ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਵਾਰ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਪਰ AI ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੇਮ-ਚੇਂਜਰ ਸਾਬਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਪੈਸਿਵ ਭਾਗੀਦਾਰ ਹੋਣ ਤੋਂ, ਮਰੀਜ਼ ਹੁਣ ਏਅਰਟਾਈਟ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਰੀਜ਼ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਯੰਤਰਾਂ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਵਿਜ਼ੁਅਲ ਇਨਸਾਈਟਸ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੀ ਸਿਹਤ ਦਾ ਚਾਰਜ ਲੈ ਰਹੇ ਹਨ। ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਤੋਂ, AI ਰੋਬੋਟਿਕ ਹਥਿਆਰਾਂ, ਆਧੁਨਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਮੋਡੀਊਲ, ਸਹਾਇਕ ਸਰਜੀਕਲ ਬੋਟਸ, ਜੈਨੇਟਿਕ ਵਿਕਾਰ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖੰਭਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਮਾਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਰਿਹਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ AI ਮੋਡੀਊਲ ਜਾਂ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ ਤਾਂ ਹੀ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਸਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੋਵੇ।
ਬਲੌਗ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿਲੱਖਣ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਮਾਹਿਰਾਂ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
1. ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਤੋਂ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੌਰਾਨ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਲਈ ਡੇਟਾ ਜੋ ਕਿ ਰਿਮੋਟ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਉਪਕਰਣ ਸੰਚਾਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਹਰ ਇੰਚ ਬਹੁਤ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਵੇਂ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ? ਖੈਰ, ਕਈ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਅਧਿਐਨ ਅਤੇ ਖੋਜ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। HIPAA ਦੁਆਰਾ ਦੱਸੇ ਗਏ ਨਿਯਮਾਂ ਤੋਂ ਇਹ ਵੀ ਸੰਕੇਤ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੂਝ ਸਾਂਝੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਲਈ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ। ਮੁਢਲੀ ਸਮਝ ਲਈ, ਸਮਝੋ ਕਿ ਗੂਗਲ ਮੇਓ ਕਲੀਨਿਕ ਦੇ ਨਾਲ 10 ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਸਮਝ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਗਿਆਤ ਜਾਂ ਅਣ-ਪਛਾਣਿਆ.
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ, ਕਈ ਏਆਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਜੋ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਰੋਲ ਆਊਟ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤਾਂ ਬਾਰੇ ਕਾਫ਼ੀ ਚੁੱਪ ਹਨ। ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਹੈ.
ਅਜਿਹਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ਾ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਸਾਬਕਾ ਸੈਨਿਕ, ਮਾਹਰ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਇੱਕ ਚੱਲ ਰਹੀ ਸਫੈਦ ਟੋਪੀ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਤਸੁਕ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਲਈ HIPAA ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਥਾਂ 'ਤੇ ਮੁੜ-ਪਛਾਣ ਲਈ ਧਾਰਾਵਾਂ ਹਨ. ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹੋਏ, ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਅਡਵਾਂਸਡ AI ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਿਰਵਿਘਨ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
2. ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਘਾਤਕ ਸਾਬਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਗਲਤ ਥਾਂ 'ਤੇ ਜਾਂ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਸੈੱਲਾਂ, ਸੁਸਤਤਾ, ਜਾਂ ਲਾਪਰਵਾਹੀ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਦਵਾਈ ਜਾਂ ਨਿਦਾਨ ਦੇ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਪੈਨਸਿਲਵੇਨੀਆ ਰੋਗੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਥਾਰਟੀ ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਖੁਲਾਸਾ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿ EHR ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 775 ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ, ਮਨੁੱਖੀ-ਬੰਨ੍ਹੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਲਗਭਗ 54.7% ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ-ਬੱਧ ਗਲਤੀਆਂ 45.3% ਦੇ ਨੇੜੇ ਹਨ।
ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪੱਖਪਾਤ ਇੱਕ ਹੋਰ ਗੰਭੀਰ ਕਾਰਨ ਹੈ ਜੋ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਣਚਾਹੇ ਨਤੀਜੇ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤਰੁਟੀਆਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਕੁਝ ਵਿਸ਼ਵਾਸਾਂ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਝੁਕਾਅ ਦੇ ਕਾਰਨ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਜਾਂ ਪਛਾਣਨਾ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਪੱਖਪਾਤ ਕਿਵੇਂ ਬੁਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇਸਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਉਦਾਹਰਨ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਤੋਂ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸ਼ੇਅਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਿੱਚ ਚਮੜੀ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗੂੜ੍ਹੇ ਚਮੜੀ ਦੇ ਰੰਗਾਂ 'ਤੇ ਘੱਟ ਸਟੀਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜਿਆਦਾਤਰ ਨਿਰਪੱਖ ਚਮੜੀ ਦੇ ਟੋਨਾਂ 'ਤੇ ਲੱਛਣਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ। ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਖ਼ਤਮ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਅੱਗੇ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਰਸਤਾ ਹੈ।
3. ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਾਪਦੰਡ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਡਾਟਾ ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਿਲਟੀ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ਬਦ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿਭਿੰਨ ਤੱਤਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਲੀਨਿਕ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸੈਂਟਰ, ਰੀਹੈਬ ਸੈਂਟਰ, ਫਾਰਮੇਸੀਆਂ, R&D ਵਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹਨ। ਅਕਸਰ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਨੂੰ ਇੱਕਸਾਰ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਵੀ ਇਸ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ।
ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਤੱਤ ਦੇ ਉਸੇ ਰਿਕਾਰਡ ਦੇ ਆਪਣੇ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਦੇ ਨਾਲ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਸ ਲਈ, ਜੋ ਵੀ ਕਿਸੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਵੇਖਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਬੰਧਤ ਅਥਾਰਟੀ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਮਤਲਬ, ਲਾਜ਼ਮੀ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਖਾਸ ਫਾਰਮੈਟ, ਸ਼ਰਤਾਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੱਖੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਕੇਵਲ ਤਦ ਹੀ ਉਹ ਡੇਟਾ ਨਿਰਵਿਘਨ ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
4. ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚਿੰਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗਾ ਸਾਬਤ ਹੋਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਹੈਕਰਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸੂਝ ਦਾ ਖਜ਼ਾਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੇਰ ਨਾਲ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀਆਂ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ। ਰੈਨਸਮਵੇਅਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖਤਰਨਾਕ ਹਮਲੇ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਕੋਵਿਡ -19 ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵੀ, ਨੇੜੇ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ ਲਈ ਉੱਤਰਦਾਤਾ ਦੇ 37% ਨੇ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰੈਨਸਮਵੇਅਰ ਹਮਲੇ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਹੋਇਆ ਸੀ। ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਸਿਰਫ਼ ਇਹਨਾਂ ਤੱਕ ਹੀ ਸੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੇ ਉੱਨਤ ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਸਿਰਫ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਹਮੇਸ਼ਾ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਇੱਕ ਰਸਤਾ ਲੱਭਾਂਗੇ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ AI ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ।
