ပေါင်းစပ်ကျန်းမာရေးဒေတာ- အချက်အလက်နှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကြား ချိန်ခွင်လျှာ

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foresight
• ဇြန္လ 16, 2023

ဝိပဿနာ ပေါ်လွင်အောင်

ပေါင်းစပ်ကျန်းမာရေးဒေတာသည် လူနာ၏လျှို့ဝှက်ချက်ကို ကာကွယ်နေစဉ် အရည်အသွေးရှိသော အချက်အလက်များကို ရယူရာတွင် စိန်ခေါ်မှုများကို ကျော်လွှားသည်။ ၎င်းသည် သုတေသနကို မြှင့်တင်ခြင်း၊ နည်းပညာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းနှင့် ဒေတာအလွဲသုံးမှုအန္တရာယ်များကို လျှော့ချပေးစဉ် ကျန်းမာရေးစနစ်ပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းတို့ဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို တော်လှန်ပြောင်းလဲနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း လုံခြုံရေး အားနည်းချက်များ၊ AI ဘက်လိုက်မှုနှင့် အဖွဲ့များ၏ ကိုယ်စားပြုမှု နည်းပါးခြင်းကဲ့သို့သော အလားအလာရှိသော စိန်ခေါ်မှုများသည် စည်းမျဉ်းအသစ်များဖြင့် ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။

ပေါင်းစပ်ကျန်းမာရေးဒေတာ ဆက်စပ်

အရည်အသွေးမြင့် ကျန်းမာရေးနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ ဒေတာများကို ကုန်ကျစရိတ်၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ စည်းမျဉ်းများနှင့် ဥပဒေနှင့် ဉာဏမူပိုင်ခွင့်ဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် စိန်ခေါ်မှုများစွာရှိနိုင်သည်။ လူနာ၏လျှို့ဝှက်ချက်ကို လေးစားရန်၊ သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများသည် ယူဆချက်စမ်းသပ်ခြင်း၊ ဒေတာမော်ဒယ်အတည်ပြုခြင်း၊ အယ်လဂိုရီသမ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ဆန်းသစ်သောပုံတူပုံစံပြုလုပ်ခြင်းအတွက် အမည်ဝှက်ထားသောဒေတာကို မကြာခဏ အားကိုးပါသည်။ သို့ရာတွင်၊ အထူးသဖြင့် ရှားပါးသောအခြေအနေများတွင် အမည်ဝှက်ထားသော အချက်အလက်ကို ပြန်လည်ဖော်ထုတ်ခြင်း၏ ခြိမ်းခြောက်မှုသည် သိသာထင်ရှားပြီး လက်တွေ့ကျကျ ဖျောက်ဖျက်ရန် မဖြစ်နိုင်ပေ။ ထို့အပြင်၊ အမျိုးမျိုးသော အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကြောင့်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံများ၊ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို တီထွင်ရန်အတွက် ကွဲပြားသောအရင်းအမြစ်များမှ ဒေတာများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် မကြာခဏ ရှုပ်ထွေးပါသည်။ Synthetic data သည် ရှေ့ဆောင်သုတေသနနည်းလမ်းများကို စတင်ခြင်း၊ သန့်စင်ခြင်း သို့မဟုတ် စမ်းသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်နိုင်သည်။ 

အမေရိကန်နှင့် ဥရောပနှစ်ရပ်လုံးရှိ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဥပဒေများသည် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ကျန်းမာရေးအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများ၏ဝင်ရောက်ခွင့်မှ ကာကွယ်ပေးပါသည်။ ထို့ကြောင့် လူနာ၏ စိတ်ကျန်းမာရေး၊ ညွှန်ကြားထားသော ဆေးဝါးများနှင့် ကိုလက်စထရောအဆင့်များကဲ့သို့ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို လျှို့ဝှက်ထားမည်ဖြစ်သည်။ သို့ရာတွင်၊ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လူဦးရေ၏ ကဏ္ဍအသီးသီးကို တိကျမှန်ကန်စွာ ရောင်ပြန်ဟပ်နိုင်သော အတုလူနာများအစုအဝေးကို တည်ဆောက်နိုင်သည်၊ ထို့ကြောင့် သုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလှိုင်းအသစ်ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။ 

