|
Tibbiy ma’lumotlarni belgilash muammolari
|
| bet | 162/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Tibbiy ma’lumotlarni belgilash muammolari
Algoritmlarni o‘rgatish uchun ular tahlil qiladigan ma’lumotlar to‘g’ri belgilanishi kerak (masalan, rentgenogrammada mutaxassis soyalanish maydonini belgilaydi va uni patologik fokus sifatida dastur uchun belgilaydi). Hozirgi kunda ko‘pgina tibbiy ma’lumotlar shifokorlar tomonidan qo‘lda belgilanadi. Ushbu yondashuv bir qator kamchiliklarga ega: markazsizlashtirish - shifokorlar tibbiy ma’lumotlarni belgilashlari mumkin bo‘lgan yagona platformaning yo‘qligi; yuqori narx - malakali mutaxassisning ish vaqtining yuqori narxi; ishdan ajralish - mutaxassis ma’lumotlarni belgilash paytida tibbiy faoliyat bilan shug’ullana olmaydi; etarli malakaga bo‘lgan ehtiyoj - yuqori sifatli ma’lumotlarni belgilash faqat yuqori ixtisoslashgan mutaxassis tomonidan amalga oshirilishi mumkin.
Muammoning mumkin bo‘lgan yechimi turli manbalardan tibbiy ma’lumotlarni to‘playdigan va tibbiyot xodimlariga ularni kraudsorsing formatida belgilashga imkon beradigan belgilangan platformani yaratish (muayyan muammolarni hal qilish uchun ko‘p odamlarning resurslarini safarbar qilish) kabi ko‘rinadi. muammolar).
Tibbiyotga sun’iy intellektni joriy etish muammolari
Tibbiyotda AIni to‘liq joriy etishning eng muhim muammolaridan biri bu shakllangan qonunchilik bazasi va tartibga soluvchi organlarning etishmasligi bo‘lib qolmoqda. 2018-yil 1-yanvardan kuchga kirgan “Teletibbiyot to‘g’risida”gi qonun bu muammoni hal qilish yo‘lidagi birinchi qadam bo‘ldi. Biroq, ushbu maqolani yozish vaqtida AIning tibbiyotda qo‘llanilishini tushuntiruvchi qonun qabul qilinmagan. Keyingi muammoli nuqta - bu tasdiqlangan tibbiy ma’lumotlarning etarli emasligi va tekshirishning o‘zi, chunki har bir aniq klinik holatda ikkita mutaxassisning fikri farq qilishi mumkin va ulardan birining qaroriga ustunlik berish mumkin emas (o‘xshash malakaga qarab). va ish tajribasi).
Axborotni himoya qilish bilan bog’liq qiyinchiliklar haqida gapirmaslik mumkin emas. Bu erda eng katta xavf - bu tibbiy asboblardan ma’lumotlarni uzatish, chunki ularning ko‘pchiligi past darajadagi xavfsizlikka ega, bu uchinchi shaxslarga nafaqat himoyalanmagan tibbiy ma’lumotlarni olish, balki ularni qalbakilashtirish, tibbiyot xodimlarining ishiga putur etkazish imkonini beradi.
Python va sun’iy intellekt (AI) tibbiyotda keng qo‘llaniladi, shu jumladan tibbiy ma’lumotlarni tashxislash va tahlil qilish. Python va AI sog’liqni saqlashni yaxshilash uchun ishlatiladigan ba’zi sohalar:
|
| |
