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

تمه مه کوئ چې بل ځل چې تاسو د ډاکټر دفتر ته لاړ شئ د روبوټیک ډاکټر لخوا درملنه وشي. کمپیوټرونه او الګوریتمونه ممکن موږ ته ووایي چې څه باید وګورو، څه واخلو، او څوک زموږ په ټولنیزو شبکو کې اضافه کړو، مګر څیړنې وړاندیز کوي چې د روغتیا پاملرنې AI نه به د انسان ځای نیسي پاملرونکي هر وخت ژر

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 2021 کې، د روغتیا پاملرنې کې د AI او اتومات په اړه خبرې اترې په احتمالي، ژمنې او امکاناتو تمرکز کوي. په هرصورت، په فضا کې د AI ځواک لرونکي غوښتنلیکونو لپاره ډیری فرصتونه لاهم مخکې دي - په ځانګړې توګه دا چې لوی خنډونه باید لا تر اوسه له منځه یوړل شي ترڅو په فضا کې د پراخه اختیار لپاره لاره پاکه کړي. تر هغه چې دا پیښ شي، دا بدلون ټیکنالوژي به د څه په اړه بحث ته دوام ورکړي کولی شي وي (د دې پر ځای چې څه دي).

په شیپ کې، موږ غواړو د AI پراختیایی ټیمونو سره د دې خنډونو په لرې کولو کې مرسته کولو سره خبرې بدل کړو. موږ د خبرو کولو سره مینه لرو څه futآرشيفشمېره ساتلی شي د روغتیا پاملرنې AI لپاره ، مګر موږ د دې راتلونکي رامینځته کولو سره مینه لرو. مخکې لدې چې موږ دا څنګه کوو په دې کې ډوب کړئ ، که څه هم ، راځئ چې یو شیبه په اوسني 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 لوستل کوئ، تاسو شاید دمخه پوه شئ چې زموږ په روغتیا پاملرنې باندې د AI اغیزه سیسټم خورا لوی دی - او دا به یوازې لوی شي. د بې شمیره متنوع لوبغاړو په پام کې نیولو سره چې سکټور پکې شامل دي، د ننګونو شمیر چې د AI حلونه یې په احتمالي توګه حل کولی شي لامحدود 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.

دا نږدې څلورمه پیړۍ تیریږي وروسته له دې چې کانګرس د روغتیا بیمې پورټ وړتیا او حساب ورکولو قانون (HIPAA) نافذ کړ ، مګر دا ورته قانون لاهم اداره کوي چې څنګه چمتو کونکي په 2021 کې د ناروغانو ډیټا اداره کوي. له بده مرغه ، دا په زیاتیدونکي ډول د ډاکټرانو ، ناروغانو او ځوابونو په پرتله ډیرې پوښتنې وړاندې کوي. متشبثین د نوي طبي ټیکنالوژۍ رامینځته کولو په لټه کې دي. سربیره پردې، د HIPAA ماموریت اوس د شخصي پیژندلو وړ معلوماتو (PII) په اړه د نورو وروستي مقرراتو سره یوځای کیږي. لکه د اروپایی اتحادیې د عمومي معلوماتو محافظت مقررات (GDPR)، د سنګاپور د شخصي معلوماتو محافظت قانون (PDPA)، او د کالیفورنیا د مصرف کونکي محرمیت قانون (CCPA) چې دلته په متحده ایالاتو کې د ډیټا کارولو اداره کولو لومړی جامع قانون استازیتوب کوي.

د تلیفون روغتیا اړتیاو کې زیاتوالی چې د COVID-19 وبا سره یوازې شتون لري نور تنظیمي سر دردونه اضافه کړل. د پیل کونکو لپاره ، ډیری ناروغان د پلیټ فارمونو له لارې لرې درملنه ترلاسه کوي چې د HIPAA معیارونه نه پوره کوي ، کوم چې کولی شي دوی د محرمیت ګواښونو ته زیان منونکي پریږدي. حتی هغه پلیټ فارمونه چې موافق دي خطرونه رامینځته کوي ، ځکه چې دوی کولی شي د ناروغ حساس معلومات افشا کړي for ګټه. د مجازی پاملرنې لپاره د غوښتنې ودې ډیری ډیجیټل خدماتو ته وده ورکړې چې د HIPAA اصلي ساحې څخه بهر راځي، او دا د ټیک لوی شرکتونه فیسبوک، الفبا، ایمیزون، او مایکروسافټ مجبور کړي دي. ماجراجویی په د بازار، د نوي نوښت راوستل او همدارنګه د اضافي نظارت اړتیا.

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.

A وروستيو مطالعه د امریکایی طبي اتحادیې په ژورنال کې خپره شوې وموندله چې د ناروغانو جغرافیایی توزیع چې معلومات یې د ماشین زده کړې الګوریتمونو روزنې لپاره کارول کیږي اکثرا په څو ایالتونو کې محدود دي ، په ځانګړي توګه کالیفورنیا ، نیویارک او میساچوسټس. د اقتصادي، ټولنیز، چلند او نورو ځانګړتیاوو په پام کې نیولو سره چې دا ناروغان ممکن یو بل سره شریک کړي مګر د هیواد پاتې برخه نه، د دې معلوماتو په اړه روزل شوي الګوریتمونه کولی شي په خراب ډول عمومي کړي. دا ستونزه د ډیرو متنوع ډیټا سیټونو سره حل کیدی شي، مګر بیا، د معلوماتو ترلاسه کول سخت دي. یوځل چې ترلاسه شي ، تنظیم کول هم ګران دي ، کوم چې د ماشین زده کړې ټیکنالوژیو پراختیا کونکو لپاره یو بل مهم ګام دی.

ډیری شرکتونه د دوی د الګوریتمونو لپاره ډیټا موندلو یا رامینځته کولو لپاره د پام وړ پانګوونه کوي او بیا یې د لیبل کولو لپاره حتی ډیر تادیه کونکي تشریح کونکي مصرفوي. لکه څنګه چې د ډیری همغږي ډیټا سیټونو سره ، هغه معلومات چې په سمه توګه لیبل شوي ندي او تنظیم شوي به د AI برنامې روزي ترڅو تعصب او ناسمې پایلې رامینځته کړي ، ستونزې رامینځته کوي چې په اسانۍ سره نشي حل کیدی. له بده مرغه، دا ستونزې به د هغو ټیمونو لپاره چې د روغتیا پاملرنې AI ټیکنالوژۍ کې کار کوي عادي وي. د ګارټینر څیړنې ښیې چې تر دې پورې 85% of د AI پروژې به غلطې پایلې ترلاسه کړي د 2022 پورې د معلوماتو مدیریت تعصب په پایله کې.

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.