څنګه شیپ ټیمونو سره د روغتیا پاملرنې AI حلونو رامینځته کولو کې مرسته کوي

بل ځل چې د ډاکټر دفتر ته ورځئ، تمه مه کوئ چې د روبوټیک ډاکټر لخوا به درملنه وشي. کمپیوټرونه او الګوریتمونه ممکن موږ ته ووایی چې څه وګورو، څه واخلو، او څوک زموږ په ټولنیزو شبکو کې اضافه کړو، مګر څیړنې ښیي چې د روغتیا پاملرنې مصنوعي ذهانت به ډیر ژر د انسانانو پاملرنې کونکو ځای ونه نیسي.

په هرصورت، دا ممکن د مغشوش کاغذونو په ځای کولو کې مرسته وکړي، د انتظار اوږد وخت، غلط تشخیص، او د روغتیا پاملرنې تجربې نور ناغوښتونکي عناصر د ډیرو مناسبو سره. AI ممکن د انساني ډاکټرانو سره د نورو ناروغانو درملنې لپاره د دوی تمرینونو اندازه کولو کې هم مرسته وکړي او دوی ځواکمن کړي ترڅو انفرادي ناروغانو ته ډیر شخصي ، مؤثره پاملرنه چمتو کړي.

هو، حتی په ۲۰۲۱ کال کې، په روغتیا پاملرنې کې د مصنوعي ذهانت او اتوماتیک کولو په اړه خبرې اترې په بالقوه، ژمنو او امکاناتو تمرکز کوي. په هرصورت، په فضا کې د مصنوعي ذهانت لخوا پرمخ وړل شوي غوښتنلیکونو لپاره ډیری فرصتونه لاهم مخ په وړاندې دي - په عمده توګه ځکه چې لوی خنډونه باید لاهم لرې شي ترڅو په فضا کې د پراخه منلو لپاره لاره هواره شي. تر هغه چې دا پیښ شي، دا بدلون راوړونکې ټیکنالوژي به د هغه څه په اړه بحث ته دوام ورکړي چې کیدی شي (د هغه څه پرځای چې دي).

په شایپ کې، موږ غواړو د مصنوعي ذهانت پراختیا ټیمونو سره د دې خنډونو په لرې کولو کې د مرستې له لارې خبرې اترې بدلې کړو. موږ د دې په اړه خبرې کول خوښوو چې راتلونکی د روغتیا پاملرنې مصنوعي ذهانت لپاره څه کولی شي ، مګر موږ د دې راتلونکي رامینځته کول نور هم خوښوو. مخکې لدې چې موږ دا څنګه کوو، راځئ چې یو څه وخت ونیسو چې په اوسني وخت تمرکز وکړو.

AI یوازې د تل لپاره د روغتیا پاملرنې بدلولو لپاره چمتو نه دی؛ دا لا دمخه لري. پداسې حال کې چې لاهم نسبتا نوې ده، ټیکنالوژي د عصري روغتیا پاملرنې سیسټم نږدې هر اړخ ته وده ورکړه:

• په کلینیکي ترتیباتو کې، ډاکټران د AI سره مرسته شوي امیجنگ وسیلې کاروي چې د پرمختللي نمونې پیژندنې وړتیاوې لري ترڅو د CT سکینونو، MRIs، او د بصری تحلیلونو نور ډولونه معاینه کړي، دوی ته اجازه ورکوي چې په چټکه او دقیق ډول د ناروغۍ کشف او د ټپ تشخیص کړي.
• په ټولګي کې، د ماشین زده کړې وسیلې له زده کونکو سره مرسته کوي چې د پخوا په پرتله د انسان د بدن په اړه ژور بصیرت راټول کړي او دوی ته ځواک ورکوي. نوي حلونه جوړ کړئ د ریښتیني نړۍ غوښتنلیکونو سره.
• په لابراتوار کې، څیړونکي پیچلي پروګرامونه کاروي ترڅو د درملو نوي فارمولونه د درملو سره چې دمخه یې خوندي وي پیژندل شوي حواله کړي. بیا دوی کولی شي په ریکارډ وخت کې د انټي ډوټس او واکسینونو رامینځته کولو لپاره دا تکرار او تکرار کړي.
• مدیران او اجرایوي د AI غوښتنلیکونه کاروي ترڅو د ناروغ ډیر رواني تجربې رامینځته کړي چې په ورته وخت کې د چمتو کونکو لپاره عاید رامینځته کوي او د ناروغانو لپاره د لوړ کیفیت پاملرنې ډاډمن کوي. لیست دوام لري.

