఎరికా షెనాయ్ అన్నారు.అలా చేయకపోతే అందరూ ఫీలవుతారు.ఆసుపత్రులలో చాలా EHR డేటా ఉన్నందున, వారు వాటిని పూర్తిగా ఉపయోగించకపోతే, వారు క్లినికల్ ట్రయల్ డిజైన్‌లో తెలివిగా మరియు వేగంగా ఉండే పరిశ్రమలను సృష్టించకపోతే మరియు ఈ డేటాను రూపొందించే EHRలను ఉపయోగించకపోతే, వారు వైఫల్యాన్ని ఎదుర్కొంటారు."
6.పాథలాజికల్ చిత్రాల కోసం మరింత ఖచ్చితమైన విశ్లేషణను సృష్టించండి
డాక్టర్ జెఫ్రీ గోల్డెన్, బ్రిగమ్ ఉమెన్స్ హాస్పిటల్ (BWh)లో పాథాలజీ విభాగం అధిపతి మరియు HMSలో పాథాలజీ ప్రొఫెసర్, పాథాలజిస్టులు పూర్తి స్థాయి వైద్య సేవల ప్రదాతలకు రోగనిర్ధారణ డేటా యొక్క అత్యంత ముఖ్యమైన వనరులలో ఒకదానిని అందిస్తారు.
"70% ఆరోగ్య సంరక్షణ నిర్ణయాలు రోగలక్షణ ఫలితాలపై ఆధారపడి ఉంటాయి మరియు EHRలలోని మొత్తం డేటాలో 70% మరియు 75% మధ్య రోగలక్షణ ఫలితాల నుండి వచ్చాయి" అని ఆయన చెప్పారు.మరియు ఫలితాలు మరింత ఖచ్చితమైనవి, త్వరగా సరైన రోగ నిర్ధారణ చేయబడుతుంది.డిజిటల్ పాథాలజీ మరియు కృత్రిమ మేధస్సు సాధించడానికి అవకాశం ఉన్న లక్ష్యం ఇదే."
పెద్ద డిజిటల్ చిత్రాలపై లోతైన పిక్సెల్ స్థాయి విశ్లేషణ మానవ దృష్టిని తప్పించుకునే సూక్ష్మ వ్యత్యాసాలను గుర్తించడానికి వైద్యులను అనుమతిస్తుంది.
"క్యాన్సర్ వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతుందా లేదా నెమ్మదిగా అభివృద్ధి చెందుతుందా మరియు క్లినికల్ దశలు లేదా హిస్టోపాథలాజికల్ గ్రేడింగ్ కాకుండా అల్గారిథమ్‌ల ఆధారంగా రోగుల చికిత్సను ఎలా మార్చాలో మేము ఇప్పుడు బాగా అంచనా వేయగల స్థితికి వచ్చాము" అని గోల్డెన్ చెప్పారు.ఇది పెద్ద ముందడుగు కానుంది."
అతను ఇలా అన్నాడు, "వైద్యులు డేటాను సమీక్షించే ముందు స్లయిడ్‌లలో ఆసక్తి ఉన్న లక్షణాలను గుర్తించడం ద్వారా AI కూడా ఉత్పాదకతను మెరుగుపరుస్తుంది. AI స్లయిడ్‌ల ద్వారా ఫిల్టర్ చేయవచ్చు మరియు సరైన కంటెంట్‌ను చూసేలా మాకు మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది, తద్వారా మేము ఏది ముఖ్యమైనది మరియు ఏది కాదు అని అంచనా వేయవచ్చు. ఇది మెరుగుపడుతుంది. పాథాలజిస్టుల ఉపయోగం యొక్క సామర్ధ్యం మరియు ప్రతి సందర్భంలో వారి అధ్యయనం యొక్క విలువను పెంచుతుంది.
వైద్య పరికరాలు మరియు యంత్రాలకు తెలివితేటలను తీసుకురండి
స్మార్ట్ పరికరాలు వినియోగదారు పరిసరాలను స్వాధీనం చేసుకుంటాయి మరియు రిఫ్రిజిరేటర్ లోపల నిజ-సమయ వీడియో నుండి డ్రైవర్ పరధ్యానాన్ని గుర్తించే కార్ల వరకు పరికరాలను అందిస్తాయి.
