ရောဂါရှာဖွေမှုထက်ကျော်လွန်၍- လူနာဒေတာကို အကျဉ်းချုပ်ရန်နှင့် ဆေးခန်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို လမ်းညွှန်ရန် AI ကို အသုံးချခြင်း

လူမှုတိုင်း၊ 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။

ရိုးရာချဉ်းကပ်မှုတွင် မှတ်တမ်းများကို ကိုယ်တိုင် ရှာဖွေစစ်ဆေးခြင်း ပါဝင်ပြီး၊ ၎င်းသည် အချိန်ကုန်ပြီး မကြာခဏဆိုသလို မပြည့်စုံသော လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ သို့သော် ဒစ်ဂျစ်တယ် ကျန်းမာရေးခေတ်တွင်၊ AI သည် ဤစိန်ခေါ်မှုကို အစွမ်းထက်သော အားသာချက်အဖြစ် ပြောင်းလဲရန် ဝင်ရောက်လာသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ Cloud EHR စနစ်သည် ရှုပ်ထွေးသော လူနာဒေတာများကို ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်စွာ အကျဉ်းချုပ်ရန် AI ကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ကနဦး ရောဂါရှာဖွေမှုထက် ကျော်လွန် ပြီး၊ ဆရာဝန်များအား အချိန်ကို သက်သာစေရုံသာမက ဆေးခန်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို လေးနက်စွာ လမ်းညွှန်ပေးသည့် ချက်ချင်း၊ လက်တွေ့ကျသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ဤအရာသည် တိကျသော လူနာစီမံခန့်ခွဲမှု၏ အနာဂတ်ဖြစ်ပြီး၊ လက်လှမ်းမီနိုင်ပြီး တတ်နိုင်သောစျေးနှုန်းဖြင့် ပြုလုပ်ထားသည်။

ပြည့်စုံသော လူနာအကြောင်းအရာ၏ စိန်ခေါ်မှု

ဆီးချိုရောဂါ သို့မဟုတ် နှလုံးရောဂါကဲ့သို့သော နာတာရှည်အခြေအနေရှိပြီး နှစ်ပေါင်းများစွာ ဆေးခန်းပြသနေသော လူနာတစ်ဦးကို စဉ်းစားပါ။ ၎င်းတို့၏ မှတ်တမ်းတွင် အောက်ပါတို့ ပါဝင်နိုင်သည်-

• အကြိမ်ပေါင်း ဒါဇင်များစွာ လာရောက်ပြသခဲ့သည့် ဆွေးနွေးမှတ်စုများ။
• သွေးတွင်းသကြားဓာတ်၊ ကိုလက်စထရော၊ ကျောက်ကပ် လုပ်ဆောင်ချက်အတွက် ဓာတ်ခွဲခန်း ရလဒ်များစွာ။
• အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲမှုများပါဝင်သည့် ဆေးညွှန်းမှတ်တမ်းများ။
• လွှဲပြောင်းစာများ၊ အထူးကု အစီရင်ခံစာများ၊ နှင့် ပုံရိပ်ဖော် ရလဒ်များ။

ဤလူနာ၏ လက်ရှိအခြေအနေကို စစ်မှန်စွာ နားလည်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ နောက်ခြေလှမ်းအတွက် အကောင်းဆုံး ဆေးခန်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ချမှတ်ရန်အတွက် ဆရာဝန်သည် ဤအချက်အလက်အားလုံးကို ပေါင်းစပ်ရန် လိုအပ်သည်။ ၎င်းတွင် ပုံမှန်အားဖြင့် အောက်ပါတို့ ပါဝင်သည်-

