Vara ၏ တည်ထောင်သူနှင့် CEO Jonas Muff - တွေ့ဆုံမေးမြန်းခန်းများ

Jonas Muff သည် Founder & CEO ဖြစ်သည်။ လှံတံ ရင်သားကင်ဆာစစ်ဆေးခြင်း ပလပ်ဖောင်းတစ်ခု။ Vara သည် ဂျာမနီတွင် တည်ထောင်ခဲ့ပြီး ဥရောပရှိ နိုင်ငံအများအပြားတွင် လည်ပတ်လျက်ရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် ယခုနှစ်အတွင်း ဂရိနှင့် မက္ကဆီကိုနိုင်ငံတို့တွင် အဓိကပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုနှစ်ခုကို ကြေညာခဲ့ပြီး ယင်း၏နည်းပညာသည် အမျိုးသမီး သန်း 30 ကျော်အတွက် ရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။

ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်သို့ အစဦးပိုင်းတွင် အဘယ်အရာက သင့်ကို ဆွဲဆောင်ခဲ့သနည်း။

ဆရာဝန်၏သားအနေဖြင့်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၏ စွမ်းအားနှင့် အလားအလာသည် ကုသခြင်းထက် ကြိုတင်ကာကွယ်ခြင်းတွင်သာ ရှိသည်ဟု ကျွန်ုပ်အမြဲတမ်းယုံကြည်ခဲ့သည်။ ဖျားနာသူများကို ကုသရုံထက် ကျန်းမာသောလူကို ကျန်းမာအောင်ထားပါ။ Artificial Intelligence သည် ဤပါရာဒိုင်းအပြောင်းအရွှေ့ကို သော့ဖွင့်ရုံသာမက ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်းနှစ်ခုစလုံးတွင် ကွမ်တမ်ခုန်တက်သွားစေရန် ခေတ်မီကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစနစ်များကို ကူညီပေးရာတွင် သော့ချက်ရှိသည်။ AI စွမ်းအားဖြင့် ရောဂါရှာဖွေခြင်းများသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပြတ်လပ်မှုရှိသည့် ကျွမ်းကျင်သူများ၏ အရင်းအမြစ်များပေါ်တွင် မှီခိုမှုနည်းပါးပြီး စျေးသက်သာရန် အလားအလာရှိသည်။ ဤနည်းဖြင့် AI သည် ဖွံ့ဖြိုးမှုနည်းသော နိုင်ငံများတွင် အရည်အသွေးမြင့် ဆေးဝါးများ ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် ကောင်းမွန်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ပိုမိုမျှတပြီး ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာသို့ လက်လှမ်းမီနိုင်စေရန် အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

Vara ရဲ့ နောက်ကွယ်က ဥပါဒ်ဇာတ်လမ်းအကြောင်း ဆွေးနွေးနိုင်မလား။

Vara သည် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သောချဉ်းကပ်မှုဖြင့် AI ၏အလားအလာကိုသော့ဖွင့်ရန်ရည်ရွယ်သောဘာလင်ရှိအကျိုးတူစတူဒီယို Merantix မှမွေးဖွားခဲ့သည်။ Merantix သည် တီထွင်ဆန်းသစ်သောနည်းလမ်းများဖြင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် စွန့်ဦးတီထွင်ကြံဆမှုများနှင့်အတူ မတူညီသောနောက်ခံများမှလူများကို စုစည်းပေးသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် စက်သင်ယူမှုကျွမ်းကျင်သူများ၊ ဆော့ဖ်ဝဲတီထွင်သူများ၊ ထုတ်ကုန်ဒီဇိုင်နာများနှင့် ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ကို စုစည်းကာ ရင်သားကင်ဆာစစ်ဆေးခြင်းလုပ်ငန်းကို အောက်ခြေမှစ၍ ပြန်လည်ပုံဖော်ရန် စီစဉ်ခဲ့ကြသည်။

ဓါတ်မှန်ရိုက်ခြင်းများကို ဖတ်သောအခါ၊ ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်သည် ကောက်ရိုးပုံတွင် အပ်တစ်ချောင်းကို ထိထိရောက်ရောက် ရှာဖွေနေပါသည်။ မက်မ်မိုဂရမ်အများစုကို 'ပုံမှန်' ဟုသတ်မှတ်မည်ဖြစ်သော်လည်း၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့တွင် ရင်သားကင်ဆာ၏လက္ခဏာများမပါဝင်ဘဲ၊ သေးငယ်သော်လည်း သိသာထင်ရှားသောလူနည်းစုမှာ သံသယဖြစ်ဖွယ်ရှိပြီး နောက်ထပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။

