ਉਦੋਂ ਕੀ ਜੇ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸ ਦੇਈਏ ਕਿ ਅਗਲੀ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸੈਲਫੀ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਗਲੇ ਕੁਝ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਫਿਣਸੀ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ? ਦਿਲਚਸਪ ਆਵਾਜ਼, ਠੀਕ? ਖੈਰ, ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ।
ਤਕਨੀਕੀ ਦੁਨੀਆ ਇੱਛਾਵਾਂ ਨਾਲ ਭਰੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰਾਂ, ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਰਾਹੀਂ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਮਾਜ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ AI ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਸੱਚ ਹੈ , ਜਿੱਥੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਅੱਜ, ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰੋਲ ਆਊਟ ਕਰਨ ਦੇ ਕੰਢੇ 'ਤੇ ਹਾਂ ਜੋ ਖ਼ਾਨਦਾਨੀ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਅਤੇ ਟਿਊਮਰ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਹੋਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਰੋਬੋਟ ਸਰਜਨਾਂ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਲਈ VR- ਸਮਰਥਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਕੇਂਦਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਸੰਚਾਲਨ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਵੀ, ਅਸੀਂ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਬੈੱਡ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਰਿਮੋਟ ਕੇਅਰ, ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਵੰਡ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਫਾਲਤੂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਸੁਪਨੇ ਦੇਖਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਆਓ ਅਸੀਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਸਮਝੀਏ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਿੰਗ, ਇਸ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਇਹ ਪੋਸਟ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ, ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ
ਹੁਣ, ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ AI ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਅਤੇ ਲਾਗੂਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ, ਆਓ ਇਹ ਸਮਝੀਏ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਫ਼ੋਨ 'ਤੇ ਔਸਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਫਿਟਨੈਸ ਐਪਸ AI ਮੌਡਿਊਲ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਤਜਵੀਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਵਿੱਚ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲੋੜ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਓ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉੱਨਤ ਸਿਸਟਮ ਹੋਣਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ । ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੀਆਂ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖੋ, ਅਜਿਹੇ ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਲਈ, ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਅਤੇ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਕਸ-ਰੇ, ਐਮਆਰਆਈ, ਸੀਟੀ ਸਕੈਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਹਰ ਇੱਕ ਤੱਤ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪੇਸ਼ਾਵਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਣ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਣ। ਇਸ ਲਈ, ਸਾਰੇ ਨਤੀਜੇ, ਨਿਦਾਨ, ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸਹੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਆਓ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੀਏ ਕਿ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਸਿਹਤਮੰਦ ਕੱਲ੍ਹ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ
- ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਰਜੀਕਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਯੰਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਮੌਜੂਦਾ AI ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਸਰਜਰੀਆਂ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਲੋੜ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਚੱਜੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ, ਸਿਸਟਮ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਦਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- AI ਜੀਨੋਮਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਜਰਾਸੀਮ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਵਾਇਰਲ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
- ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਰਿਕਵਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਉਧਾਰ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਵਰਚੁਅਲ ਨਰਸਾਂ ਅਤੇ ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਜਦੋਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵੱਧ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਵਰਚੁਅਲ ਨਰਸਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਨ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਡਿਜੀਟਲ ਨਰਸਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਕਈ ਤੰਤੂ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਜੋ ਕਦੇ ਵੀ ਠੀਕ ਜਾਂ ਉਲਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ, AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਡਿਮੇਨਸ਼ੀਆ, ਅਲਜ਼ਾਈਮਰ, ਪਾਰਕਿੰਸਨ'ਸ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਦਵਾਈਆਂ AI ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹਨ ਚੁਣੇਰੌਨਿਕ ਸਿਹਤ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ. ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਸਿਹਤ ਇਤਿਹਾਸ, ਐਲਰਜੀ, ਰਸਾਇਣਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਜਾਣ ਕੇ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਨਵੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਲਈ AI ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
- ਇਕਸਾਰ ਦੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਉਦਯੋਗ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕਈ ਕਾਨੂੰਨਾਂ, ਪਾਲਣਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬੰਨ੍ਹਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਿਲਟੀ ਅਟੱਲ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੇ ਕਾਰਨ ਥਕਾਵਟ ਹੈ ਜੋ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਿਰਪੱਖ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਵਾਧੂ ਉਪਾਅ ਕਰਨੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ data ਡੀ-ਪਛਾਣ.
- ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ SMEs ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਵੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਪਲ ਹੈ ਜੋ ਅੰਤਮ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿੰਗ ਹੈ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਸਕੈਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਉਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਅਤੇ ਇਸਦੇ AI-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਾਗੂਕਰਨਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਬੋਲਦੇ ਹਾਂ, ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਨਵੇਂ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵੀ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦਾ ਰਹੇਗਾ ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਹੱਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਸ਼ੇਪ ਵਰਗੇ ਮਾਹਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ।
ਇਹ ਜੋ ਅੰਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਬੇਮਿਸਾਲ ਹੈ।