ځکه چې تاسو دا لولئ، تاسو شاید دمخه پوه شئ چې زموږ په روغتیا پاملرنې سیسټم باندې د مصنوعي ذهانت اغیز خورا لوی دی - او دا به یوازې لوی شي. د بې شمیره متنوع لوبغاړو په پام کې نیولو سره چې دا سکتور پکې شامل دی، د هغو ننګونو شمیر چې د مصنوعي ذهانت حلونه یې په بالقوه توګه حل کولی شي بې شمیره ښکاري.

شیپ دلته دی چې د دې حلونو ژوند ته راوړلو کې مرسته وکړي. زموږ خدمتونه سوداګرو او متشبثینو ته وړتیا ورکوي چې د روغتیا پاملرنې AI ټیکنالوژۍ رامینځته کړي چې کولی شي د دوی په لاره کې د ځینې لوی خنډونو له مینځه وړلو سره په پیمانه د ریښتیني نړۍ ستونزې حل کړي. او د هغو ټیمونو لپاره چې د روغتیا پاملرنې ځای کې کار کوي ، ډیری یې شتون لري.

سړکونه او سور بیرغونه

پداسې حال کې چې د روغتیا پاملرنې کې د AI ژمنه هیڅکله لویه نه وه، په ریښتیا سره د واحد روغتیا پاملرنې سیسټم کې د ټیکنالوژۍ ادغام به د خنډونو څخه ډکه پروسه وي. شاید هیڅ یو د تنظیمي خنډونو څخه ډیر مهم نه وي چې درمل د نورو صنعتونو څخه توپیر کوي چیرې چې ګړندۍ اخیستل شوي.

نږدې یوه ربع پیړۍ کیږي چې کانګرس د روغتیا بیمې د لیږد او حساب ورکولو قانون (HIPAA) تصویب کړ، مګر همدغه قانون لاهم اداره کوي چې څنګه چمتو کونکي په 2021 کې د ناروغانو معلومات اداره کوي. له بده مرغه، دا په زیاتیدونکي توګه د ډاکټرانو، ناروغانو او متشبثینو لپاره د ځوابونو په پرتله ډیرې پوښتنې وړاندې کوي چې غواړي نوي طبي ټیکنالوژي رامینځته کړي. سربیره پردې، د HIPAA ماموریتونه اوس د شخصي پیژندلو وړ معلوماتو (PII) په اړه د وروستیو مقرراتو سره یوځای کیږي لکه د اروپایي اتحادیې د عمومي معلوماتو ساتنې مقررات (GDPR)، د سینګاپور د شخصي معلوماتو ساتنې قانون (PDPA)، او د کالیفورنیا د مصرف کونکي محرمیت قانون (CCPA) چې په متحده ایالاتو کې د معلوماتو کارولو اداره کولو لومړی جامع قانون استازیتوب کوي.

د ټیلی روغتیا اړتیاو کې زیاتوالی چې د COVID-19 وبا سره مل و، یوازې نور تنظیمي سر دردونه هم زیات کړي دي . د پیل لپاره، ډیری ناروغان د هغو پلیټ فارمونو له لارې لرې درملنه ترلاسه کوي چې د HIPAA معیارونه نه پوره کوي، کوم چې کولی شي دوی د محرمیت ګواښونو سره مخ کړي. حتی هغه پلیټ فارمونه چې مطابقت لري خطرونه رامینځته کوي، ځکه چې دوی کولی شي د ګټې لپاره حساس ناروغ معلومات افشا کړي . د مجازی پاملرنې لپاره د غوښتنې وده ډیری ډیجیټل خدماتو ته وده ورکړې چې د HIPAA اصلي ساحې څخه بهر دي، او دا لوی ټیک شرکتونه فیسبوک، الفابیټ، ایمیزون، او مایکروسافټ دې ته اړ کړي چې بازار ته ننوځي ، نوي نوښتونه راوړي او همدارنګه د اضافي څارنې اړتیا راوړي.