၎င်းသည် အပ်များမလွတ်ကြောင်းသေချာစေရန် ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်အား ကြီးမားသောဖိအားဖြစ်စေသည်၊ သို့သော် ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏နေ့စဉ်လုပ်ငန်းခွင်ဘဝ၏ 98% (သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပို၍) ကို ပုံမှန် Mammograms အစီရင်ခံတင်ပြရန် လိုအပ်ပါသည်။ AI သည် လူသားအမှားများအတွက် လျော်ကြေးပေးပြီး စီမံခန့်ခွဲရေးဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် နှစ်ဦးစလုံးကို ဖြေရှင်းပေးခြင်းဖြင့် AI သည် နှစ်ဦးစလုံးကို ကူညီဖြေရှင်းပေးနိုင်သည့် အမှားများဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည့် ပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနည်းဖြင့် ဓာတ်မှန်ဗေဒ ပညာရှင်များသည် ကွဲလွဲချက်များကို ရှာဖွေရန် ပို၍ပင် အာရုံစိုက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဤအချက်ကို စိတ်ထဲစွဲမှတ်ထားပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆေးခန်းဆိုင်ရာလုပ်ငန်းအသွားအလာတစ်ခုလုံးကို စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ကာ အဆင့်မြင့် AI၊ အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၎င်းကို မြှင့်တင်ပေးသည့် ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် ဂျာမနီ၏ ထိပ်တန်းဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်အချို့နှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။ ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်ကို အစားထိုးရန် ကြိုးပမ်းမည့်အစား၊ Vara ပလပ်ဖောင်းသည် လုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုထိရောက်၊ ပိုမိုပွင့်လင်းပြီး ပိုမိုထိရောက်စေရန် ၎င်းတို့အား အပိုအားဖြည့်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏အလုပ်အားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရင်သားကင်ဆာစစ်ဆေးခြင်းကို ၂၀၀၂ ခုနှစ်တွင် စတင်ခဲ့သည့် ဂုဏ်ယူစရာအမွေတစ်ခုဖြစ်သည့် ကျွန်ုပ်တို့၏မွေးရပ်မြေ ဂျာမနီအပါအဝင် ဥရောပနိုင်ငံအများစုတွင် ပေးဆောင်ထားသော်လည်း၊ ကမ္ဘာပေါ်ရှိ နိုင်ငံအများစုတွင် ပြုလုပ်ကြသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့သိရှိနားလည်ခဲ့ပါသည်။ အမျိုးသမီးများကို စစ်ဆေးခြင်းမပြုပါ။ အမျိုးသမီးတိုင်းတွင် စိစစ်ပိုင်ခွင့်ရှိသည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ယုံကြည်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ပလက်ဖောင်းသည် ကမ္ဘာပေါ်ရှိ မည်သည့်နေရာတွင်မဆို အလုပ်လုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏တာဝန်မှာ ဒေတာဖြင့်မောင်းနှင်ထားသော ရင်သားကင်ဆာစစ်ဆေးခြင်းကို လူတိုင်းလက်လှမ်းမီစေရန်ဖြစ်သည်။

ဒေတာကို လေ့ကျင့်ရန် လေ့ကျင့်ရေး အစုံကို မည်မျှအသုံးပြုထားသနည်း၊ ဤအစုများတွင် အသားအရေ အမျိုးအစား အများအပြား ပါဝင်ပါသလား။

ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်များသည် ဂျာမနီအများစုဖြစ်ပြီး ဥရောပမှ ဒေတာကို အသုံးပြု၍ မက်မ်မိုဂရမ် 7 သန်းကျော်ကို အခြေခံ၍ တီထွင်ထားပါသည်။

Mammogram များသည် မတူညီသော လူဦးရေနှင့် လူမျိုးစုများကြား အလွန်ဆင်တူပါသည်။ တစ်ကမ္ဘာလုံးရှိ လူဦးရေအလိုက် ကွဲပြားမှုမှာ ရင်သားသိပ်သည်းဆ (ရင်သားအတွင်းရှိ အဆီတစ်သျှူးပမာဏ)၊ ရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ ကင်ဆာအမျိုးအစားခွဲများ၊ ဒဏ်ရာအမျိုးအစားများနှင့် ဒဏ်ရာအရွယ်အစားတို့ဖြစ်သည်။