COVID-19 ကပ်ရောဂါ၏အစတွင်၊ အစ္စရေးအခြေစိုက် Sheba ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဌာနသည် ဆေးမှတ်တမ်းများမှ ပေါင်းစပ်ဒေတာများကိုထုတ်ပေးသည့် ဒေသတွင်း start-up MDClone ကို အသုံးချခဲ့သည်။ ဤအစပျိုးမှုသည် ၎င်း၏ COVID-19 လူနာများထံမှ ဒေတာများထုတ်လုပ်ရန် ကူညီပေးခဲ့ပြီး အစ္စရေးရှိ သုတေသီများသည် ဗိုင်းရပ်စ်၏တိုးတက်မှုကို လေ့လာနိုင်စေကာ ICU လူနာများအား ပိုမိုထိရောက်စွာဦးစားပေးရန် ဆေးပညာရှင်များကို ကူညီပေးသည့် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခု ဖြစ်ပေါ်ခဲ့သည်။ 

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

Synthetic Health Data သည် ဆေးသုတေသနကို သိသိသာသာ အလျင်အမြန် မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည် ။ လူနာ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကို မထိခိုက်စေဘဲ လက်တွေ့ကျပြီး ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် သုတေသီများသည် အမျိုးမျိုးသောကျန်းမာရေးအခြေအနေများ၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့် ရလဒ်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာလေ့လာနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် ကုသမှုများနှင့် စွက်ဖက်မှုများ ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေရန်၊ ပိုမိုတိကျသော ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံများနှင့် ရှုပ်ထွေးသောရောဂါများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ လုံလောက်သော လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာ စုဆောင်းမှုမှာ ခက်ခဲ သို့မဟုတ် ကျင့်ဝတ်အရ ပြဿနာရှိနိုင်သော မလေ့လာရသေးသော လူဦးရေများကို သုတေသနပြုခြင်းဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာကို အသုံးပြုခြင်းသည် ကျန်းမာရေးကွာဟမှုကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည်။

ထို့အပြင်၊ ပေါင်းစပ်ကျန်းမာရေးဒေတာသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနည်းပညာများ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် တရားဝင်မှုကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကျန်းမာရေး၊ ဉာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူမှု (ML) တို့တွင် ဆန်းသစ်တီထွင်သူများသည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် ကြွယ်ဝပြီး မတူညီသောဒေတာအစုံများကို ရယူသုံးစွဲနိုင်မှုမှ သိသိသာသာ အကျိုးဖြစ်ထွန်းစေပါသည်။ ပေါင်းစပ်ကျန်းမာရေးဒေတာဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် လူနာဒေတာကို ကိုင်တွယ်ခြင်း၏ တရားဝင်၊ ကျင့်ဝတ်နှင့် လက်တွေ့ကျသော အတားအဆီးများမပါဘဲ ၎င်းတို့၏ကိရိယာများ၏ တိကျမှု၊ မျှတမှုနှင့် အသုံးဝင်မှုကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် ရောဂါရှာဖွေရေး AI ကိရိယာများနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော ဒစ်ဂျစ်တယ်ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုများတွင် တိုးတက်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးကာ ဒေတာမောင်းနှင်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ ပါရာဒိုင်းအသစ်များ ပေါ်ပေါက်လာစေရန်ပင် လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။

နောက်ဆုံးတွင်၊ ပေါင်းစပ်ကျန်းမာရေးဒေတာသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမူဝါဒနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် အရေးကြီးသောသက်ရောက်မှုများရှိနိုင်သည်။ အရည်အသွေးမြင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဝန်ဆောင်မှုများ၏ အစီအစဥ်နှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအား အသိပေးခြင်းဖြင့် ပိုမိုခိုင်မာသော ကျန်းမာရေးစနစ်များကို စံပြခြင်းအား ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် စျေးကြီးခြင်း၊ အချိန်ကုန်ပြီး အန္တရာယ်ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော လက်တွေ့ကမ္ဘာစမ်းသပ်မှုများမလိုအပ်ဘဲ မတူညီသောပြည်သူ့ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ စွက်ဖက်မှုများ၏ သက်ရောက်မှုများကဲ့သို့သော ဟန်ချက်ညီသောအခြေအနေများကို စူးစမ်းရှာဖွေမှုကိုလည်း လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ 

