ಆರೋಗ್ಯ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ?

ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ಚಂದ್ರನಿಗೆ ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ?

ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ, ಸ್ವಯಂ-ಕಲಿಕೆಯ ಸೆಟಪ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ ಹೆಚ್ಚು. ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ AI-ಚಾಲಿತ ಮಾದರಿಗಳು, ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯವಹಾರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಜೊತೆಗೆ, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯು ಗಮನದ ಲಂಬವಾಗಿರುವ ಕಾರಣ, ಅವುಗಳಿಗೆ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಕೀಪಿಂಗ್‌ಗೆ ಸರಳವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಆದರೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನಿವೃತ್ತಿ ಮನೆಗಳು, ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಘಟಿತ ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾದ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ವಾಸಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ನಾವು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಏಕೆ ಗಮನಹರಿಸಬೇಕು. ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ನಂತರ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಭಾವಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಇಲ್ಲಿ ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಮಿಶ್ರಣಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಅಥವಾ ಲೇಬಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾದರಿಗಳು, ರೋಗಗಳ ಸ್ವರೂಪ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾಯಿಲೆಗಳ ಮುನ್ನರಿವು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಇತರ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಯಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿವೆ.

ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು- ಸಂಪೂರ್ಣ ಅವಲೋಕನ?

ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಲಿಯಲು ಮೆಟಾಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ಅಥವಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಮಾದರಿಗಳು ಸಂದರ್ಭ, ಅನುಕ್ರಮ ಮತ್ತು ವರ್ಗವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಲವು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಇರುತ್ತದೆ, ಇದು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಸೆಟಪ್‌ನ ಭಾಗವಾಗಿ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳು ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸಮರ್ಥವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಬದಲಿಗೆ ಪ್ರಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ನಂತರ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಔಷಧ ರಚನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಕರೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ನಿಮಗೆ ಇನ್ನೂ ಸ್ವಲ್ಪ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ! ಒಳ್ಳೆಯದು, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಏನನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸರಳ ಮಾರ್ಗ ಇಲ್ಲಿದೆ. ನೀವು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೋಂಕುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಕ್ರಮವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಉದ್ದೇಶಿತ ಆರೋಗ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಹ ಕರೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು, ಬುದ್ಧಿವಂತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಅದು ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಮತ್ತು ಜೋಡಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಹೌದು, ಅದನ್ನೇ ನಾವು 'ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ' ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ.

ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧಿತ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು ಯಾವುವು?

ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಸಾಮಾನ್ಯರ ಜೀವನದ ಮೇಲೆ ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಒತ್ತು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತಿದೆ; AI ಯ ಅನಿವಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಹಾಡದ ಹೀರೋ ಇದು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಪ್ರಕರಣ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಹಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.

ಆದರೆ ಯಾವ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು ತರಬೇತಿಯ ಡೇಟಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ? ಒಳ್ಳೆಯದು, ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ವೇಗವನ್ನು ಪಡೆದಿರುವ ಉಪ-ಡೊಮೇನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ, ಕೆಲವು ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ:

• ಡಿಜಿಟಲ್ ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಸೆಟಪ್‌ಗಳು: ಫೋಕಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಚಿಕಿತ್ಸೆ, ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ವರ್ಚುವಲ್ ಆರೈಕೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸೇರಿವೆ
• ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು: ಫೋಕಸ್ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಮತ್ತು ಗಾಯಗಳಂತಹ ಮಾರಣಾಂತಿಕ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭಾವದ ಕಾಯಿಲೆಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
• ವರದಿ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಸಾಧನಗಳು: ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಪ್ರದೇಶಗಳು CT ಸ್ಕ್ಯಾನರ್‌ಗಳು, MRI ಪತ್ತೆ, ಮತ್ತು X-ರೇ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಣ ಉಪಕರಣಗಳ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ತಳಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ
• ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು: ಫೋಕಸ್ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಹಲ್ಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಚರ್ಮದ ಕಾಯಿಲೆಗಳು, ಮೂತ್ರಪಿಂಡದ ಕಲ್ಲುಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಸೇರಿವೆ
• ಡೇಟಾ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು: ಉತ್ತಮ ರೋಗ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾಯಿಲೆಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಔಷಧ ತಯಾರಿಕೆಯನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ.
• ರೆಕಾರ್ಡ್-ಕೀಪಿಂಗ್ ಸೆಟಪ್‌ಗಳು: ಫೋಕಸ್ ಪ್ರದೇಶಗಳು ರೋಗಿಗಳ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸುವುದು, ರೋಗಿಗಳ ಬಾಕಿಗಳ ಮೇಲೆ ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಮಾ ಪಾಲಿಸಿಯ ನಿಟಿ-ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಅಧಿಕೃತಗೊಳಿಸುವುದು.

ಈ ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಮಾದರಿಗಳು ನಿಖರವಾದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿರಲು ಹಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ.

ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?

ಮಾದರಿಗಳ ಸ್ವರೂಪದಿಂದ ನೋಡಿದಂತೆ, ಆರೋಗ್ಯ ಡೊಮೇನ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪಾತ್ರವು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ. ಗ್ರಹಿಕೆಯ AI ಸೆಟಪ್‌ಗಳು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಗತ್ಯತೆಗಳಾಗುವುದರೊಂದಿಗೆ, ಮಾದರಿಗಳು ಕಲಿಯಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಇದು NLP, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಮತ್ತು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ಗೆ ಬರುತ್ತದೆ.

ಅಲ್ಲದೆ, ರೋಗಿಗಳ ದಾಖಲೆ ಕೀಪಿಂಗ್, ವಹಿವಾಟು ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಂತಲ್ಲದೆ, ವರ್ಚುವಲ್ ಕೇರ್, ಇಮೇಜ್ ವಿಶ್ಲೇಷಕಗಳು ಮತ್ತು ಇತರವುಗಳಂತಹ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗುರಿಯಾಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ, ಇದು ಭವಿಷ್ಯದ ದೈತ್ಯ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿದೆ.

500 ಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ 2027 ರಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ 2020% ರಷ್ಟು ಬೆಳೆಯುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ ಎಂಬ ಅಂಶದಿಂದ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಆದರೆ ಅಷ್ಟೆ ಅಲ್ಲ, ಮೊದಲ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮಾದರಿಗಳು ಹಲವಾರು ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು 30% ರಷ್ಟು ಉಳಿದ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸಲು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಸೆಟಪ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮತ್ತು ಹೌದು, ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು 3D ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ, 1000 ರಲ್ಲಿ ಇಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಕನಿಷ್ಠ 2021 ಪಟ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ.

ಭರವಸೆಯ ಧ್ವನಿಗಳು, ಅಲ್ಲವೇ!