వైద్య వాతావరణంలో, ICUలు మరియు ఇతర చోట్ల రోగులను పర్యవేక్షించడానికి తెలివైన పరికరాలు అవసరం.సెప్సిస్ అభివృద్ధి చెందుతోందని సూచించడం లేదా సంక్లిష్టతలను గ్రహించడం వంటి పరిస్థితి యొక్క క్షీణతను గుర్తించే సామర్థ్యాన్ని పెంపొందించడానికి కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించడం ఫలితాలను గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది మరియు చికిత్స ఖర్చులను తగ్గించవచ్చు.
"మేము హెల్త్‌కేర్ సిస్టమ్‌లో విభిన్న డేటాను ఏకీకృతం చేయడం గురించి మాట్లాడేటప్పుడు, వీలైనంత త్వరగా జోక్యం చేసుకోవడానికి మేము ICU వైద్యులను ఏకీకృతం చేయాలి మరియు అప్రమత్తం చేయాలి మరియు ఈ డేటాను సమగ్రపరచడం మానవ వైద్యులు చేయగలిగే మంచి పని కాదు" అని మార్క్ మిచల్స్కీ చెప్పారు. , BWh వద్ద క్లినికల్ డేటా సైన్స్ సెంటర్ ఎగ్జిక్యూటివ్ డైరెక్టర్.ఈ పరికరాలలో స్మార్ట్ అల్గారిథమ్‌లను చొప్పించడం వలన వైద్యులపై అభిజ్ఞా భారం తగ్గుతుంది మరియు రోగులకు వీలైనంత త్వరగా చికిత్స అందేలా చూస్తుంది."
8.క్యాన్సర్ చికిత్స కోసం ఇమ్యునోథెరపీని ప్రోత్సహించడం
ఇమ్యునోథెరపీ క్యాన్సర్ చికిత్సకు అత్యంత ఆశాజనకమైన మార్గాలలో ఒకటి.ప్రాణాంతక కణితులపై దాడి చేయడానికి శరీరం యొక్క స్వంత రోగనిరోధక వ్యవస్థను ఉపయోగించడం ద్వారా, రోగులు మొండి కణితులను అధిగమించగలుగుతారు.అయినప్పటికీ, ప్రస్తుత ఇమ్యునోథెరపీ నియమావళికి కొద్దిమంది రోగులు మాత్రమే ప్రతిస్పందిస్తారు మరియు ఆంకాలజిస్ట్‌లకు నియమావళి నుండి ఏ రోగులు ప్రయోజనం పొందుతారో నిర్ణయించడానికి ఇప్పటికీ ఖచ్చితమైన మరియు నమ్మదగిన పద్ధతి లేదు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు మరియు అత్యంత సంక్లిష్టమైన డేటా సెట్‌లను సంశ్లేషణ చేయగల వాటి సామర్థ్యం వ్యక్తుల యొక్క ప్రత్యేకమైన జన్యు కూర్పును వివరించగలవు మరియు లక్ష్య చికిత్స కోసం కొత్త ఎంపికలను అందించగలవు.
"ఇటీవల, అత్యంత ఉత్తేజకరమైన అభివృద్ధి చెక్‌పాయింట్ ఇన్హిబిటర్‌లు, ఇవి నిర్దిష్ట రోగనిరోధక కణాల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ప్రోటీన్‌లను నిరోధించాయి" అని మసాచుసెట్స్ జనరల్ హాస్పిటల్ (MGH) సమగ్ర డయాగ్నస్టిక్ సెంటర్‌లో కంప్యూటేషనల్ పాథాలజీ మరియు టెక్నాలజీ డెవలప్‌మెంట్ డైరెక్టర్ డాక్టర్ లాంగ్ లే వివరించారు.కానీ మేము ఇప్పటికీ అన్ని సమస్యలను అర్థం చేసుకోలేదు, ఇది చాలా క్లిష్టంగా ఉంటుంది.మాకు ఖచ్చితంగా మరింత రోగి డేటా అవసరం.ఈ చికిత్సలు సాపేక్షంగా కొత్తవి, కాబట్టి చాలా మంది రోగులు వాటిని తీసుకోరు.అందువల్ల, మేము ఒక సంస్థలో లేదా బహుళ సంస్థలలో డేటాను సమగ్రపరచాల్సిన అవసరం ఉన్నా, మోడలింగ్ ప్రక్రియను నడపడానికి రోగుల సంఖ్యను పెంచడంలో ఇది కీలకమైన అంశం."
9.ఎలక్ట్రానిక్ హెల్త్ రికార్డులను నమ్మదగిన రిస్క్ ప్రిడిక్టర్లుగా మార్చండి
ఎలక్ట్రానిక్ హెల్త్ రికార్డ్ (ఆమె) అనేది రోగి డేటా యొక్క నిధి, అయితే ప్రొవైడర్లు మరియు డెవలపర్‌లకు పెద్ద మొత్తంలో సమాచారాన్ని ఖచ్చితమైన, సమయానుకూలంగా మరియు నమ్మదగిన రీతిలో సేకరించడం మరియు విశ్లేషించడం అనేది ఒక స్థిరమైన సవాలు.
డేటా నాణ్యత మరియు సమగ్రత సమస్యలు, డేటా ఫార్మాట్ గందరగోళం, నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక ఇన్‌పుట్ మరియు అసంపూర్ణ రికార్డులతో పాటు, అర్థవంతమైన రిస్క్ స్ట్రాటిఫికేషన్, ప్రిడిక్టివ్ అనాలిసిస్ మరియు క్లినికల్ డెసిషన్ సపోర్ట్‌ని ఎలా నిర్వహించాలో ఖచ్చితంగా అర్థం చేసుకోవడం ప్రజలకు కష్టతరం చేస్తుంది.
బ్రిగమ్ ఉమెన్స్ హాస్పిటల్ (BWh)లో ఎమర్జెన్సీ మెడిసిన్ అసిస్టెంట్ ప్రొఫెసర్ మరియు హార్వర్డ్ మెడికల్ స్కూల్ (HMS) అసిస్టెంట్ ప్రొఫెసర్ డాక్టర్ జియాద్ ఒబెర్మేయర్ ఇలా అన్నారు, "డేటాను ఒకే చోట చేర్చడానికి కొన్ని కష్టమైన పని ఉంది. కానీ అర్థం చేసుకోవడంలో మరొక సమస్య ఉంది. ఎలక్ట్రానిక్ హెల్త్ రికార్డ్‌లో (ఆమె) వ్యాధిని అంచనా వేసినప్పుడు ప్రజలు ఏమి పొందుతారు. కృత్రిమ మేధస్సు అల్గారిథంలు డిప్రెషన్ లేదా స్ట్రోక్‌ను అంచనా వేయగలవని ప్రజలు వింటారు, కానీ వారు స్ట్రోక్ ఖర్చులో పెరుగుదలను అంచనా వేస్తున్నట్లు గుర్తించవచ్చు. ఇది చాలా భిన్నమైనది స్ట్రోక్ స్వయంగా."
అతను కొనసాగించాడు, "MRI ఫలితాలపై ఆధారపడటం మరింత నిర్దిష్టమైన డేటా సెట్‌ను అందించినట్లు కనిపిస్తోంది. అయితే ఇప్పుడు మనం MRIని ఎవరు కొనుగోలు చేయగలరో ఆలోచించాలి? కాబట్టి తుది అంచనా ఆశించిన ఫలితం కాదు."
NMR విశ్లేషణ అనేక విజయవంతమైన రిస్క్ స్కోరింగ్ మరియు స్తరీకరణ సాధనాలను ఉత్పత్తి చేసింది, ప్రత్యేకించి పరిశోధకులు అకారణంగా సంబంధం లేని డేటా సెట్‌ల మధ్య కొత్త కనెక్షన్‌లను గుర్తించడానికి లోతైన అభ్యాస పద్ధతులను ఉపయోగించినప్పుడు.
అయితే, OBERMEYER ఈ అల్గారిథమ్‌లు డేటాలో దాగి ఉన్న పక్షపాతాలను గుర్తించలేదని నిర్ధారించుకోవడం అనేది క్లినికల్ కేర్‌ను నిజంగా మెరుగుపరచగల సాధనాలను అమలు చేయడానికి చాలా కీలకమని అభిప్రాయపడ్డారు.
"బ్లాక్ బాక్స్‌ను తెరవడం మరియు ఎలా అంచనా వేయాలో చూడటం ప్రారంభించే ముందు మనం ఊహించిన దాని గురించి ఖచ్చితంగా తెలుసుకోవడం అతిపెద్ద సవాలు" అని అతను చెప్పాడు.