Vara ကို အကဲဖြတ်သည့်အခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပျမ်းမျှစွမ်းဆောင်ရည်ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရုံသာမက အုပ်စုတစ်ခုစီရှိ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကြည့်ပါ၊ ဆိုလိုသည်မှာ အဆီများခြင်းနှင့် သိပ်သည်းသောရင်သားများ၊ သို့မဟုတ် သေးငယ်ခြင်းနှင့် ကြီးမားသောအနာများဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များသည် သက်ဆိုင်ရာအဖွဲ့ခွဲများအားလုံးတွင် ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်၏ တိုင်းတာချက်များကို မြှင့်တင်နိုင်သည်ကို ပြသပါသည်။

ဆိုလိုသည်မှာ အခြားလူဦးရေမှ အမျိုးသမီးများသည် ရင်သားပိုထူလာလျှင်ပင်၊ ဥပမာ၊ Vara သည် ၎င်းတို့၏ စောင့်ရှောက်မှု အဆင့်အတန်းကို မြှင့်တင်နိုင်ဆဲဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် မက္ကဆီကိုရှိ AI ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို နားလည်ရန် ဒေသန္တရအကဲဖြတ်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့ အမှန်တကယ် မြှင့်တင်ပေးကြောင်း သေချာစေရန် ပြုလုပ်ခဲ့ပါသည်။ ထို့အပြင် ကျွန်ုပ်တို့သည် Vara ၏ အလားအလာရှိသော စွမ်းဆောင်ရည်ကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဆက်လက်စောင့်ကြည့်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ စိစစ်ရေးလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များနှင့် အဆက်မပြတ် ဆွေးနွေးနေပါမည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ပန်းတိုင်မှာ AI ဖြင့် ပံ့ပိုးထားသော စံပြုစစ်ဆေးခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် မက္ကဆီကိုရှိ စောင့်ရှောက်မှုအဆင့်အတန်းကို မြှင့်တင်ရန်ဖြစ်သည်။

Vara စနစ်သည် မက်မ်မိုဂရမ်တစ်ခုစီအတွက် အမျိုးအစား 3 မျိုးကို အသုံးပြုသည်၊ ၎င်းတို့သည် အဘယ်အရာဖြစ်သည်နှင့် ၎င်းတို့သည် မှားယွင်းသောအပြုသဘောများကို ကာကွယ်ရာတွင် မည်ကဲ့သို့ ကူညီပေးသည်ကို ဆွေးနွေးနိုင်မလား။

ဆုံးဖြတ်ချက်လွှဲပြောင်းမှုလမ်းကြောင်းသည် Vara မှ တီထွင်ထားသော စိစစ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် တိကျသေချာသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်သည့်အခါတွင်သာ algorithm မှ ကိစ္စရပ်များအတွက် ထုတ်ပြန်ချက်တစ်ခုထုတ်ပေးသည် — အခြားကိစ္စရပ်များကို လူသားကျွမ်းကျင်မှုသို့ ချန်ထားစဉ်။

ဆုံးဖြတ်ချက်လွှဲပြောင်းခြင်းလမ်းကြောင်း၏ပန်းတိုင်မှာ မှားယွင်းသောအပျက်သဘောများနှင့် မှားယွင်းသောအပြုသဘောများကို လျှော့ချရန် ဆိုလိုသည်မှာ အာရုံခံနိုင်စွမ်းနှင့် တိကျမှုနှစ်ခုစလုံးကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေရန် ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်အား AI ဖြင့် ပံ့ပိုးပေးရန်ဖြစ်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် AI သည် ပြီးပြည့်စုံမှုမရှိသည့်အပြင် ကိစ္စအားလုံးအတွက် 100% မှန်ကန်သော ခန့်မှန်းချက်များကို မပြုလုပ်နိုင်ပါ။ ထို့ကြောင့်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်လွှဲပြောင်းခြင်း၏ပန်းတိုင်မှာ ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်များ၏ လူသားကျွမ်းကျင်မှုကို ယနေ့ခေတ် AI ၏နည်းပညာဆိုင်ရာစွမ်းရည်များနှင့် ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။

