AI'র ভূমিকা ক্ষতিকর প্রভাব তথ্য উপাত্তের মাধ্যমে রোগগুলো

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে (আইএ) সমন্বয় করা হয়েছে যে কিভাবে এই রোগ রোগনির্ণয় করা যায় এবং নিয়ন্ত্রণ করা হয়েছে।

মেডিকেল ইমাজিনেন্সে AI বোঝা

AI, বিশেষ করে মেশিন শেখার, কম্পিউটার সিস্টেমকে অনেক তথ্য দিয়ে শেখা, বুদ্ধিবৃত্তিক সিদ্ধান্ত নেওয়া এবং বুদ্ধিবৃত্তিক সিদ্ধান্ত নেওয়া থেকে শিখতে সক্ষম করে। চিকিৎসা ক্ষেত্রে এ্য অ্যালগরিদমের জটিল চিত্র বিশ্লেষণ করে এক্স-রে (টিসি), এক্স-রে (টিসি), কন্ট্রনেটিক (সি) স্ক্যান (র্ট্রোজেন), অ্যান্ড এক্স-এর (সিআরআইআরআই), অ্যান্ড এক্স-এর (সি), অ্যান্ড এক্স-এর (সি), অ্যান্ড এক্স-এর (সি), অ্যান্ড এক্স-এর) এর (সি), অ্যান্ডাল-এর (র্ট্রোকাল), এবং দূর-এর সবচেয়ে সাধারণ কৌশলসমূহ, যা কিনার্‍্যাকটিক নেটওয়ার্ক (র্ট্রোকাল থেকে) এর ডিজাইনের মাধ্যমে তৈরি এবং এর মাধ্যমে বিভিন্ন ধরনের নেটওয়ার্ক-এর মাধ্যমে সংযুক্ত করা হয়।

এই মডেলগুলোর প্রশিক্ষণ অনেক বড়, উন্নত তথ্য দ্বারা নিশ্চিত চিত্রের তথ্য ধারণ করা হয় নিশ্চিত চিত্রের সাথে। এই অ্যালগরিদমটি সাধারণত: বিকল্প হিসেবে নির্ধারিত হয়, এটি এর নিজস্ব পরামিতিকে সমন্বয় করে। একবার প্রশিক্ষিত করা হলে মডেলটি নতুন ছবি, এমনকি সন্দেহজনক এবং সন্দেহের মধ্যে দিয়ে চিহ্নিত করা যায় (অভিক্ষা, ডি. এন. এন. আই. ডি.) এর ফলে সৃষ্ট রোগ, ডি. আই. সি. - র (এনআই) বিভিন্ন রোগ, এবং ডি. সি. - র মধ্যে রোগ সংক্রান্ত একটি নির্দিষ্ট তথ্য থাকে।

AI-র সহযোগিতার স্থান

আক্রান্ত রোগ দ্বারা আক্রান্ত হয়ে এ ধরনের রোগ প্রণীত হওয়ার বিষয়টি ঐতিহ্যগত ম্যানুয়ালের ব্যাখ্যার উপর বেশ কয়েকটি বাস্তব সুবিধা প্রদান করে:

• [[[[F] runed:[FLT][FLT], নেস্টেড [FLT] শত শত ছবি প্রসেস করে বাস্তব সময়ের ফলাফল প্রদান করতে পারে যা প্রাথমিক পর্যায়ের সিদ্ধান্ত গ্রহণের পরিমাণ কমিয়ে আনা- বিশেষ করে জরুরি বৈশিষ্ট্য বা মহামারীর দৃশ্যের মধ্যে।
• [[[[F] :[[F]] মেশিন শেখার মডেলগুলো প্রায়ই সংবেদনশীলতা ও সুনির্দিষ্টভাবে উপস্থিত রেডিওলগার বা বিশেষ কাজের সঙ্গে তুলনা করে থাকে, বিশেষ করে যারা ফুসফুসের নরগ বা আত্মত্বক যন্ত্র আবিষ্কার করে ।
• [[[[[[[[]] CRODR:[FLT] মানব পর্যবেক্ষকের বিপরীতে, AI সিস্টেম একই ধরনের মানের উপর প্রয়োগ করে সকল চিত্র, ইন্টার-ট্রা-পাঠ্যমান্য এবং সকল প্রতিষ্ঠানের মধ্যে মান মূল্যায়ন এবং নিপূণতা ও মূল্যায়ন নিশ্চিত করা।
• [[[[F]]] সহায়ক তথ্য:[FLT][FLT] প্রাথমিক চিকিৎসা কেন্দ্রে, মোবাইল ক্লিনিকগুলোতে, এবং নিম্ন-রি-র-রগস্য এলাকায় যোগাযোগ ব্যবস্থা কম, জনগণের অধীনে উচ্চমানের মানের রোগ দমনের ক্ষমতা বাড়িয়ে দেওয়া হয়।
• [[[[[F] ওয়ার্কার ট্রেন্ডিং এক্সফিন্স:[FLT] সাধারণ ঘটনা এবং অস্বাভাবিক কিছু পতাকা দিয়ে, নরঘ্রদের জরুরি তথ্য সংগ্রহ করতে এবং আগুন থেকে হ্রাস পেতে সাহায্য করে ।

IFEDIVUTI- র কী- গুলো রোগনির্ণয় ব্যবস্থা

টাবিয়াম

টবারকুস (TB) বিশ্বের অন্যতম এক মৃত্যমান্য রোগ। চুস্ট X-রে হচ্ছে প্রাথমিক পর্দার একটি চলচ্চিত্রের মত, কিন্তু ব্যাখ্যাকৃত টিবি-ডি-প্রজেক্টর-এর একটি নির্দিষ্ট বিন্যাস, যেমন, টেভ-এর একটি প্রাথমিক গবেষণা এবং বিশ্লেষণ। যদিও তা বছরের পর বছর ধরে করা হয়েছে। যদি কোন এক্স-এর জন্য প্রাথমিক পর্যায়ের এক্স-আরজিটেশনের (TRAB) ABIB - এর জন্য একটি সাধারণ নির্দেশ। এটি একটি প্রোগ্রাম। যদিও তা হলো: DCRORIBRILODORA এর মূল ধারণা: [TILORIL -TILON - DON -TIL এর জন্য একটি সাধারণ মানের জন্য একটি সাধারণ নির্দেশ।

পিওনি

পিএনইউরোনিয়া, সাধারণত ব্যাকটিকাল ব্যাকটেরিয়া বা ভাইরাস দ্বারা উৎপন্ন হয়, বুক এক্স-রেস বা উপযোগের ক্ষেত্রে এক বিশেষ ক্ষেত্র হিসেবে ।

CVID- 19

ডি. এন. এস. - র উন্নতি এবং বিতরণের জন্য প্রোগ্রাম করা হয়েছে । বিভিন্ন ধরনের মডেলকে পারমাণবিক ত্রুটি এবং সি.টি স্ক্যানের সময় (CTIV-RAL) As - এর মধ্যে বিদ্যমান বৈশিষ্ট্য সংক্রান্ত পরিবর্তন সনাক্ত করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল। সাধারণ এবং ডি. এস. এস. - এস. - এস. - এস. - এস. - এস. - আই. - ডি. - র সঙ্গে সুসংগতভাবে তথ্য প্রকাশ করার আগে প্রকাশিত হয়েছে। নিম্নলিখিত যে কোনো সুনির্দিষ্টভাবে তথ্য প্রকাশ করা হবে না: PRIORIV - MRAVVVDORV -RV: -RILORILV -LUTILV [-RURSURS-RILUT-IURILS-RIUT-RVUTILSUT উল্লেখ করে চিহ্নিত একটি সাধারণ অনুসন্ধানের আগে প্রকাশিত এবং স্বয়ংক্রিয়রূপে বিশ্লেষণের জন্য চিহ্নিত করা হয়।

অন্যান্য সমস্যা

এ ছাড়া, ম্যালেরিয়ার সঙ্গে সম্পর্কযুক্ত রোগগুলোকে শনাক্ত করার জন্য আরও বেশি কিছু করা প্রয়োজন ।

প্রতিদ্বন্দ্বিতাগুলো ও ব্যারিকেয়ার

যদিও এই প্রতিজ্ঞা করা হয়েছে, তবে ক্রমাগত রোগের রোগনির্ণয় করা রোগনির্ণয়, যার ফলে রোগনির্ণয় সমস্যা দেখা দেয়।

তথ্য গুণমান এবং আভার ক্ষমতা

এ ক্ষেত্রে, বিভিন্ন ধরনের, বৈচিত্র্যময় এবং বিস্ময়কর তথ্য প্রদান করার প্রয়োজন, অনেক বিদ্যমান তথ্য, ভৌগলিকভাবে উপস্থাপন করা, এবং রোগ সংক্রান্ত জটিলতার মধ্যে সীমাবদ্ধ রয়েছে। উদাহরণ হিসেবে বলা যায়, মূলত শিক্ষানবিশের বাস্যতা এবং রোগ সংক্রান্ত এক সূত্রের প্রশিক্ষণ প্রদান করা হয়েছে, যেখানে আফ্রিকার গ্রামীণ হাসপাতালগুলো সম্ভবত বাজে চিত্রগুলো প্রদর্শন করে থাকে এবং এর সাথে ভিন্ন ভিন্ন ভিন্ন ভাবে কাজ করে থাকে- কিন্তু একই ভাবে, যা কিনা এনডিইউআরআইআরআই-এর ক্ষেত্রে প্রয়োজন।

সম্রাজ্য ও দয়া

মেশিন শেখার মডেলরা প্রশিক্ষণ তথ্যের তথ্যকে জোরালো করতে পারে। যদি কোন তথ্যগত তথ্য একটি তথ্যগত চিত্রের মধ্যে কোন জাতি বা রোগ দ্বারা সম্ভাব্য সম্ভাব্য চিত্রের মধ্যে থাকে, তা হলে তা অন্য জাতির মানুষের উপর নির্ভর করতে পারে।

নিয়ম ও নিয়ম

এফডিএ এবং ইউরোপীয় চিকিৎসা সংস্থা যেমন /এমএল মেডিক্যাল যন্ত্রস (এমএল) এর জন্য প্রবিধানী দেহ স্থাপন করেছে, কিন্তু দ্রুত এই প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জের প্রকৃতিকে আলাদা করে তোলে।

কর্মফলে একীভূত

একটি টেকনোল সিস্টেমকে শুধুমাত্র প্রযুক্তিগত প্রয়োগের জন্য নয়- এর সাথে সম্পর্ক যুক্ত করা এবং তথ্য আদান-প্রদান (এআরপিসিএস), ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড এবং রেডিওলগি পাঠ (ইএইচআরএস), এবং রেডিওলগের মাধ্যমে উচ্চ পর্যায়ের পরামর্শের সাথে যোগাযোগ করতে হবে, যেখানে তারা সমন্বয় এবং পুনরায় তা গ্রহণ করতে হবে।

তথ্য এবং নিরাপত্তা

চিকিৎসা সংক্রান্ত তথ্য অত্যন্ত সংবেদনশীল। মেঘ-ভিত্তিক প্রযুক্তিকে নিয়ন্ত্রণ করা, গোপনীয়তা এবং ডিআইপিএ এবং পারার মত প্রবিধানের ক্ষেত্রে সচেতনতা সৃষ্টি করে এবং তা তাদের জন্য এক উদ্বেগ সৃষ্টি করে, যেমন এইচআইপিএ এবং শোনা, শিক্ষা গ্রহণ, এবং বিভিন্ন ধরনের গোপনীয়তা কৌশল এই সমস্ত ঝুঁকিকে নিবদ্ধ করে, কিন্তু তারা জটিলতা দূর করতে সক্ষম, কিন্তু তারা জটিলতার সাথে যোগ করে।

ভবিষ্যৎের গতিপথ

( ১ করি.

