اِس بیماری کا علاج

بیماری کی تشخیص میں کلیدی اطلاق

مصر

[TB] دنیا کی مردہ ترین بیماریوں میں سے ایک ہے. چسٹ ایکس رے ایک پرائمری ٹول ہے، لیکن TB-Anc-Prespheres - اور qipes کے بارے میں وضاحت کرنا۔

پَوُونِهُمُونَ

Pneumonia، عام طور پر بیکٹیریا یا وائرس سے پیدا ہونے والی، سینے کے ایکس رے پر پیش کرتا ہے Conseration یا reaction کے شعبے کے طور پر. AI ماڈل غیر معمولی طور پر انواع کی دیگر وجوہات کے ساتھ کیمیائی تفاعل کر سکتے ہیں. 2017ء کے ایک مریخی مطالعے میں راجپورکر ای ایل (CXNet Al) نے چار ایکسچینج کو ایکسسچینج پر نکال دیا تھا، پھر سے تجارتی نظاموں کو واضح کرنا(TH)،[0ATDATETETV)،

CoVID-19

CVID-19 Construction of AI Communication کے لیے تیار کردہ مختلف ماڈلز کو اپنی مرضی کے مطابق شناخت کرنے اور CTCV-2 انفیکشن میں شامل ہونے کی تربیت دی گئی. ایک نظام اور Meta-nalysis کو [FTC2] میں شائع کیا گیا.

دیگر علامات

سینے میں داخل ہونے کے علاوہ ، اے آئی اے کو خون کے فضلے میں ملیریا ، سی‌ٹی اسکین میں موجود انفیکشن اور امراضِ‌انفیکشن کا پتہ لگانے کیلئے استعمال کِیا جا رہا ہے ۔

مشکلات اور مشکلات کا حل

اپنے وعدے کے باوجود ، اے آئی کو معمول کے مطابق بیماری کی تشخیص کے سلسلے میں اہم خطرات کا سامنا کرنا پڑتا ہے ۔

ڈیٹا کی خوبیوں اور خامیوں کی فہرست

AI ماڈلوں کو بڑے، مختلف اور غیر واضح اعداد و شمار کی ضرورت ہوتی ہے. بہت سے موجودہ اعداد و شمار سائز، جغرافیائی نمائندگی اور بیماری کی عدم موجودگی میں محدود ہیں. مثال کے طور پر، ایک الموت بنیادی طور پر شہری امریکی ہسپتالوں سے متعلقہ مقامات پر تربیت یافتہ تصاویر پر عمل کر سکتا ہے جہاں سے متعلقہ معلومات اور امیجنگ پروٹوکول مختلف ہیں،

بیاس اور فاضل

مشین سیکھنے کے ماڈلز کو تربیتی ڈیٹا میں پیش کرنے کے لیے غیر واضح طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے. اگر کوئی ڈیٹا سیٹ کسی نسلی گروہ یا بیماری کی شدت سے غیر معمولی تصاویر شامل ہو تو اے آئی اے کے تحت دوسرے آبادیوں کے لیے ایک مشہور تجزیہ کیا جا سکتا ہے.

دوبارہ شروع اور کلینک

ایف ڈی اے اور یورپی طبی اداروں جیسے ایسے مرکبات قائم کیے گئے ہیں جن میں اے آئی اے/ML طبی آلات کے لیے جلد از جلد موجود ہیں لیکن ان ٹیکنالوجیز کی ساخت میں موجود معلوماتی معلومات کو جو روایتی طور پر روایتی طور پر مقبول بنانے کے بعد تیار نہیں کی جا سکتیں۔

کلینک کے کام کے لئے عطیات

اے آئی اے سسٹم کو عملی طور پر استعمال کرنا نہ صرف تکنیکی مشق ہے—اس کے لیے موجودہ تصویری ارائٹنگ اور رابطے سسٹمز (پی ایچ سی)، الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز (EHR)، اور ریڈیولوگ کی پڑھائی کے کام کے حساب سے متعلق معلوماتی سرگرمیوں کو مؤثر طریقے سے فعال، عملی طور پر فعال طور پر فعال، خودکار تجاویز سے گریز کرنا پڑتا ہے جہاں وہ الجبراً منظم طریقے سے منظم طریقے سے منظم ہوتے ہیں اور پھر اسمبُوم کے ساتھ مل کر چلانے کے لیے ماڈلوں کو بھی شامل کرنا پڑتا ہے۔

ڈیٹا پر بوجھ اور تحفظ

طبی امیجنگ ڈاٹا بہت حساس ہے. اسے بادل پر مبنی اے آئی سروسز کے لیے تشویش پیدا کرتی ہے اور اس میں مریض نجیت کے بارے میں اصولوں پر عمل کرتی ہے جیسے کہ AA اور GPR.

مستقبل کی ہدایات

معقول اور اعتماد کی وضاحت کریں

اے آئی اے کو مکمل طور پر قابل قبول حاصل کرنے کے لیے، کلینک کو ایک ماڈل بنایا گیا. وضاحت AI طریقوں — جیسے کہ سلیس نقشے، کشش ثقل کے نقشے اور توجہ کے ساتھ ساتھ ساتھ،

ملتان-مڈال ڈاٹ کام

مستقبل میں AI سسٹمز کو آموزش کے نتائج ، جنیٹک آرڈرز ، الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز اور قابلِ‌بھروسا معلومات فراہم کرنے کیلئے ڈیٹا کو ملانے کا عمل ممکنہ طور پر استعمال کریں گے ۔

پوائنٹ-ف-کیر اور ایج اے آئی -

Aiploing AI براہ راست portably imaing آلات پر -- بطور دست یاب structions یا ڈیجیٹل ایکس رے مشین – اصل وقتی تشخیص کو کو آپس میں یا بعید میدانی کلینک میں

سیکھنے اور سیکھنے میں ماہر

[ فٹ‌نوٹ ] [ صفحہ ۶ پر تصویر ]

کُنَّا

این جی ایم اے کے بارے میں معلومات حاصل کرنے کے لئے معلومات کو استعمال کرنے سے پہلے، آئی اے، معلومات کو بہتر بنانے کے لئے، حقیقت، حقیقت، نگاری، کام کے بارے میں،

ریڈیو میں اے آئی اے کی قائم کردہ ایڈمنٹن پر مزید پڑھنے کے لیے ] ریڈولوجی انصاری [[1] اور [FLA] طبی آلات میں اے آئی / ایم ایل کی پری دیکھنا ۔