ಮುಂದಿನ ಬಾರಿ ನೀವು ಸೆಲ್ಫಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ ಮುಂದಿನ ಎರಡು ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಮೊಡವೆಗಳನ್ನು ಬೆಳೆಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿಮಗೆ ಹೇಳಿದರೆ ಏನು? ಜಿಜ್ಞಾಸೆ ಧ್ವನಿಸುತ್ತದೆ, ಸರಿ? ಸರಿ, ನಾವೆಲ್ಲರೂ ಒಟ್ಟಾಗಿ ಅಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.
ಟೆಕ್ ಜಗತ್ತು ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದೆ. ನಮ್ಮ ಆಲೋಚನೆಗಳು, ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಸಮಾಜವಾಗಿ ಮುನ್ನಡೆಯುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ವಿಕಸನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸತ್ಯವಾಗಿದೆ ಆರೋಗ್ಯ AI, ಅಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಹೆಚ್ಚು ಹಾವಳಿಯ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಹಾಯದಿಂದ ನಿಭಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇಂದು, ನಾವು ಆನುವಂಶಿಕ ಕಾಯಿಲೆಗಳ ಆಕ್ರಮಣವನ್ನು ಮತ್ತು ಗೆಡ್ಡೆಯು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಆಗುವ ಸಮಯವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಊಹಿಸುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊರತರುವ ಅಂಚಿನಲ್ಲಿದೆ. ನಾವು ರೋಬೋಟ್ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕರು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರಿಗೆ VR-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ತರಬೇತಿ ಕೇಂದ್ರಗಳಿಗಾಗಿ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ನಾವು ಬೆಡ್ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆ, ರಿಮೋಟ್ ಕೇರ್, ಔಷಧಿಗಳ ವಿತರಣೆ, ಮತ್ತು AI-ಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಟನ್ಗಳಷ್ಟು ಅನಗತ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆಯನ್ನು ತಲುಪಿಸುವ ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗಗಳ ಕುರಿತು ನಾವು ಕನಸು ಕಾಣುತ್ತಲೇ ಇದ್ದಂತೆ, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ವಿಕಾಸದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳೋಣ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅದರ ರೆಕ್ಕೆಗಳು ಈ ಅದ್ಭುತ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ.
ಈ ಪೋಸ್ಟ್ ಆರೋಗ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ, ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸುವ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಹೊರತರಲು ಸಮರ್ಪಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್ AI ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ
ಈಗ, ನಾವು AI ಯ ಕೆಲವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಿಮ್ಮ ಫೋನ್ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಹೊಂದಿರುವ ಸರಾಸರಿ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಫಿಟ್ನೆಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು AI ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳಿಂದ ಚಾಲಿತವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳೋಣ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಅದನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಅವರು ವರ್ಷಗಳ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಪಡೆದಿದ್ದಾರೆ.
ಈ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಅಳೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಸುಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತೀರಿ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಬಹು ಮೂಲಗಳಿಂದ. ನಾವು ಮೊದಲೇ ಹೇಳಿದ ಆಂಕೊಲಾಜಿಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ನೆನಪಿಡಿ, ಅಂತಹ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕಾಗಿ, ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಮತ್ತು ತಜ್ಞರು ಮಾಡಬೇಕು ಮೂಲ ಡೇಟಾ ಎಕ್ಸ್-ಕಿರಣಗಳು, MRIಗಳು, CT ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ವರದಿಗಳಿಂದ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಅವರು ನೋಡುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿ.
ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್ ವೃತ್ತಿಪರರು ವಿಭಿನ್ನ ಕಾಳಜಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬೇಕು ಆದ್ದರಿಂದ ಯಂತ್ರಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಎಲ್ಲಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಯೋಜನೆಗಳು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅದರ ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿವೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ, ಡೇಟಾವು ಆರೋಗ್ಯಕರ ನಾಳೆಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳೋಣ.
