హెల్త్ సింపోజియంలో AI ఆవిష్కరణలు: డీప్‌సీక్ విస్తరణ

ప్రముఖ ఆసుపత్రులు AI అభివృద్ధిని ప్రదర్శిస్తాయి

చైనాలోని ఆసుపత్రులలో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) అనువర్తనంపై దృష్టి సారించిన ఒక సదస్సు బీజింగ్‌లో జరిగింది. ఈ కార్యక్రమంలో AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానం చైనాలోని ఆసుపత్రులలో పెరుగుతున్న ఏకీకరణపై దృష్టి సారించింది. దేశవ్యాప్తంగా 800 పైగా ప్రభుత్వ ఆసుపత్రులు సర్వీస్ డెలివరీని మెరుగుపరచడానికి DeepSeek వ్యవస్థలను అమలు చేశాయని నిపుణులు వెల్లడించారు.

షెన్‌జెన్‌లోని చైనీస్ యూనివర్శిటీ ఆఫ్ హాంకాంగ్‌లోని డేటా సైన్స్ స్కూల్ ఎగ్జిక్యూటివ్ డీన్ లి హైజౌ, సాంప్రదాయ చైనీస్ మెడిసిన్ (TCM) కోసం రూపొందించిన ఒక పెద్ద భాషా నమూనా TCM ఓమ్నిని పరిచయం చేశారు. ఈ నమూనా లి బృందం అభివృద్ధి చేసిన హువాటుఓGPT-o1 ద్వారా శక్తిని పొందుతుంది.

TCM ఓమ్ని: సాంప్రదాయ చైనీస్ మెడిసిన్ డయాగ్నోస్టిక్స్‌లో విప్లవాత్మక మార్పులు

TCM ఓమ్ని TCM యొక్క నాలుగు ప్రాథమిక రోగనిర్ధారణ పద్ధతులను కలిగి ఉంటుంది: పరిశీలన, వినడం & వాసన, విచారణ మరియు స్పర్శ. ఈ వినూత్న నమూనా నాలుక రూపాన్ని వంటి దృశ్య సూచనలను విశ్లేషించడానికి ఇమేజ్ గుర్తింపును ఉపయోగిస్తుంది, ప్రత్యేక సెన్సార్ల ద్వారా శబ్దాలు మరియు వాసనలను సంగ్రహిస్తుంది, లక్షణాలు మరియు వైద్య చరిత్రను సంగ్రహించడానికి సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. అంతేకాకుండా, ఇది పల్స్ సెన్సార్ డేటాను అనుసంధానిస్తుంది మరియు సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ మరియు నమూనా గుర్తింపు పద్ధతులను ఉపయోగించి పల్స్ నమూనాలను విశ్లేషిస్తుంది, TCM రోగనిర్ధారణకు సమగ్రమైన విధానాన్ని అందిస్తుంది.

PUMCH-GENESIS: అరుదైన వ్యాధి నిర్ధారణను వేగవంతం చేస్తుంది

పెకింగ్ యూనియన్ మెడికల్ కాలేజ్ హాస్పిటల్ (PUMCH) మరియు ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ ఆటోమేషన్, చైనీస్ అకాడమీ ఆఫ్ సైన్సెస్ (CASIA) సంయుక్తంగా అరుదైన వ్యాధులను నిర్ధారించడానికి రూపొందించిన AI పెద్ద నమూనా PUMCH-GENESISను అభివృద్ధి చేశాయి. ఈ నమూనాను సింపోజియంలో అధికారికంగా ఆవిష్కరించారు.