ထို့နောက် အမျိုးအစားသုံးမျိုး ခွဲခြားထားပါသည်။

1. ပုံမှန်စမ်းသပ်မှု: အယ်လဂိုရီသမ်သည် ပုံမှန်ယုံကြည်မှု မြင့်မားသည်ဟု ယူဆသည့် အမှုတွဲများ၏ အပိုင်းခွဲတစ်ခုကို ရွေးချယ်ပြီး အဆိုပါ ဖြစ်ရပ်များကို ဓာတ်မှန်ရိုက်ဆရာဝန်အတွက် အလိုအလျောက် အညွှန်းပေးသည်။ ပုံမှန် triaging ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ သာမန် ဖြစ်ရပ်များကို တတ်နိုင်သမျှ အနုတ်လက္ခဏာအဖြစ် ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်ဖြစ်ပြီး အနည်းဆုံး အမျိုးအစား ခွဲခြားမှုဖြင့် တံဆိပ်ကပ်ရန် ဖြစ်သည်။
2. လုံခြုံရေးပိုက်ကွန်: ပုံများသံသယဖြစ်ဖွယ်ရှိသည်ဟု AI မှယုံကြည်မှုလွန်ကဲသောကိစ္စများတွင်၊ ၎င်းသည် ဘေးကင်းလုံခြုံရေးပိုက်ကွန်တစ်ခု ပေးဆောင်သည်- ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်သည် အဆိုပါကိစ္စရပ်တစ်ခုအား အနုတ်လက္ခဏာအဖြစ် ခွဲခြားသတ်မှတ်ပါက ဘေးကင်းရေးပိုက်မှ အစပျိုးပြီး သံသယဖြစ်ဖွယ်ရှိသော ပုံရှိ ဓာတ်မှန်ရိုက်ကျွမ်းကျင်သူအား သတ်သတ်မှတ်မှတ်နေရာတစ်ခုသို့ ညွှန်ပြပါ AI သို့။ ထို့နောက် ဓာတ်မှန်ရိုက်ဆရာဝန်သည် ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ပြန်လည်သုံးသပ်နိုင်ပြီး အခြားလွဲချော်သွားမည့် ကင်ဆာရောဂါကို ဖမ်းမိနိုင်ချေရှိသည်။
3. ခွဲခြားမထားသောကိစ္စများအရေးကြီးသည်မှာ၊ AI သည် ကိစ္စအားလုံးအတွက် ကြေငြာချက်မထုတ်ပြန်ပါ။ ပုံမှန် (သံသယဖြစ်ဖွယ်အနည်းဆုံးကိစ္စများ) အဖြစ် မခွဲခြားထားသော ကိစ္စများ ၊ လုံခြုံရေးပိုက်ကွန်ကို အသက်မဝင်ပါ (သံသယအရှိဆုံးကိစ္စများ)။ ထိုကိစ္စများအတွက် AI သည် လုံလောက်သောယုံကြည်မှုမရှိသေးဘဲ ဆုံးဖြတ်ချက်ကျွမ်းကျင်မှုသည် ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်ထံမှ လာသင့်သည်။

ဆုံးဖြတ်ချက်လွှဲပြောင်းခြင်း၏ ပင်ကိုယ်ပိုင်ဆိုင်မှုသည် ၎င်း၏ဖွဲ့စည်းပုံဖြစ်နိုင်မှုဖြစ်သည်။ အနိမ့်ဆုံး 50% ကို ပုံမှန်ဟု တံဆိပ်တပ်ရန် AI ကို configure လုပ်နိုင်ပြီး၊ သို့မဟုတ် အနိမ့်ဆုံး 70% ကို ပုံမှန်ဟု သတ်မှတ်နိုင်သည်။ အလားတူပင်၊ သံသယဖြစ်ဖွယ်ကိစ္စအများစု၏ 1% သို့မဟုတ် သံသယဖြစ်ဖွယ်ဖြစ်ရပ်အများစု၏ 2% အတွက် ဘေးကင်းရေးပိုက်ကို အသက်သွင်းနိုင်သည်။

ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင် အပါအဝင် လူသားများသည် သိမြင်မှုဆိုင်ရာ ဘက်လိုက်မှုများကို မကြာခဏ ကြုံတွေ့ရတတ်သည်၊ AI အပလီကေးရှင်းသည် ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။

