ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਮੁੱਲ 2020 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਉੱਚੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ $ 6.7bn. ਖੇਤਰ ਦੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਦਿੱਗਜਾਂ ਨੇ ਇਹ ਵੀ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਕੀਮਤ ਸਾਲ 8.6 ਤੱਕ ਲਗਭਗ $2025 ਬਿਲੀਅਨ ਹੋਵੇਗੀ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਮਾਲੀਆ 22 ਵਿਭਿੰਨ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਹੱਲਾਂ ਤੋਂ ਆਵੇਗਾ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹੋ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ, ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕਣ, ਰੋਗਾਂ ਦੇ ਬਿਹਤਰ ਨਿਦਾਨ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਵ ਭਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੈਕਟਰ ਲਈ ਸਮਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪੱਕਾ ਹੈ।
ਆਉ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੀਏ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਲਈ ਅਟੁੱਟ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਛੂਹਾਂਗੇ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਲਾਭ
ਆਓ ਪਹਿਲਾਂ ਚੰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੀਏ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਜਿਹਾ ਕਾਰਨਾਮਾ ਵੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਮਨੁੱਖ ਕਦੇ ਵੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਿਆ ਹੈ - ਕਿਡਨੀ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਜੈਨੇਟਿਕ ਵਿਕਾਰ ਵਰਗੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਵਿਚਾਰ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੂਚੀ ਹੈ:
- ਗੂਗਲ ਹੈਲਥ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰਨ ਤੋਂ ਕੁਝ ਦਿਨ ਪਹਿਲਾਂ ਗੁਰਦੇ ਦੀਆਂ ਸੱਟਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸੱਟ ਲੱਗਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ Google ਹੈਲਥ ਦੇ ਨਾਲ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਸੱਟ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਿਆਨ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ। ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਅਤੇ ਨੇਤਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਰਗੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਤੀਬਰ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਰਫ ਅਨੁਭਵੀ ਜਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਨਵੇਂ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ਕਰਤਾ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਏਆਈ ਇੱਥੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲੋਕਤੰਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
- ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬੇਲੋੜੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। AI ਦੀ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉੱਚ ਤਰਜੀਹ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਲੀਨਿਕ ਜਾਂ ਹਸਪਤਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, EHR ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।
- AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਘਟਾ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਤੇਜ਼ ਤਸ਼ਖੀਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਤੱਕ, AI ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕੀਮਤਾਂ 'ਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ।
- AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਰੋਬੋਟਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਰਜਨਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਮਰਪਿਤ AI ਸਿਸਟਮ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਰਜਰੀਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਜਾਂ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ AI ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਕਮੀਆਂ ਵੀ ਹਨ। ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਜੋਖਮਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਆਉ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਵੇਖੀਏ.
ਗਲਤੀ ਦਾ ਘੇਰਾ
ਜਦੋਂ ਵੀ ਅਸੀਂ AI ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਉਹ ਗਲਤੀਆਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਉਹੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਗਲਤੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋਰ ਪਹਿਲੂਆਂ ਅਤੇ ਕਾਰਨਾਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਅਕੁਸ਼ਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਖਰਾਬ ਕੁਆਲਿਟੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗਲਤੀ ਇੱਕ AI ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਜੋ ਇਹਨਾਂ AI ਮੋਡਿਊਲਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹਨ, ਲਗਾਤਾਰ ਮਾੜੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕ ਜਾਂ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਬੈੱਡ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਭਿਆਸਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕੁਸ਼ਲਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਕੋਵਿਡ -19 ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਬਦਤਰ ਚਿੰਤਾ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਗਲਤ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
ਡੇਟਾ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਉਪਲਬਧਤਾ
ਜੇਕਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਉਪਲਬਧਤਾ ਵੀ ਹੈ। AI-ਅਧਾਰਿਤ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਇੱਕ ਸੈਕਟਰ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੰਡਾਂ ਅਤੇ ਵਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਫਾਰਮੇਸੀ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਮਿਲੇਗਾ, ਈ.ਐਚ.ਆਰ, ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਅਤੇ ਫਿਟਨੈਸ ਟਰੈਕਰਾਂ, ਬੀਮਾ ਰਿਕਾਰਡਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ।
ਇਸ ਲਈ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਕੰਮ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ। ਡੇਟਾ ਦਾ ਇਹ ਵਿਖੰਡਨ ਗਲਤੀ ਦੀ ਗੁੰਜਾਇਸ਼ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਪੱਖਪਾਤ
AI ਮੋਡੀਊਲ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਇਹਨਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਪੱਖਪਾਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਤੀਜੇ ਵੀ ਖਾਸ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵੱਲ ਝੁਕੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਐਮ-ਹੈਲਥ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਖਾਸ ਲਹਿਜ਼ੇ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਤਾਂ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ, ਇੱਥੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜੋ ਜੀਵਨ ਅਤੇ ਮੌਤ ਵਿਚਕਾਰ ਰੇਖਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਗੁਪਤ ਹਿੱਸੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਿੱਜੀ ਵੇਰਵੇ, ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ, ਬਲੱਡ ਗਰੁੱਪ, ਐਲਰਜੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ। ਜਦੋਂ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਅਕਸਰ ਸਹੀ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਿੰਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਡਰ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ, ਸੰਕਲਪਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਵੀ ਆਓ.
ਸਿੱਕੇ ਦਾ ਦੂਜਾ ਪਾਸਾ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਸਰਵੋਤਮ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਅਤਿਆਧੁਨਿਕ ਹਮਲੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਤੇ ਹਰ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ
ਇਹ ਉਹ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ AI ਮੌਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਏਅਰਟਾਈਟ ਹੋਣ ਲਈ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। AI ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਪੂਰਾ ਨੁਕਤਾ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਤੋਂ ਡਰ ਅਤੇ ਸੰਦੇਹਵਾਦ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਹੈ ਪਰ ਇਹ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੂੰ ਖਿੱਚ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਨਾਲ Shaip ਤੋਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾਸੇਟ ਜੋ ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਹਨ ਅਤੇ ਸਖਤ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
