ဘလော့ဂ်
ခေတ်မီကျန်းမာရေးနည်းပညာအတွက် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ၊ အပ်ဒိတ်များနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ
ကုသမှုကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်း- AI သည် စစ်မှန်သော တစ်ဦးချင်းစိတ်ကြိုက် ဆေးပညာကို မည်သို့ ဖြစ်မြောက်စေသနည်း။
တစ်ဦးချင်း ကုသမှုအစီအစဉ်များကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန်အတွက် မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ (genomic)၊ နေထိုင်မှုပုံစံနှင့် EHR ဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် စက်သင်ယူမှု (machine learning) ၏ အခန်းကဏ္ဍကို အာရုံစိုက်ခြင်း။
လူနာပေါ်တယ် ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို မြှင့်တင်ခြင်း- ဆေးခန်းများအတွက် အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့်များ
လူနာပေါ်တယ်များကို ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် တော်လှန်သောခြေလှမ်းအဖြစ် ကြွေးကြော်ခဲ့ကြသည်— ၎င်းသည် လူနာများအား ၎င်းတို့၏ ကျန်းမာရေးစီမံခန့်ခွဲမှုတွင် တက်ကြွစွာ ပါဝင်နိုင်ရန် စွမ်းဆောင်ပေးသည့် ဒစ်ဂျစ်တယ် ပေါင်းကူးတံတား ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် အိမ်တွင် သက်သောင့်သက်သာရှိစွာ ဆက်သွယ်ရေး ချောမွေ့မှု၊ မှတ်တမ်းများကို လွယ်ကူစွာ ရယူနိုင်မှု၊ ချိန်းဆိုမှုများ ပြုလုပ်နိုင်မှု၊ နှင့် ဆေးညွှန်းများ ပြန်လည်ဖြည့်သွင်းနိုင်မှုတို့ကို ကတိပြုခဲ့သည်။ သို့သော်လည်း၊ ဆေးခန်းများစွာအတွက်၊ လက်တွေ့အခြေအနေသည် ဤကြီးကျယ်သော ရည်မှန်းချက်နှင့် ကွာဟနေဆဲ ဖြစ်သည်။
မြင်သာမှုနောက်ကွယ်မှ ကျောရိုး- "Health OS" ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း၊ သင့်ဆေးခန်းအတွက် အဘယ်ကြောင့် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သနည်း
"Health Operating System" (Health OS) သဘောတရားသည် ရိုးရာ EHR များထက် ပိုပါသည်။ ၎င်းသည် လူနာလက်ခံခြင်းမှသည် ငွေကြေးအစီရင်ခံခြင်းအထိ ဆေးခန်းလုပ်ငန်းစီးဆင်းမှု၏ ကဏ္ဍတိုင်းကို ပေါင်းစပ်ပေးသည့် စုစည်းထားသော၊ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သည့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကျန်းမာရေးဒေတာအားလုံးအတွက် တစ်ခုတည်းသော အမှန်တရားအရင်းအမြစ်ကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ ဖွံ့ဖြိုးဆဲဈေးကွက်များတွင် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ လုပ်ဆောင်နိုင်သော၊ ထိရောက်သော၊ တန်းတူညီမျှသော စောင့်ရှောက်မှုအတွက် ဤပြည့်စုံသောစနစ်သည် အဘယ်ကြောင့် အရေးပါကြောင်း လေ့လာပါ။
