ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນະວັດກໍາແລະແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດຂອງປັນຍາປະດິດໃນການດູແລສຸຂະພາບ

ປັນຍາປະດິດ (AI) ກໍາລັງປັບປຸງອຸດສາຫະກໍາການດູແລສຸຂະພາບດ້ວຍຄວາມສາມາດທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີທີ່ພັດທະນາຢ່າງໄວວາ. ຈາກການຄາດຄະເນພະຍາດໄປສູ່ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການຜ່າຕັດ, ເຕັກໂນໂລຢີ AI ກໍາລັງສັກຢາປະສິດທິພາບແລະນະວັດຕະກໍາທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນໃນອຸດສາຫະກໍາການດູແລສຸຂະພາບ. ບົດ​ຄວາມ​ນີ້​ຈະ​ຄົ້ນ​ຄ້​ວາ​ໃນ​ຄວາມ​ເລິກ​ສະ​ຖາ​ນະ​ການ​ໃນ​ປັດ​ຈຸ​ບັນ​ຂອງ​ຄໍາ​ຮ້ອງ​ສະ​ຫມັກ AI ໃນ​ການ​ດູ​ແລ​ສຸ​ຂະ​ພາບ​, ສິ່ງ​ທ້າ​ທາຍ​ທີ່​ມັນ​ປະ​ເຊີນ​ຫນ້າ​, ແລະ​ທ່າ​ອ່ຽງ​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ໃນ​ອະ​ນາ​ຄົດ​.

1. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕົ້ນຕໍຂອງ AI ໃນການດູແລສຸຂະພາບ

1. ການບົ່ງມະຕິເບື້ອງຕົ້ນຂອງພະຍາດ

AI ມີຄວາມໂດດເດັ່ນໂດຍສະເພາະໃນການກວດຫາພະຍາດ. ຕົວຢ່າງ, ການນໍາໃຊ້ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, AI ສາມາດວິເຄາະຮູບພາບທາງການແພດຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໃນວິນາທີເພື່ອກວດພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິ. ຕົວຢ່າງ:

ການວິນິດໄສມະເຮັງ: ເທັກໂນໂລຍີການຖ່າຍຮູບທີ່ຊ່ວຍ AI, ເຊັ່ນ: DeepMind ຂອງ Google, ໄດ້ລື່ນກາຍນັກລັງສີໃນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການວິນິດໄສຕົ້ນໆຂອງມະເຮັງເຕົ້ານົມ.

ການກວດພະຍາດຫົວໃຈ: ຊອບແວການວິເຄາະ electrocardiogram ທີ່ອີງໃສ່ AI ສາມາດລະບຸອາການເຕັ້ນຂອງຫົວໃຈເຕັ້ນໄວ ແລະປັບປຸງປະສິດທິພາບການວິນິດໄສ.

2. ການປິ່ນປົວສ່ວນບຸກຄົນ
ໂດຍການລວມຂໍ້ມູນ genomic ຂອງຄົນເຈັບ, ບັນທຶກທາງການແພດ, ແລະນິໄສການດໍາລົງຊີວິດ, AI ສາມາດປັບແຕ່ງແຜນການປິ່ນປົວສ່ວນບຸກຄົນສໍາລັບຄົນເຈັບ, ຕົວຢ່າງ:

ແພລະຕະຟອມ oncology ຂອງ IBM Watson ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອໃຫ້ຄໍາແນະນໍາການປິ່ນປົວສ່ວນບຸກຄົນສໍາລັບຄົນເຈັບທີ່ເປັນມະເຮັງ.

ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ເລິກສາມາດຄາດຄະເນປະສິດທິພາບຂອງຢາໂດຍອີງໃສ່ຄຸນລັກສະນະທາງພັນທຸກໍາຂອງຄົນເຈັບ, ດັ່ງນັ້ນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຍຸດທະສາດການປິ່ນປົວ.

3. ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການຜ່າຕັດ
ການຜ່າຕັດດ້ວຍຫຸ່ນຍົນເປັນຈຸດເດັ່ນອີກອັນໜຶ່ງຂອງການເຊື່ອມໂຍງຂອງ AI ແລະຢາ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ຫຸ່ນຍົນຜ່າຕັດ da Vinci ໃຊ້ລະບົບ AI ທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາສູງເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນອັດຕາຄວາມຜິດພາດຂອງການຜ່າຕັດທີ່ສັບສົນແລະຫຼຸດຜ່ອນເວລາການຟື້ນຕົວຫຼັງຈາກການຜ່າຕັດ.