PUMCH వద్ద డిసిప్లైన్ ఇన్స్‌పెక్షన్ కమిషన్ కార్యదర్శి యాంగ్ డుంగాన్, PUMCH-GENESIS జన్యు విశ్లేషణలో కీలకమైన అవరోధాన్ని పరిష్కరిస్తుందని నొక్కి చెప్పారు: మొత్తం జన్యు సీక్వెన్సింగ్ (WGS) డేటా యొక్క సమయం తీసుకునే వివరణ. ప్రస్తుతం, అనుభవజ్ఞులైన వైద్యులు కూడా రోజుకు పరిమిత సంఖ్యలో మాత్రమే WGS నివేదికలను విశ్లేషించగలరు, ఇది రోగుల సంరక్షణకు ఆటంకం కలిగిస్తుంది. ఈ క్రొత్త AI వ్యవస్థ, డీప్ లెర్నింగ్ మరియు హైబ్రిడ్ డేటా-నాలెడ్జ్ ఫ్యూజన్‌ను ఉపయోగించడం ద్వారా జన్యు రోగనిర్ధారణ యొక్క సామర్థ్యం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుందని వాగ్దానం చేస్తుంది. ఎక్కువ మొత్తంలో WGS డేటాను విశ్లేషించే PUMCH-GENESIS సామర్థ్యం రోగనిర్ధారణ ప్రక్రియను వేగవంతం చేస్తుంది, ఇది అరుదైన వ్యాధులతో బాధపడుతున్న రోగులకు ముందస్తుగా మరియు మరింత ప్రభావవంతమైన చికిత్సలకు దారితీస్తుంది.

PUMCH ఇప్పటికే 50 కి పైగా AI అనువర్తనాలను వివిధ ఆసుపత్రి విధుల్లోకి అనుసంధానించింది, వీటిలో రోగుల సేవలు, క్లినికల్ రోగనిర్ధారణ మరియు చికిత్స, వైద్య పరిశోధన మరియు ఆసుపత్రి నిర్వహణ ఉన్నాయి, ఇది సంస్థ అంతటా AI యొక్క విస్తృత స్వీకరణను ప్రదర్శిస్తుంది.

రుయిజిన్ ఆసుపత్రి యొక్క డేటా-ఆధారిత విధానం AI అభివృద్ధికి

షాంఘై డిజిటల్ మెడిసిన్ ఇన్నోవేటివ్ సెంటర్ డిప్యూటీ డైరెక్టర్ జు లిఫెంగ్, డేటా వినియోగంపై రుయిజిన్ ఆసుపత్రి యొక్క ప్రాధాన్యతను మరియు మల్టీమోడల్ మరియు మల్టీ-డిసీజ్ మెడికల్ కార్పోరాను నిర్మించడానికి దాని ప్రయత్నాలను హైలైట్ చేశారు. ఆసుపత్రి AI అభివృద్ధికి డేటాను అత్యంత విలువైన వనరుగా గుర్తించింది.

సమగ్ర వైద్య కార్పోరాను నిర్మించడం

రుయిజిన్ ఆసుపత్రి నాణ్యత అంచనా కొలతలు, డేటా టైమ్ సిరీస్ ఆర్గనైజేషన్, మల్టీమోడల్ క్లినికల్ డేటాసెట్ అలైన్‌మెంట్ మరియు గ్రాన్యులర్ డేటా అనోటేషన్‌తో సహా వివిధ అనువర్తనాల కోసం ఆరోగ్య డేటాను ఉపయోగించింది. ఆసుపత్రి యొక్క విస్తృతమైన డేటాబేస్, వైద్య సమాచారం యొక్క విస్తృత పరిధిని కలిగి ఉంటుంది, సంక్లిష్టమైన వైద్య సవాళ్లను పరిష్కరించగల బలమైన AI నమూనాల అభివృద్ధిని అనుమతిస్తుంది.

రుయిజిన్ ఆసుపత్రి యొక్క మొత్తం ఆరోగ్య డేటా 5PB లకు చేరుకుందని, వైద్య సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క నిరంతర అభివృద్ధి కారణంగా సంవత్సరానికి సుమారు 1.5PB పెరుగుతుందని జు వెల్లడించారు. ఎప్పటికప్పుడు విస్తరిస్తున్న డేటాబేస్ AI అల్గారిథమ్‌లను శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి గొప్ప వనరును అందిస్తుంది, వాటి ఖచ్చితత్వం మరియు ప్రభావాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.

ఆసుపత్రులలో AI విస్తరణపై డీప్‌సీక్ ప్రభావం

చైనా అకాడమీ ఆఫ్ ఇన్ఫర్మేషన్ అండ్ కమ్యూనికేషన్స్ టెక్నాలజీలోని క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ అండ్ బిగ్ డేటా రీసెర్చ్ ఇన్స్టిట్యూట్ డిప్యూటీ డైరెక్టర్ మిన్ డాంగ్, చైనా ఆసుపత్రి వ్యవస్థలలో AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానం స్వీకరణను వేగవంతం చేయడంలో డీప్‌సీక్ యొక్క ముఖ్యమైన పాత్రను హైలైట్ చేశారు.

