ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကုန်ကျစရိတ်များကို AI က မည်သို့ကူညီနိုင်သနည်း။

စက်မှုလုပ်ငန်းအနည်းငယ်သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍကဲ့သို့ ငွေကြေးအကူအညီမှ အကျိုးအမြတ်ရရှိနိုင်သည်။ ရောဂါရှာဖွေရေးကိရိယာများ၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာထောက်ပံ့မှုများနှင့် ဆေးဝါးကုထုံးများအပြင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဌာနများလည်ပတ်ရန် လိုအပ်သည့် လျှပ်စစ်နှင့်ရေ- မြင့်မားသောကုန်ကျစရိတ်များသည် လျင်မြန်စွာ တိုးလာသည်။ အဆိုပါ ဥပဒေကြမ်းများကို လူနာများထံ မကြာခဏ လွှဲပြောင်းပေးခဲ့ပြီး ၎င်းတို့ကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အကြွေးများစွာဖြင့် ထားခဲ့သည်။ AI ကို ကောင်းကောင်းသုံးနိုင်ရင် အဲဒါကို ပြောင်းလဲတော့မယ်။

AI သည် ငွေမည်မျှ ချွေတာနိုင်မည်နည်း။

National Bureau of Economic Research မှ 2023 ခုနှစ် အစီရင်ခံစာအရ၊ အနည်းဆုံး စျေးကွက်တွင် လက်ရှိအမျိုးအစား AI ကို ပိုမိုလက်ခံကျင့်သုံးနိုင်သည် ။ 5-10% ချွေတာရန် US ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအသုံးစရိတ်။ ယင်းသည် နှစ်စဉ် ဒေါ်လာ ဘီလီယံ ၂၀၀ မှ ၃၆၀ ဘီလီယံအထိ ညီမျှသည်။ ပိုကောင်းတာက၊ ဒီကိန်းဂဏန်းက AI ရဲ့ အနာဂတ်တိုးတက်မှုအတွက် မပါဝင်ဘဲ၊ ပိုလို့တောင် ငွေစုနိုင်စေတယ်။

AI သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ငွေကို မည်သည့်နေရာတွင် သက်သာစေမည်နည်း။

Artificial Intelligence ပိုအဆင့်မြင့်လာတာနဲ့အမျှ စုဆောင်းငွေက ပိုကြီးလာနိုင်ပါတယ်။ AI သည် မည်သည့်နေရာတွင် အကြီးဆုံးသော ငွေကြေးဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုရှိမည်နည်း။

ချောမွေ့သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ လည်ပတ်မှုများ

“လူနာ” ဟူသော စကားလုံးသည် မည်သည့်အခါမှ သင့်လျော်မှုမရှိပါ။ 2022 ခုနှစ်တွင် လူနာအသစ်များအတွက် ပျမ်းမျှ စောင့်ဆိုင်းရမည့်အချိန်သည် အရေးပေါ်ချိန်းဆိုမှုမဟုတ်သော ဆရာဝန်တစ်ဦးအတွက် 26 ရက်၊ နှိုင်းယှဉ်ပါက 8% တိုးလာသည်။ 2017 ခုနှစ်အထိ၊ အကူအညီလိုအပ်နေသူများသည် အရေးပေါ်ကုသရေးဌာနများသို့ တိုးများလာကာ အကူအညီရယူရန်၊ ဒီပစ္စည်းတွေရဲ့ 71% နီးပါးရှိတယ်။ ယခုအခါ လူနာများ၏ လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ရန် ဒစ်ဂျစ်တယ် ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်းကို ကမ်းလှမ်းထားပါသည်။ AI သည် ရက်ချိန်းများကို ပိုမိုမြန်ဆန်အောင် ကူညီပေးပါက ဆရာဝန်များသည် လူနာများကို ပိုမိုကြည့်ရှုနိုင်ပြီး ဝင်ငွေပိုမိုရရှိနိုင်ပါသည်။

