සෞඛ්ය සේවා වල කෘතිම බුද්ධිය පිළිබඳ නවෝත්පාදන යෙදුම් සහ අනාගත ප්රවණතා

කෘතිම බුද්ධි අංශ (AI) වේගයෙන් සංවර්ධනය වෙමින් පවතින තාක්ෂණික හැකියාවන් සමඟ සෞඛ්ය ක්ෂේත්රයේ සෞඛ්ය ක්ෂේත්රය නැවත සකස් කරමින් සිටී. ශල්යකර්ම සඳහා රෝග පුරෝකථනයෙන් AI තාක්ෂණය පෙර නොවූ විරූ කාර්යක්ෂමතාව සහ නවෝත්පාදනය සෞඛ්ය සේවා කර්මාන්තයට එන්නත් කිරීමකි. මෙම ලිපිය සෞඛ්ය සේවා සඳහා AI යෙදුම්වල වර්තමාන තත්ත්වය ගැඹුරින් ගවේෂණය කරනු ලැබේ, එය මුහුණු මුහුණ දෙන අභියෝග සහ අනාගත සංවර්ධන ප්රවණතා.

1. සෞඛ්යාරක්ෂාවේ AI හි ප්රධාන යෙදුම්

1. රෝග වල මුල් රෝග විනිශ්චය

AI විශේෂයෙන් රෝග හඳුනාගැනීමේදී විශේෂයෙන් කැපී පෙනේ. උදාහරණයක් ලෙස, මැෂින් ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරමින් AI හට අසාමාන්යතා හඳුනා ගැනීම සඳහා තත්පර කිහිපයකින් විශාල වෛද්ය රූප ප්රමාණයක් විශ්ලේෂණය කළ හැකිය. උදාහරණ වශයෙන්:

පිළිකා රෝග විනිශ්චය: ගූගල් හි දීර් මයමින් වැනි AI-හවුල්කාර නිරූපණ තාක්ෂණයන් පියයුරු පිළිකා මුල් අවසරය පිළිබඳ නිරවද්යතාවයේ විකිරණවේදීන් අභිබවා ගොස් ඇත.

හෘද රෝග පරීක්ෂා කිරීම: AI-හි පදනම් කරගත් විද්යුත් විද්යුත්කරණ විශ්ලේෂණ මෘදුකාංගය හැකි ආර්රියතිකියා ඉක්මනින් හඳුනාගෙන රෝග විනිශ්චය කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කළ හැකිය.

2. පුද්ගලාරෝපිත ප්රතිකාර
රෝගීන්ගේ ජාන දත්ත, වෛද්ය වාර්තා සහ ජීවන රටා පුරුදු ඒකාබද්ධ කිරීමෙන් AI රෝගීන් සඳහා පුද්ගලාරෝපිත ප්රතිකාර සැලසුම් අභිරුචිකරණය කළ හැකිය.

පිළිකා රෝගීන් සඳහා පුද්ගලීකරණය කරන ලද ප්රතිකාර නිර්දේශයන් සැපයීම සඳහා IBM වොට්සන්ගේ ඔන්කොලොජි වේදිකාව භාවිතා කර ඇත.

ගැඹුරු ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම මගින් රෝගියා ජානමය ලක්ෂණ මත පදනම්ව මත්ද්රව්ය කාර්යක්ෂමතාව පුරෝකථනය කළ හැකිය.

3. ශල්ය ආධාර
රොබෝ-හවුල්කාර සැත්කම් AI සහ Bud ෂධ ඒකාබද්ධ කිරීමේ තවත් විශේෂත්වයක්. උදාහරණයක් ලෙස, සංකීර්ණ සැත්කම්වල දෝෂ අනුපාතය අවම කර ශල්යකර්මයෙන් පසු ප්රතිසාධන කාලය කෙටි කිරීම සඳහා ඩා වින්චි ශල්ය රොබෝව ඉහළ නිරවද්යතාවයක් භාවිතා කරයි.

4. සෞඛ්ය කළමනාකරණය
ස්මාර්ට් පැළඳිය හැකි උපාංග සහ සෞඛ්ය අධීක්ෂණ යෙදුම් පරිශීලකයින්ට AI ඇල්ගොරිතම හරහා තත්ය කාලීන දත්ත විශ්ලේෂණයක් ලබා දේ. උදාහරණ වශයෙන්:

අසාමාන්යතා අනාවරණය වන විට වැඩිදුර විභාග පැවැත්වීමට පරිශීලකයින්ට මතක් කිරීමට ඇපල් වොච් හි හෘද ස්පන්දන අනුපාත අධීක්ෂණ ක්රියාකාරිත්වය මඟින් AI ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරයි.
සෞඛ්ය කළමනාකරණය AI වේදිකා මිලියන සංඛ්යාත පරිශීලකයින්ගේ සෞඛ්යය වැඩි දියුණු කිරීමට උපකාරී වී තිබේ.
2. වෛද්ය ක්ෂේත්රයේ AI මුහුණ දෙන අභියෝග
පුළුල් අපේක්ෂාවන් නොතකා, AI තවමත් වෛද්ය ක්ෂේත්රයේ පහත දැක්වෙන අභියෝගයන්ට මුහුණ දෙයි:

දත්ත රහස්යතාවය සහ ආරක්ෂාව: වෛද්ය දත්ත ඉතා සංවේදී වන අතර AI පුහුණු ආකෘතිවලට දැවැන්ත දත්ත අවශ්ය වේ. පුද්ගලිකත්වය ආරක්ෂා කරන්නේ කෙසේද යන්න වැදගත් කාරණයක් බවට පත්ව ඇත.
තාක්ෂණික බාධක: AI ආකෘතිවල සංවර්ධනය හා යෙදුම් පිරිවැය ඉහළ මට්ටමක පවතින අතර කුඩා හා මධ්යම ප්රමාණයේ වෛද්ය ආයතනවලට එය දරාගත නොහැකිය.
සදාචාරාත්මක ගැටළු: රෝග විනිශ්චය සහ ප්රතිකාර තීරණ සඳහා AI විසින් වැඩි වැඩියෙන් වැදගත් කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි. එහි විනිශ්චයන් සදාචාරාත්මක බව සහතික කරන්නේ කෙසේද?
3. කෘතිම බුද්ධියේ අනාගත සංවර්ධන ප්රවණතා
1. බහුමාධ්ය දත්ත විලයනය
අනාගතයේදී, AI වඩාත් පුළුල් හා නිවැරදි රෝග විනිශ්චය සහ ප්රතිකාර නිර්දේශ ලබා දීම සඳහා ජාන දත්ත, විද්යුත් වෛද්ය වාර්තා, රූප යනාදිය ඇතුළු විවිධ වර්ගයේ වෛද්ය දත්ත වඩාත් පුළුල් ලෙස ඒකාබද්ධ කරනු ඇත.

2. විමධ්යගත වෛද්ය සේවා
AI මත පදනම්ව ජංගම වෛද්ය සහ ටෙලිකොඩ්ටිකයින් සේවාවන් වඩාත් ජනප්රිය වනු ඇත, විශේෂයෙන් දුර බැහැර ප්රදේශවල. අඩු වියදම් AI රෝග විනිශ්චය මෙවලම් හිඟ වෛද්ය සම්පත්වලින් ප්රදේශ සඳහා විසඳුම් ලබා දෙනු ඇත.

3. ස්වයංක්රීය drug ෂධ සංවර්ධනය
Drug ෂධ සංවර්ධන ක්ෂේත්රයේ AI යෙදීම වැඩි වැඩියෙන් පරිණත වෙමින් පවතී. AI ඇල්ගොරිතම හරහා drug ෂධ අණු තිරගත කිරීම නව .ෂධවල සංවර්ධන චක්රය බෙහෙවින් කෙටි කර තිබේ. නිදසුනක් වශයෙන්, ඉන්සියුලිකෝ වෛද්ය විද්යාව යනු මාස ​​18 ක් තුළ සායනික අවධියට ඇතුළු වූ ෆයිබරද රෝග සඳහා නව drug ෂධයක් සංවර්ධනය කිරීම සඳහා AI තාක්ෂණය භාවිතා කළේය.

4. AI සහ Meaverse සංයෝජනය
වෛද්ය මෙවරෙර්ස්ගේ සංකල්පය මතුවෙමින් තිබේ. AI තාක්ෂණය සමඟ ඒකාබද්ධ වූ විට, එය අථත්ය ශල්යකර්මයක් හා දුරස්ථව පුහුණු පරිසරයක් සහ දුරස්ථ පූර්ව පවිත්රා පළපුරුද්දක් ඇති වෛද්යවරුන් සහ රෝගීන්ට ලබා දිය හැකිය.