4. ການຄຸ້ມຄອງສຸຂະພາບ
ອຸປະກອນສວມໃສ່ອັດສະລິຍະ ແລະແອັບພລິເຄຊັນການຕິດຕາມສຸຂະພາບໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ມີການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບສົດໆຜ່ານ AI algorithms. ຕົວຢ່າງ:

ຟັງຊັນການຕິດຕາມອັດຕາການເຕັ້ນຫົວໃຈໃນ Apple Watch ໃຊ້ AI algorithms ເພື່ອເຕືອນຜູ້ໃຊ້ໃຫ້ເຮັດການກວດສອບຕື່ມອີກເມື່ອກວດພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິ.
ແພລະຕະຟອມ AI ການຄຸ້ມຄອງສຸຂະພາບເຊັ່ນ HealthifyMe ໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍລ້ານຄົນປັບປຸງສຸຂະພາບຂອງເຂົາເຈົ້າ.
2. ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ປະເຊີນກັບ AI ໃນຂົງເຂດການແພດ
ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມສົດໃສດ້ານຢ່າງກວ້າງຂວາງ, AI ຍັງປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍຕໍ່ໄປນີ້ໃນຂົງເຂດການແພດ:

ຄວາມ​ເປັນ​ສ່ວນ​ຕົວ​ຂອງ​ຂໍ້​ມູນ​ແລະ​ຄວາມ​ປອດ​ໄພ​: ຂໍ້​ມູນ​ການ​ແພດ​ແມ່ນ​ມີ​ຄວາມ​ອ່ອນ​ໄຫວ​ສູງ​, ແລະ​ຮູບ​ແບບ​ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ AI ຮຽກ​ຮ້ອງ​ໃຫ້​ມີ​ຂໍ້​ມູນ​ຂະ​ຫນາດ​ໃຫຍ່​. ວິທີການປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໄດ້ກາຍເປັນບັນຫາທີ່ສໍາຄັນ.
ອຸປະສັກທາງດ້ານເຕັກນິກ: ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການພັດທະນາແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງຕົວແບບ AI ແມ່ນສູງ, ແລະສະຖາບັນການແພດຂະຫນາດນ້ອຍແລະຂະຫນາດກາງບໍ່ສາມາດຈ່າຍໄດ້.
ບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນ: AI ມີບົດບາດສໍາຄັນຫຼາຍຂຶ້ນໃນການຕັດສິນໃຈວິນິດໄສແລະການປິ່ນປົວ. ເຮັດແນວໃດເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຄໍາຕັດສິນຂອງມັນມີຈັນຍາບັນ?
3. ແນວໂນ້ມການພັດທະນາໃນອະນາຄົດຂອງປັນຍາປະດິດ
1. Multimodal fusion ຂໍ້ມູນ
ໃນອະນາຄົດ, AI ຈະປະສົມປະສານຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງຂໍ້ມູນທາງການແພດປະເພດຕ່າງໆ, ລວມທັງຂໍ້ມູນ genomic, ບັນທຶກທາງການແພດເອເລັກໂຕຣນິກ, ຂໍ້ມູນຮູບພາບ, ແລະອື່ນໆ, ເພື່ອສະຫນອງການວິນິດໄສແລະຄໍາແນະນໍາການປິ່ນປົວທີ່ສົມບູນແບບແລະຖືກຕ້ອງ.

2. ການບໍລິການທາງການແພດແບບແບ່ງຂັ້ນຄຸ້ມຄອງ
ການບໍລິການດ້ານການແພດ ແລະ ການແພດຜ່ານມືຖືໂດຍອີງໃສ່ AI ຈະກາຍເປັນທີ່ນິຍົມຫຼາຍຂຶ້ນ, ໂດຍສະເພາະໃນເຂດຫ່າງໄກສອກຫຼີກ. ເຄື່ອງມືວິນິດໄສ AI ທີ່ມີລາຄາຖືກຈະສະຫນອງການແກ້ໄຂສໍາລັບພື້ນທີ່ທີ່ມີຊັບພະຍາກອນທາງການແພດທີ່ຂາດແຄນ.

3. ການພັດທະນາຢາອັດຕະໂນມັດ
ການ​ນໍາ​ໃຊ້ AI ໃນ​ຂະ​ແຫນງ​ການ​ຂອງ​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ຢາ​ເສບ​ຕິດ​ໄດ້​ກາຍ​ເປັນ​ທີ່​ໃຫຍ່​ຂຶ້ນ​. ການກວດສອບໂມເລກຸນຂອງຢາຜ່ານ AI algorithms ໄດ້ຫຼຸດຜ່ອນວົງຈອນການພັດທະນາຂອງຢາໃຫມ່ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ຢາ Insilico ໄດ້ນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີ AI ເພື່ອພັດທະນາຢາໃຫມ່ສໍາລັບການປິ່ນປົວພະຍາດ fibrotic, ເຊິ່ງໄດ້ເຂົ້າສູ່ຂັ້ນຕອນທາງດ້ານການຊ່ວຍໃນເວລາພຽງແຕ່ 18 ເດືອນ.

4. ການປະສົມປະສານຂອງ AI ແລະ Metaverse
ແນວຄວາມຄິດຂອງ metaverse ທາງການແພດ ກຳ ລັງເກີດຂື້ນ. ເມື່ອປະສົມປະສານກັບເທກໂນໂລຍີ AI, ມັນສາມາດໃຫ້ທ່ານຫມໍແລະຄົນເຈັບທີ່ມີສະພາບແວດລ້ອມການຝຶກອົບຮົມການຜ່າຕັດ virtual ແລະປະສົບການການປິ່ນປົວຫ່າງໄກສອກຫຼີກ.