AI သည် သွားဘက်ဆိုင်ရာ အနာဂတ်ကို မည်သို့ပုံဖော်သနည်း။

Artificial Intelligence (AI) တိုးတက်မှုများသည် သွားဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ငန်းကို တော်လှန်ပြောင်းလဲလျက်ရှိသည်။ သွားဘက်ဆိုင်ရာအလေ့အကျင့်သည် သမိုင်းကြောင်းအရ လက်လုပ်လက်စားအပေါ် မှီခိုအားထားခဲ့သည်။ ယခု မျက်မြင်တွေ့နေရသည်မှာ ယနေ့ခေတ် သွားဘက်ဆိုင်ရာ ပြုပြင်ပြောင်းလဲမှု၏ ကနဦးအဆင့်ဖြစ်သည်။ ၎င်းကို သွားနှင့်ခံတွင်းဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေခြင်းမှ စဉ်ဆက်မပြတ်ပညာရေးအထိ၊ ကုသမှုရလဒ်များကို ခန့်မှန်းခြင်းအထိ နယ်ပယ်တိုင်းတွင် မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် AI-စွမ်းအင်သုံးအက်ပ်လီကေးရှင်းများ၏ ကျယ်လောင်သောစာရင်းတစ်ခုကြောင့်ဟု ယူဆနိုင်သည်။ နှင့်အခြားများစွာ။

​​ယနေ့ခေတ်တွင် လူကြိုက်များသော သွားဘက်ဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သော AI သည် အိမ်တွင် ရိုက်နှိပ်နိုင်သော ညှပ်များအတွက် စိတ်ကြိုက်အဆစ်များ ဖန်တီးရန် ၎င်း၏ ထူးထူးခြားခြား ဓာတ်မှန်များ နှင့် 3D စကင်န်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည့် စွမ်းရည်ပြသထားသည်။ ၎င်းသည် သွားနှင့်ခံတွင်းဆိုင်ရာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများရှိသူများသည် သွားဆရာဝန်၏ရုံးခန်းသို့ သွားရောက်ရန်မလိုဘဲ ဒစ်ဂျစ်တယ်သွားနှင့်ခံတွင်းစောင့်ရှောက်မှုကို ရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။

သွားဘက်ဆိုင်ရာတွင် အခြားသော လက်ရှိနှင့် အနာဂတ် AI Application များ ပါဝင်သည်။ သွားဘက်ဆိုင်ရာခွဲစိတ်မှုအကူစက်ရုပ်, VR အသွင်တူသွားတုထုတ်ယူခြင်း။၊ Augmented Reality (AR) အက်ပ်များ (ဥပမာ။ အတွက် သွားဘက်ဆိုင်ရာသင်တန်း နှင့် အပြုံးဖြာ), သွားဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်း။,optical coherence tomography ကိုအသုံးပြု၍ ခံတွင်းကင်ဆာရှာဖွေခြင်း။ (OCT) ပုံရိပ်ဖော်နည်းပညာ စသည်တို့၊

Artificial Intelligence ဆိုတာဘာလဲ။

Artificial Intelligence (AI) ဆိုသည်မှာ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သည့် အပြုအမူကို ပြသသည့် မည်သည့်ကွန်ပျူတာစနစ် သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းစဉ်ကိုမဆို ရည်ညွှန်းသည်။

၁၉၅၀ တွင် Alan Turing မှ စိတ္တဇသဘောတရားအဖြစ် ပထမဆုံးမိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ သို့သော်လည်း မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ လူသားအဆင့် ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးပါသော စက်များ တီထွင်ရန် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုများ ရှိလာခဲ့သည်။

AI နယ်ပယ်သည် သင်ထင်မြင်နိုင်သော အနာဂတ်ကို ဦးတည်သည့် မည်သည့်နယ်ပယ်ကိုမဆို လက်တွေ့ကျကျ အကျုံးဝင်သည်- သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ စက်ရုပ်များ၊ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ၊ စကားပြောဆိုမှု မှတ်သားမှု၊ ရုပ်ပုံပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှု၊ ကျွမ်းကျင်သူစနစ်များ၊ မနုဿဗေဒ၊ ဘောဂဗေဒ၊ ဂိမ်းသီအိုရီ၊ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုဆိုင်ရာ တွက်ချက်မှု၊ သတင်းအချက်အလက် ပြန်လည်ရယူမှု၊ အသိပညာ ကိုယ်စားပြုမှု စသည်

