ခေတ်မီသူနာပြုစုမှုတွင် ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာ၏ အခန်းကဏ္ဍ

ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာ(Artificial Intelligence)သည်  လူသားတို့၏အသိဉာဏ်ရည်ကိုတုပ၍ စက်ပစ္စည်းများတွင်ပေါင်းစပ်ကာ   လူသားတစ်ဦးကဲ့သို့ တွေးခေါ်နိုင်၊  ဆုံးဖြတ်နိုင်၊  လေ့လာသင်ယူနိုင်သော နည်းပညာဖြစ်သည်။ အချက်အလက်ပေါင်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာစိစစ်၍ ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းရှိခြင်းကို  ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍတွင် အသုံးချလာခဲ့ ကြသည်။

ကွန်ပျူတာနှင့် လူသားဉာဏ်ရည်ကိုပေါင်းစပ်ကာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်မှု၊  ဆန်းစစ်ဝေဖန်တွေးခေါ်နိုင်မှုရှိသော စက်ကိရိယာတီထွင်အသုံးပြုနိုင်ရေး အယူအဆကို ၁၉၅၀ ပြည့်နှစ်မှ စတင်ခဲ့သည်။ ခြောက်နှစ်အကြာတွင် ထိုသိပ္ပံနှင့် နည်းပညာအခြေခံဉာဏ်ရည်တုစက်များ ထုတ်လုပ်မှုကို AI နည်းပညာဟု သတ်မှတ်ခဲ့ကြသည်။ ၁၉၅၀ ပြည့်နှစ်မှ ၁၉၇၀ ပြည့်နှစ်များကြားတွင် စက်ရုံ၊  အလုပ်ရုံများ၌  လေးလံသောပစ္စည်းများကို တစ်ဆင့်ပြီးတစ်ဆင့်     အတင်အချပြုလုပ်နိုင်သော၊ အလိုအလျောက်     ထပ်တလဲလဲ ပြုလုပ်နိုင်သော စက်ရုပ်အစိတ်အပိုင်းများ စတင်တီထွင်လာခဲ့ကြသည်။ လူသားတို့ပေးထားသော      ညွှန်ကြားချက်များကို လိုက်နာဆောင်ရွက်နိုင်သည့်      ရွေ့လျားနိုင်သော စက်ရုပ်ကို ၁၉၆၆ ခုနှစ်တွင် စတင်တီထွင်ခဲ့သည်။

၁၉၈၀  ပြည့်နှစ်များအတွင်း ကျွမ်းကျင်လူသားတစ်ဦးကဲ့သို့  ဗဟုသုတပြည့်စုံ၍  ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းရှိသော Expert System စနစ်တစ်ခုပေါ်ပေါက်လာပြီး ဆေးကုသပြုစုမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အထောက်အပံ့ပေးလာခဲ့သည်။  ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဖော်စက်များတွင် AI နည်းပညာပေါင်းစပ်ကာ  ပုံမှန်မဟုတ်သည့်ရောဂါရှိသည့်အခြေအနေကို ရှာဖွေနိုင်သောကြောင့် ဆေးဘက်ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် ဓာတ်မှန်ပါရဂူများကို အကူအညီပေးနိုင်ခဲ့သည်။ ၂၀၀၀ ပြည့်နှစ်အစောပိုင်းတွင်    AI   စနစ်များသည် အချက်အလက်ပေါင်းများစွာကို    စီမံခန့်ခွဲနိုင်လာသဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ စက်ကိရိ ယာများတွင် ပေါင်းစပ်အသုံးပြုလာခဲ့ကြသည်။

အီလက်ထရွန်နစ် ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာမှတ်တမ်း များပြုလုပ်ရာတွင်  AI နည်းပညာကို အသုံးပြုလာ သဖြင့်  အချက်အလက်ပေါင်းများစွာ  စီမံခန့်ခွဲနိုင် ခြင်းကြောင့် ကျန်းမာရေးလုပ်ငန်းစဉ်များ ပိုမိုလျင်မြန် တိကျမှုရှိလာခဲ့သည်။  ၂၀၁၀  ပြည့်နှစ်ကာလများတွင် နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာမှုနှင့်အတူ ရှုပ်ထွေးသော ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို   စိစစ် အဓိပ္ပာယ်ဖော်၍တစ်ဦးချင်းစီနှင့်ကိုက်ညီသော ကုသမှုစီမံချက်ကို   ရေးဆွဲပေးလာနိုင်သည့်အပြင် ကျန်းမာရေးဝန်ထမ်းများ ပြုစုကုသမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင်များစွာအထောက်အကူပြုလာခဲ့ သည်။ ၂၀၂၀  ပြည့်နှစ်နောက်ပိုင်း  ယနေ့ခေတ်တွင် Chat GPT ၊ DALL-E2 စသော Generative AI (Gen AI) များ တီထွင်ဖန်တီးနိုင်မှုသည် တခြားကဏ္ဍများနည်းတူ ကျန်းမာရေးကဏ္ဍတွင်များစွာအထောက်အကူပြုလာခဲ့သည်။ တစ်ဦးချင်းစီနှင့်ကိုက်ညီသော ဆေးညွှန်း၊ ဆေးဝါးပမာဏချိန်ညှိပေးနိုင်သကဲ့သို့     ဆေးဝါး သစ်များ  ရှာဖွေခြင်း၊     အစီရင်ခံစာရေးသားခြင်း၊ လူနာများအား အသိပညာပေးခြင်း၊ နောင်ဖြစ်လာ နိုင်သည့် ကျန်းမာရေးပြဿနာများ ကြိုတင်ခန့်မှန်း ခြင်း၊    ကျန်းမာရေးဝန်ထမ်းများအားလေ့ကျင့် သင်ကြားပေးခြင်းများ လုပ်ဆောင်လာနိုင်ခဲ့သည်။

သူနာပြုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် AI ထိရောက်စွာအသုံး ချနိုင်မှုကို ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ကျန်းမာရေးအခန်း ကဏ္ဍ၏တိုးတက်ပြောင်းလဲမှုပုံစံတစ်ခုအဖြစ် ယူဆနိုင်ပါသည်။ လူနာပြုစုကုသမှုစွမ်းရည်တိုးတက်လာသကဲ့သို့ ကုသမှုဆိုင်ရာဆုံးဖြတ်မှုများတွင် အထောက်အပံ့များစွာ  ရရှိစေပါသည်။  လူနာ၏ ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာအချက်အလက်များ စနစ်တကျ သိုမှီးသိမ်းဆည်းစီမံခန့်ခွဲနိုင်သကဲ့သို့   ကျန်းမာရေး အခြေအနေကို စဉ်ဆက်မပြတ်စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးနိုင်သည်။ တခြားသောကျန်းမာရေးဝန်ထမ်းများနှင့် ဆက်သွယ်ဆောင်ရွက်မှုများ ပိုမိုကောင်းမွန်လာသည်။ ထို့ပြင် ပြုစုကုသမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် တွေ့ကြုံရတတ်သော မှားယွင်းမှုများကိုလျှော့ချနိုင်ပြီး အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီထိရောက်သော ပြုစုကုသမှုဆောင်ရွက်နိုင်စေသည်။ ခေတ်မီသူနာပြုစုမှုတွင် AI ပေါင်းစပ်ဆောင်ရွက်နိုင်မှုကို  အောက်ပါအတိုင်း တွေ့ရှိရပါ သည်-

(က)Clinical Decision Support

AI သုံးစက်ကိရိယာများသည်  လူနာ၏အခြေအနေမှန်ကို စနစ်တကျသုံးသပ်၍  တွေ့ကြုံနိုင်သော ကျန်းမာရေးပြဿနာများ၊ ရှေ့အလားအလာများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းကာ ထိရောက်သောပြုစုကုသမှုကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။ သူနာပြုများအနေဖြင့် လူနာနှင့်ဆိုင်သောအချက်အလက်များ     (ဥပမာ- ရောဂါ ရာဇဝင်၊ နှလုံးခုန်နှုန်း၊ သွေးပေါင်ချိန်၊ အသက်ရှူနှုန်း၊ သွေးတွင်းအောက်ဆီဂျင်၊ ဓာတ်ခွဲခန်းအဖြေများ)ကို AI သုံး Clinical Decision Support System စနစ် အတွင်းသို့ထည့်သွင်းပြီး AI မှ စဉ်းစားတွေးခေါ်ပေး သော လူနာနှင့်ဆိုင်သည့် ညွှန်ကြားချက်များ(ဥပမာ- အရေးကြီးလူနာဟုသတ်မှတ်ခြင်း၊ ဆေးပမာဏကို ညှိပေးခြင်း)ကိုလိုက်နာကာ ဆရာဝန်များနှင့်ပူးပေါင်း၍ သင့်လျော်သော ပြုစုကုသမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို   ချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဆေးပညာဆိုင်ရာ ခိုင်မာသော   သုတေသနရလဒ်များကို အခြေခံ၍ Evidence- based ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရန် တွန်းအားပေး ကူညီသည့်သဘောဖြစ်သည်။

(ခ)Predictive Analytics for patient deterioration 

 AI သုံးစက်ကိရိယာများသည် လူနာနှင့်ပတ်သက်သောအချက်အလက်ပေါင်းများစွာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၍ လူနာများ   ချော်လဲနိုင်ခြေ၊ ကျောပူနာဖြစ်နိုင်ခြေ၊  ပိုးဝင်သွေးဆိပ်ပျံ့နှံ့နိုင်ခြေ၊ ဆေးရုံထပ်မံတက် ရောက်နိုင်ခြေ စသည့်နောက်ဖြစ်လာနိုင်သည့် အန္တရာယ်များကို တွက်ချက်ပေးပြီး သူနာပြုများအား အထောက်အကူပြုပေးကြသည်။  AI ၏ မျှော်မှန်းတွက်ချက်မှုပေါ်အခြေခံကာ  သူနာပြုများအနေဖြင့် အရေးကြီးလူနာများ၏ နှလုံး၊ အဆုတ်၊ ကျောက်ကပ်လုပ်ဆောင်မှုများ စောင့်ကြပ်ကြည့်ရှုမှုကို တိုးမြှင့်ဆောင်ရွက်နိုင်သည်။ ထို့ပြင် ဆရာဝန်များအနေဖြင့် ပိုမိုသင့်လျော်သော ဆေးဝါး၊ ကုထုံးများကို ပြောင်း လဲပေးခြင်းဖြင့် ကာကွယ်ကုသမှုများကို ပို၍ကောင်း မွန်အောင် ဆောင်ရွက်လာနိုင်သည်။

