ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲਗਾਤਾਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਸੰਭਾਵਨਾ ਇਸਦੇ ਸਿਖਰ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ. ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਹੂਪਸ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ - ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਦਾ ਸਬੰਧ ਹੈ। ਅਤੇ ਯੁੱਗ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਸੰਪੂਰਨ ਗੋਦ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਚਰਚਾ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ ਦਲੀਲ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੁਕਤਿਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਉੱਥੇ ਪਹੁੰਚਣ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵੀ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ AI ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਪਾਲਨ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਕੇ ਹੋਰ ਸਥਾਪਿਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇੱਥੇ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਉਪਾਅ ਹਨ:
- ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਸਹੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਭਰਪੂਰ ਹੋ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
- AI ਮਾਡਲਾਂ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਵੀ, ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋਏ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਸਥਾਨਕ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਵੀ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
- ਹੈਲਥਕੇਅਰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ PHI (ਪਰਸਨਲ ਹੈਲਥ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ) ਅਤੇ PII (ਨਿੱਜੀ ਪਛਾਣਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ) ਗਾਰਡਰੇਲ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਇੱਥੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ:
https://www.healthcarebusinesstoday.com/the-keys-to-unlocking-healthcare-ais-vast-potential-in-2021/