ယင်းတို့အထဲမှ၊ သွားဘက်ဆိုင်ရာနှင့် အများဆုံးဆက်စပ်နေသည့် စိတ်လှုပ်ရှားစရာအကောင်းဆုံးဌာနခွဲနှစ်ခုမှာ စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုတို့ဖြစ်နိုင်သည်။

သွားဘက်ဆိုင်ရာ AI- စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှု

"စက်သင်ယူခြင်း" ဟူသော အသုံးအနှုန်းသည် ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်း သို့မဟုတ် ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ကျယ်ပြန့်သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို ရည်ညွှန်းသည်။

ဤ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ယခင်က လေ့လာတွေ့ရှိခဲ့သည့်အရာများအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းတို့ မည်သို့ပြုမူသင့်သည်ဟူသော ယူဆချက်များအား ကောက်ယူခြင်းဖြင့် ဒေတာများမှ သင်ယူသည်။ ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် လေ့လာတွေ့ရှိချက်အသစ်များနှင့်ပတ်သက်၍ ခန့်မှန်းချက်များပြုလုပ်ရန် ဤသင်ယူထားသောအပြုအမူကို အသုံးပြုကြသည်။

ရိုးရာကိန်းဂဏန်းစံနမူနာများ (ဥပမာ ဆုတ်ယုတ်ခြင်း) နှင့် စက်သင်ယူမှုနည်းလမ်းများကြား အဓိကကွာခြားချက်မှာ နောက်ပိုင်းတွင် ထည့်သွင်းကိန်းရှင်များနှင့် အထွက်တန်ဖိုးများအကြား ဆက်စပ်မှုပုံစံကို မည်သည့်ပုံစံမှ မယူဆခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။ ယင်းအစား၊ ၎င်းသည် ဥပမာများမှ တိုက်ရိုက်သင်ယူသည်။

Deep learning ဆိုသည်မှာ နဂိုရှိပြီးသားအသိပညာကို အားကိုးမည့်အစား ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ပုံစံတည်ဆောက်ရန် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အသုံးပြုသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ၎င်းသည် သွင်းအားစုနှင့် အထွက်များကြား ရှင်းလင်းပြတ်သားသော ဆက်စပ်မှုမရှိသော အလုပ်များတွင် စက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

အသက် (သို့) ကျားမ ကဲ့သို့သော လူနာလက္ခဏာများပေါ်အခြေခံ၍ ရောဂါရလဒ်များကို ခန့်မှန်းရန် Machine Learning ကို ဆေးပညာတွင် နှစ်ပေါင်းများစွာ အသုံးပြုခဲ့သည်။ မကြာသေးမီက သုတေသီများသည် သွားပိုးစားခြင်း (အပေါက်များ) နှင့် သွားဖုံးရောဂါများကဲ့သို့သော သွားနှင့်ခံတွင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများအတွက် ဤနည်းပညာကို စတင်အသုံးပြုလာကြသည်။ အမှန်တော့၊ မကြာသေးမီက လေ့လာမှုတစ်ခုအရ AI သည် ဆီးလမ်းကြောင်းဆိုင်ရာရောဂါကို ရှာဖွေရာတွင် လူသားဆရာဝန်များထက် ပိုမိုတိကျနိုင်ကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။

နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း သင်ယူမှုသည် လုပ်ဆောင်ခြင်းယူနစ် အလွှာများစွာပါရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် အကောင်းမွန်ဆုံးဖြေရှင်းချက်တစ်ခုသို့ ရောက်ရှိသည်အထိ ၎င်းတို့၏အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို အချိန်နှင့်အမျှ ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် ဒေတာများမှ သင်ယူပါ။