ပေါင်းစပ်ကျန်းမာရေးဒေတာ၏သက်ရောက်မှုများ

ပေါင်းစပ်ကျန်းမာရေးဒေတာ၏ ကျယ်ပြန့်သောသက်ရောက်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်- 

• ထိလွယ်ရှလွယ် လူနာအချက်အလက်များ ပေါက်ကြားခြင်း သို့မဟုတ် အလွဲသုံးစားလုပ်ခြင်း ဖြစ်နိုင်ခြေ နည်းပါးသည်။ သို့သော်လည်း ကောင်းစွာ မစီမံခန့်ခွဲပါက လုံခြုံရေး အားနည်းချက်အသစ်များ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။
• မတူညီသော လူဦးရေများတစ်လျှောက် ကျန်းမာရေးအခြေအနေများနှင့် ကုသရေးရလဒ်များအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စံနမူနာပြုခြင်း သည် ကိုယ်စားပြုမှုနည်းပါးသောအုပ်စုများအတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုရရှိမှု တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေသည်။ သို့သော်၊ AI ဘက်လိုက်မှုသည် ဤပေါင်းစပ်အချက်အလက်များတွင် ရှိနေပါက၊ ၎င်းသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ခွဲခြားဆက်ဆံမှုကို ပိုမိုဆိုးရွားစေနိုင်သည်။
• စျေးကြီးပြီး အချိန်ကုန်သော လူနာခေါ်ယူမှုနှင့် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် ဆေးသုတေသနကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချပေးသည်။ 
• အစိုးရများသည် လူနာများ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအား ကာကွယ်ရန်၊ ဒေတာအသုံးပြုမှုကို ထိန်းချုပ်ရန်နှင့် ဤနည်းပညာ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို သာတူညီမျှရရှိစေရန် သေချာစေရန်အတွက် ဥပဒေနှင့် စည်းမျဉ်းအသစ်များကို ဖန်တီးပါသည်။ 
• အီလက်ထရွန်းနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုတို့ကို လုပ်ဆောင်နေစဉ်တွင် လျှို့ဝှက်ရေးဆိုင်ရာစိုးရိမ်မှုမရှိဘဲ အချက်အလက်များစွာကို ပေးဆောင်သည့် ပိုမိုခေတ်မီဆန်းပြားသော AI/ML အပလီကေးရှင်းများ။
• လူနာ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကို မချိုးဖောက်ဘဲ ကပ်ရောဂါများကဲ့သို့ ကျန်းမာရေးအကျပ်အတည်းများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် နိုင်ငံတကာပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် ပေါင်းစပ်ကျန်းမာရေးဒေတာကို တစ်ကမ္ဘာလုံးတွင် မျှဝေခြင်း။ ဤဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ပိုမိုခိုင်မာသောကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးစနစ်များနှင့် လျင်မြန်သောတုံ့ပြန်မှုယန္တရားများဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။
• သမားရိုးကျ ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ သိုလှောင်ခြင်းနှင့် မျှဝေခြင်းအတွက် လိုအပ်သော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များကို လျှော့ချခြင်းသည် ကာဗွန်ထုတ်လွှတ်မှု လျော့နည်းစေနိုင်သည်။

စဉ်းစားရန်မေးခွန်းများ

• အကယ်၍ သင်သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် အလုပ်လုပ်ပါက၊ သင့်အဖွဲ့အစည်းသည် သုတေသနတွင် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို မည်သို့အသုံးပြုသနည်း။
• ပေါင်းစပ်ကျန်းမာရေးဒေတာ၏ ဖြစ်နိုင်ချေကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။