AI သည် လူနာတစ်ဦး၏ ဆေးမှတ်တမ်းနှင့် ၎င်းတို့၏ ရောဂါလက္ခဏာများ၊ ရောဂါရှာဖွေမှုများ၊ ကုသမှုများနှင့် ချိန်းဆိုထားသည့် ရက်စွဲများအပါအဝင် ဆေးခန်းတစ်ခုနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများ၏ အလိုအလျောက်အကျဉ်းချုပ်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ဆရာဝန်များနှင့် သူနာပြုများသည် လူနာဇယားများ၊ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းအစီရင်ခံစာများ သို့မဟုတ် ဓာတ်ခွဲခန်းရလဒ်များမှ သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို ဆွဲထုတ်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ AI သည် လူသားဘာသာပြန်သူ၏အကူအညီမပါဘဲ ဆရာဝန်များအား ၎င်းတို့၏လူနာများနှင့် ဆက်သွယ်ရန် ကူညီပေးသည့် ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှုများကိုပင် ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။

စီမံခန့်ခွဲရေးကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချပေးခြင်း

2019 ခုနှစ်တွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် အမေရိကန်ဒေါ်လာ 3.8 ထရီလီယံ၊ 25% ဖြင့် ဦးတည်သည်။ စာရင်းရေးသွင်းခြင်း၊ အချိန်ဇယားဆွဲခြင်း၊ ဖုန်းခေါ်ဆိုမှုများဖြေကြားခြင်းနှင့် အီးမေးလ်များပေးပို့ခြင်းကဲ့သို့သော စီမံခန့်ခွဲရေးဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်ချက်များ။ AI သည် ထိုတာဝန်များကို အလွယ်တကူ ရယူနိုင်သည် သို့မဟုတ် အနည်းဆုံး ချောမွေ့စေသည်-။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ChatGPT သည် မတူညီသော လက်ခံသူများနှင့် သီးခြားအခြေအနေအမျိုးမျိုးအတွက် စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း အီးမေးလ်များကို ရေးဆွဲနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ကြီးမားသော စာသားများကို ဖြတ်၍ စာဖတ်သူအတွက် အဓိကအချက်များကို အကျဉ်းချုံးနိုင်သည်။ AI သည် လူနာတစ်ဦးသည် ၎င်းတို့၏လက်ရှိဆေးစာအား မည်မျှလျင်မြန်စွာ ဖြတ်သန်းသွားသည်ကို ဆေးဝါးပညာရှင်များက ကူညီပေးနိုင်သည် သို့မဟုတ် ပြန်လည်ဖြည့်သွင်းရန် အချိန်သတ်မှတ်ထားချိန်တွင် ခြေရာခံနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

အရေးကြီးသည်မှာ၊ AI သည် လူနာများအား ၎င်းတို့၏ ကျန်းမာရေးအချက်အလက်များကို စီမံခန့်ခွဲရန် သို့မဟုတ် ချိန်းဆိုမှုများကို အချိန်ဇယားဆွဲရန် ကူညီရန် virtual assistant chatbot များကို ပါဝါပေးနိုင်သည်။ စီမံခန့်ခွဲရေးတာဝန်များတွင် သုံးစွဲသည့်အချိန်ကို လျှော့ချခြင်းသည် အမှန်တကယ် လူနာများကို ကူညီရန် အချိန်ပိုရနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။

ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်းကို အထောက်အကူပြုခြင်း။

သုတေသီများသည် AI အတွက် အလားအလာကို အသိအမှတ်ပြုခဲ့ကြသည်။ လူနာများကို ရောဂါရှာဖွေရာတွင် ကူညီဆောင်ရွက်ပေးရန် 1970 ခုနှစ်များ။ ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် AI အသုံးပြုခြင်းနှင့်ပတ်သက်သည့် စကားဝိုင်းသည် ပိုမိုကျယ်လောင်လာပါသည်။

သိပ္ပံပညာရှင်များ သည် လျှို့ဝှက်ရောဂါများကိုရှာဖွေရန်အတွက် CT စကင်န်များ၊ အာထရာဆောင်းများ၊ ဓာတ်မှန်များနှင့် MRI များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်ဟု သိပ္ပံပညာရှင်များက ယုံကြည်ကြသည်။ AI သည် သွေးပေါင်ချိန်၊ သွေးခုန်နှုန်း၊ ခန္ဓာကိုယ်အပူချိန်နှင့် အခြားအရာများတွင် ပုံစံများနှင့် ကွဲလွဲချက်များကို ရှာဖွေနိုင်သည်။ ၎င်းသည် လူနာဒေတာ အများအပြားကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးပြီး ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပြဿနာများကို ဆရာဝန်များက ဇယားများကို မသုံးသပ်မီ၊ အချိန်နှင့် ငွေကုန်သက်သာစေရန် ရောဂါရှာဖွေရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်ပေးနိုင်သည်။