ဆေးပညာ၏ စကြာဝဠာဘာသာစကား- ကုဒ်စံနှုန်းများ (ICD-10, SNOMED, LOINC) သည် သင့်ဒစ်ဂျစ်တယ်ဆေးခန်း၏ အင်ဂျင်ဖြစ်ရခြင်း အကြောင်းရင်း
ICD-10၊ SNOMED CT နှင့် LOINC ကဲ့သို့သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကုဒ်စံနှုန်းများသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ကျန်းမာရေး၏ မထင်ရှားသော သူရဲကောင်းများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ရှုပ်ထွေးသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာများကို စကြာဝဠာသုံး၊ စက်ဖြင့်ဖတ်နိုင်သော ဘာသာစကားအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပြီး ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်နိုင်မှု၊ အလိုအလျောက် ငွေတောင်းခံလွှာ၊ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော AI နှင့် တိကျသော ပြည်သူ့ကျန်းမာရေး အစီရင်ခံခြင်းတို့ကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ တိကျမှုနှင့် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ရည်ရွယ်သည့် မည်သည့်ဆေးခန်းအတွက်မဆို ဤစံနှုန်းများကို ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်စွာ သိရှိထားခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့် မဖြစ်မနေလိုအပ်ကြောင်း ရှာဖွေပါ။
လူနာရောဂါရှာဖွေရေးရှိ AI တော်လှန်ရေး- ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး၊ ပိုမိုတိကျသော ပြုစုစောင့်ရှောက်မှု
ဉာဏ်ရည်တု (AI) သည် ဆရာဝန်များ ရှုပ်ထွေးသောနှင့် ရှားပါးရောဂါများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ပုံကို မည်သို့ ပြောင်းလဲနေပုံ။
ကျန်းမာရေး သက်ရောက်မှုကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ တိုးမြှင့်ခြင်း- ဝေးလံသော ဆေးခန်းများတစ်လျှောက် စောင့်ရှောက်မှုကို စံပြုသတ်မှတ်ရန်အတွက် အစိုးရမဟုတ်သောအဖွဲ့အစည်းများအတွက် ဒစ်ဂျစ်တယ် ကိရိယာအစုံ
အစိုးရမဟုတ်သော အဖွဲ့အစည်းများ (NGOs) သည် ကမ္ဘာပေါ်ရှိ အခက်ခဲဆုံး ပတ်ဝန်းကျင်များ— အခြေခံအဆောက်အအုံများ ကင်းမဲ့သော ဝေးလံခေါင်ဖျားသော ကျေးရွာများမှသည် ဘေးအန္တရာယ်မှ ပြန်လည်နာလန်ထူနေသော အသိုက်အဝန်းများအထိ— တွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ပေးပို့ရာတွင် မကြာခဏဆိုသလို ရှေ့တန်းတွင် ရှိနေသည်။ ၎င်းတို့၏ သက်ရောက်မှုသည် မတိုင်းတာနိုင်သော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် အမြဲတမ်း ကြီးမားသော အတားအဆီးများနှင့် ရင်ဆိုင်နေရသည်- ကွဲပြားနေသော ဒေတာ၊ မတူညီသော နေရာများတစ်လျှောက် မကိုက်ညီသော စောင့်ရှောက်မှု လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ၊ အထူးကု ကျွမ်းကျင်မှု ရယူရန် အကန့်အသတ်ရှိခြင်း၊ နှင့် ကျယ်ပြန့်သော၊ မကြာခဏဆိုသလို ဆက်သွယ်မှုပြတ်တောက်နေသော၊ ပထဝီဝင်နယ်မြေများတစ်လျှောက် ကျန်းမာရေး ဝန်ဆောင်မှုများကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် လုံးဝ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုတို့ ဖြစ်သည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ပေးပို့မှု၏ "နောက်ဆုံးမိုင်" သည် စံပြုသတ်မှတ်ရန်နှင့် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ တိုးမြှင့်ရန် အခက်ခဲဆုံးအရာအဖြစ် ကျန်ရှိနေသည်။
စာရွက်မှ တိကျမှုဆီသို့- တတ်နိုင်သော AI မှတ်စုယူခြင်းသည် မြန်မာနိုင်ငံရှိ ဆေးခန်း လုပ်ငန်းစီးဆင်းမှုကို မည်သို့ တော်လှန်နေသနည်း
ရန်ကုန်မြို့၏ စည်ကားသော လမ်းမများ၏ အလယ်ဗဟိုနှင့် ရှမ်းပြည်နယ်၏ တိတ်ဆိတ်သော တောင်ကုန်းများတွင် တိတ်ဆိတ်သော တော်လှန်ရေးတစ်ခု အမြစ်တွယ်နေသည်။ ၎င်းသည် ကြီးကျယ်သော ကြေညာချက်များဖြင့် မှတ်သားထားသော အသွင်ကူးပြောင်းမှုမဟုတ်ဘဲ၊ ဆာဗာများ၏ သိမ်မွေ့သော တုန်ခါသံနှင့် တက်ဘလက် ဖန်သားပြင်ပေါ်မှ ညင်သာစွာ ခေါက်ခြင်းတို့ဖြင့် ဖြစ်သည်။ မျိုးဆက်များစွာအတွက်၊ မြန်မာနိုင်ငံရှိ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၏ ဇာတ်လမ်းကို စာရွက်ပေါ်တွင် ရေးသားခဲ့သည်။ စာရွက်ပုံကြီးများ။ “လူနာမှတ်တမ်း” ဟု လူသိများသော လူနာဖိုင်များသည် ဟောင်းနွမ်းနေသော သတ္တုဗီရိုများမှ လျှံကျနေပြီး၊ ၎င်းတို့၏ လက်ရေးစာမျက်နှာများသည် မွေးဖွားမှုများ၊ နာမကျန်းမှုများနှင့် ပြန်လည်ကောင်းမွန်လာမှုများကို မှတ်တမ်းတင်ထားသည်။ ဤစာရွက်အခြေခံစနစ်သည် ဆေးခန်းကြီးငယ်မရွေး အကျွမ်းတဝင်ရှိသော မြင်ကွင်းဖြစ်ပြီး၊ ဆေးပညာ၏ ကျောရိုးအဖြစ် ကြာမြင့်စွာ တည်ရှိခဲ့သည်။ သို့သော် ၎င်းသည် ထိရောက်မှုမရှိခြင်း၊ မတိကျမှု၊ နှင့် ခေတ်မီ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၏ တောင်းဆိုချက်များ၏ ဝန်ပိမှုအောက်တွင် တင်းမာနေသော ကျောရိုးတစ်ခု ဖြစ်သည်။
ရောဂါရှာဖွေမှုထက်ကျော်လွန်၍- လူနာဒေတာကို အကျဉ်းချုပ်ရန်နှင့် ဆေးခန်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို လမ်းညွှန်ရန် AI ကို အသုံးချခြင်း
လူနာ လာရောက်ပြသမှုတိုင်း၊ ဓာတ်ခွဲခန်း စစ်ဆေးမှုတိုင်း၊ ပုံရိပ်ဖော် စကင်န်တိုင်းနှင့် ဆေးညွှန်းတိုင်းသည် လူနာ၏ ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းတွင် ဒေတာ အလွှာတစ်ခုကို ထပ်ပေါင်းပေးသည်။ ရက်သတ္တပတ်များ၊ လများ သို့မဟုတ် နှစ်များတစ်လျှောက်တွင်၊ ၎င်းသည် ဆေးမှတ်တမ်း၏ ကြီးမားသော၊ ရှုပ်ထွေးသော ပုံစံတစ်ခုအဖြစ် စုပုံလာသည်။ ပြည့်စုံသော်လည်း၊ ဤ "ဒေတာ အများအပြား" သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ပံ့ပိုးပေးသူများအတွက်၊ အထူးသဖြင့် မြန်မာနိုင်ငံကဲ့သို့သော ဖွံ့ဖြိုးဆဲစျေးကွက်များရှိ အလုပ်များသော ဆေးခန်းများအတွက် သိသာထင်ရှားသော စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ဆရာဝန်တစ်ဦးသည် အချိန်တိုအတွင်း ဆွေးနွေးတိုင်ပင်ရာတွင်၊ အပိုင်းပိုင်းကွဲနေသော အချက်အလက်များ ပင်လယ်ထဲတွင် မနစ်မြုပ်ဘဲ၊ လူနာ၏ ကျန်းမာရေးလမ်းကြောင်းကို လျင်မြန်စွာ နားလည်နိုင်ရန်၊ ယခင်ကုသမှုများကို သိရှိရန်၊ နှင့် သတင်းအချက်အလက်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်နိုင်ရန် မည်သို့ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်နည်း။
အမြင်၏စွမ်းအား- ဓာတ်မှန်များနှင့် ပုံရိပ်များကို AI စစ်ဆေးခြင်း— အထူးပြု စောင့်ရှောက်မှုကို လူတိုင်းရရှိအောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၏ ရှုပ်ထွေးသောကမ္ဘာတွင်၊ လူ့ခန္ဓာကိုယ်အတွင်းကို "မြင်နိုင်သော" စွမ်းရည်သည် တိကျသော ရောဂါရှာဖွေမှု၏ အခြေခံအုတ်မြစ် ဖြစ်လေ့ရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဓာတ်မှန်ပုံရိပ်တစ်ခုသည် အရိုးကျိုးခြင်း၊ အဆုတ်ရောင်ခြင်း ကူးစက်မှု သို့မဟုတ် ကြီးထွားလာနေသော နှလုံးပြဿနာတစ်ခုကို ဖော်ပြနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း၊ ပုံရိပ်ကို ဖမ်းယူရုံသာမက တစ်ဝက်သာ ရှိသေးသည်။ ကျန်တစ်ဝက်ဖြစ်သော အရေးကြီးသော အပိုင်းမှာ စစ်ဆေးခြင်းဖြစ်သည်— ပုံရိပ်က မည်သည်ကို ဖော်ပြသည်ကို တိကျစွာ ဖတ်ရှုနားလည်နိုင်သော ဓာတ်မှန်ဆရာဝန်၏ အထူးပြုကျွမ်းကျင်မှု ဖြစ်သည်။
နေ့စဉ် ၂ နာရီ ချွေတာပါ- ဖွံ့ဖြိုးဆဲစျေးကွက်များရှိ ဆရာဝန်များ မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည့် Cloud EHR စွမ်းဆောင်ချက်
ဆရာဝန်တိုင်း ခံစားရသည်- စောင့်ခန်းပြည့်နေသည်၊ ဆွေးနွေးမှုအချိန်ဇယား ပြည့်ကျပ်နေသည်၊ နှင့် မဆုံးနိုင်သော စာရွက်စာတမ်းပုံကြီးသည် ကျုံ့မသွားဘဲ ကြီးထွားလာပုံရသည်။ မြန်မာနိုင်ငံကဲ့သို့သော ဖွံ့ဖြိုးဆဲစျေးကွက်များတွင်၊ လူနာ-ဆရာဝန် အချိုးသည် သိသိသာသာ မြင့်မားနိုင်ပြီး အရင်းအမြစ်များ မကြာခဏဆိုသလို ရှားပါးသောကြောင့်၊ ဤဖိအားသည် ဆယ်ဆ ပိုမိုများပြားလာသည်။ ဆရာဝန်များသည် ဆေးခန်းပြသမည့်သူများသာမက၊ ၎င်းတို့သည် မကြာခဏဆိုသလို စီမံခန့်ခွဲသူများ၊ မှတ်တမ်းထိန်းသိမ်းသူများ၊ နှင့် တစ်ခါတစ်ရံတွင်၊ IT ပြဿနာဖြေရှင်းသူများပင် ဖြစ်ကြသည်။ မည်သည့်ဆေးခန်းတွင်မဆို အဖိုးအထိုက်ဆုံးသော ကုန်ပစ္စည်းမှာ အချိန်ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်း၏ အလွန်များပြားသော အချိန်ပမာဏကို ထိရောက်မှုမရှိသော၊ ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ရသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များက ဖယ်ထုတ်ယူသွားခြင်း ဖြစ်သည်။