ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಶೈಪ್ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ

ಮುಂದಿನ ಬಾರಿ ನೀವು ವೈದ್ಯರ ಕಚೇರಿಗೆ ಭೇಟಿ ನೀಡಿದಾಗ ರೊಬೊಟಿಕ್ ವೈದ್ಯರಿಂದ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಪಡೆಯಬೇಕೆಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬೇಡಿ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಏನನ್ನು ನೋಡಬೇಕು, ಏನನ್ನು ಖರೀದಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಯಾರನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಹೇಳಬಹುದು, ಆದರೆ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಆರೋಗ್ಯ AI ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ತಿನ್ನುವೆ ಮನುಷ್ಯನನ್ನು ಬದಲಿಸಿ ಆರೈಕೆ ಮಾಡುವವರು ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಗೊಂದಲಮಯ ದಾಖಲೆಗಳು, ವಿಸ್ತೃತ ಕಾಯುವ ಸಮಯಗಳು, ತಪ್ಪಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯದ ಅನುಭವದ ಇತರ ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅನುಕೂಲಕರವಾದವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಮಾನವ ವೈದ್ಯರು ತಮ್ಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು AI ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.

ಹೌದು, 2021 ರಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಕುರಿತು ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು ಸಂಭಾವ್ಯ, ಭರವಸೆ ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಎಲ್ಲಾ ನಂತರ, ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದಲ್ಲಿ AI-ಚಾಲಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಕಾಶಗಳು ಇನ್ನೂ ಮುಂದಿವೆ - ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅಳವಡಿಕೆಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಇನ್ನೂ ನಿವಾರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಅದು ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗೆ, ಈ ಪರಿವರ್ತಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಯಾವುದರ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಸಾಧ್ಯವೋ ಎಂದು (ಇರುವುದಕ್ಕಿಂತ)

ಶೈಪ್‌ನಲ್ಲಿ, ಈ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಮಾತನಾಡುವುದನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತೇವೆ ಏನು ಆಗಿತ್ತುಯೂರ್ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬಹುದಿತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ AI ಗಾಗಿ, ಆದರೆ ಆ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ನಾವು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, ವರ್ತಮಾನದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳೋಣ.

AI ಕೇವಲ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿಲ್ಲ; ಇದು ಈಗಾಗಲೇ ಹೊಂದಿದೆ. ಇನ್ನೂ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಸದಾಗಿದ್ದರೂ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಆಧುನಿಕ ದಿನದ ಆರೋಗ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿದೆ:

• ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, CT ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು, MRIಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ರೀತಿಯ ದೃಶ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ವೈದ್ಯರು ಸುಧಾರಿತ ಮಾದರಿ-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ AI- ಸಹಾಯದ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ರೋಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಗಾಯವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉಪಕರಣಗಳು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಹಿಂದೆಂದಿಗಿಂತಲೂ ಮಾನವ ದೇಹದ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವರಿಗೆ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಹೊಸ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ.
• ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಈಗಾಗಲೇ ಸುರಕ್ಷಿತವೆಂದು ತಿಳಿದಿರುವ ಔಷಧಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ಔಷಧ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಡ್ಡ-ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ರೆಕಾರ್ಡ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿವಿಷಗಳು ಮತ್ತು ಲಸಿಕೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅವರು ನಂತರ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದು.
• ನಿರ್ವಾಹಕರು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ರೋಗಿಗಳ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಅದು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಆದಾಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಪಟ್ಟಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಇದನ್ನು ಓದುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ನಮ್ಮ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಮೇಲೆ AI ಯ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಅರಿತುಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿದೆ - ಮತ್ತು ಅದು ದೊಡ್ಡದಾಗುತ್ತದೆ. ವಲಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಸಂಖ್ಯಾತ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ನಟರನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, AI ಪರಿಹಾರಗಳು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದಾದ ಸವಾಲುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅನಂತವಾಗಿದೆ.

ಈ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಜೀವಕ್ಕೆ ತರಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಶೈಪ್ ಇಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ. ನಮ್ಮ ಸೇವೆಗಳು ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯೋದ್ಯಮಿಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಕ ಆರೋಗ್ಯ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಅವರ ದಾರಿಯಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು ದೊಡ್ಡ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ನೈಜ-ಜಗತ್ತಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ತಂಡಗಳಿಗೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಇವೆ.

ರಸ್ತೆ ತಡೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಂಪು ಧ್ವಜಗಳು

ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಯ ಭರವಸೆ ಎಂದಿಗೂ ಹೆಚ್ಚಿಲ್ಲವಾದರೂ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಏಕಶಿಲೆಯ ಆರೋಗ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಅಡಚಣೆಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ದತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸಿದ ಇತರ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಿಂದ ಔಷಧವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ನಿಯಂತ್ರಕ ಅಡೆತಡೆಗಳಿಗಿಂತ ಬಹುಶಃ ಯಾವುದೂ ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿಲ್ಲ.