AI-এর জন্য প্রয়োজন পূর্ণরূপে চিকিৎসা গ্রহণ, ক্লিনিকারদের বুঝতে হবে [[[F] কেন একটি মডেলকে একটি নির্দিষ্ট পূর্বাভাস দিতে হবে। কারণ, একটি আদর্শ সংখ্যা একটি নির্দিষ্ট ধারণা তৈরি করেছে- যেমন সলিটিকালিক ম্যাপ, কোঁকা-কোড শ্রেণী সক্রিয় মানচিত্র (গরিক-গ), এবং মনোযোগ প্রদান করা এই সমস্ত এলাকাকে রেডিওর উপর নজরদারি এবং অভিসারী বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে সবচেয়ে প্রভাবশালী কারণ হিসেবে দেখা যায়।

বহু-মোডাল তথ্য

ভবিষ্যতের AI সিস্টেম হয়ত গবেষণাগারের ফলাফল, জিনমাইক পদ্ধতি, ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড, এমনকি প্রয়োজনীয় যন্ত্র ডাটা এবং এমনকি প্রয়োজনীয় যন্ত্র (তথ্য) পরষ্পর্বক তথ্য প্রদান করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, রোগীর একটি বুকে X-রে (Vecr) রোগ এবং সাদা রক্তের কোষের মাধ্যমে বিশেষ করে রোগের প্রভাবের মাত্রাকে পৃথক করতে পারে।

পয়েন্ট-লা-বল ও এজ-Cocosth

পোর্টিং (রিচার্ড) ডিভাইস থেকে সরাসরি সম্প্রচার করা- যেমন, হাতে থার্মো মোট ধ্বনি বা ডিজিটাল এক্সরে মেশিন-এর-এর মতো সঠিক সময় নির্ণয় করা, অথবা দূরবর্তী ফিল্ড ক্লিনিকে বিশেষ করে যখন কম্পিউটারের সাথে সংযোগের গতি হ্রাস পায়, এবং ক্রমাগত ইন্টারনেট সংযোগের প্রয়োজন কমিয়ে দেয়, যাতে সে সব থেকে বেশী পরিমাণ শক্তি প্রদান করা যায়।

শিক্ষা এবং সহযোগিতামূলক অতীব গুরুত্বপূর্ণ

গোপনভাবে প্রস্তুত করা পদ্ধতি যেমন, একাধিক প্রতিষ্ঠানকে পরিব্যক্তিহীন তথ্য প্রদর্শন না করে একটি মডেল প্রশিক্ষণ দিতে দেয় । এই পদ্ধতিটি অধিক লুণ্ঠনযোগ্য অ্যালগরিদম তৈরি করতে পারে, রোগীকে রক্ষা করার সময় সাধারণ অ্যালগরিদম তৈরি করতে পারে ।

অন্তর্ভুক্ত

চিকিৎসা সংক্রান্ত তথ্য বিশ্লেষণের মাধ্যমে রোগনির্ণয় রোগ সংক্রান্ত রোগ সংক্রান্ত বিভিন্ন তথ্য বের করে দেওয়ায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পুনরায় উদ্ভুত হচ্ছে।

রেডিওর উদ্দেশ্যে প্রদর্শিত চিকিৎসা সংক্রান্ত বৈধ তথ্য সম্বন্ধে আরও জানতে [FOFLT] [FO] [FORO[FLT] এবং [FODRO:L]] মেডিকেল ডিভাইসের ত্রুটি সম্বন্ধে [FL]:L [FL]