ဤပုံစံကို 1980 ခုနှစ်များတွင် ပထမဆုံးတီထွင်ခဲ့သော်လည်း 2015 ခုနှစ်အထိ တွင်ကျယ်စွာ လက်ခံကျင့်သုံးခြင်းမရှိခဲ့ပါ။ ယနေ့တွင် ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်းအစီအစဉ်အတွက် AI ကိုအသုံးပြုသည့် ကုမ္ပဏီများစွာရှိသည်။ ဥပမာ, SmileDirectClub လူနာများ၏ အပြုံးများ၏ 3D ပုံများကို ဖန်တီးရန် စက်-သင်ယူခြင်း အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ ဆရာဝန်များသည် ၎င်းတို့အား ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ စစ်ဆေးရန်မလိုဘဲ ကုသမှုများကို စီစဉ်ပေးနိုင်ပါသည်။

သွားဘက်ဆိုင်ရာ AI ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။

သွားဘက်ဆိုင်ရာတွင် ဉာဏ်ရည်တုအသုံးပြုမှု မြင့်တက်လာသည်။ သွားနှင့်ခံတွင်းဆိုင်ရာ အလေ့အကျင့်များသည် ပိုမိုထိရောက်ပြီး တိကျနိုင်သောကြောင့် ပိုမိုထိရောက်ပြီး တိကျနိုင်သောကြောင့် သမားရိုးကျကုသမှုနည်းလမ်းများကို အစားထိုးရန်အတွက် အလိုအလျောက်စနစ်များဆီသို့ တိုးတိုးလာပါသည်။ အချို့ကိစ္စများတွင်၊ ဤစနစ်များသည် လူသားသွားဆရာဝန်များထက်ပင် စွမ်းဆောင်နိုင်ကြသည်။ အောက်ဖော်ပြပါစာရင်းတွင် သွားဘက်ဆိုင်ရာစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများမှ Artificial Intelligence (AI) ကိုအသုံးပြုပုံ နမူနာအနည်းငယ်ကို ဖော်ပြပေးထားပါသည်။ 

သွားပိုးစားခြင်းကို သိရှိနိုင်သည်။

ဟားဗတ်တက္ကသိုလ်မှ သုတေသီများ၏ လေ့လာမှုတစ်ခုအရ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော သွားဆရာဝန်များထက် သွားများတွင် သွားပိုးစားခြင်းများကို တိကျစွာသိရှိနိုင်သည်ကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ပုံမှန်နှုတ်ဖြေစာမေးပွဲများအတွင်း ရိုက်ယူထားသော ပုံ ၁ သန်းကျော်မှ ဒေတာကို အသုံးပြု၍ ၎င်းကို ပြုလုပ်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။

သွားဘက်ဆိုင်ရာ AI ဆော့ဖ်ဝဲ

သွားဘက်ဆိုင်ရာ AI ဆော့ဖ်ဝဲလ်အသစ်ကို တီထွင်ခြင်းသည် ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချစေပြီး စောင့်ရှောက်မှုအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ X-rays ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် ကင်ဆာအကျိတ်များ ကြီးမားလွန်းခြင်း သို့မဟုတ် ကုသရန် မပျံ့နှံ့မီတွင် ဆရာဝန်များအား အစောပိုင်းလက္ခဏာများသိရှိနိုင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။ အခြားသော အပလီကေးရှင်းများတွင် လူနာ၏ ဒေတာကို အခြေခံ၍ ၎င်းတို့၏ ပါးစပ်၏ စိတ်ကြိုက် 3D မော်ဒယ်လ်များ ဖန်တီးခြင်းများ အပါအဝင် လူနာများ၏ ဆက်သွယ်ရေးကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။

ORCA သွားဘက်ဆိုင်ရာ AI သွားဘက်ဆိုင်ရာ AI သည် အရည်အသွေးမြင့် ဓါတ်ရောင်ခြည်ဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေရေး ရလဒ်များကို မည်ကဲ့သို့ ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည်ဆိုသော ဥပမာကောင်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့၏ X-rays များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် ၎င်းတို့၏သွားများ၏ 3D မော်ဒယ်များကိုဖန်တီးရန် AI algorithms ကိုအသုံးပြုသည်။ ထို့နောက် နောက်ဆုံးသွားရောက်ကြည့်ရှုပြီးကတည်းက ပြောင်းလဲမှုတစ်စုံတစ်ရာ ဖြစ်ပေါ်ခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ဤမော်ဒယ်များကို မူရင်းပုံနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။ ဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ထောင်ပေါင်းများစွာသော ဆေးခန်းဆရာများ၏ ဆေးခန်းကျွမ်းကျင်မှုကို အခြေခံ၍ သွားဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်များကို အနက်ပြန်ဆိုပေးပါသည်။

