AI Diagnosis- AI သည် ဆရာဝန်များထက် သာလွန်နိုင်ပါသလား။

ပုံခရက်ဒစ်-
image ကိုအကြွေး
iStock

AI Diagnosis- AI သည် ဆရာဝန်များထက် သာလွန်နိုင်ပါသလား။

AI Diagnosis- AI သည် ဆရာဝန်များထက် သာလွန်နိုင်ပါသလား။

ခေါင်းစဉ်ခွဲ စာသား
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်တုသည် ရောဂါရှာဖွေရေး လုပ်ငန်းများတွင် လူသားသမားတော်များကို စွမ်းဆောင်နိုင်ပြီး အနာဂတ်တွင် ဆရာဝန်မရှိသော ရောဂါရှာဖွေနိုင်ခြေကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
    • Author:
    • စာရေးသူနာမည်
      Quantumrun Foresight
    • မတ်လ 8, 2022

    ဝိပဿနာ အကျဉ်းချုပ်

    Artificial Intelligence (AI) သည် ဆရာဝန်များ၏ အစဉ်အလာအတိုင်း လုပ်ဆောင်ခဲ့သော လုပ်ငန်းများစွာကို တာဝန်ယူကာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အထောက်အကူပြုပစ္စည်းများ၏ မရှိမဖြစ်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်လာမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ တိကျသော၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော စောင့်ရှောက်မှုပေးစွမ်းနိုင်မှုနှင့်အတူ AI သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းအတွက် ကြီးမားသောအလားအလာများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ သို့တိုင် ဤအလားအလာကို အပြည့်အဝနားလည်ရန်၊ လူနာယုံကြည်မှုရရှိရန် စိန်ခေါ်မှုကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရမည်ဖြစ်သည်။

    Artificial Intelligence Diagnosis ဆက်စပ်မှု

    ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI သည် အပလီကေးရှင်းများစွာတွင် ကတိပြုချက်များကို ပြသပြီး သိသာထင်ရှားသော ခြေလှမ်းများကို လုပ်ဆောင်နေသည်။ အရေပြားကင်ဆာကို တိကျစွာသိရှိနိုင်သော စမတ်ဖုန်းအက်ပ်များမှ၊ အထူးကုများကဲ့သို့ အရည်အချင်းပြည့်မီသော မျက်စိရောဂါများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များအထိ AI သည် ရောဂါရှာဖွေရာတွင် ၎င်း၏အလားအလာကို သက်သေပြနေသည်။ ထူးခြားသည်မှာ IBM ၏ Watson သည် နှလုံးအထူးကုဆရာဝန်များထက် ပိုမိုတိကျစွာ နှလုံးရောဂါရှာဖွေနိုင်စွမ်းကို ပြသခဲ့သည်။

    လူသားများ လွဲချော်သွားနိုင်သည့် ပုံစံများကို AI ၏ ထောက်လှမ်းနိုင်စွမ်းသည် အဓိက အားသာချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Matija Snuderl ဟုခေါ်သော အာရုံကြောရောဂါဗေဒပညာရှင်တစ်ဦးသည် မိန်းကလေးတစ်ဦး၏ ထပ်တလဲလဲအကျိတ်၏ full-genome methylation ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် AI ကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ AI သည် အကျိတ်သည် တိကျမှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုထားသည့် ရောဂါဗေဒရလဒ်နှင့် ကွဲပြားသောအမျိုးအစားဖြစ်သော glioblastoma ဖြစ်သည်ဟု AI မှ အကြံပြုခဲ့သည်။

    ဤဖြစ်ရပ်တွင် AI သည် သမားရိုးကျနည်းလမ်းများမှတစ်ဆင့် ထင်ရှားပေါ်လွင်ခြင်းမရှိသည့် အရေးကြီးသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပုံကို သရုပ်ဖော်ထားသည်။ Snuderl သည် ရောဂါဗေဒကိုသာ အားကိုးခဲ့ပါက၊ သူသည် မှားယွင်းသော ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို ထိရောက်စွာ ကုသခြင်းသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။ ဤရလဒ်သည် တိကျသောရောဂါရှာဖွေခြင်းဖြင့် လူနာရလဒ်များကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေရန် AI ၏ အလားအလာကို မီးမောင်းထိုးပြပါသည်။

    အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

    AI ၏ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေရေးသို့ ပေါင်းစည်းခြင်းသည် အသွင်ကူးပြောင်းနိုင်သော အလားအလာကို ရရှိထားသည်။ စက်သင်ယူမှု၏ ကုန်ကြမ်း ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ စွမ်းအားဖြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေရေး လုပ်ငန်းတွင် သမားတော်များ၏ အခန်းကဏ္ဍသည် သိသာထင်ရှားသော ပြောင်းလဲမှုများကို မြင်တွေ့နိုင်သည်။ သို့သော် အစားထိုးခြင်းကိစ္စမဟုတ်ဘဲ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းသာဖြစ်သည်။

