Building the Digital Backbone ඩිජිටල් Backbone රෝහල් සහ සෞඛ්ය පද්ධති විශාල ප්රමාණවත් දත්ත කළමනාකරණය කිරීම සඳහා නිර්මාණය කරන ලද ශක්තිමත් වලාකුළු ආයුධයක් රෝහල් සහ සෞඛ්ය පද්ධති ක්ෂේත්රයේ ප්රමාණවත් ප්රමාණවත් ප්රමාණවත් දත්ත නිෂ්පාදනය කිරීම සඳහා රෝහල් සහ සෞඛ්ය පද්ධති ක්ෂේත්රයේ ප්රමාණවත් දත්ත නිෂ්පාදනය කිරීම සඳහා ක්ෂේත්රයේ ප්රමාණවත් ගබඩා, ප්රවේශය සහ විශ්ලේෂණ අවශ්ය වේ.Cloud-based solutions offer scalability, flexibility, and cost efficiency, with many organizations reporting significant reductions in both infrastructure costs and compliance-related incidents. හයිබ්රිඩ් සහ Multi-Cloud ආකෘති අනුගමනය කිරීම තවදුරටත් ඵලදායීතාව වැඩි කරයි.ශුද්ධ රෝගියා දත්ත පෞද්ගලික පරිසරයන් තුළ ආරක්ෂිතව ඉතිරිව ඇති අතර, පරිගණක වශයෙන් බරපතල AI ක්රියාකාරකම් පෞද්ගලික ක්රියාකාරකම් සඳහා ප් රයෝජනවත් වේ. Predictive Analytics at the Bedside Bedside හි ඉදිකිරීම් විශ්ලේෂණය සෞඛ්ය සේවා තුළ AI හි වඩාත් ප් රාර්ථනාකාරී යෙදුම් වලින් එකක් වන්නේ අනාවැකි ආකෘති කිරීමයි. සමාජ හා ජනගහණික ක්රියාකාරිත්වයන් අමතරව ඉතිහාසගත රෝගියා දත්ත පරීක්ෂා කිරීමෙන්, අනාවැකි පද්ධති රෝග වර්ධනය අනාවැකි, ඉහළ අවදානමක් ඇති රෝගීන් හඳුනා ගැනීම සහ සම්පත් බෙදාහැරීම සඳහා උපදෙස් ලබා ගත හැකිය.Machine learning models have achieved significant accuracy in predicting adverse cardiovascular events and hospitalizations, enabling earlier interventions and reducing avoidable complications. මෙම මෙවලම් රෝහල් මට්ටමක සැලැස්ම වැඩි දියුණු කර ඇත. හදිසි ප්රතිකාර දෙපාර්තමේන්තු ප්රමාණය සහ ප්රතිකාර ඉල්ලුම අනාවැකි කිරීම ආයතනවල ප්රවේශ කාලය අඩු කිරීමට සහ ක්රියාකාරී ප්රතිකාර සම්පත් වඩාත් හොඳින් බෙදාහැරීමට උපකාර කර ඇත. මෙහෙයුම් ප්රතිඵල හැර, අනාවැකි විශ්ලේෂණය ප්රමාණවත් වියදම් ඉතිරි කිරීම් බවට පරිවර්තනය කරයි, බොහෝ විට විශාල සෞඛ්ය සේවා ස්ථාන සඳහා වසරකට ඩොලර් මිලියනයකට වඩා වැඩි වේ. Redefining Diagnostic Imaging Diagnostic Imaging නැවත සකස් කිරීම මෙම පද්ධති දැන් මනුෂ්ය රේඩියුල විද්යාඥයන් විසින් පින්තූර ක්රමයන් හරහා තත්ත්වයන් හඳුනා ගැනීම සඳහා ගැලපෙන හෝ පවා වඩා ඉහළ සංවේදීතාවය හා විශේෂත්වය සමඟ, AI මෙවලම් පරිවර්තනය වේගවත් කර ඇති අතර, වැරදි අනුපාතය අඩු කර ඇති අතර, පරිවර්තන කාලය අවම කර 80% ක් පමණ. උදාහරණයක් ලෙස, ඇල්ගෝලියාව, ඇල්ගෝලියාව, සහ කාඩ්රොලෝලියාව තුළ, AI පද්ධති මනුෂ්ය ඇස සඳහා නොපෙනෙනු ඇති සංකීර්ණ අසාමාන්යතාවයන් හඳුනාගෙන ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, ඇල්ගෝලියාව, මාමෝග්රෝගික සහ රෙටිනියල් ආකෘතිය තුළ විශිෂ්ටව හඳුනාගැනීමේ ප්රතිශතයක් පෙන්වා දී, ප්රථම සහ වඩාත් නිවැරදි ප්රතිකාර සපයයි. ආකෘති ආකෘතියට AI ඇතුළත් කිරීම ප්රතිකාර ආකෘති ප්රතිඵල පමණක් නොව, ක්රියාකාරීත්වය වැඩි දියුණු කරයි, විශේෂඥයන් මනුෂ්ය විනිශ්චය අවශ්ය සංකීර්ණ අවස්ථාවන්ට අව Smarter Clinical Decision Support බුද්ධිමත් ක්රියාකාරී තීරණ සහාය මෙම පද්ධති සැබෑ කාලීන රෝගියා දත්ත විශ්ලේෂණය, ප්රතිකාර තෝරා ගැනීම, හා රෝග කළමනාකරණය මාර්ගෝපදේශ කිරීම සඳහා. ප්රතිකාර ප්රතිකාර ප්රතිචාර සහ රෝග වර්ධනය පිළිබඳ අනාවැකි සංකීර්ණව වැඩි දියුණු කරන විට, CDSS තවදුරටත් විශාල ප්රමාණයක් පෙන්වනවා.