10. ధరించగలిగే పరికరాలు మరియు వ్యక్తిగత పరికరాల ద్వారా ఆరోగ్య స్థితిని పర్యవేక్షించడం
దాదాపు అందరు వినియోగదారులు ఇప్పుడు ఆరోగ్య విలువ గురించి డేటాను సేకరించడానికి సెన్సార్‌లను ఉపయోగించవచ్చు.స్టెప్ ట్రాకర్‌తో కూడిన స్మార్ట్‌ఫోన్‌ల నుండి రోజంతా హృదయ స్పందన రేటును ట్రాక్ చేసే ధరించగలిగే పరికరాల వరకు, ఏ సమయంలోనైనా మరింత ఎక్కువ ఆరోగ్య సంబంధిత డేటాను రూపొందించవచ్చు.
ఈ డేటాను సేకరించడం మరియు విశ్లేషించడం మరియు అప్లికేషన్‌లు మరియు ఇతర హోమ్ మానిటరింగ్ పరికరాల ద్వారా రోగులు అందించిన సమాచారాన్ని భర్తీ చేయడం ద్వారా వ్యక్తిగత మరియు గుంపు ఆరోగ్యం కోసం ఒక ప్రత్యేక దృక్పథాన్ని అందించవచ్చు.
ఈ పెద్ద మరియు విభిన్న డేటాబేస్ నుండి చర్య తీసుకోదగిన అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడంలో AI ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది.
అయితే గణన న్యూరోసైన్స్ ఫలితాల కోసం సెంటర్ CO డైరెక్టర్ అయిన బ్రిఘమ్ ఉమెన్స్ హాస్పిటల్ (BWh)లో న్యూరో సర్జన్ అయిన డాక్టర్ ఒమర్ ఆర్నౌట్, రోగులు ఈ సన్నిహిత, కొనసాగుతున్న పర్యవేక్షణ డేటాకు అనుగుణంగా సహాయం చేయడానికి అదనపు పనిని తీసుకోవచ్చని అన్నారు.
"మేము డిజిటల్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి చాలా స్వేచ్ఛగా ఉన్నాము," అని అతను చెప్పాడు.కానీ కేంబ్రిడ్జ్ అనలిటికా మరియు ఫేస్‌బుక్‌లో డేటా లీక్‌లు జరుగుతున్నందున, వారు ఏ డేటాను భాగస్వామ్యం చేస్తారనే దానిపై ప్రజలు మరింత జాగ్రత్తగా ఉంటారు."
ఫేస్‌బుక్ వంటి పెద్ద కంపెనీల కంటే రోగులు తమ వైద్యులను ఎక్కువగా విశ్వసిస్తారు, ఇది పెద్ద ఎత్తున పరిశోధన కార్యక్రమాల కోసం డేటాను అందించడంలో అసౌకర్యాన్ని తగ్గించడంలో సహాయపడుతుంది.
"ప్రజల దృష్టి చాలా ప్రమాదవశాత్తు మరియు సేకరించిన డేటా చాలా కఠినమైనది కాబట్టి ధరించగలిగే డేటా గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపే అవకాశం ఉంది" అని ఆర్నౌట్ చెప్పారు.గ్రాన్యులర్ డేటాను నిరంతరం సేకరించడం ద్వారా, డేటా రోగులకు మెరుగైన సంరక్షణలో వైద్యులకు సహాయపడే అవకాశం ఉంది."
11.స్మార్ట్ ఫోన్‌లను శక్తివంతమైన రోగనిర్ధారణ సాధనంగా మార్చండి
స్మార్ట్ ఫోన్‌లు మరియు ఇతర వినియోగదారు స్థాయి వనరుల నుండి పొందిన చిత్రాలు క్లినికల్ క్వాలిటీ ఇమేజింగ్‌కు ముఖ్యమైన అనుబంధంగా మారుతాయని నిపుణులు విశ్వసిస్తున్నారు, ముఖ్యంగా తక్కువ ప్రాంతాలు లేదా అభివృద్ధి చెందుతున్న దేశాలలో, పోర్టబుల్ పరికరాల యొక్క శక్తివంతమైన విధులను ఉపయోగించడం ద్వారా.
మొబైల్ కెమెరా నాణ్యత ప్రతి సంవత్సరం మెరుగుపడుతోంది మరియు ఇది AI అల్గారిథమ్ విశ్లేషణ కోసం ఉపయోగించే చిత్రాలను రూపొందించగలదు.డెర్మటాలజీ మరియు నేత్ర వైద్యం ఈ ధోరణి యొక్క ప్రారంభ లబ్ధిదారులు.
బ్రిటీష్ పరిశోధకులు పిల్లల ముఖాల చిత్రాలను విశ్లేషించడం ద్వారా అభివృద్ధి చెందుతున్న వ్యాధులను గుర్తించడానికి ఒక సాధనాన్ని కూడా అభివృద్ధి చేశారు.అల్గారిథమ్ పిల్లల మాండబుల్ లైన్, కళ్ళు మరియు ముక్కు యొక్క స్థానం మరియు ముఖ అసాధారణతలను సూచించే ఇతర లక్షణాలను వంటి వివిక్త లక్షణాలను గుర్తించగలదు.ప్రస్తుతం, ఈ సాధనం క్లినికల్ డెసిషన్ సపోర్ట్ అందించడానికి 90 కంటే ఎక్కువ వ్యాధులతో ఉన్న సాధారణ చిత్రాలను సరిపోల్చగలదు.
బ్రిగమ్ ఉమెన్స్ హాస్పిటల్ (BWh)లో మైక్రో / నానో మెడిసిన్ మరియు డిజిటల్ హెల్త్ లాబొరేటరీ డైరెక్టర్ డాక్టర్ హడి షఫీ ఇలా అన్నారు: "చాలా మంది వ్యక్తులు అనేక విభిన్న సెన్సార్లతో కూడిన శక్తివంతమైన మొబైల్ ఫోన్‌లను కలిగి ఉన్నారు. ఇది మాకు గొప్ప అవకాశం. దాదాపు అందరికీ ఇండస్ట్రీ ప్లేయర్లు తమ పరికరాలలో Ai సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు హార్డ్‌వేర్‌ను రూపొందించడం ప్రారంభించారు. ఇది యాదృచ్చికం కాదు. మన డిజిటల్ ప్రపంచంలో, ప్రతిరోజూ 2.5 మిలియన్ టెరాబైట్‌లకు పైగా డేటా ఉత్పత్తి అవుతుంది. మొబైల్ ఫోన్‌ల రంగంలో, తయారీదారులు దీనిని ఉపయోగించవచ్చని నమ్ముతారు. మరింత వ్యక్తిగతీకరించిన, వేగవంతమైన మరియు మరింత తెలివైన సేవలను అందించడానికి కృత్రిమ మేధస్సు కోసం డేటా.
రోగుల కళ్లు, చర్మ గాయాలు, గాయాలు, ఇన్‌ఫెక్షన్‌లు, మందులు లేదా ఇతర విషయాల చిత్రాలను సేకరించేందుకు స్మార్ట్ ఫోన్‌లను ఉపయోగించడం వలన కొన్ని ఫిర్యాదులను నిర్ధారించే సమయాన్ని తగ్గించడంతోపాటు, తక్కువ ప్రాంతాల్లో నిపుణుల కొరతను పరిష్కరించడంలో సహాయపడవచ్చు.
"భవిష్యత్తులో కొన్ని ప్రధాన సంఘటనలు ఉండవచ్చు మరియు కేర్ పాయింట్‌లో వ్యాధి నిర్వహణ యొక్క కొన్ని ముఖ్యమైన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మేము ఈ అవకాశాన్ని ఉపయోగించుకోవచ్చు" అని షఫీ చెప్పారు.