သွားဘက်ဆိုင်ရာအလေ့အကျင့်စီမံခန့်ခွဲမှု

Artificial Intelligence သည် သွားဆရာဝန်များ ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းဆောင်တာများ လုပ်ဆောင်ပုံ၊ ၎င်းတို့၏ လူနာများနှင့် ဆက်ဆံပုံ၊ စီမံခန့်ခွဲရေး လုပ်ငန်းတာဝန်များနှင့် လူနာ ပြုစုစောင့်ရှောက်မှုတွင် အချိန်မည်မျှ သုံးစွဲနိုင်ပုံတို့ကို အသွင်ပြောင်းပါသည်။

AI သည် သွားနှင့်ခံတွင်းဆေးခန်းလည်ပတ်မှုတွင် လည်ပတ်နေသည့်အရာများစွာကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်သောကြောင့် သွားဘက်ဆိုင်ရာအနာဂတ်ကို မလွဲမသွေပုံဖော်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ သင်၏ AI စီမံခန့်ခွဲရေးလက်ထောက်ထံတွင် အကောင်းဆုံးကျန်ရှိနေသော လုပ်ဆောင်စရာများမှာ- လူနာအချိန်ဇယားဆွဲခြင်း၊ ရက်ချိန်းသတိပေးချက်များ၊ ကုသမှုအစီအစဉ်ဆွဲခြင်း၊ ငွေပေးချေခြင်း၊ အာမခံတောင်းဆိုမှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်းစသည်ဖြင့် ပါဝင်သည်။

များသော cloud-based သွားဘက်ဆိုင်ရာအလေ့အကျင့်စီမံခန့်ခွဲမှုဆော့ဖ်ဝဲ သင်၏လက်ရှိ EHR စနစ် သို့မဟုတ် Practice Management Software (PMS) ကဲ့သို့သော အခြားသော မှတ်တမ်းထိန်းသိမ်းမှုစနစ်များမှ သင့်ဒေတာအားလုံးကို တိုက်ရိုက်တင်သွင်းခွင့်ပြုခြင်းဖြင့် စာရွက်မှတ်တမ်းများမှ အီလက်ထရွန်းနစ်ပစ္စည်းများသို့ သင်၏ကူးပြောင်းမှုကို ရိုးရှင်းစေသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ သင့်အတွက် လူကိုယ်တိုင်ဝင်ရောက်မှု နည်းပါးသွားသည့်အတွက်ကြောင့် သင့်အား အဖိုးတန်အချိန်များကို သက်သာစေပါသည်။

အလိုအလျောက် သွားပွတ်တိုက်ခြင်းနှင့် သန့်ရှင်းရေး

နှစ်စဉ် CES တွင် လူသုံးအီလက်ထရွန်းနစ်ပစ္စည်းများသည် သင့်သွားများကို သိပ္ပံနည်းကျ အတွေ့အကြုံဖြစ်စေသည့် AI သွားတိုက်တံများစွာကို ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သည်။ ဤစျေးကြီးသည့် gadget များထဲမှ တစ်ခုမှာ ပါ၀င်သည်။ Oral-B Pro 1000 SmartSeries ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာပါရှိသော လျှပ်စစ်သွားတိုက်တံ။