డీప్‌సీక్ సిస్టమ్స్ యొక్క విస్తృత-స్థాయి స్వీకరణ

మే 3 నాటికి, దేశవ్యాప్తంగా 800 పైగా ప్రభుత్వ ఆసుపత్రులు అన్ని స్థాయిలలోని వైద్య సంస్థలను విస్తరించి, డీప్‌సీక్ వ్యవస్థను అమలు చేశాయి. ಈ విస్తృత స్వీకరణ ఆరోగ్య సంరక్షణ డెలివరీని మార్చడానికి AI యొక్క సామర్థ్యాన్ని పెరుగుతున్న గుర్తింపును నొక్కి చెబుతుంది.

AI ఆసుపత్రులలో సర్వీస్ డెలివరీ మరియు నిర్వహణ యొక్క సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరిచిందని మిన్ నొక్కి చెప్పారు. AI- ఆధారిత సాధనాలు సాధారణ పనులను ఆటోమేట్ చేయగలవు, వర్క్‌ఫ్లోలను క్రమబద్ధీకరించగలవు మరియు వైద్యులకు విలువైన అంతర్దృష్టులను అందించగలవు, చివరికి మంచి రోగి ఫలితాలకు దారితీస్తుంది.

మెడికల్ AI అప్లికేషన్‌లో సవాళ్లను పరిష్కరించడం

అయితే, వైద్య AI యొక్క పెద్ద-స్థాయి అనువర్తనతో సంబంధం ఉన్న సవాళ్లను కూడా మిన్ గుర్తించారు, వీటిలో అల్గారిథమిక్ పరిమితులు వక్రీకరించిన అవుట్‌పుట్‌లకు దారితీయవచ్చు మరియు భ్రాంతి ప్రమాదం ఉంది. ప్రత్యేక వైద్య పరిస్థితుల కోసం అధిక-నాణ్యత డేటాసెట్‌ల కొరత శిక్షణ మరియు అనుమితి కోసం పేలవమైన డేటా నాణ్యతకు కూడా దారితీస్తుంది. అంతేకాకుండా, డేటా శిక్షణ ప్రక్రియ భద్రత మరియు గోప్యత ప్రమాదాల గురించి ఆందోళనలను పెంచుతుంది.

అల్గారిథమిక్ పరిమితులు మరియు భ్రాంతులు

AI అల్గారిథమ్‌లు తప్పులేనివి కావు మరియు కొన్నిసార్లు సరికాని లేదా తప్పుదోవ పట్టించే ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేయగలవు. వైద్య అనువర్తనాల్లో ఇది ప్రత్యేకంగా ఆందోళన కలిగిస్తుంది, ఇక్కడ చిన్న పొరపాట్లు కూడా తీవ్రమైన పరిణామాలను కలిగి ఉంటాయి. AI మోడల్ నిజమైన డేటా లేదా ఆధారాల ఆధారంగా లేని అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేసే “భ్రాంతి" ప్రమాదం AI వ్యవస్థల యొక్క జాగ్రత్తగా ధ్రువీకరణ మరియు పర్యవేక్షణ అవసరాన్ని మరింత నొక్కి చెబుతుంది.

డేటా నాణ్యత మరియు లభ్యత

AI నమూనాల పనితీరు శిక్షణ డేటా యొక్క నాణ్యత మరియు పరిమాణంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ప్రత్యేక వైద్య పరిస్థితుల కోసం తగినంత పెద్ద మరియు విభిన్న డేటాసెట్‌ల కొరత AI- ఆధారిత రోగనిర్ధారణ మరియు చికిత్స సాధనాల యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయతను పరిమితం చేస్తుంది. ఈ సవాలును పరిష్కరించడానికి కఠినమైన నైతిక మరియు గోప్యతా ప్రమాణాలకు కట్టుబడి అధిక-నాణ్యత వైద్య డేటాను సేకరించడానికి, నిర్వహించడానికి మరియు పంచుకోవడానికి సహకార ప్రయత్నాలు అవసరం.