ಆರೋಗ್ಯ ವಿಮೆ ಪೋರ್ಟೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಅಕೌಂಟೆಬಿಲಿಟಿ ಆಕ್ಟ್ (HIPAA) ಅನ್ನು ಕಾಂಗ್ರೆಸ್ ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ ಸುಮಾರು ಕಾಲು ಶತಮಾನವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ 2021 ರಲ್ಲಿ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅದೇ ಶಾಸನವು ಇನ್ನೂ ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಇದು ವೈದ್ಯರು, ರೋಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ವೈದ್ಯಕೀಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಯಸುವ ಉದ್ಯಮಿಗಳು. ಇದಲ್ಲದೆ, HIPAA ಆದೇಶಗಳು ಈಗ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯ (PII) ಇತ್ತೀಚಿನ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುತ್ತಿವೆ. ಯುರೋಪಿಯನ್ ಯೂನಿಯನ್‌ನ ಜನರಲ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಟೆಕ್ಷನ್ ರೆಗ್ಯುಲೇಷನ್ (GDPR), ಸಿಂಗಾಪುರದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾಯಿದೆ (PDPA), ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ ಗ್ರಾಹಕ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಯಿದೆ (CCPA) ನಂತಹ ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೊದಲ ಸಮಗ್ರ ಶಾಸನವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.

COVID-19 ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗದೊಂದಿಗೆ ಟೆಲಿಹೆಲ್ತ್ ಅಗತ್ಯತೆಗಳ ಉಲ್ಬಣವು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿದೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಯಂತ್ರಕ ತಲೆನೋವುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ, ಅನೇಕ ರೋಗಿಗಳು HIPAA ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸದ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ರಿಮೋಟ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ, ಅದು ಅವರನ್ನು ಗೌಪ್ಯತೆ ಬೆದರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಆಗಿರುವ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಸಹ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ರೋಗಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು for ಲಾಭ. ವರ್ಚುವಲ್ ಕೇರ್‌ಗೆ ಬೇಡಿಕೆಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯು HIPAA ಯ ಮೂಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ಹೊರಗಿರುವ ಅನೇಕ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ದೊಡ್ಡ ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಗಳಾದ Facebook, Alphabet, Amazon ಮತ್ತು Microsoft ಅನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸಿದೆ. ಸಾಹಸೋದ್ಯಮ ಒಳಗೆ ದಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ, ಹೊಸ ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ತರುವುದರ ಜೊತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಅಗತ್ಯತೆ.

ನಿಯಂತ್ರಕರಿಗೆ, ಈ ಸಂಕೀರ್ಣ ಆದೇಶಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಸ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ನಟರು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಜಾಗದಲ್ಲಿ AI-ಚಾಲಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಆಶಿಸುತ್ತಿರುವ ತಂಡಗಳಿಗೆ, ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಯಂತ್ರಕ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಸರಳವಾಗಿ ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.

ಹುಡುಕುವುದು ಸಹ ಕಷ್ಟವೇ? ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾ. ನಿಯಂತ್ರಣವು ಕೆಲವು ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸದಂತೆ ತಡೆಯಬಹುದು, ಆದರೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲದೆ, AI-ಚಾಲಿತ ಉಪಕರಣಗಳು ಅದನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಹಂತವನ್ನು ದಾಟಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

A ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ದಿ ಅಮೇರಿಕನ್ ಮೆಡಿಕಲ್ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಪ್ರಕಾರ, ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ರೋಗಿಗಳ ಭೌಗೋಳಿಕ ವಿತರಣೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕೆಲವು ರಾಜ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ, ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್. ಈ ರೋಗಿಗಳು ಒಬ್ಬರಿಗೊಬ್ಬರು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಆರ್ಥಿಕ, ಸಾಮಾಜಿಕ, ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಆದರೆ ದೇಶದ ಉಳಿದ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಈ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಷ್ಟ. ಒಮ್ಮೆ ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಂಡರೆ, ಅದನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವುದು ಸಹ ಕಷ್ಟ, ಇದು ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಅಭಿವರ್ಧಕರಿಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ.

ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಅಥವಾ ರಚಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹ ಹೂಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಇನ್ನಷ್ಟು ಪಾವತಿಸುವ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಖರ್ಚು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಮಿತಿಮೀರಿದ ಏಕರೂಪದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಂತೆ, ಸರಿಯಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಮತ್ತು ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾವು ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು AI ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಸುಲಭವಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಆರೋಗ್ಯ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಗಾರ್ಟ್ನರ್ ಅವರ ಸಂಶೋಧನೆಯು ವರೆಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ 85% of AI ಯೋಜನೆಗಳು ತಪ್ಪಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ 2022 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ.

ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ, ತಿಳಿದಿರುವ ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಗಾಗಿ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಇತರ ಸವಾಲುಗಳಿವೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡುವ ತಮ್ಮ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ AI-ಚಾಲಿತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಈ ಸವಾಲುಗಳು ದೊಡ್ಡದಾಗಿವೆ. ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉಪಯುಕ್ತ, ಪರಿವರ್ತಕ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನೀವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ಅಡೆತಡೆಗಳು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ, ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದಲ್ಲಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತ ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಅನೇಕ ದೊಡ್ಡ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಜಯಿಸಲು Shaip ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.