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು
- ನಾವು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಕರಣಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವಾಗ, ಪ್ರಸ್ತುತ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು ಮೊದಲ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾದ ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಔಷಧಿಗಳು ಮತ್ತು ಜೀವನಶೈಲಿಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಕಾಳಜಿಯನ್ನು ಗುಣಪಡಿಸಬಹುದೇ ಎಂದು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
- ಜೀನೋಮಿಕಲಿ ಅನುಕ್ರಮ ರೋಗಕಾರಕಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ವೈರಲ್ ರೋಗಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು AI ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ.
- ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅವರ ಚೇತರಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನೀಡಲು ವರ್ಚುವಲ್ ದಾದಿಯರು ಮತ್ತು ಸಹಾಯಕರನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ರೋಗಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಅಧಿಕವಾಗಿದ್ದಾಗ, ವರ್ಚುವಲ್ ದಾದಿಯರು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನೀಡಬಹುದು. ಈ ಡಿಜಿಟಲ್ ನರ್ಸ್ಗಳಿಗೆ ಮಾನವರು ಮಾಡಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಎಂದಿಗೂ ಗುಣಪಡಿಸಲಾಗದ ಅಥವಾ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾಗದ ಹಲವಾರು ನರವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ನಿರೋಧಕ ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಮೂಲಕ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು. ಬುದ್ಧಿಮಾಂದ್ಯತೆ, ಆಲ್ಝೈಮರ್ಸ್, ಪಾರ್ಕಿನ್ಸನ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳನ್ನು ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು.
- ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಔಷಧಗಳು ಸಹ AI ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶದೊಂದಿಗೆ ಸಾಧ್ಯ ಚುನಾಯಿತರೋನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳು. ರೋಗಿಯ ಆರೋಗ್ಯ ಇತಿಹಾಸ, ಅಲರ್ಜಿಗಳು, ರಾಸಾಯನಿಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಯಂತ್ರಗಳಿಂದ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಬಹುದು.
- ಹೊಸ ಔಷಧಿಗಳ ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಮೂಲಕ ವೇಗವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು.
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಗಾಗಿ AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸವಾಲುಗಳು
- ಸ್ಥಿರತೆಯ ಪೀಳಿಗೆ ಆರೋಗ್ಯ ದತ್ತಾಂಶವು ಒಂದು ಸವಾಲಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಕಲಿಯಲು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಲಭ್ಯತೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.
- ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮವು ಹಲವಾರು ಕಾನೂನುಗಳು, ಅನುಸರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳಿಂದ ಬದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರ ನಡುವೆ ಡೇಟಾದ ನ್ಯಾಯಯುತ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳಿಂದಾಗಿ ಡೇಟಾ ಇಂಟರ್ಆಪರೇಬಿಲಿಟಿ ಅನಿವಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬೇಸರದ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ. ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ರೋಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ data ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ.
- ಆರೋಗ್ಯ ಎಸ್ಎಂಇಗಳ ಲಭ್ಯತೆಯೂ ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಬಹುಶಃ ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಕ್ಷಣವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶೇಷವಾದ ವಿಭಾಗವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬೇಕು. ಅವರನ್ನು ನೇಮಕ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲಾಗಿದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮ ಮತ್ತು ಅದರ AI-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳ ಕುರಿತು ನೀವು ಹೊಂದಿರಬೇಕಾದ ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ನಾವು ಮಾತನಾಡುವಾಗ, ನಾವು ಚರ್ಚಿಸಿದ ಕೆಲವು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಟನ್ಗಳಷ್ಟು ಪ್ರಗತಿಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತಿವೆ. ಹೊಸ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳು ಸಹ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿವೆ. ಇಲ್ಲಿರುವ ಏಕೈಕ ಪ್ರಮುಖ ಟೇಕ್ಅವೇ ಎಂದರೆ ಡೇಟಾವು ಆರೋಗ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೀವು AI ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅಂತಹ ತಜ್ಞರಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ನಾವು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಶೇಪ್.
ಅದು ಮಾಡುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಅಪೂರ್ವವಾದುದು.
