මිනිසුන්ට වඩා සෞඛ්යාරක්ෂිත බවට පත් වෙයිද?

නූතන ජීවිතයේ බොහෝ පැතිකඩයන් සෞඛ්ය සහ සුවතා විවිධාකාර අංගයන් ඇතුලු කෘතිම බුද්ධිය විසින් වැඩි වැඩියෙන් සපයනු ලැබේ. පරිගණකයට මානව-සෞඛ්යාරක්ෂක මැදිහත්වීම් ඉක්මවා යාමට කොපමණ කාලයක් ගත විය හැකිද? සමහරවිට වඩාත් වැදගත් වන්නේ, මිනිසෙකු හෝ ඔහු හෝ ඇය හෝ ඇය නොසිතන පුද්ගලයෙකු විශ්වාස කිරීමට මිනිසා කැමති වීමට කොපමණ වේලාවක් සිටීමටද? යන්ත්රෝපකරණ ඉගෙනීමේ තාක්ෂණය සහ සෞඛ්ය රැකවරණ රොබෝ විද්යාව පිළිබඳ විවාදයට මෙම ප්රශ්න දෙක අවධානය යොමු විය හැකිය.

පරිගණකය "මිනිසා වැනි ආකාරයෙන්" සිතිය හැකිය. අපි සූදානම් වුවත් නැතත්, පරිඝනකගත පුහුණු සහ සෞඛ්ය සේවා කාලය පැමිණෙන බව සංජානනීය පරිගණක සංඥාවෙහි මෑත වර්ධනයන් වේ.

සෞඛ්ය තොරතුරු දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීම

අප විසින් මිලදී ගන්නා හෝ අන්තර්ජාලයට පිවිසෙන සෑම මොහොතකම පෞද්ගලික හා නිතරම කිට්ටු තොරතුරු බෙදාහදා ගැනීම රහසක් නොවේ. ශාරීරික සිදුවීම් අනාවැකි පළ කිරීම මගින් හුදෙක් අනියම් හැසිරීම් නිරීක්ෂණය කිරීමෙන් හැකියාව ලැබුණි 2012 වසරේ දී සිල්ලර වෙළඳ සැලේ Target විසින් පෙන්නුම් කළ පරිදි ලොව පුරාම ගැබ්ගැනීමේ පුරුදු පදනම්ව කාන්තාවක් ගර්භණී වුවහොත් එය නිශ්චිතවම අනාවැකි පළ කළ හැකි බව පෙන්වයි. පවුලේ සාමාජිකයන්.

බොහෝ පුද්ගලයන්ගේ පෞද්ගලික පුරුදු සහ ලක්ෂණ පිළිබඳ වැඩි අවබෝධයක් ලබා ගැනීම සඳහා සාමාන්ය ක්රමවේදයන් අනුව සංඛ්යාත්මකව විශ්ලේෂණය කරනු ලැබේ. මෙම භාවිතයන් ස්වේච්ඡාවෙන් සිදු වන අතර පරිශිලකයන්ගේ සම්පූර්ණ දැනුවත්භාවය හා සහාය ඇතිව, අනෙක් අය විසින් සංවිධාන හා සමාගම් විසින් රහසේ සැඟවී යනු ඇත.

නොසැලකිලිමත් ලෙස හැසිරීම් හසුරුවන ඇතැම් ආචාරධාර්මික හා සමාජ ප්රශ්න මතු කරයි.

බොහෝ පුද්ගලයින් තම සෞඛ්යාරක්ෂක තක්සේරුකරණයෙන් තොරව, අනපේක්ෂිත ලෙස වෙහෙසෙන අන්දමින්, සමහර විට පවා සමාජ මාධ්ය තනතුරු හා මිලදී ගැනීමේ හැසිරීම් හරහා ඇතැම් විට අනවශ්ය ලෙස තම පෞද්ගලික සෞඛ්ය තොරතුරු නිදහසේ බෙදා හදා ගනී.