د تنظیم کونکو لپاره، د حکمونو په دې پیچلي سیسټم کې د اطاعت پلي کول په زیاتیدونکې توګه ستونزمن کیږي، ځکه چې ډاټا په نویو لارو او د مخ په زیاتیدونکي شمیر فعالینو لخوا کارول کیږي. په ورته ډول، د ټیمونو لپاره چې تمه لري د روغتیا پاملرنې ځای کې د AI ځواک لرونکي ټیکنالوژۍ رامینځته او ځای په ځای کړي، ډاډ ترلاسه کړي چې دا وسایل موجوده معیارونه پوره کوي تنظیمي مهارت ته اړتیا لري چې موندل یې خورا سخت دي.

موندل هم ستونزمن دي؟ د لوړ کیفیت طبي معلومات. مقررات ممکن ځینې نوي ټیکنالوژي د پراخه اختیار ترلاسه کولو څخه وساتي ، مګر د کیفیت ډیټا پرته ، د AI ځواک لرونکي وسیلې به حتی د پراختیا مرحلې څخه تیر نشي.

یوه وروستۍ څیړنه چې د امریکایی طبي ټولنې په ژورنال کې خپره شوې موندلې چې د ناروغانو جغرافیایي ویش چې معلومات یې د ماشین زده کړې الګوریتمونو د روزنې لپاره کارول کیږي تر ډیره حده په څو ایالتونو پورې محدود دي، په ځانګړې توګه کالیفورنیا، نیویارک، او میساچوسټس. د اقتصادي، ټولنیزو، چلند او نورو ځانګړتیاوو په پام کې نیولو سره چې دا ناروغان ممکن د یو بل سره شریک کړي مګر د هیواد پاتې برخه نه، د دې معلوماتو په اړه روزل شوي الګوریتمونه کولی شي په کمزوري ډول عمومي کړي. دا ستونزه د ډیرو متنوع ډیټا سیټونو سره حل کیدی شي، مګر بیا، د معلوماتو ترلاسه کول ګران دي. یوځل چې ترلاسه شي، دا تنظیم کول هم ګران دي، کوم چې د ماشین زده کړې ټیکنالوژیو پراختیا کونکو لپاره یو بل مهم ګام دی.

ډیری شرکتونه د خپلو الګوریتمونو لپاره د معلوماتو موندلو یا جوړولو لپاره د پام وړ پانګونه کوي او بیا یې د لیبل کولو لپاره حتی ډیر لګښتونه تشریح کونکو ته ورکوي. لکه څنګه چې د ډیر همجنسي معلوماتو سیټونو سره، هغه معلومات چې په سمه توګه لیبل شوي او تنظیم شوي ندي به د AI پروګرامونو ته روزنه ورکړي چې تعصب لرونکي او غلط پایلې رامینځته کړي، هغه ستونزې رامینځته کړي چې په اسانۍ سره نشي حل کیدی. له بده مرغه، دا ستونزې به د روغتیا پاملرنې AI ټیکنالوژۍ کار کونکو ټیمونو لپاره عادي پاتې شي. د ګارټینر څیړنې ښیې چې تر 2022 پورې د AI پروژې تر 8 5٪ پورې به د معلوماتو مدیریت تعصب په پایله کې غلطې پایلې ترلاسه کړي .

یوځل بیا ، د روغتیا پاملرنې لپاره د AI غوښتنلیکونو رامینځته کولو لپاره ډیری نورې ننګونې شتون لري ، دواړه پیژندل شوي او نامعلوم. لکه څنګه چې ډیر پراختیا کونکي ځای ته ننوځي او ډیر چمتو کونکي د دې پریکړې سره مخ دي چې ایا د ناروغانو درملنې لپاره د دوی ستراتیژیو کې د AI ځواک لرونکي حلونه اضافه کړي ، دا ننګونې لویې دي. پداسې حال کې چې خنډونه ناگزیر دي کله چې تاسو د نوي ټیکنالوژیو په کارولو سره د ګټورو ، بدلون کونکي وسیلو رامینځته کولو هڅه کوئ ، شیپ ټیمونو سره مرسته کوي ډیری لوی خنډونه لرې کړي چې اوس مهال په فضا کې پراختیا کونکي ورسره مخ دي.