• အချိန်ကုန်သော ပြန်လည်စစ်ဆေးခြင်း: မကြာခဏဆိုသလို ကန့်သတ်ထားသော ဆွေးနွေးတိုင်ပင်ချိန်အတွင်း စာမျက်နှာပေါင်းများစွာသော မှတ်စုများကို ကိုယ်တိုင် ဖတ်ရှုခြင်း။
• လွဲချော်နိုင်ခြေ: အရေးကြီးသော အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ရှည်လျားသော စာရွက်စာတမ်းများတွင် အလွယ်တကူ လျစ်လျူရှုခြင်း သို့မဟုတ် လွဲချော်နိုင်သည်။
• သိမြင်မှုဆိုင်ရာ ဝန်ပိမှု: နေ့စဉ် လူနာဒါဇင်များစွာကို ကြည့်ရှုသည့်အခါ ကွဲပြားသော အချက်အလက်များကို ပြန်လည်မှတ်မိရန်နှင့် ချိတ်ဆက်ရန် လိုအပ်သော စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ကြိုးစားအားထုတ်မှုသည် ကြီးမားလှသည်။
• အပိုင်းပိုင်းကွဲသော စောင့်ရှောက်မှု: လူနာတစ်ဦးသည် မတူညီသော ဆရာဝန်များနှင့် ပြသခြင်း သို့မဟုတ် မတူညီသော ဆေးခန်းများသို့ ပြသပါက၊ အကြောင်းအရာသည် ပျောက်ဆုံးသွားနိုင်ပြီး၊ ထပ်ခါတလဲလဲ မေးခွန်းများ၊ မလိုအပ်သော စစ်ဆေးမှုများ၊ သို့မဟုတ် အကောင်းဆုံး မဟုတ်သော ကုသမှုအစီအစဉ်များဆီသို့ ဦးတည်စေနိုင်သည်။

ဤအခြေအနေသည် အရေးကြီးသော လိုအပ်ချက်တစ်ခုကို မီးမောင်းထိုးပြသည်- လူနာ၏ ခရီးစဉ်၏ အနှစ်သာရကို လျင်မြန်စွာနှင့် တိကျစွာ ထုတ်ယူနိုင်စွမ်း။

AI ဖြေရှင်းချက်- ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော လူနာဒေတာ အကျဉ်းချုပ်ခြင်း

ကျွန်ုပ်တို့၏ Cloud EHR စနစ်သည် ၎င်း၏ AI-ပါဝါသုံး လူနာဒေတာ အကျဉ်းချုပ်ခြင်း ဖြင့် ဤစိန်ခေါ်မှုကို တိုက်ရိုက် ဖြေရှင်းသည်။ ဤအဆင့်မြင့် စွမ်းဆောင်ချက်သည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ မှတ်တမ်းထိန်းသိမ်းသူအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပြီး၊ ဆရာဝန်များအား အချိန်ကို သက်သာစေရုံသာမက ဆေးခန်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို လေးနက်စွာ လမ်းညွှန်ပေးသည့် ကျစ်လစ်သော၊ လက်တွေ့ကျသော ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်များကို ပေးရန်အတွက် နှစ်ပေါင်းများစွာရှိသော ဒစ်ဂျစ်တယ်ဒေတာများကို ရှာဖွေသည်။

၎င်း မည်သို့ အလုပ်လုပ်သနည်း:

