یک فناوری سلامت انقلابی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کند در حال توسعه است، با هدف کمک به شناسایی زودرس بیماری‌ها.
گوگل با آموزش دادن مدل هوش مصنوعی جدید خود با 300 میلیون نمونه صوتی، به شناسایی علائم زودرس بیماری‌های ظاهری براساس صداهایی که توسط افراد تولید می‌شود، پرداخته است، که احتمالاً پیشرفتی چشمگیر در کار آینده حرفه‌ای متخصصان سلامت را به‌وجود می‌آورد. این مدل هوش مصنوعی به طور خاص برای شناسایی صداهایی مانند سرفه، عطسه و نفس‌زدن طراحی شده است، و همچنین برای شناسایی بیماری‌هایی مانند توبولیس است، که فرایندهای تشخیصی بهینه تری امکان‌پذیر می‌کند.
همکاری با شرکت تکنولوژی‌های Salcit در هند، گوگل به تقدم فناوری هوش مصنوعی خود برای تشخیص بیماری‌های تنفسی می‌پردازد.
هدف اصلی این است که در نهایت این فناوری را بر روی دستگاه‌های تلفن همراه قابل دسترس بکند، که به ویژه برای افرادی که در مناطق دورافتاده با دسترسی محدود به مراقبت‌های پزشکی زندگی می‌کنند، مفید است. این ابتکار می‌تواند با امکان تشخیص سریع تر انتشارات بهداشتی را به طرز چشمگیری ارتقا دهد و به متخصصین بهداشتی تجهیزات مورد نیاز برای اجرای بررسی‌ها را فراهم کند.
هرچند امیدوارکننده است، مخاوف مرتبط با تشخیص خودکار و حریم خصوصی دقیق‌تر هستند.
احتمالاً بسیاری از افراد به تشخیص خودکار اعتماد می‌کنند که ممکن است منجر به کاهش مشاوره‌های پزشکی سنتی شود. حایز اهمیت است که سیستم به پزشک بیمار اعلام کند تا ارزیابی درمانی جامعی را انجام دهد. علاوه بر این، حفظ داده‌های حساس بهداشتی امری بحرانی است، زیرا برخورده یا انتشار نادرست این اطلاعات خطرات قابل توجهی را ایجاد می‌کند. هر چند که فناوری وعده‌های بزرگی دارد، اما هنوز در وضعیت فعلی خود از کاملیت دور است.
توسعه‌های جدید در فناوری سلامت برای شناسایی زودرس بیماری‌ها
پیشرفتی بی‌نظیر در فناوری سلامت با بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای افزایش شناسایی زودرس بیماری‌ها ظاهر شده است. در حالی که مدل‌های هوش مصنوعی مورد بحث قبلی بر روی شناسایی صداهای مرتبط با بیماری‌ها تمرکز داشته‌اند، موجی جدید از تحقیقات به دنبال نشانه‌های شناسایی زودرس بصری است. فناوری برش‌افراز حالا امکان تجزیه و تحلیل تغییرات بصری حساس در افراد را که ممکن است نشانه‌های حضور شرایط بهداشتی مخفی را نشان دهند، فراهم می‌کند و روش‌های شنوایی موجود را تکمیل می‌کند.
توسعه‌ها کلیدی:
1. چه روش جدیدی برای شناسایی زودرس بیماری‌ها در حال بررسی است؟
– ابزارهای تجزیه و تحلیل بصری، به همراه مدل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر صداها موجود است.
2. چطور می‌تواند تنش‌های بصری به تشخیص زودرس کمک کنند؟
– تغییرات بصری، از اختلالات پوستی تا ناهنجاری‌های چشم، می‌تواند به‌عنوان نمایانگرهای بیماری‌های گوناگون باشد.
چالش‌ها و اختلافات:
یکی از چالش‌های اصلی مرتبط با این تکنولوژی در حال تحول، یکپارچگی منابع داده متعدد برای تشخیص جامع است. ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی باید پیچیدگی ترکیب داده‌های صوتی و بصری را به گونه‌ای ساده راه‌اندازی کنند تا اطمینان از تشخیص دقیق و به موقع بیماری داشته باشند. علاوه بر این، مخاوفی درباره بیش از حد وابستگی به تشخیص‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مطرح شده است، که اهمیت حفظ تعادل میان ارزیابی‌های کمکی فناوری و مهارت‌های پزشکی سنتی را برجسته سازد.
مزایا و معایب:
مزایا:
– منابع داده متعدد دقت شناسایی بیماری را افزایش می‌دهند.
– نشانه‌های بصری الگوی دیگری از وضعیت سلامت بیمار ارائه می‌دهند.
– شناسایی زودرس به مداخله به موقع و بهبود نتایج درمانی منجر می‌شود.
معایب:
– یکپارچگی جریان‌های داده متنوع ممکن است چالش‌های عملی را ایجاد کند.
– افزاده شدن بر روی تشخیص‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند نقش حرفه‌ایان بهداشت را ضعیف کند.
– ریسک‌های حفظ حریم خصوصی و امنیت مرتبط با رسیدگی به داده‌های حساس بصری بهداشتی.
جهت بررسی عمیق‌تر این پیشرفت‌ها و کاوش در توسعه‌های جدیدتر در فناوری سلامت برای شناسایی زودرس بیماری‌ها، به سایت HealthTechNews مراجعه فرمایید. اطلاعات کاملی از منعطف شدن پویات ابتکارات سلامت مبتنی بر هوش مصنوعی که بر آینده پیشگیری و مدیریت بیماری‌ها تاثیر گذار است را کسب کنید.
[ویدیو]https://www.youtube.com/embed/8jAHslQn0RY[/ویدیو]
The source of the article is from the blog combopop.com.br