ကျွန်ုပ်တို့၏ AI သည် ဂျာမနီရှိ ကမ္ဘာပေါ်ရှိ အကောင်းဆုံး စစ်ဆေးမှုစနစ်တစ်ခုမှ ဒေတာများမှ သင်ယူခဲ့သည်။ ထို့အပြင်၊ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း AI သည် ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်များ၏ လက်တွေ့အလေ့အကျင့်တွင် မရှိသည့် အချက်အလက်များကို အမှန်တကယ် ရရှိနိုင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ အသားစဥ်စစ်ဆေးခြင်းရလဒ် သို့မဟုတ် အမှုတစ်ခုစီ၏ နှစ်နှစ်ကြာ နောက်ဆက်တွဲရလဒ်ဖြစ်သည်။ ကျယ်ပြန့်ပြီး ကိုယ်စားလှယ်ဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို တားဆီးပါသည်။

ထို့နောက် လူသားများနှင့် AI အကြား အပြန်အလှန်ဆက်ဆံမှုတွင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ဘက်လိုက်မှုများကို လျှော့ချရန် Safety Net ကို တီထွင်ခဲ့သည်။ Safety Net သည် သံသယဖြစ်ဖွယ် ဧရိယာများကို ဓာတ်မှန်ရိုက်ဆရာဝန်ထံ အကြိုပြသခြင်းမရှိပါ။ ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်သည် ၎င်းတို့၏တွေ့ရှိချက်များကို Vara ကြည့်ရှုသူထံ အစီရင်ခံတင်ပြပြီး AI သည် ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်၏ အကဲဖြတ်ချက်ကို သဘောမတူပါက Vara သည် ဒေသအလိုက် ခန့်မှန်းချက်ကို ပြသသည်။ ၎င်းသည် ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်အား ၎င်းတို့၏ ကနဦးအစီရင်ခံစာကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး ၎င်းကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲရန် အခွင့်အရေးပေးသည်။ ဤနည်းဖြင့်၊ Safety Net သည် လွတ်သွားသောကင်ဆာများကို လျှော့ချပေးသည်။

လူသားများနှင့်မတူဘဲ၊ မော်ဒယ်သည် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်ခြင်းမရှိသည့်အပြင် တစ်နေ့တာ၏အချိန်နှင့် ကင်းလွတ်ကာ ပိုမိုကောင်းမွန်သောစွမ်းဆောင်ရည်ကို ဆက်တိုက်ပေးဆောင်နေသည်။ ထို့ကြောင့် AI သည် ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်များ၏ ရလဒ်များကို ကန့်ကွက်နိုင်သည်။

implants ကဲ့သို့သော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အစွန်းအထင်းကိစ္စများနှင့်ပတ်သက်လာသောအခါ ရင်သားကင်ဆာရှာဖွေခြင်း၏စိန်ခေါ်မှုများကို ဆွေးနွေးနိုင်ပါသလား။

ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို အစားထိုးထည့်သွင်းထားသော အမျိုးသမီးများ အပါအဝင် စစ်ဆေးမှုတက်ရောက်သည့် အမျိုးသမီးများအားလုံး၏ ကွဲပြားသော အချက်အလက်အစုံကို လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပါသည်။ အဆိုပါကိစ္စများသည် Vara အတွက် အထူးစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုအဖြစ် ကျွန်ုပ်တို့မတွေ့ခဲ့ရပါ။ ထို့အပြင် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်သည် ကိစ္စအားလုံးနှင့် ပတ်သက်သော ထုတ်ပြန်ချက်များကို မထုတ်ပြန်ပါ။ တိကျသောကိစ္စတစ်ခုနှင့်ပတ်သက်၍ မသေချာပါက၊ ၎င်းသည် ဆုံးဖြတ်ချက်လွှဲပြောင်းခြင်းဟုခေါ်သော ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည့် ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်ထံသို့ ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ရွှေ့ဆိုင်းလိုက်သည် (အထက်တွင်ကြည့်ပါ)။

Vara သည် မည်သည့်အရာကို အထူးရှာဖွေသည်ဖြစ်စေ ဤလုပ်ငန်းစဉ်၏ ဤအဆင့်တွင် မျက်နှာပြင် ဓါတ်မှန်ရိုက်ပြီးနောက် ဓါတ်မှန်ရိုက်ခြင်းကိုလည်း ပြုလုပ်ပါသည်။