၁။ ဒေတာ ပေါင်းစည်းမှု: AI-ထုတ်လုပ်ထားသော ဆွေးနွေးမှတ်စုများ၊ ဓာတ်ခွဲခန်း ရလဒ်များ၊ ဆေးဝါးစာရင်းများနှင့် ပုံရိပ်ဖော် အစီရင်ခံစာများ အပါအဝင် လူနာဒေတာအားလုံးကို Cloud EHR အတွင်း လုံခြုံစွာ သိမ်းဆည်းပြီး ပေါင်းစည်းထားသည်။ ၂။ အကြောင်းအရာဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု: အဆင့်မြင့် သဘာဝ ဘာသာစကား လုပ်ဆောင်မှု (NLP) နှင့် စက်သင်ယူမှု အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်များကို အသုံးချ၍ AI စနစ်သည် ကျပန်းအချက်အလက်များကို ဆွဲထုတ်ခြင်းမျှသာ မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် မတူညီသော ဒေတာအချက်များကြား ဆက်နွယ်မှုများကို နားလည်ပြီး လူနာမှတ်တမ်းတစ်ခုလုံးကို အကြောင်းအရာအရ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်။ ၃။ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အကျဉ်းချုပ်ခြင်း: ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် အခြေခံ၍ AI သည် ဆရာဝန်၏ ချက်ချင်းလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသော ကျစ်လစ်သော၊ သက်ဆိုင်ရာ အကျဉ်းချုပ်ကို ထုတ်ပေးသည်။ ၎င်းသည် ဖြစ်ရပ်များ စာရင်းမျှသာ မဟုတ်ပါ၊ ၎င်းသည် အောက်ပါတို့ကို မီးမောင်းထိုးပြသော အကြောင်းအရာတစ်ခု ဖြစ်သည်- * အဓိက ရောဂါရှာဖွေမှုများ: လက်ရှိနှင့် အရေးကြီးသော ယခင်အခြေအနေများ။ * ကုသမှု လမ်းကြောင်း: ကုသမှုများ မည်သို့ ပြောင်းလဲလာသည်၊ မည်သည်က အလုပ်ဖြစ်သည်၊ မည်သည်က အလုပ်မဖြစ်ပါ။ * သက်ဆိုင်ရာ ဓာတ်ခွဲခန်း လမ်းကြောင်းများ: အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ သွေးစစ်ဆေးမှုများတွင် သိသာထင်ရှားသော အပြောင်းအလဲများ သို့မဟုတ် ကိုက်ညီသော ပုံစံများ။ * ဆေးဝါး မှတ်တမ်း: လက်ရှိဆေးဝါးများ၊ ယခင်အပြောင်းအလဲများ၊ နှင့် အစီရင်ခံထားသော ဆိုးကျိုးများ။ * အရေးကြီးသော သတိပေးချက်များ: ဓာတ်မတည့်မှုများ၊ အရေးကြီးသော လူမှုရေးမှတ်တမ်း၊ သို့မဟုတ် သီးခြား စောင့်ရှောက်မှု ညွှန်ကြားချက်များ။ ၄။ ချက်ချင်း ရယူနိုင်မှု: ဤအကျဉ်းချုပ်ကို လူနာ၏ မှတ်တမ်းကို နောက်ဆက်တွဲ ပြသမှုအတွက် ဖွင့်လိုက်သည်နှင့် ချက်ချင်းဆိုသလို ဆရာဝန်က ရယူနိုင်သည်။

ဤပြောင်းလဲစေနိုင်သော စွမ်းဆောင်ချက်သည် စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ဆရာဝန်တစ်ဦးသည် လူနာတစ်ဦးကို ဘက်ပေါင်းစုံမှ နားလည်မှု ရရှိနိုင်ပြီး၊ ဆွေးနွေးတိုင်ပင်မှုတိုင်းကို ပိုမို သတင်းအချက်အလက်ဖြင့် ထိရောက်စေသည်။

ဆေးခန်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို လမ်းညွှန်ခြင်း- သင့်လက်ချောင်းထိပ်မှ တိကျမှု

ပြည့်စုံသော၊ AI-ထုတ်လုပ်ထားသော အကျဉ်းချုပ်ကို ချက်ချင်းရယူနိုင်စွမ်းသည် ဆေးခန်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းကို လေးနက်စွာ သက်ရောက်မှုရှိပြီး၊ ၎င်းကို တုံ့ပြန်သော မှန်းဆခြင်းမှ တက်ကြွသော တိကျမှုဆီသို့ ရွှေ့ပြောင်းပေးသည်-