මෙම තොරතුරු විශ්ලේෂණය හා අර්ථ නිරූපණය කළ හැකි නිරවද්යතාවය වැඩි වෙමින් පවතින අතර, විනාශයන් හා අවස්ථාවන් නිර්මාණය කිරීම සහ සමහර විට අපේ සෞඛ්යය හා යහපැවැත්ම ධනාත්මක ආකාරයෙන් උද්දීපනය කිරීමේ දී තාක්ෂණයට භූමිකාවක් ඉටු කළ හැකි නව යුගයක සීමාව තුළ අපව තැබිය හැකිය.

සෞඛ්යය පුද්ගලීකරණය කිරීම සහ අසංගත කිරීමේ ගැටළු විසඳීම

වෛද්යවරුන්ගේ දෝෂ හඳුනා ගැනීමේ දෝෂයන් සැලකිල්ලට ගත යුතු විශාල ප්රදේශයකි. නොසැලකිල්ල හෝ නොසැලකිලිමත්කමේ ප්රතිඵල ගැන සලකා බැලීම අසමත් වීම, මෙම අත්වැරදි රෝගියා සහ ඔහුගේ හෝ ඇයගේ පවුලට ව්යසනකාරී විය හැකිය. බර්මින්හැම්හි ඇලබාමා විශ්ව විද්යාලයේ මහාචාර්ය ඉටා බර්නර් සහ නෝර්ට්පෝර්ට් වී.ඒ. වෛද්ය මධ්යස්ථානයේ වෛද්ය මාර්ක් එල්. ග්රේබර්ගේ සොයාගත් පරිදි වෛද්ය නඩු වලින් සියයට 10 ත් 20 ත් අතර සංඛ්යාවක් වැරදි ලෙස සනාථ වී ඇති බව සොයාගෙන තිබේ. බර්නර් සහ ග්රේබර් පෙන්වා දෙන්නේ කාර්යක්ෂම සංජානන ක්රියාවලීන් බොහෝ විට නිවැරදි රෝග විනිශ්චය ලබා ගන්නා බවයි. කෙසේ වෙතත් මෙම සංජානන ක්රියාවලීන් අසමත් වන අවස්ථා තිබේ. බර්නර් සහ ග්රේබර්ගේ විශ්ලේෂණය පෙන්නුම් කළේ වෛද්යවරයාගේ අධිවිශ්වාසය නිසා වෛද්යමය වැරදි සඳහා දායක වීමට හේතු විය හැකි බවයි. තවද, සෞඛ්ය පරීක්ෂාව හා ගුණාත්මකභාවය පිළිබඳ ආයතනය විසින් අරමුදල් සපයන ලද වාර්තාවක් මගින් සියලු රෝග විනිශ්චයන්ගෙන් සියයට 28 ක්ම බරපතළ ලෙස බරපතල ලෙස සැලකේ.

වැරදීමකින් ශරීරයේ කොටසක් ඉවත් කිරීමෙන් ශාරීරිකව ඉවත් කිරීමට වැරදි ඖෂධයක් නිර්දේශ කිරීමෙන් වැරදියට සොයාගත හැකිය.

මෙම උසිගන්වන සංඛ්යාලේඛන සමහර අයගේ තර්කයෙන් මානව සාධකය ඉවත් කිරීමෙන් පමණක් පවත්නා ගැටළුව විසඳා ගත හැකි බව තර්ක කරති. IBM Watson වැනි තාක්ෂණය වර්තමානයේ තොරතුරු වඩාත් සංකිර්ණ කර ගත හැකි අතර එය වඩාත් මානවවාදී ආකාරයකින් සැපයේ. වොට්සන්ගේ සංජානන තාක්ෂනය, අසංවිධිත දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීම, සංකීර්ණ ප්රශ්න වටහා ගැනීම සහ අවසානාත්මක පරිශීලකයින්ට සාක්ෂි පදනම් වූ විසඳුම් ඉදිරිපත් කිරීමට හැකියාව ඇත.

වොට්සන්, සැබෑ ජීවිතයේ අවස්ථා වල යෙදී සිටින විට සෑම විටම සාර්ථක නොවන බව අනාවැකි ඇල්ගොරිතම වැඩි දියුණු කිරීමට අරමුණු කර ඇත.

කෙසේ වෙතත්, වොට්සන්ගේ අනාවැකි විභව්යතාවට වඩා ප්රකෝපකාරී විය හැක්කේ සෞඛ්ය සහ යෝග්යතා මැදිහත්වීම් වලට තම තාක්ෂණය වැඩිදියුණු කිරීමේ හැකියාවයි.

2015 දී IBM Watson CVS Health සමඟ ඇති මූලෝපායික හවුල්කාරිත්වයක් ඇති කර ගත්තේය. මෙය වාණිජ සෞඛ්ය ක්ෂේත්රයේ සංජානනය පරිගණකය වෙත පැමිණීම නිවේදනය කරන ලදී. ඉක්මනින්, වෛද්යවරුන් හා ඖෂධවේදීන් වෙතට ළඟා විය හැකි බවටත්, රෝගියාගේ සෞඛ්යය තුළ පරිහානිය ස්වයංක්රීයව හඳුනාගත හැකි බවටත් හැකි විය.

2016 දී අත්සන් කරන ලද Under Armour සහ IBM අතර ගනුදෙනුවක් වොට්සන්ට තම සෞඛ්ය වේදිකාව ගොඩ නැගීමට සහ වර්ධනය කිරීමට අවස්ථාවක් ලබා දුන්නේය. එමෙන්ම ඇපල් සමාගමද වොට්සන් වේදිකාවේ සැලකිය යුතු ආයෝජනයක් කර ඇත. ග්රෑන්ඩ් ඇස්පිරේෂන් ඉන්කෝපරේෂන් ඉන්කෝපරේෂන් වාර්තාවකට අනුව, ගෝලීය සෞඛ්ය සංඥාපනත පරිඝනක වෙළෙඳපොළ 2020 වන විට ඩොලර් බිලියන 5 ඉක්මවනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ.

විද්යාත්මක පර්යේෂණ අධ්යයන මගින් ඖෂධයේ දෝෂ හා අනතුරු පිළිබඳ අවදානම අවම කිරීම සඳහා තාක්ෂණය භාවිතා කිරීම සඳහා සහාය වේ. වෛද්ය මාක් එල්. ග්රේබර් විසින් ඊනියා "trigger මෙවලම්" භාවිතා කරන අතර, ඉලෙක්ට්රොනික් සෞඛ්ය වාර්තා විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් හා නිරවද්යතාවයන් සොයා බැලීමෙන් රෝග විනිශ්චය කිරීමේ අවදානම හඳුනා ගත හැකි විය. ඇමරිකානු ආරෝග්යශාලාවල විවිධාකාර වර්ගයේ ත්රිලවීමේ මෙවලම් දැන් භාවිතා කර ඇත. කෙසේ වෙතත්, ඒවා නිරවද්ය දෝෂ හඳුනාගැනීමට නොහැකිය. එබැවින් වඩා හොඳ නිවාරණ මැදිහත්වීමක් සැලසුම් කිරීමටද උත්සාහ දරමින් සිටී.

ආචාර්ය හාර්ඩීප් සිං සහ ඔහුගේ සගයන් විසින් පොරොන්දු වූ ප්රවේශයක් ඉදිරිපත් කර ඇත. ඔවුන් මූලික සත්කාරක සංචාරයෙන් සති 2 ක් ඇතුලත කලින් නොබැඳි රෝහල් පත්වීම් නොලැබූ රෝගීන් හඳුනාගත හැකි ඉලෙක්ට්රොනික උපද්රකය නිර්මාණය කළ අතර, ඔවුන්ගේ මූලික පරීක්ෂණයකදී යමක් අතුරුදහන් විය හැකි බව යෝජනා කර ඇත. බොහෝ විශේෂඥයන් අනාවැකි පවසන්නේ මෙවැනි ආකාරයේ තාක්ෂණික දෝශයන් වළක්වා ගැනීමට හෝ ඒවා අඩු කර ගැනීමට උත්සාහ කළ හැකි බවයි.

කෘතීම බුද්ධිය දැනුවත් කිරීම

2015 දී එන්එල්හි එංගලන්තයේ සභාපති එම්. එම්. මැල්කම් ග්රාන්ට් ප්රකාශ කළේ, කෘත්රිම බුද්ධිය ශල්යකර්මයේ ගුණාත්මක භාවය වැඩිදියුණු කිරීම මෙන්ම වෛද්ය විද්යාව පෞද්ගලිකකරණය කිරීම වැඩිදියුණු කළ හැකි නිසාය. බොහෝ සෞඛ්ය වෘත්තිකයන් මෙම හැඟීම ප්රතිරාවනය කර ඇත. දත්ත ගබඩා කිරීම මගින් විශ්වසනීයව හඳුනාගත හැකි හා / හෝ හඳුනා ගැනීමේ දෝෂ හඳුනාගත හැකි තාක්ෂණය බොහෝ දුරට විය හැකිය.

සෞඛ්යාරක්ෂක ක්ෂේත්රය තුළ ඇති සංවේදී පරිගණකය දැනට උපදේශන කාර්යභාරයක් තුළ වැඩි වශයෙන් භාවිතා කරනු ලබන අතර අවසන් තීරණ ගැනීමට හෝ මිනිසුන්ට පමණක් නොවෙයි. උදාහරණයක් ලෙස වොට්සන්, පුද්ගලයන්ට සහ සංවිධානවලට වඩා උසස් හා සංකීර්ණ සායනික තීරණ ගැනීමට උපකාර වන අතර ඉක්මනින් පුද්ගලයන්ට තම ශරීර සුවතා මට්ටම ඉහළ නැංවීමට උපකාරී වනු ඇත. කෙසේ වෙතත්, කෙටි කාලයකට පෙර පරිගණක චෙස් වැනි බුද්ධිමත් ක්රීඩාවෙහි ප්රමුඛ බලවේගය ලෙස මිනිසුන් විසින් අභිබවා ගිය අතර පරිගණනය බලය වැඩි වෙමින් පවතී. එපමණක් නොව, පරිගණක සැකසුම් ගති ලක්ෂණවලට මානව සංඝටකය එකතු වෙමින් තිබේ. පරිගණකය හා රොබෝවරුන් අපව සැලකිල්ලට ගෙන, එය වරක් පෙනෙන ලෙස නොසැලකිලිමත් නොවී ය.

> මූලාශ්ර

> බර්නර් ඊ, ග්රේබර් එම්. වෛද්ය විද්යාවේ රෝග විනිශ්චය පිළිබඳ වැරදිසහගත තත්වයක්. ඇමෙරිකානු ජර්නල් ඔෆ් වෛද්ය . 2008; 121: S2-S23.

> ග්රේරු ML ඖෂධයේ රෝග විනිශ්චය කිරීමේ රෝගය BMJ තත්ත්ව සහ ආරක්ෂාව . 2013; 22 (Suppl 2): ​​ii21-ii27. doi: 10.1136 / bmjqs-2012-001615.

> ලුප්ටන් ඩී. ඩිජිටල් යුගයේ සෞඛ්ය ප්රවර්ධනය: විවේචනාත්මක විවරණයකි. සෞඛ්ය ප්රවර්ධන ජාත්යන්තරය . 2015; 30 (1): 174-183

> සිං එච්, ගේර්ඩිනා ඩීඩී, මේයර් ඇන්, ෆෝර්ජු ඕඑන්, රීස් සිං එච්, ගේර්ඩිනා ඩීඩී, මේයර් ඇන්, ෆෝර්ජු ඕඑන්, රීස් එඩ්, තෝමස් ඊ. ප්රාථමික සත්කාරක සැකසුම් වල වර්ග සහ සාධක පිළිබඳ මූලාරම්භය. JAMA අභ්යන්තර ඖෂධ . 2013; 173 (6): 418-425.

> තොම්සන් එම්. සෞඛ්ය ආරක්ෂණය සහ සංජානනය පරිගණක කණ්ඩායම විශාල වෙනස්කම් සඳහා. Econtent . 2015: 4-8.