ဆရာဝန်များသည် သီးခြားအခြေအနေများအတွက် အကောင်းဆုံးကုသမှုရွေးချယ်မှုများကို ဆုံးဖြတ်ရန် AI ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် သမားတော်များအား မူးယစ်ဆေးဝါး အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုကို သတိပြုမိစေပြီး ရှုပ်ထွေးသောကိစ္စများအတွက် အကြံပြုထားသော လမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ဒေတာအရင်းအမြစ်များစွာရှိခြင်းသည် ဆရာဝန်များအား လူနာများ၏ကျန်းမာရေးကို ပိုမိုရှင်းလင်းစေပြီး ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်း၏တိကျမှုကို တိုးတက်စေသည်။

စာရေးခြင်းနှင့် မှတ်တမ်းထိန်းသိမ်းခြင်း တိုးတက်စေခြင်း။

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် တက်ဘလက် သို့မဟုတ် ကွန်ပြူတာတွင် လာရောက်လည်ပတ်မှုတိုင်းနှင့်ပတ်သက်သော ၎င်းတို့၏မှတ်စုများကို ညွှန်ကြားရန် AI ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထို့နောက်၊ လူနာ၏အတိတ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာသမိုင်း၊ လက်ရှိအခြေအနေ၊ ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသမှုအစီအစဉ်အပါအဝင် စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုစီ၏ အဓိကအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုက အကျဉ်းချုံးနိုင်သည်။

AI သည် လူနာတစ်ဦးချင်းစီအကြောင်း၊ ဆေးခန်းစမ်းသပ်မှုများ သို့မဟုတ် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ရောဂါများ၏ တိုးတက်မှုအကြောင်း ဆေးမှတ်တမ်းများ ရေးသားရာတွင် AI က ကူညီနိုင်ပါသည်။ ဆေးခန်းစမ်းသပ်မှုများအတွက် လူများကို စုဆောင်းရာတွင်ပင် အသုံးဝင်နိုင်သည်။ အယ်လဂိုရီသမ်သည် စမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ အရည်အချင်းပြည့်မီသော စံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီသူများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး ဆရာဝန်များသည် အလွန်ပစ်မှတ်ထားသော၊ ထိရောက်သော စုဆောင်းမှုမိတ္တူကို ရေးသားရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်။

လက္ခဏာစစ်ဆေးခြင်းများကို ဖန်တီးခြင်း။

AI စနစ်သုံး လက္ခဏာ စစ်ဆေးသူများသည် လူနာများ အမှားအယွင်းဖြစ်နိုင်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးသည့် အဖိုးတန်ကိရိယာများဖြစ်သည်။ လူနာများသည် အက်ပ်တစ်ခုပေါ်တွင် ၎င်းတို့၏ ရောဂါလက္ခဏာများကို ရွေးချယ် သို့မဟုတ် ရိုက်ထည့်ကာ ဆော့ဖ်ဝဲသည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ရောဂါရှာဖွေမှုစာရင်းကို ပြန်ပေးသည်။

ရောဂါလက္ခဏာစစ်ဆေးခြင်းများသည် ဆရာဝန်နှင့်ပြသခြင်းအတွက် အစားထိုးခြင်းမဟုတ်သော်လည်း၊ အချို့ကိစ္စများတွင် မလိုအပ်သောဆေးကုသမှုများကို တားဆီးနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လူနာ၏တစ်ခုတည်းသောလက္ခဏာမှာ နှာရည်ယိုနေပါက၊ ၎င်းတို့တွင် အအေးမိခြင်း သို့မဟုတ် ဓာတ်မတည့်ခြင်းရှိနေကြောင်း ဆော့ဖ်ဝဲလ်မှ ပြောပြနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့နှစ်ဦးလုံးကို များသောအားဖြင့် အိမ်တွင် စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည်။ ထို့နောက် လူနာသည် ဆရာဝန်ထံ သွားရောက်တွေ့ဆုံရာတွင် အချိန်နှင့်ငွေကို ဖြုန်းတီးခြင်းမှ ရှောင်ရှားနိုင်သည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ရောဂါလက္ခဏာစစ်ဆေးသူသည် ပိုမိုပြင်းထန်သည့်အရာတစ်ခုဖြစ်ပွားနေကြောင်း ညွှန်ပြပါက၊ ပုံမှန်အားဖြင့် ရှောင်ရှားလိုသောလူနာသည် ဆရာဝန်အား ရက်ချိန်းပေးနိုင်သည်။ ရောဂါများကို စောစီးစွာဖမ်းမိခြင်းသည် ကုသမှုကုန်ကျစရိတ်ကို လျော့နည်းစေပြီး လူနာ၏ရလဒ်များကို တိုးတက်စေသည်။