12. పడక AIతో వైద్యపరమైన నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని ఆవిష్కరించడం
ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిశ్రమ రుసుము ఆధారిత సేవల వైపు మళ్లుతున్నందున, అది నిష్క్రియ ఆరోగ్య సంరక్షణకు దూరంగా ఉంది.దీర్ఘకాలిక వ్యాధి, తీవ్రమైన వ్యాధి సంఘటనలు మరియు ఆకస్మిక క్షీణతకు ముందు నివారణ ప్రతి ప్రొవైడర్ యొక్క లక్ష్యం, మరియు పరిహారం నిర్మాణం చివరికి క్రియాశీల మరియు అంచనా జోక్యాన్ని సాధించగల ప్రక్రియలను అభివృద్ధి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
ప్రొవైడర్లు చర్య తీసుకోవాల్సిన అవసరాన్ని గుర్తించేలోపు సమస్యలను పరిష్కరించడానికి, ప్రిడిక్టివ్ అనాలిసిస్ మరియు క్లినికల్ డెసిషన్ సపోర్ట్ టూల్స్‌కు మద్దతు ఇవ్వడం ద్వారా కృత్రిమ మేధస్సు ఈ పరిణామానికి అనేక ప్రాథమిక సాంకేతికతలను అందిస్తుంది.ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మూర్ఛ లేదా సెప్సిస్‌కు ముందస్తు హెచ్చరికను అందించగలదు, దీనికి సాధారణంగా అత్యంత సంక్లిష్టమైన డేటా సెట్‌ల యొక్క లోతైన విశ్లేషణ అవసరం.
మసాచుసెట్స్ జనరల్ హాస్పిటల్ (MGH) వద్ద క్లినికల్ డేటా డైరెక్టర్ బ్రాండన్ వెస్టోవర్, MD, కార్డియాక్ అరెస్ట్ తర్వాత కోమాలో ఉన్న తీవ్రమైన అనారోగ్యంతో ఉన్న రోగులకు నిరంతర సంరక్షణను అందించడంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ కూడా సహాయపడుతుందని అన్నారు.
సాధారణ పరిస్థితుల్లో ఈ రోగుల ఇఇజి డేటాను వైద్యులు తనిఖీ చేయాల్సి ఉంటుందని ఆయన వివరించారు.ఈ ప్రక్రియ సమయం తీసుకుంటుంది మరియు ఆత్మాశ్రయమైనది, మరియు వైద్యుల నైపుణ్యాలు మరియు అనుభవాన్ని బట్టి ఫలితాలు మారవచ్చు.
అతను ఇలా అన్నాడు: "ఈ రోగులలో, ధోరణి నెమ్మదిగా ఉండవచ్చు.కొన్నిసార్లు వైద్యులు ఎవరైనా కోలుకుంటున్నారో లేదో చూడాలనుకున్నప్పుడు, వారు ప్రతి 10 సెకన్లకు ఒకసారి పర్యవేక్షించబడే డేటాను చూడవచ్చు.అయితే, 24 గంటల్లో సేకరించిన 10 సెకన్ల డేటా నుండి ఇది మారిందో లేదో చూడాలంటే, ఈ మధ్య జుట్టు పెరిగిందా అని చూడటం లాంటిది.అయినప్పటికీ, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అల్గారిథమ్‌లు మరియు చాలా మంది రోగుల నుండి పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ఉపయోగించినట్లయితే, దీర్ఘ-కాల నమూనాలతో ప్రజలు చూసే వాటిని సరిపోల్చడం సులభం అవుతుంది మరియు కొన్ని సూక్ష్మమైన మెరుగుదలలు కనుగొనవచ్చు, ఇది నర్సింగ్‌లో వైద్యుల నిర్ణయం తీసుకోవడంపై ప్రభావం చూపుతుంది. ."
క్లినికల్ డెసిషన్ సపోర్ట్, రిస్క్ స్కోరింగ్ మరియు ముందస్తు హెచ్చరిక కోసం కృత్రిమ మేధస్సు సాంకేతికతను ఉపయోగించడం ఈ విప్లవాత్మక డేటా విశ్లేషణ పద్ధతి యొక్క అత్యంత ఆశాజనకమైన అభివృద్ధి రంగాలలో ఒకటి.
కొత్త తరం సాధనాలు మరియు వ్యవస్థలకు శక్తిని అందించడం ద్వారా, వైద్యులు అనారోగ్యం యొక్క సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను బాగా అర్థం చేసుకోవచ్చు, నర్సింగ్ సేవలను మరింత ప్రభావవంతంగా అందించవచ్చు మరియు సమస్యలను ముందుగానే పరిష్కరించవచ్చు.ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ క్లినికల్ ట్రీట్‌మెంట్ నాణ్యతను మెరుగుపరిచే కొత్త శకానికి నాంది పలుకుతుంది మరియు రోగుల సంరక్షణలో ఉత్తేజకరమైన పురోగతులను చేస్తుంది.
పోస్ట్ సమయం: ఆగస్ట్-06-2021