​စက်ပစ္စည်းသည် သွားမျက်နှာပြင်တစ်ခုစီတွင် plaque များတွေ့ရှိရန် အထူးပြု algorithms ကိုအသုံးပြုပြီး ultrasonic vibration ဖြင့် အလိုအလျောက် ပွတ်ပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူထည့်သွင်းစရာမလိုဘဲ သွားများကြားတွင်ပင် သန့်ရှင်းပေးနိုင်ပါသည်။ Oral-B သည်လည်း GeniusX အကွာအဝေးကို တင်ပြခဲ့သည်။ မော်ဒယ်နှစ်မျိုးပါဝင်သည်- တစ်ခုမှာ အမျိုးသားများအတွက် နှင့် နောက်တစ်မျိုးမှာ အမျိုးသမီးများအတွက်ဖြစ်သည်။ နှစ်ခုစလုံးတွင် သုံးစွဲသူများ၏ ခံတွင်းကျန်းမာရေးအလေ့အထများကို စောင့်ကြည့်ကာ အသံအချက်ပြမှုများ သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံသတိပေးချက်များမှတစ်ဆင့် တုံ့ပြန်ချက်ပေးသည့် စမတ်အာရုံခံကိရိယာများ တပ်ဆင်ထားပါသည်။

Oral-B Genius AI လျှပ်စစ်သွားတိုက်တံသည် ခံတွင်းသန့်ရှင်းရေးနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် AI သည် စွမ်းဆောင်နိုင်သောအရာများ၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ စုတ်တံသည် သုံးစွဲသူတစ်ဦးချင်းစီ၏ သွားများကို မည်ကဲ့သို့ အကောင်းဆုံး သန့်ရှင်းရမည်ကို သင်ယူသည့် AI ကို အသုံးပြုပြီး ၎င်းတို့၏ ထူးခြားသော သွားတိုက်သည့် အလေ့အထကို အခြေခံထားသည်။ ထို့နောက် ၎င်းသည် ၎င်း၏သန့်ရှင်းရေးပုံစံကို အလိုအလျောက်ချိန်ညှိပေးသည်။

Endodontic အသုံးချမှုများ

သွားဘက်ဆိုင်ရာ AI သည် endodontics တွင် အနာဂတ်သွားဘက်ဆိုင်ရာရောဂါများကို ရှာဖွေခြင်း၊ ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းများတွင် တိကျမှုနှင့် တိကျမှုကို သရုပ်ပြခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မစ်ရှီဂန်တက္ကသိုလ်မှ လေ့လာမှုတစ်ခုအရ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု algorithms သည် pulpitis (ရောင်ရမ်းခြင်း) ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိထားသောလူနာများအတွက် အမြစ်တူးမြောင်းကုသမှုလိုအပ်ခြင်းရှိမရှိကို တိကျစွာခန့်မှန်းနိုင်သည်ကိုပြသခဲ့သည် ။ . algorithm သည် apicoectomy လုပ်ထုံးလုပ်နည်းကိုခံယူပြီးနောက် မည်သည့်သွားများပျက်ကွက်နိုင်ခြေအရှိဆုံးဖြစ်နိုင်သည်ကိုလည်း ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသည်။

သွားဘက်ဆိုင်ရာ AI ခံတွင်းကင်ဆာရှာဖွေရေးစနစ်

2012 ခုနှစ်တွင် Stanford မှသုတေသီများတီထွင်ခဲ့သည်။ AI ဆော့ဖ်ဝဲ စမတ်ဖုန်းကင်မရာများမှ ဖမ်းယူထားသော ပုံများတွင် ခံတွင်းကင်ဆာကို ဖော်ထုတ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ ဤစနစ်သည် ပုံမှန်တစ်သျှူးများနှင့် အကျိတ်ပုံ ၁ သန်းကျော်အပေါ် လေ့ကျင့်ထားသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို အခြေခံထားသည်။ ၎င်းသည် အချင်း 1. 0 မီလီမီတာအထိ သေးငယ်သော ဒဏ်ရာများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်။ 5 ခုနှစ်တွင် အဖွဲ့သည် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်သည် စမ်းသပ်ထားသော ရောဂါဖြစ်ပွားမှု၏ 2019% တွင် ရှိနေသည့် ကင်ဆာအမျိုးအစားအားလုံးကို မှန်ကန်စွာ ခွဲခြားနိုင်ခဲ့ကြောင်း အစီရင်ခံခဲ့သည်။ ယင်းနည်းပညာကို iOS စက်ပစ္စည်းများအတွက် ရရှိနိုင်သော “OScan” ဟုခေါ်သော မိုဘိုင်းအက်ပ်တစ်ခုအဖြစ်သို့ တိုးချဲ့လာခဲ့သည်။