ජන් මාකර්කර් සමඟ ආකෘති ප්රතිඵල සංකීර්ණ කරන Multimodal AI පද්ධති.The economic impact is equally impressive, with reductions in ineffective treatments saving thousands of dollars per patient while extending quality-adjusted life years. Continuous Monitoring and Early Warnings දිගුකාලීන නිරීක්ෂණය සහ ඉක්මන් අනතුරු ඇඟවීම AI, අන්තර්ජාලය (IoT) සහ මෘදු පරිගණක සම්බන්ධතාවය සැබෑ වේලාවක රෝගීන් නිරීක්ෂණය පද්ධති ඇති කර ඇත. මෙම පද්ධති දෛනික සංඥා සහ පරිසර සාධක හඳුනා ගැනීම ආරම්භක අතුරුදහන්තා හඳුනා ගැනීම සඳහා. උසස් අනාවැකි ආකෘති තත්ත්වයන් හඳුනා ගත හැක සපයා පැය පෙර ක්රියාකාරී හඳුනා ගැනීම සඳහා, කාලීන මැදිහත්වීම ලබා දෙන අතර මරණ අඩු කරයි. දුරස්ථ නිරීක්ෂණය තාක්ෂණය රෝගියාගේ නිවාසවලට මෙම හැකියාව පුළුල් කරයි. හෘද අසාර්ථකත්වය සහ සයිබර්බයිඩ් වැනි ස්ථාවර තත්ත්වයන් සඳහා, ඉස්පිරිතාල ආපසු ඇතුළත් කිරීම සහ මරණ සංඛ්යාව ඉතා අඩු කර ඇති බව ඉස්පිරිතාල බලශක්ති පද්ධති පෙන්වා දී ඇත. පෞද්ගලික මට්ටම්, ප්රතිසංස්කරණ අනතුරු ඇඟවීම සහ සබැඳි ෆිල්ටර කිරීම බොරු අනතුරු ඇඟවීම අඩු කරයි, රෝගියාගේ ආරක්ෂාව සහ වෛද්යවරයාගේ විශ්වාසය වැඩි දියුණු කරයි. Challenges and the Road Ahead අභියෝග සහ ඉදිරියේ මාර්ගය මෙම ප්රමුඛ ප්රතිඵල පවා, අභියෝග ඉතිරිව ඇත.මොවුන්ගේ විවිධ ජනගහනයන් තුළ ඇල්ගෝරිමීට් ප්රවේශය, දත්ත පෞද්ගලිකත්වය සහ සාමාන්යතාවය පිළිබඳ ප්රශ්න ප්රවේශය විවෘතත්වය සහ දැඩි ක්රියාකාරී විනිශ්චය වැදගත්කම සලකා බැලිය යුතුය.මාර්ගීය ආගමික හෝ භූගෝලීය කණ්ඩායම් තුළ බොහෝ AI ආකෘති අසාමාන්යව ක්රියාත්මක වන අතර, විවිධ පුහුණු දත්ත සබඳතා සහ දිගුකාලීන නිරීක්ෂණය සඳහා අවශ්යතාවය සලකා බැලිය යුතුය. තාක්ෂණික හැකියාව පමණක් ප්රයෝජනවත් නොවන සාර්ථක යෙදුම සෞඛ්ය සේවා වෘත්තිකයන්ගේ අවශ්යතා, පරිස්සම් පරිශීලක අත්දැකීම් නිර්මාණය කිරීම සහ මිනිස් දැනුම සම්පූර්ණ කිරීමක් නොව මාරු කිරීම සඳහා පද්ධති අවශ්ය වේ. අවසාන වශයෙන්, AI සහ වලාකුළු දත්ත ඉංජිනේරු ආකර්ෂණීය විශ්ලේෂණය සහ සැබෑ කාලය තුළ නිරීක්ෂණය දක්වා, මෙම තාක්ෂණය වඩාත් නිවැරදි විශ්ලේෂණය, පෞද්ගලික ප්රතිකාර සහ ප්රමාණවත් සම්පත් භාවිතය පොරොන්දු වේ. , ඉදිරියට යන මාර්ගය, පද්ධති විවෘතව, ආරක්ෂිතව සහ ඇතුළත් වන බව සහතික කිරීම සඳහා වගකීම් සමඟ අනාගතය සකස් කිරීම අවශ්ය වේ.අපිගේ අවසානයේදී, තාක්ෂණය සහ වෛද්ය විද්යාව සාර්ථකව සංසන්දනය වන්නේ ඇල්ගාටරි පමණක් නොව, යන්ත්ර සහ මානව රැකියාකරුවන් අතර සහයෝගික සම්බන්ධතාවය තුළයි. Sanjay Nakharu Prasad Kumar

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

මෙම ශ්‍රව්‍යය කතාවේ මුල් භාෂාවෙන් නිෂ්පාදනය කර ඇත!

AI සහ Cloud දත්ත ඉංජිනේරු කිරීමෙන් සෞඛ් ය සේවා අනාගතය නිර්මාණය කිරීම

About Author

අදහස්

ටැග් එල්ලන්න

මෙම ලිපිය ඉදිරිපත් කරන ලදී

Related Stories

Publish Your Next Technology Press Release with HackerNoon

Meet IONOS: HackerNoon Company of the Week

10 Reasons Why Publishing on HackerNoon Will Skyrocket Your Reach and Impact

2025 Could See Tonga Become the Web3 Tech Hub of the Pacific

Publish Your Next Technology Press Release with HackerNoon

Meet IONOS: HackerNoon Company of the Week

10 Reasons Why Publishing on HackerNoon Will Skyrocket Your Reach and Impact

2025 Could See Tonga Become the Web3 Tech Hub of the Pacific

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps