اُمید کی کمی

اُمید کی بِنا پر اِس کا وزن کم ہو جاتا ہے ۔

اِس کے علاوہ ، اِس کے نتیجے میں اُن کی صحت پر بھی اثر پڑتا ہے ۔

اے آئی اے کے ایک اہم ترین استعمالات میں سے ایک طویل مدتی بقا کی پیشینگوئی کر رہا ہے. رجسٹر ڈیٹا پر تربیت یافتہ الورمس ڈیٹا کو اعلیٰ ترین خطرہ معلوم ہو سکتا ہے -- مجموعی طور پر ٹوٹنے کے بعد ہونے والی تبدیلیوں کے لیے دیر تک کے دوران ہونے والی تبدیلیوں کی سب سے عام وجہ

پراسٹک جوائنٹ انفیشن (PJI) خطرات

انفصاب (انگریزی: Infection) ایک تباہ کن متبادل ہے، اکثر کئی آپریشنوں کا مطالبہ کرتا ہے. AI ماڈلز کہ پری ذمہ دار لیبانس، کوموریس اور انڈرلیشن ڈیٹا (Torniquet وقت، متعدد کارکنوں) میں انفیکشن کو شدید حساسیت سے روک سکتے ہیں۔ [FLTT:0] [FLTT] [PTT]] [PTTPTTTTTT]]]] میں صرف ریڈیو کے ساتھ ساتھ گہرے نیٹ ورک سیکھنے کے لیے گہرے پیمانے پر معلومات فراہم کی جا سکتی ہیں۔

میکانکی ناکامی اور انکار کرنا

اگر آپ کو لگے کہ آپ کو کسی بیماری کا علاج کرنا مشکل لگتا ہے تو آپ کو کیا کرنا چاہئے ؟

پوسٹ فراہم کُنندہ FileKCUKey

آلاتِ نقل و حمل کے علاوہ، اے آئی میں مریض کے لیے ہنگامی نتائج کی بھی پیشینگوئی کرتا ہے جیسے دردِ سکون، تحریک اور روزگار کی طرف رجوع کرنے کے عمل۔ یہ معلومات ڈاکٹروں کی مدد سے حقیقتِ حالیہ توقعات قائم کرنے اور ان کے ساتھ تعاون کرنے کے وسائل کو زیادہ مؤثر طریقے سے تقسیم کرنے میں مدد دیتی ہیں۔

اُمید کی کمی

حسابِ ابجد اور عملِ کار کے فوائد میں اضافہ ہو رہا ہے:

• Personaled خطرہ settlection – ہر مریض کو ایک قابل ذکر پیشینگوئی ملتی ہے، جو ایک ہی قابل ذکر قسم کی پیش گوئیوں سے دور ہو جاتی ہے۔
• Optimed settlection چناؤ – AI کہ کون سی اختراع (مثلاً، غیر منظم، غیر محدود vs. vs. ssss) تاریخی جوڑوں پر مبنی ایک مریض میں سب سے زیادہ کامیابی حاصل کرنے کا امکان ہے۔
• اصلاحی شرحیں – ہائی رائز سے طالبان کی ابتدائی شناخت ہدفی مداخلت (مثلاً، سگریٹ نوشی، انفیکشن پر مبنی) آپریشن سے قبل ممکن بناتی ہے۔
• Implydayd divisioned sective-sulting – مریض اور معالجے آپس میں مل کر AI-generative نتائج اخذ کرسکتے ہیں تاکہ جب متبادلات موجود ہوں (مثلاً متبادلات) کے ساتھ مل کر معلوماتی انتخابات کیے جا سکیں۔
• Cost stain – ایک ہی ترمیمی سرجری بھی صحت کی دیکھ بھال کے نظام کو دس ہزار روپے سے محفوظ کر سکتا ہے جبکہ مریض کی کیفیت بہتر کر سکتا ہے۔

فاؤنڈیشن]]]]] نے واضح کیا کہ اے آئی ٹی کی پیش گوئی کے آلات کو الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز میں استعمال کیا گیا ہے، کم قیمت والے مریضوں میں غیر ضروری ریڈیو کے پیچھے لگ سکتے ہیں،