(ဂ) Patient case Assistance

AI သုံးစက်ရုပ်များ(Robots) ၊ ကိရိယာများ(Devices) အသုံးပြု၍  လူနာများကို ရွှေ့ပြောင်းခြင်းများ ဆောင်ရွက်နိုင်သဖြင့် သူနာပြုများအား ပင်ပန်းမှုမှ သက်သာစေနိုင်သည်။ ထို့ပြင် ဆေးဝါးများ လှည့်လည်တိုက်ကျွေးရာတွင်လည်း   အသုံးပြုနိုင်သောကြောင့်  ဆေးအမျိုးအစား၊ ဆေးဝါးပမာဏမှန်ကန်မှုရစေပြီး  ကုသမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင်  တွေ့ကြုံတတ်သော  ဆေးမှားတိုက်မိခြင်း၊   ဆေးမတိုက်မိခြင်းပြဿနာများမှလည်း   ပြေလည်စေနိုင်ပါသည်။   AI chatbots, virtual assistants များ အသုံးပြုခြင်းသည် လူနာများအတွက် အကူကောင်းတစ်ဦးကဲ့သို့   အထောက်အကူပြုစေနိုင်ပါသည်။ ကျန်းမာရေးအကြံပေးမှုများ၊ ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ  သိလိုသည်များ  ဖြေကြားပေးခြင်းသာမက ဆေးဝါးများသောက်ရန် အသိပေးခြင်း၊ follow up ပြန်ပြရန် သတိပေးခြင်းများ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ သူနာပြုများကလည်း ထို AI အကူစနစ်များမှပေးပို့သောသတင်းစကားအရ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထပ်မံကြည့်ရှုမည့် ရက်ချိန်းပေးနိုင်သကဲ့သို့    ရောဂါမျိုးစုံရှိသော၊ ရောဂါအခြေအနေထိန်းညှိရခက်သောလူနာများကို   အထူးစောင့်ကြပ်သတိထားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။  တစ်ဦးချင်းစီနှင့်သက်ဆိုင်သောရောဂါရာဇဝင်၊ မျိုးရိုးဗီဇ၊  နေထိုင်စားသောက်ပုံစသည့်အချက်အလက်များပေါ်အခြေခံ၍ Personalized  ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာစီမံချက်များကို AI မှ ရေးဆွဲပေးနိုင်သောကြောင့်သူနာပြုများသည်လူနာတစ်ဦးချင်းနှင့်ကိုက်ညီသောပြုစုကုသမှုကို ဆောင်ရွက်ပေးလာနိုင်သည်။ X-rays၊ CT scan ၊ MRI စသည့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဖော်ရာတွင် AI သုံးစက်ကိရိယာများသည်   တိကျသောအဖြေများပေးနိုင်သောကြောင့် ဆရာဝန်များ၊   ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်များအတွက် အထောက်အပံ့ဖြစ်စေခြင်းဖြင့်လူနာများအတွက်  ပို၍သင့်လျော်သော ပြုစုကုသမှုပေးနိုင်လာပါသည်။

(ဃ)Remote Monitoring  and Telehealth

 လူနာများသည် AI သုံးစက်ကိရိယာများ ဝတ်ဆင်ထားခြင်းဖြင့်နေ့စဉ်အချိန်နှင့်အမျှပြောင်းလဲနေသော  သွေးခုန်နှုန်း၊  သွေးပေါင်ချိန်၊ အသက်ရှူနှုန်း၊ သွေးတွင်းအောက်ဆီဂျင်စသည့်နှလုံး၊အဆုတ် လုပ်ဆောင်မှုဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို အချိန်နှင့် တစ်ပြေးညီသိရှိနိုင်ပြီးခွဲခြမ်းစိစစ်ကာ ကြုံလာနိုင်သည့် ကျန်းမာရေးအန္တရာယ်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်း နိုင်သည်။ နာတာရှည်ရောဂါလူနာများ၏ မိမိအိမ်တွင်း နေထိုင်စဉ် ကျန်းမာရေးအခြေအနေကိုသူနာပြုများကအဝေးရောက်စောင့်ကြည့်ကိရိယာများမှ ပေးပို့သော   သတင်းအချက်အလက်များအရ လူနာ၏အခြေအနေကိုသိရှိနိုင်ပြီး လိုအပ်သော ကုသမှုများ၊ အကြံပေးမှုများ၊ရက်ချိန်းမြန်မြန်ရရှိနိုင်ရေးများ လုပ်ပေးနိုင်ပါသည်။   အဝေးရောက်ကျန်းမာရေးကြည့်ရှုစောင့်ရှောက်မှုကိုထိရောက်စွာအကောင်အထည်ဖော်နိုင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

(င)Patient Education and Engagement

လူနာတစ်ဦးချင်း၏ လိုအပ်ချက်နှင့်ကိုက်ညီသော ကျန်းမာရေးပညာပေးမှုများကို AI သုံးစနစ်များက ဆောင်ရွက်ပေးနိုင်ပြီး  ဆေးပုံမှန်သောက်သုံးခြင်း၊ နေ့စဉ်နေထိုင်မှုဘဝကို    ကျန်းမာရေးအထောက်အကူပြုသည့်နေထိုင်မှုဘဝအဖြစ် ပြုပြင်နေထိုင်ခြင်း ရှိ/မရှိကိုလည်း AI  သုံးစနစ်များ အကူအညီဖြင့် စောင့်ကြပ်ကြည့်ရှုနိုင်ခြင်းသည်     သူနာပြုများ၏ ပြုစုကုသမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် များစွာအထောက်အကူ     ပြုနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် နာတာရှည်ရောဂါဝေဒနာရှိသော လူနာများကို AI နည်းပညာသုံး စက်ကိရိယာများ အသုံးပြုနိုင်ရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရပါမည်။ သို့မှသာ လူနာနှင့် သူနာပြုများ၊ ကျန်းမာရေး စောင့်ရှောက်သူများကြား    ကောင်းမွန်သောဆက်ဆံရေးကို တည်ဆောက်နိုင်ပြီး ထိရောက်သော  ကုသမှုရစေနိုင်ပါသည်။

(စ)   Administrative Support

သူနာပြုများသည်လူနာပြုစု၊  ကုသမှုသာမက လူနာ၏မှတ်တမ်းများ စနစ်တကျသိမ်းဆည်းခြင်း၊ ရက်ချိန်းများ စနစ်တကျဖြစ်အောင်   ဆောင်ရွက်ရခြင်းစသည့်စီမံအုပ်ချုပ်မှုဆိုင်ရာများလည်းလုပ်ဆောင်ရသည်။   AI-driven scheduling system နည်းစနစ်များကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ရက်ချိန်းစီမံမှုများ၊ တာဝန်ချိန်ခွဲဝေမှုများ တိကျမှုရှိလာသည်သာမက လူနာဆေးရုံတက်၊ ဆေးရုံဆင်းမှတ်တမ်းတင်မှုများ ပို၍တိကျမှုရှိလာပါသည်။ စာရွက်စာတမ်းကိစ္စများ၌ အာရုံစိုက်ရန် မလိုအပ်သောကြောင့် လူနာပြုစုကုသမှုတွင် ပို၍အချိန်ပေးလာနိုင်သည်။ ထို့ပြင် လုပ်ငန်းခွင်အတွင်း၌ဂျူတီချိန်သတ်မှတ်ချက်၊ဂျူတီအပြောင်းအရွှေ့၊     အဓိကထားဆောင်ရွက်ရမည့် လုပ်ငန်းများသတ်မှတ်ရာတွင်   AI   သုံးစနစ်များ အသုံးပြုခြင်းဖြင့် စနစ်တကျမှန်ကန်မှုရှိလာသော ကြောင့် သူနာပြုများ လုပ်ငန်းခွင်အတွင်း  ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှု၊ အလုပ်တာဝန်ဖိစီးမှုများ သက်သာကာ လူနာပြုစုစောင့်ရှောက်မှုကို    ပို၍အလေးထားလာနိုင်သည်။   ဆေးရုံရှိ   လူနာခန်းများ၊   ခုတင်များ၊ စက်ကိရိယာများစသော  အရင်းအမြစ်များကို စနစ်တကျစီမံခန့်ခွဲနိုင်သဖြင့် သင့်လျော်သောလူနာများအတွက်ထိရောက်သောပြုစုကုသမှုရစေနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုများလည်း ပိုမိုသွက်လက်မြန်ဆန်လာကာဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ရမည့် လုပ်ငန်းတာဝန်များကိုလည်း ညွှန်ပြပေးနိုင်သဖြင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပြုစုစောင့်ရှောက်မှုများ ဆောင်ရွက်လာနိုင်ပါသည်။

(ဆ) Electronic  Health Records with AI integration

AIနည်းပညာအားဖြည့်ထားသည့် အီလက်ထရွန်နစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းထားရှိမှုသည်ပို၍စနစ်တကျရှိစေပြီးစီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်မှုများ တိုးတက်စေသည်။  လူနာတစ်ဦးချင်းစီနှင့်ပတ်သက်သောရောဂါမှတ်တမ်း၊ဓာတ်ခွဲခန်းအဖြေများ၊ ဓာတ်မှန်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုအီလက်ထရွန်နစ်နည်းပညာဖြင့်ထားရှိခြင်းကြောင့် အလွယ်တကူ ပြန်လည်သိရှိနိုင်ပါသည်။ AI နည်းပညာပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် လူနာနှင့်ဆိုင်သော အချက် အလက်များကိုသုံးသပ်၍ အလွယ်တကူ မတွေ့မြင်နိုင်သော   အန္တရာယ်ကိုဖော်ထုတ်ကာ  အရေးကြီးလူနာဟုသတ်မှတ်ပေးနိုင်သည်သာမကကုသမှုဆိုင်ရာလုပ်ငန်းစဉ်များလည်း ချမှတ်ပေးနိုင်သည်။ ဆေးညွှန်ကြားမှု၊  ရက်ချိန်းသတ်မှတ်မှုများကိုပင် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်လာခြင်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍကို များစွာအဆင့်မြှင့်တင်ပေးနိုင်ခဲ့သည်။

(ဇ) Training and simulation

AI   သုံးစွမ်းအားမြင့်    စက်ကိရိယာများသည် သူနာပြုများအား    လေ့ကျင့်သင်ကြားရေးအတွက် ပကတိအစစ်ကဲ့သို့သောသင်ကြားရေးဝန်းကျင်ကို ဖန်တီးပေးနိုင်သောကြောင့် အန္တရာယ်ရှိသော လုပ်ဆောင်မှုများ (ဥပမာ- နှလုံးရပ်သွားခြင်းကို ပြန်လည်နှိုးဆွခြင်း၊ထိခိုက်ဒဏ်ရာရမှုပြုစုစောင့်ရှောက်ခြင်း)ကို လူနာများမသုံးဘဲ လေ့ကျင့်သင်ကြား နိုင်ပြီး ပြုစုကုသမှုစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။ ထို့ပြင်   သူနာပြုတစ်ဦးချင်း၏   လိုအပ်ချက်နှင့် ကိုက်ညီသော သင်ကြားမှုပုံစံကို  ဖန်တီးပေးနိုင်ပြီး တစ်ဦးချင်းစီ၏ အရည်အချင်းပြည့်မီလာမှု  ရှိ/မရှိ ကို   စစ်ဆေးနိုင်ခြင်းကြောင့်    ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုရရှိစေနိုင်ပါသည်။စဉ်ဆက်မပြတ် သူနာပြုပညာ၊ ဆေးပညာဆိုင်ရာလေ့လာမှုများတွင် AI ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ခေတ်နှင့်အညီ နောက်ဆုံးပေါ် တွေ့ရှိမှု၊ ပြောင်းလဲမှုများကို သိရှိနားလည်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။သူနာပြုများ၏ သုတေသနလုပ်ငန်းများတွင်လည်း  AI နည်းပညာသည် အချက်အလက်ပေါင်းများစွာ     ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၍ အထောက်အပံ့ပြုပေးနိုင်ပါသည်။

လူနာပြုစုစောင့်ရှောက်မှု၊ ဆေးဘက်ကျွမ်းကျင်မှု လုပ်ငန်းများတွင် AI ၏အသုံးဝင်မှုများကို သိရှိလာသောကြောင့်  လက်တွေ့အသုံးချလုပ်ဆောင်မှုတွင် AI  သုံးစက်ကိရိယာများနှင့်   အကျွမ်းတဝင်ရှိရန်လိုအပ်ပါသည်။ ပထမဦးစွာ AI သုံးစနစ်များအသုံးချနိုင်ရန်ဆေးဘက်ပညာရှင်များအားအလုပ်ရုံဆွေးနွေးပွဲများ၊ hands-on လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုများ၊ အင်တာနက်မှတစ်ဆင့် သင်ယူမှုများပြုလုပ်ပေးရပါမည်။ ပြုစုကုသမှုအဖွဲ့နှင့်  IT နည်းပညာအဖွဲ့များ အတူတကွ လက်တွဲလုပ်ဆောင်၍ AI ၏ ညွှန်ကြားချက်များကို နားလည်အကောင်အထည်ဖော်ဆောင်ရွက်ရမည်ဖြစ်သည်။

