ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਟਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਟਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਨੂੰ ਚੰਦਰਮਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ?

ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਤਰਜੀਹ ਰਹੀ ਹੈ। ਹੋਰ ਤਾਂ ਹੋਰ ਜਦੋਂ ਸਬੰਧਤ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ, ਸਵੈ-ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਜੋ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹਨ, ਮਿਆਰੀ ਵਪਾਰਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਫੋਕਸ ਦੀ ਲੰਬਕਾਰੀ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਪਰ ਸਾਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਵੀ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਕਿਉਂ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸੰਗਠਿਤ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਹੋਮਜ਼, ਹਸਪਤਾਲਾਂ, ਮੈਡੀਕਲ ਕਲੀਨਿਕਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਸਰਵਰਾਂ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮਿਆਰੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਟਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਮੈਡੀਕਲ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ, ਖਾਸ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ, ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹਨ।

ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਟਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ- ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ?

ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਪਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਉਸੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ, ਕ੍ਰਮ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਵਿਸ਼ਿਸ਼ਟਤਾਵਾਂ ਲਈ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸਭ ਕੁਝ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਜਾਂ ਕੁਦਰਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਫਿਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਕੱਢੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕਾਲਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅਜੇ ਵੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ! ਖੈਰ, ਇੱਥੇ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਥਿਤ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਲਾਗਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਗਲੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਕਾਲਾਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਊਰੇਟਿਡ ਅਤੇ ਅਲਾਈਨ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਤੋਂ ਇਹ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਂ, ਇਸ ਨੂੰ ਅਸੀਂ 'ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ' ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ।

ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਮਾਡਲ ਕਿਹੜੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?

ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਅਰਥ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਆਮ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਨਾਲ ਹੀ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ 'ਤੇ ਵੱਧਦਾ ਜ਼ੋਰ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਮਾਰਕੀਟ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ; AI ਦਾ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਅਤੇ ਅਣਗੌਲਾ ਹੀਰੋ ਜੋ ਸਹੀ ਅਤੇ ਕੇਸ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਹੈ।

ਪਰ ਕਿਹੜੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋੜ ਹੈ? ਖੈਰ, ਇੱਥੇ ਉਪ-ਡੋਮੇਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਰਫ਼ਤਾਰ ਫੜੀ ਹੈ, ਕੁਝ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ:

• ਡਿਜੀਟਲ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੈੱਟਅੱਪ: ਫੋਕਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਵਰਚੁਅਲ ਦੇਖਭਾਲ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
• ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸੈੱਟਅੱਪ: ਫੋਕਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਨਲੇਵਾ ਅਤੇ ਉੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕੈਂਸਰ ਅਤੇ ਜਖਮਾਂ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਰੂਪ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਛਾਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
• ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲ: ਫੋਕਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੀਟੀ ਸਕੈਨਰ, ਐਮਆਰਆਈ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਐਕਸ-ਰੇ ਜਾਂ ਇਮੇਜਰੀ ਟੂਲਸ ਦੀ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਨਸਲ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
• ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ: ਫੋਕਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦੰਦਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਚਮੜੀ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ, ਗੁਰਦੇ ਦੀ ਪੱਥਰੀ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
• ਡਾਟਾ ਪਛਾਣਕਰਤਾ: ਫੋਕਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਬਿਮਾਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਖਾਸ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਲਈ ਨਵੇਂ ਇਲਾਜ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਡਰੱਗ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
• ਰਿਕਾਰਡ-ਕੀਪਿੰਗ ਸੈੱਟਅੱਪ: ਫੋਕਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਰੋਗੀ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ, ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਬਕਾਏ 'ਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਬੀਮਾ ਪਾਲਿਸੀ ਦੀ ਨਿੱਕੀ-ਨਿੱਕੀਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਅਧਿਕਾਰਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਇਹ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੋਣ ਲਈ ਸਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਤੋਂ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੋਮੇਨ ਦਾ ਸਬੰਧ ਹੈ ਤਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਅਨੁਭਵੀ AI ਸੈਟਅਪ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ NLP, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਅਤੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।

ਨਾਲ ਹੀ, ਮਿਆਰੀ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਣ, ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਉਲਟ, ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਮਾਡਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਚੁਅਲ ਕੇਅਰ, ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਕਦਮ ਵਜੋਂ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਹੋਰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਤੱਥ ਦੁਆਰਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਿਆ ਅਤੇ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਆਕਾਰ 500 ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ 2027 ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ ਘੱਟ 2020% ਵਧਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।

ਪਰ ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਾਡਲ ਜੋ ਪਹਿਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਈ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਖਰਚਿਆਂ ਦੇ 30% ਤੱਕ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਕੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਅਤੇ ਹਾਂ, ਸਿਖਿਅਤ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ 3D ਸਕੈਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ, 1000 ਵਿੱਚ, ਅੱਜ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 2021 ਗੁਣਾ ਤੇਜ਼।

ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਆਵਾਜ਼, ਹੈ ਨਾ!