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ကျန်းမာရေးကို စောင့်ကြည့်ခြင်း။ 

AI သည် ကူးစက်ရောဂါဗေဒပညာရှင်များ မလုပ်ဆောင်မီ ရောဂါဖြစ်ပွားမှုကို ထောက်လှမ်းနိုင်သည့် အလားအလာရှိသည်။ 2019 ခုနှစ်တွင်၊ AI algorithm သည် တရုတ်နိုင်ငံတွင် ရုတ်တရက် အဆုတ်ရောင်ရောဂါ ဖြစ်ပွားမှုကို တစ်ချိန်တည်းတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပြဿနာတစ်ခုအဖြစ် ဖော်ပြခဲ့ပြီး ဆရာဝန်များက အခြေအနေကို သတိပြုမိခဲ့သည်။ ရောဂါက COVID-19 ဖြစ်သွားတယ်။

ကူးစက်ရောဂါဗေဒပညာရှင်များသည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များမှတစ်ဆင့် ဖြီးလိမ်းရန် AI ကိုသုံးနိုင်ပြီး “ချောင်းဆိုးခြင်း” သို့မဟုတ် “တုပ်ကွေး” ကဲ့သို့သော သော့ချက်စာလုံးများကို ရှာဖွေနိုင်သည်။ လူများသည် ဆရာဝန်များ သို့မဟုတ် ကာကွယ်ဆေးများကို အယုံအကြည်မရှိသော အထောက်အထားများကို ရှာဖွေနိုင်ပြီး အခြားသော ဟော့စပေါ့တစ်ခု ထွက်ပေါ်လာနိုင်သည်ကို ကျွမ်းကျင်သူများက ဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးသည်။

AI သည် ကူးစက်ပျံ့နှံ့မှုအန္တရာယ်ကို တွက်ချက်ရန် ရောဂါများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်ခြေရာခံနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဗီဒီယိုမှတ်တမ်းများသည် ကူးစက်ရောဂါဗေဒပညာရှင်များအား ထိတွေ့မှုခြေရာခံခြင်းဖြင့် နာမကျန်းမှုတစ်ခုအား မည်သူ့ကိုပျံ့နှံ့နေသနည်း၊ မည်သည့်နေရာတွင်ရှိသည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။ ထို့နောက် ကျွမ်းကျင်သူများသည် ရောဂါပိုးကူးစက်ခံထားရသူများအား မိမိကိုယ်ကို သီးခြားခွဲထားရန် သို့မဟုတ် ဆရာဝန်နှင့် ပြသရန် အကြံပေးနိုင်သည်။

မော်ဒယ်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်၊ ဉာဏ်ရည်တုသည် မတူညီသော ဆေးဝါးများနှင့် ရောဂါများ မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်မည်ကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ရောဂါပိုးများ မည်ကဲ့သို့ ပြန့်ပွားကြောင်းနှင့် သတ်မှတ်ဧရိယာအတွင်း ပုံမှန်အားဖြင့် လူမည်မျှ ကူးစက်ခံရသည်ကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။

အစွမ်းထက်သောကိရိယာအသစ်

Artificial Intelligence သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းကို သိသိသာသာ ပြောင်းလဲစေမည့် အလားအလာရှိသည်။ လူနာစောင့်ဆိုင်းချိန်များကို လျှော့ချခြင်း၊ စီမံခန့်ခွဲရေးဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းတာဝန်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ကျန်းမာရေးကို ခြေရာခံခြင်း၊ ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်းအတွက် ဆရာဝန်များကို ကူညီပေးခြင်းဖြင့် AI သည် လူနာရလဒ်များကို နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ၎င်းသည် မရေမတွက်နိုင်သောလူများအတွက် ကုသမှုများကို ပိုမိုလက်လှမ်းမီစေရန်အတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အလုံးစုံကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချပေးမည်ဖြစ်သည်။ AI သည် အမှန်တကယ် အသက်များကို ကယ်တင်နိုင်သော အစွမ်းရှိပါသည်။