AI ကိရိယာများသုံးခြင်းသည် သူနာပြုများအတွက် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးမဖြစ်စေဘဲလူနာပြုစုမှုကိုပိုမိုအထောက်အကူပြုရန်သာ ရည်ရွယ်လုပ်ဆောင်ခြင်း ဖြစ်သည်။ လက်တွေ့ဆေးကုသပြုစုမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် AI နည်းပညာကို ထိထိရောက်ရောက်အသုံးချခြင်းဖြင့် လူနာတစ်ဦးချင်းအလိုက် တိကျမှန်ကန် ကောင်းမွန်သောပြုစုကုသမှုပေးလာနိုင်မည်ဖြစ်သောကြောင့် လူနာများ၏ ကျန်းမာသက်ရှည်နိုင်မှု တိုးတက်လာနိုင်သည့်အပြင် သူနာပြုများ အလုပ်တာဝန်ဖိစီးခြင်းကြောင့်ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုများမှ လည်း သက်သာစေနိုင်ပါမည်။

လူနာပြုစုမှုတွင် AI ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု  အရည်အသွေးကောင်းမွန်လာနိုင်သော်လည်းနည်းပညာအသုံးပြုမှုနှင့် လူသားစောင့်ရှောက်မှုကြားသင့်တင့်မျှတမှုရှိစေရန် ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ လူနာပြုစုရာတွင် အဓိကဖြစ်သော သူနာပြုများ၏ ကြင်နာသနားမှု၊ စာနာနားလည်နိုင်မှု၊ မေတ္တာကရုဏာထား ပြုစုကိုင်တွယ်မှုများကို   AI  သုံးစက်ကိရိယာများနှင့် အစားမထိုးနိုင်ပါ။အတွေ့အကြုံနှင့်ယှဉ်သော သူနာပြုများ၏အရည်အသွေး၊ ထိုးထွင်းကြံဆနိုင်မှု၊ ဆက်စပ်တွေးခေါ်နိုင်မှု၊ ပြုစုကုသမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်နိုင်စွမ်းများကိုလည်း အလေးထားရမည်ဖြစ်သည်။

လူနာ၏အချက်အလက်များ မှတ်တမ်းထားရာတွင် လုံခြုံမှုရှိရေး၊ လူနာ၏အတွင်းရေးအချက်အလက်များ  မပေါက်ကြားရေး၊ယုံကြည်စိတ်ချမှုရှိရေးသည်လည်း ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာအရေးကြီးသော လိုက်နာရမည့်အချက်ဖြစ်ပါသည်။  ထို့ပြင် AI အသုံးပြုခြင်းသည် သတင်းအချက်အလက်ဆိုင်ရာ ဘက်လိုက်သွေဖည်မှုများရှိနိုင်ကြောင်းလည်း  သတိထားရပါမည်။ ကွန်ပျူတာအချက်အလက်များ ခိုးဝင်(Hacking) ယူသွားနိုင်သည့်အန္တရာယ်လည်း စောင့်ကြည့်ထားရပါမည်။ AI သုံးစက်ကိရိယာများ အသုံးပြုရာတွင် မှားယွင်းမှုများရှိလာပါက  ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာတာဝန်ယူမှု၊ တာဝန်ခံမှုများကို ပြတ်သားစွာဖော်ပြနိုင်မှု၌ ဟာကွက်ရှိနေသည်ကိုလည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ကြောင်း ရေးသားဖော်ပြလိုက်ရပါသည်။

Source: https://myawady.net.mm/stories