حالیہ وفاقی اطلاقات میں مشکلات اور مشکلات

وعدہ کے باوجود وسیع پیمانے پر منظوری کئی تنازعات کے پیش نظر:

ڈیٹا کی خوبی اور ہیٹری‌جی‌اے

AI ماڈل صرف اسی طرح اچھے ہیں جیسے ان کی تربیتی اعداد و شمار کے مطابق بہت سے اعدادوشمار نامکمل ریکارڈز سے مربوط ہوتے ہیں، ان میں غیر واضح نسلی / نسلی تفریق محدود ہوتی ہے۔

اصلاح اور بحالی ضروری

زیادہ تر AIhament for structions by the FDA یا دیگر regrostruction systems. Prospective Research search searchs فقrient are servely search used investment results کے مقابلے میں کم کارکردگی دکھا رہے ہیں . معمول کے استعمال سے پہلے رائج امتحانات اور حقیقی دنیا کے ثبوت کی ضرورت ہوتی ہے۔

غیرمتوقع اور ناقابلِ‌بھروسا اعتماد

بہت سے طاقتور ماڈل (خاص طور پر گہرا neral networks) بطور "کالے بکس" کام کرتے ہیں، جس کی وجہ سے ڈاکٹروں کو یہ سمجھنے میں مشکل پیش آتی ہے کہ کسی خاص خطرے کا اسکور کیوں بنایا گیا ہے. وضاحت کے ساتھ اے آئی طریقہ کار تیار کیا جا رہا ہے، لیکن اب تک معیاری نہیں ہیں، کلینکین کو ان پر اعتماد کرنے کی ضرورت ہے، بالخصوص سرجری کے خلاف کارروائی کرتے وقت

کلینک کے کام کے ذریعے کام کرنے والے لوگوں کی مدد کریں

جدید آلات کو موجودہ ہسپتال معلوماتی نظام میں دوبارہ داخل کرنا، متعین کرنا اور انتہائی منظم سافٹ وئیر میں شامل کرنا ہوگا.

مستقبل کی ہدایتیں اور تحقیق

AI کی اگلی لہر کو انتہائی پر توجہ دی جا سکتی ہے:

• Federated school – کئی ادارے اجازت دیں کہ وہ بغیر سرمایہ کاری کے ماڈلز کو شیئر کیے بغیر ماڈلنگ کریں، نجی فکروں کو فروغ دیتے رہیں
• Multamodal ماڈل – کومبیننگ امیجنگ، جنوو، قابلِ حفاظت اوزار اعداد و شمار اور مریض کی جانب سے ایک ہی پیشگوئیی فریم ورک میں انجام دیے گئے ہیں۔
• ] حرکی خطرہ تجدید – ماڈل جو ری ایکٹر کو دوبارہ محفوظ کرنے والے نئے اعداد و شمار کو نئے استعمال کرتے ہیں (مثلاً ریڈیوگراف، بلڈ ٹیسٹ) کو وقت کے ساتھ ساتھ پیش آنے والی طویل پیشینگوئیوں کو یقینی بنانے کے لیے.
• [Augmented July-restruction system – Embding AI پیش کش کے سافٹ ویئر میں شامل ہو کر، جو کہ اصل وقتی طور پر خطرناک انتخاب کے دوران پیش کرتا ہے۔
• Preserative medicine for servancial magomes – استعمال کرنے والا AI مخصوص الناعی، پولیتھیلین اقسام یا خلیات کو مریض کے لیے متحرک حیاتیاتی حیاتیاتی نظام کو وسیع کرنے کے لیے

میں درج ایک قابل ذکر مقدمے Clinical Trials.gov [FLT] مریض کو معیاری نگہداشت کے حصول کے لیے غیر متوقع طور پر ایک آئی ایم ہدایت کارانہ انتخابی پروٹوکول تاکہ پانچ سالوں میں مریض کی دوبارہ ترمیم کی جا سکے اور تسکین کی اطلاع ہو سکے۔

تعاون : اے آئی ایک ساتھی کے طور پر، کوئی غیر مجاز عمل نہیں

اگر آپ اِس بات پر غور کریں گے کہ آپ کو اِس بات کا اندازہ کیوں نہیں ہے کہ آپ کو کس طرح کی صورتحال کا سامنا ہے تو آپ کو کیا کرنا پڑے گا ؟