၁။ တိုးတက်လာသော ရောဂါရှာဖွေမှု တိကျမှု: ဤအခြေအနေတွင် AI သည် ရောဂါရှာဖွေမှု ကို မပြုလုပ်နိုင်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် အရေးကြီးဆုံးနှင့် ပြည့်စုံသော သမိုင်းဝင် အကြောင်းအရာကို ပံ့ပိုးပေးပြီး၊ လက်ရှိ ရောဂါရှာဖွေမှု ယူဆချက်များကို သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သော အရေးကြီးသော အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို လျစ်လျူရှုနိုင်ခြေကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးသည်။ ၂။ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသော ကုသမှုအစီအစဉ်များ: ဆရာဝန်များသည် ယခင်ကုသမှုများ၏ ထိရောက်မှုကို ချက်ချင်းမြင်နိုင်သည်၊ ဆေးဝါးလိုက်နာမှု ပုံစံများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်၊ နှင့် အမျိုးမျိုးသော ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှုများသည် လူနာ၏ ကန့်သတ်ချက်များကို မည်သို့ သက်ရောက်မှုရှိသည်ကို လေ့လာနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ယခင်အောင်မြင်မှုများပေါ်တွင် အခြေခံပြီး ယခင်ပျက်ကွက်မှုများကို ရှောင်ရှားသည့်၊ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော ကုသမှုအစီအစဉ်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေသည်။ ၃။ တိုးတက်လာသော နောက်ဆက်တွဲ ထိရောက်မှု: နာတာရှည်ရောဂါ စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက်၊ AI အကျဉ်းချုပ်များသည် ဆရာဝန်များအား နောက်ဆက်တွဲ ပြသမှုတွင် အာရုံစိုက်ရန် အချက်များကို လျင်မြန်စွာ ဖော်ထုတ်နိုင်စေပြီး၊ အရေးကြီးသော လမ်းကြောင်းများ မလွတ်ကျန်စေရန်နှင့် ပြသမှုသည် အကျိုးဖြစ်ထွန်းပြီး ပစ်မှတ်ထားကြောင်း သေချာစေသည်။ ၄။ ချောမွေ့သော လွှဲပြောင်းမှုများနှင့် စောင့်ရှောက်မှု အသွင်ကူးပြောင်းမှုများ: လူနာတစ်ဦးကို အထူးကုဆရာဝန်ထံ လွှဲပြောင်းသည့်အခါ သို့မဟုတ် ဆေးခန်းများအကြား ကူးပြောင်းသည့်အခါ၊ AI-ထုတ်လုပ်ထားသော အကျဉ်းချုပ်သည် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူအသစ်အား လူနာ၏ ခရီးစဉ်ကို ချက်ချင်း၊ အဆင့်မြင့် နားလည်မှု ပေးစွမ်းပြီး၊ အဖိုးတန်အချိန်ကို သက်သာစေကာ စောင့်ရှောက်မှု ဆက်လက်တည်တံ့မှုကို သေချာစေသည်။ ဤအရာသည် အပိုင်းပိုင်းကွဲနေသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု စနစ်များတွင် အထူးအရေးကြီးသည်။ ၅။ လျှော့ချထားသော သိမြင်မှုဆိုင်ရာ ဝန်ပိမှုနှင့် မောပန်းနွမ်းနယ်မှု: ကိုယ်တိုင် ဒေတာပေါင်းစပ်ခြင်း၏ ခက်ခဲသော လုပ်ငန်းကို AI က လွှဲပြောင်းယူခြင်းဖြင့်၊ ဆရာဝန်၏ သိမြင်မှုစွမ်းရည်ကို လွတ်လပ်စေပြီး၊ အရေးကြီးသော စဉ်းစားတွေးခေါ်မှု၊ လူနာအပြန်အလှန် ဆက်သွယ်မှု၊ နှင့် ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာဖြေရှင်းမှုတို့အပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်စေသည်။ ၎င်းသည် ဆရာဝန် မောပန်းနွမ်းနယ်မှုကို တိုက်ရိုက် လျှော့ချပေးသည်။ ၆။ ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးအတွက် ဒေတာ-အခြေခံ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ: စုစည်းထားသောနှင့် အမည်မဖော်ထားသော အကျဉ်းချုပ်များသည် မတူညီသော လူဦးရေအုပ်စုများတစ်လျှောက် လူဦးရေ ကျန်းမာရေး လမ်းကြောင်းများ၊ ကုသမှု ထိရောက်မှု၊ နှင့် ရောဂါတိုးတက်မှုတို့အတွက် အဖိုးမဖြတ်နိုင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပြီး၊ အစိုးရမဟုတ်သောအဖွဲ့အစည်းများနှင့် ပြည်သူ့ကျန်းမာရေး အဖွဲ့အစည်းများကို ၎င်းတို့၏ မဟာဗျူဟာမြောက် စီမံကိန်းဆွဲရာတွင် အထောက်အကူပြုသည်။

ဗဟုသုတကို လူတိုင်းရရှိအောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ စောင့်ရှောက်မှုကို မြှင့်တင်ခြင်း