    AI သည် ဆက်လက်တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ၊ ဆရာဝန်များသည် ၎င်းတို့၏ရောဂါရှာဖွေခြင်းအတွက် 'ဒုတိယအမြင်' အဖြစ် AI-based ကိရိယာများကို အသုံးပြုရန် အလားအလာပိုများပါသည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်သော လူနာရလဒ်များရရှိရန် လူသားဆရာဝန်များနှင့် AI တို့ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ ဒါပေမယ့် ဒါက ဖြစ်နိုင်ချေရှိဖို့၊ လူနာ AI ကို ခံနိုင်ရည်ရှိအောင် ကျော်လွှားဖို့က အရေးကြီးပါတယ်။

    သုတေသနပြုချက်များအရ လူနာများသည် ဆရာဝန်များထက် သာလွန်သည့်တိုင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ AI ကို သတိထားတတ်ကြသည်။ ယင်းမှာ ၎င်းတို့၏ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များသည် ထူးခြားပြီး အပြည့်အဝ နားလည်နိုင်ခြင်း သို့မဟုတ် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်း မပြုနိုင်ဟု ယုံကြည်ခြင်းကြောင့် ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများအတွက် အဓိကစိန်ခေါ်မှုမှာ ဤခုခံအားကိုကျော်လွှားရန်နှင့် AI ကိုယုံကြည်မှုတည်ဆောက်ရန် နည်းလမ်းများရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။

    AI ရောဂါရှာဖွေခြင်း၏သက်ရောက်မှုများ

    AI ရောဂါရှာဖွေခြင်း၏ ကျယ်ပြန့်သောသက်ရောက်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်-

    • ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ပေးသည်။
    • စက်ရုပ်ခွဲစိတ်မှုတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရလဒ်များကို ရရှိစေပြီး တိကျမှုနှင့် သွေးဆုံးရှုံးမှုကို လျော့ကျစေသည်။
    • Dementia ကဲ့သို့သော ရောဂါများ၏ အစောပိုင်းအဆင့်တွင် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရောဂါရှာဖွေခြင်း။
    • မလိုအပ်ဘဲ စမ်းသပ်မှုများနှင့် အန္တရာယ်ရှိသော ဘေးထွက်ဆိုးကျိုးများ လိုအပ်မှု လျော့နည်းခြင်းကြောင့် ရေရှည်တွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချပေးသည်။
    • ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ပညာရှင်များ၏ အခန်းကဏ္ဍနှင့် တာဝန်များ အပြောင်းအလဲ။
    • AI နှင့် နားလည်မှုနှင့် အလုပ်လုပ်ဆောင်မှုတို့ ပါဝင်ရန် ဆေးပညာဆိုင်ရာ ပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုများ။
    • ယုံကြည်မှုတည်ဆောက်ရန် ဗျူဟာများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် လိုအပ်သော AI ကိုခံနိုင်ရည်ရှိသော လူနာများထံမှ အလားအလာရှိသော တွန်းလှန်မှု။
    • လူနာဒေတာကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုခြင်းကြောင့် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အကာအကွယ်များ လိုအပ်လာသည်။
    • AI အခြေခံ စောင့်ရှောက်မှုသည် ပိုမိုစျေးကြီးသည် သို့မဟုတ် အချို့သောလူဦးရေအတွက် နည်းပါးပါက ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလက်လှမ်းမီမှုတွင် ကွာဟမှုဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။
    • AI အသုံးပြုမှုကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်နှင့် ကြီးကြပ်ရန်အတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစည်းမျဉ်းများနှင့် မူဝါဒအပြောင်းအလဲများ။

    စဉ်းစားရန်မေးခွန်းများ

    • AI သည် သမားတော်များ၏ အခန်းကဏ္ဍကို လုံးလုံးလျားလျား အစားထိုးမည်လား သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ အခန်းကဏ္ဍကို တိုးမြှင့်ပေးမည်လား။
    • AI-based စနစ်များသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကုန်ကျစရိတ်အားလုံးကို လျှော့ချနိုင်ပါသလား။
    • AI သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေရေးတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေသည့် အနာဂတ်တွင် လူသားရောဂါရှာဖွေရေးသမားများ၏ နေရာက အဘယ်နည်း။

    ဝိပဿနာကိုးကား

    ဤထိုးထွင်းသိမြင်မှုအတွက် အောက်ပါလူကြိုက်များပြီး အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာလင့်ခ်များကို ကိုးကားထားပါသည်။