သွားဘက်ဆိုင်ရာ implants

အစားထိုးနိုင်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကိရိယာများ၏ ထိရောက်မှုကို ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ AI algorithm ကို University College London (UCL) မှ သုတေသီများက သွားဆရာဝန်များ အနေဖြင့် သွားနှင့်ခံတွင်း အစားထိုးခြင်းမှ အကျိုးကျေးဇူး အများဆုံး ရရှိမည့် လူနာများကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အထောက်အကူ ဖြစ်စေပါသည်။

သွားနှင့်ခံတွင်းဆိုင်ရာ AI စနစ်သည် ပုံမှန်လက်တွေ့လေ့ကျင့်စဉ်အတွင်း စုဆောင်းထားသော ဒေတာ (ဆိုလိုသည်မှာ သွားနှင့်ခံတွင်းအလေ့အကျင့်အစီရင်ခံစာ) ကို အသုံးပြုပြီး သွားတစ်ဝိုက်တွင် အရိုးဆုံးရှုံးမှု လက္ခဏာများကို သိရှိနိုင်စေရန် လေ့ကျင့်ပေးသည်။ ထို့နောက် သွားနှင့်ခံတွင်း အစားထိုးကုသမှုများ ထပ်မံလိုအပ်ခြင်း ရှိ၊ မရှိကို ခန့်မှန်းပေးပါသည်။

အကန့်အသတ်မရှိ အလားအလာ

AI သည် သွားဘက်ဆိုင်ရာနည်းပညာနယ်ပယ်များ၏ အနာဂတ်ကို သေချာပေါက် ပြောင်းလဲစေပါသည်။ သွားဆရာဝန်များနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံပုံ၊ သွားနှင့်ခံတွင်းတူရိယာများကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲပုံနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ပုံတို့ကို ပြောင်းလဲရန် အလားအလာရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့် AI ကို နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည်။

ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်းအစီအစဥ်အားဖြင့် လူနာ၏သက်သာချောင်ချိရေးကို မြှင့်တင်ပေးခြင်းမှသည် သွားနှင့်ခံတွင်းအန္တရာယ်များနှင့် လူနာရလဒ်များအကြောင်း ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များပြုလုပ်ခြင်းအထိ၊ ၎င်းသည် သွားဆရာဝန်များအား ၎င်းတို့၏အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို အာရုံစိုက်ရန် အချိန်ပေးစဉ်တွင် သွားဆရာဝန်များအား ခွန်အားပေးမည်ဖြစ်သည်။ လူနာများအတွက် ၎င်းတို့၏ ကျန်းမာရေးအခြေအနေ သို့မဟုတ် ကုသမှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အချိန်မရွေး နေရာတိုင်းမှ ရယူနိုင်စွမ်းသည် ဆရာဝန်နှင့် လူနာများကြား ဆက်ဆံရေးကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသည်။ ၎င်းသည် နှစ်ဖက်စလုံးကြားတွင် လိုက်နာမှုနှုန်းများ ပိုမိုကောင်းမွန်လာပြီး အလုံးစုံကျေနပ်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

ဆိုလိုသည်မှာ၊ AI ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် လူသားများ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းအတွက် အခြားရွေးချယ်စရာမဟုတ်ဘဲ ဖြည့်စွက်ပစ္စည်းတစ်ခုအဖြစ် ရှုမြင်သင့်သည်။ ဒေတာတစ်ခုတည်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့အား အသိပေးရွေးချယ်မှုများပြုလုပ်ရန် လိုအပ်သောအဖြေအားလုံးကို မပေးနိုင်သည့် အခြေအနေများစွာရှိသောကြောင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များနှင့်ပတ်သက်လာသောအခါ ကျွန်ုပ်တို့၏ပင်ကိုယ်ဥာဏ်အပေါ် ကြီးကြီးမားမား ဆက်လက်မှီခိုနေရန် အရေးကြီးပါသည်။ မကြာမီကာလအတွင်းတွင် AI သည် သွားဘက်ဆိုင်ရာဆရာဝန်များကို မည်သည့်နည်းလမ်းဖြင့်မျှ အစားထိုးခြင်းမပြုဘဲ ကူညီပေးနေမည်ဖြစ်သည်။