ကျွန်ုပ်တို့၏ Cloud EHR ၏ အခြားသော စွမ်းဆောင်ချက်များကဲ့သို့ပင်၊ ဤအဆင့်မြင့် AI အကျဉ်းချုပ် စွမ်းရည်သည် ဖွံ့ဖြိုးဆဲစျေးကွက်များ၏ လက်တွေ့အခြေအနေများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ၎င်းသည်-

• တတ်နိုင်သောစျေးနှုန်း: လိုက်လျောညီထွေရှိသော စာရင်းပေးသွင်းမှုပုံစံများမှတစ်ဆင့် ပေးဆောင်ပြီး၊ အဆင့်မြင့် AI ကို သေးငယ်သော ဆေးခန်းများပင် ရယူနိုင်စေသည်။
• မိုဘိုင်း-ဦးစားပေး: Android စက်ပစ္စည်းများပေါ်တွင် အပြည့်အဝ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး၊ ဝေးလံခေါင်ဖျားသော ဒေသများရှိ ဆရာဝန်များသည် ၎င်းတို့၏ မြို့ပြရှိ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များကဲ့သို့ တူညီသော အစွမ်းထက်သော ဆုံးဖြတ်ချက်-အထောက်အကူ ကိရိယာများ ရရှိကြောင်း သေချာစေသည်။
• လုံခြုံပြီး ချဲ့ထွင်နိုင်သည်: ရှုပ်ထွေးသော ဒေသတွင်း IT အခြေခံအဆောက်အအုံ မလိုအပ်ဘဲ၊ ခိုင်မာသော ဒေတာ လုံခြုံရေးနှင့် ချောမွေ့သော ချဲ့ထွင်နိုင်မှုအတွက် cloud နည်းပညာကို အသုံးချသည်။

နိဂုံး- လူနာစောင့်ရှောက်မှု၏ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှု

လူနာစောင့်ရှောက်မှု၏ ခရီးစဉ်သည် ရောဂါရှာဖွေမှုတစ်ခုတည်းထက် ကျော်လွန်၍ ပြန့်နှံ့သည်။ ၎င်းသည် အကောင်းဆုံး ကျန်းမာရေးရလဒ်များဆီသို့ လမ်းကြောင်းကို ထွန်းလင်းပေးနိုင်သည့် အရေးပါသော ဒေတာများနှင့် ပြည့်နှက်နေသော စဉ်ဆက်မပြတ် ဇာတ်လမ်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ရှုပ်ထွေးသော လူနာဒေတာများကို ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်စွာ အကျဉ်းချုပ်ရန် AI ကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ Cloud EHR စနစ်သည် ဆရာဝန်များအား ဤဒေတာ အများအပြားကို မကြုံစဖူးသော လွယ်ကူမှုနှင့် တိကျမှုတို့ဖြင့် သွားလာနိုင်ရန် စွမ်းဆောင်ပေးသည်။

ဤအရာသည် လူနာစီမံခန့်ခွဲမှု၏ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှု ဖြစ်သည်— AI သည် ဆေးခန်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်တိုင်းကို တက်ကြွစွာ ထောက်ခံပေးသည့်၊ စောင့်ရှောက်မှုကို ပိုမိုမြန်ဆန်စေ၊ ပိုမို သတင်းအချက်အလက်ဖြင့်၊ နှင့် စစ်မှန်သော တစ်ဦးချင်းစိတ်ကြိုက် ဖြစ်စေသည့် နယ်ပယ်ဆီသို့ ရောဂါရှာဖွေမှုထက်ကျော်လွန် ၍ ရွေ့လျားခြင်း ဖြစ်သည်။ မြန်မာနိုင်ငံနှင့် အခြားဖွံ့ဖြိုးဆဲဒေသများရှိ ဆေးခန်းများအတွက်၊ ၎င်းသည် နည်းပညာမြှင့်တင်မှုတစ်ခုမျှသာ မဟုတ်ပါ၊ ၎င်းသည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်ပြီး လေးနက်စွာ လူသားဆန်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစနစ်ကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်သည်။ လူနာတိုင်း၏ ဇာတ်လမ်းကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း နားလည်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကျန်းမာရေးဆီသို့ ခြေလှမ်းတိုင်းကို လမ်းညွှန်ပေးသည့် အနာဂတ်ကို လက်ခံလိုက်ပါ။