Vara သည် ဓာတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်၏ ထင်မြင်ယူဆချက်တစ်ခုကို ဖန်တီးပြီးနောက် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြသသည် (အသေးစိတ်အချက်အလက်များအတွက် အထက်တွင်ရှိသော “Safety Net” ကိုကြည့်ပါ)။ တစ်သျှူးများနှင့် ဒဏ်ရာများ ကြီးထွားလာမှုကို အချိန်နှင့်အမျှ နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် ဓါတ်မှန်ဗေဒပညာရှင်များသည် အရေးကြီးသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ရရှိသည်။ အလားတူ၊ ယာယီအချက်အလက်ကို အသုံးချခြင်းသည် AI မော်ဒယ်များ၏ ရောဂါရှာဖွေရေးဆိုင်ရာ တိကျမှုကို ပိုမိုတိုးတက်စေမည်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ AI သည် လက်ရှိစာမေးပွဲတွင် လုပ်ဆောင်နေရုံသာမကဘဲ ကင်ဆာရောဂါလက္ခဏာများကိုပါ စစ်ဆေးပေးသည် - စစ်ဆေးမှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုတိုးတက်စေမည်ဟု ကတိပြုပါသည်။

Vara အကြောင်း မျှဝေလိုသည့် အခြားအရာများ ရှိပါသလား။

Vara AI ပလပ်ဖောင်း၏ ဆုံးဖြတ်ချက်လွှဲပြောင်းခြင်းချဉ်းကပ်မှုအား ယခုအခါ ဂျာမနီရှိ စစ်ဆေးမှုယူနစ်အားလုံး၏ 30% တွင် အသုံးပြုနေပြီဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ မစ်ရှင်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မကြာသေးမီက စိစစ်ရေးယူနစ်များကို စတင်ဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။ မက္ကစီကို နှင့် ဂရိနိုင်ငံထိုဒေသများရှိ မြေပြင်ရှိ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း။ အဆိုပါလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များနှင့်အတူ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းတို့၏ လက်ရှိဖွဲ့စည်းမှုအား ခေတ်မီပြီး စံချိန်စံညွှန်းစစ်ဆေးခြင်းဝန်ဆောင်မှုသို့ ခုန်ကျော်နိုင်စေရန် ၎င်းတို့အား လက်ရှိထည့်သွင်းထားသည့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အအုံများကို မည်သို့အသုံးချနိုင်သည်ကို ပြသနေပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည် နှစ်ဆ 30 သို့ တိုးလာခဲ့ပြီး ကဲ့သို့သော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဓာတ်မှန်ဗေဒဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများကို ခန့်အပ်ထားသည်။ ပါမောက္ခ Katja Pinker-Domenigကျွန်ုပ်တို့၏ Lead Medical Advisor နှင့် အခွန်အရာရှိချုပ်အဖြစ် Stephan Dreier တို့ ဖြစ်လာခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် Memorial Sloan Kettering Cancer Center၊ University of Cambridge ကဲ့သို့သော အမေရိကန်နှင့် ဥရောပရှိ ကျော်ကြားသော ပညာရပ်ဆိုင်ရာ အဖွဲ့အစည်းများနှင့်လည်း ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်လျှက်ရှိပါသည်။ Karolinska Institute က နှင့် နော်ဝေ၏ကင်ဆာမှတ်ပုံတင်ခြင်း.

Vara ၏ AI စွမ်းဆောင်ရည်သည် မျိုးပွားနိုင်မှုနှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်မှုဆိုင်ရာ ကြီးမားသောကတိကို ပြသနေသည်။ ကြီးမားသော နောက်ကြောင်းပြန်လေ့လာမှုကို လက်ရှိတွင် ကမ္ဘာကျော် Lancet Digital Health နှင့် European Journal of Radiology တွင် ကြားကာလကင်ဆာကာကွယ်ခြင်းဆိုင်ရာ အရေးကြီးသော ရွယ်တူချင်းပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ထုတ်ဝေမှုတွင် လောလောဆယ်တွင် ဖော်ပြနေပါသည်။

ကျွန်တော်တို့လည်း အခုမှစတယ်။ ဂျာမဏီ၏ ပထမဆုံးသော အလားအလာရှိသော လေ့လာမှု ဆေးခန်းလုပ်ရိုးလုပ်စဉ်တွင် Vara ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုပြသရန်။ ဤအောင်မြင်မှုများအားလုံးသည် ဒေတာဖြင့်မောင်းနှင်သော ရင်သားကင်ဆာစစ်ဆေးခြင်းကို လူတိုင်းလက်လှမ်းမီနိုင်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏အဓိကတာဝန်ကို အောင်မြင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။

အင်တာဗျူးကောင်းအတွက် ကျေးဇူးတင်ပါသည်၊ ပိုမိုလေ့လာလိုသော စာဖတ်သူများ လာရောက်လေ့လာသင့်ပါသည်။ ချောင်း။