ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਲਾਭ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਪੇਸਮੇਕਰਾਂ ਅਤੇ ਐਕਸ-ਰੇ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ CPR ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਤੱਕ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਮਾਜ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁੱਲ ਜੋੜਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਲਿਜਾਣਾ ਹੈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਹਾਇਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਐਨ ਐਲ ਪੀ, ਅਤੇ ਹੋਰ.
ਕਲਪਨਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ, AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਕਲਪ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਸਰਜਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀਮਤੀ ਜਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਬਚਾਉਣ, ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਗਮਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਰਿਕਵਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੱਲਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਰਾਹੀਂ, ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ।
ਪਰ ਇਹ ਦੋ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ? ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਠੋਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਕੀ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਟੱਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ? ਖੈਰ, ਆਓ ਇਹ ਪਤਾ ਕਰੀਏ.
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ
ਅਣ-ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ AI ਦਾ ਇੱਕ ਸਬਸੈੱਟ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣ, ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਰਾਹੀਂ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ ਧਾਰਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨੁਸਖ਼ਾਤਮਕ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੂਝਾਂ ਨੂੰ ਮੰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸੂਝ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸਪੁਰਦਗੀ ਦੇ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਪੱਖ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਬਿਸਤਰੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਰਿਮੋਟ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਨਿਯੁਕਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਡਿਊਟੀ ਰੋਸਟਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅਧਾਰ 'ਤੇ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪੇਸ਼ਾਵਰ ਆਪਣਾ 25% ਸਮਾਂ ਬੇਲੋੜੇ ਕੰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਿਕਾਰਡ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ, ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਬਾਰੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾਵਾਂ ਭੇਜ ਕੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਅਤੇ ਰਿਕਵਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਲਾਭਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਹੋਰ ਵਿਹਾਰਕ ਲਾਭ ਹਨ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ. ਆਓ ਖੋਜ ਕਰੀਏ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ
ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਨਿਦਾਨ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮੁੱਖ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਖ਼ਾਨਦਾਨੀ ਅਤੇ ਜੈਨੇਟਿਕ ਵਿਕਾਰ ਅਤੇ ਕੁਝ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਹੱਲਾਂ ਨਾਲ, ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਤੋਂ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੀਰ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਅੰਗ ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਜਿਹੀਆਂ ਵਿਗਾੜਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਗਲੇਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਚਾਲੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਦੀ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਉਦਾਹਰਣ IBM ਵਾਟਸਨ ਜੀਨੋਮਿਕ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਜੀਨੋਮ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੀਕੁਏਂਸਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬੋਧਾਤਮਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੈ, ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਚਿੰਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜੋ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਸੀ ਉਸ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਅਜੇ ਵੀ ਪੂਰੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਹੈ।
ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ (ਆਓ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਯੋਗ ਵੀ ਨਾ ਭੁੱਲੋ)। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰਵੇ ਜੋ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਗਾਇਬ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਤਾਂ ਲਾਕ ਹਨ ਜਾਂ ਗਲਤ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਭ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਥਵਰਕਸ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਖੋਜ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਔਫਲਾਈਨ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਰਟੀਕਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਕੋਲ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਪਹੁੰਚ ਹੈ।
ਸ਼ੂਗਰ ਦੀ ਖੋਜ
ਸ਼ੂਗਰ ਵਰਗੀ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਲੱਛਣ ਦੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਡਾਇਬੀਟੀਜ਼ ਦੇ ਲੱਛਣਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰ ਹੋ ਚੁੱਕੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Naive Bayes, KNN, Decision Tree, ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ 'ਤੇ ਬਣੇ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਉਮਰ, ਜੀਵਨ ਸ਼ੈਲੀ ਦੀਆਂ ਚੋਣਾਂ, ਖੁਰਾਕ, ਭਾਰ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਡਾਇਬੀਟੀਜ਼ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੀ ਜਿਗਰ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਸਹੀ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਵਿਹਾਰ ਸੰਬੰਧੀ ਸੋਧ
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੇ ਇਲਾਜ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੁੱਚੀ ਤੰਦਰੁਸਤੀ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਅਕਸਰ, ਅਸੀਂ ਇਨਸਾਨਾਂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਬਾਰੇ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਸਰੀਰਕ ਹਾਵ-ਭਾਵਾਂ, ਮੁਦਰਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨਾਲ ਜੋ ਅਸੀਂ ਲੰਘਦੇ ਹਾਂ, ਉਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਵੀ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਅਜਿਹੀਆਂ ਅਵਚੇਤਨ ਅਤੇ ਅਣਇੱਛਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜੀਵਨਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਿੰਨਾ ਸਰਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਵਿਹਲੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਬਾਅਦ ਆਪਣੇ ਸਰੀਰ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਣ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਐਪਸ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸਰੀਰ ਦੇ ਆਸਣ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਨਵੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਸਿਹਤ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਅਜੇ ਵੀ ਕੋਈ ਇਲਾਜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਪਾਸੇ ਕੈਂਸਰ ਅਤੇ ਏਡਜ਼ ਵਰਗੀਆਂ ਜਾਨਲੇਵਾ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਹਨ, ਉੱਥੇ ਹੀ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਵੀ ਹਨ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਲਈ ਖਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਟੋਇਮਿਊਨ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਤੰਤੂ ਵਿਗਿਆਨ ਸੰਬੰਧੀ ਵਿਕਾਰ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਰੱਗ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਲਈ ਦਵਾਈਆਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ, ਕ੍ਰਮ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਖੋਜ ਦੁਆਰਾ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੁਣ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਦੀ ਦਵਾਈ ਦੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗੈਰ-ਰਵਾਇਤੀ ਇਲਾਜ ਅਤੇ ਉਪਚਾਰ ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।
ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਾਡੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਵਿਕਾਸਵਾਦ ਦੇ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇੱਥੇ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚੇ। ਵਧੇਰੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ, ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਚਰਚਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੈਂਸਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਾਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਐਪ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਵਿਨਾਸ਼ਕਾਰੀ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। AI in ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਮੈਡੀਕਲ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਹੀ ਹੈ।
