ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਹਤ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਖੋਜ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ: ML ਸਿਹਤ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਰੱਗ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- CMS ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ: AI ਅਤੇ ML ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਖੋਜ ਲਈ CMS ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਕੱਢਦੇ ਹਨ।
- ਨਿਊਰੋਇਮੇਜਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨਾ: ਏਆਈ ਨਿਊਰੋਇਮੇਜਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ML ਜੀਨੋਮਿਕਸ ਅਤੇ ਡਰੱਗ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ: AI ਅਤੇ NLP ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਗਏ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਜਖਮਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ: ML ਜਖਮਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਰੋਗਾਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ: ML ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਪੜਾਅ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AI ਅਤੇ ML ਕੋਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ, ਡਾਕਟਰੀ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਲਈ ਵਿਆਪਕ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਾਰਜ ਹਨ। ਉਹ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
https://www.technootech.com/ai-and-machine-learning-in-healthcare/