భద్రత మరియు గోప్యతా ఆందోళనలు

AI నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి సున్నితమైన రోగి డేటాను ఉపయోగించడం వలన గణనీయమైన భద్రత మరియు గోప్యతా ఆందోళనలు తలెత్తుతాయి. అనధికారిక ప్రాప్యత మరియు దుర్వినియోగం నుండి రోగి సమాచారాన్ని రక్షించడానికి బలమైన భద్రతా చర్యలను అమలు చేయడం చాలా ముఖ్యం. అదనంగా, రోగి స్వయంప్రతిపత్తిని గౌరవించే పారదర్శకమైన మరియు జవాబుదారీతనం కలిగిన AI వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడం మరియు AI- ఆధారిత నిర్ణయాలు రోగి యొక్క ఉత్తమ ప్రయోజనాలలో తీసుకునేలా చూడటం చాలా అవసరం.

ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క భవిష్యత్తు

సాంప్రదాయ వైద్య నిర్ధారణ నుండి అరుదైన వ్యాధి గుర్తింపు వరకు వినూత్న అనువర్తనాల ఉదాహరణలతో, ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క పరివర్తన సామర్థ్యాన్ని సింపోజియం హైలైట్ చేసింది. చైనాలోని ఆసుపత్రులలో DeepSeek వ్యవస్థల యొక్క విస్తృత స్వీకరణ సర్వీస్ డెలివరీ మరియు నిర్వహణను మెరుగుపరచడానికి AI యొక్క సామర్థ్యాన్ని పెరుగుతున్న గుర్తింపును ప్రదర్శిస్తుంది.

అయినప్పటికీ, ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క సురక్షితమైన, సమర్థవంతమైన మరియు నైతిక అమలును నిర్ధారించడానికి పరిష్కరించాల్సిన సవాళ్లను కూడా సింపోజియం నొక్కి చెప్పింది. ఈ సవాళ్లలో అల్గారిథమిక్ పరిమితులు, డేటా నాణ్యత సమస్యలు మరియు భద్రత మరియు గోప్యతా ఆందోళనలు ఉన్నాయి. ఈ సవాళ్లను చురుకుగా పరిష్కరించడం ద్వారా, ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిశ్రమ AI యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని వెలికితీయగలదు మరియు సాంకేతిక పరిజ్ఞానం వైద్యులకు అధికారం ఇచ్చే మరియు రోగి ఫలితాలను మెరుగుపరిచే భవిష్యత్తును సృష్టించగలదు.

ప్రదర్శించబడిన పురోగతి వైద్య పద్ధతిలో AI ని అనుసంధానించే విస్తృత ధోరణిని ప్రతిబింబిస్తుంది, ఇది మరింత ఖచ్చితమైన రోగ నిర్ధారణలు, వ్యక్తిగతీకరించిన చికిత్సలు మరియు సమర్థవంతమైన ఆరోగ్య సంరక్షణ డెలివరీకి అవకాశాలను అందిస్తుంది. ఆరోగ్య సంరక్షణలో బాధ్యతాయుతమైన AI అమలును నిర్ధారించడానికి డేటా ప్రాప్యత, అల్గారిథమ్ పారదర్శకత మరియు నైతిక పరిశీలనల యొక్క ప్రాముఖ్యతను కూడా చర్చించారు.

ఖచ్చితమైన వైద్యం

AI యొక్క సామర్థ్యం రోగి డేటాను విశ్లేషించడం ద్వారా ఖచ్చితమైన వైద్యానికి దారితీస్తుంది, ఇక్కడ చికిత్సలు ఒక వ్యక్తి యొక్క జన్యు నిర్మాణం, జీవనశైలి మరియు పర్యావరణానికి అనుగుణంగా ఉంటాయి. ఈ వ్యక్తిగతీకరించిన విధానం చికిత్స ప్రభావాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు దుష్ప్రభావాలను తగ్గిస్తుంది.

డ్రగ్ డిస్కవరీ

AI సంభావ్య drug candidates ను గుర్తించడం, వాటి సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేయడం మరియు వాటి రూపకల్పనను ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా డ్రగ్ డిస్కవరీ ప్రక్రియను వేగవంతం చేస్తుంది. ఇది వ్యాధులకు కొత్త చికిత్సలను అభివృద్ధి చేయడానికి సంబంధించిన సమయం మరియు వ్యయాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.

రిమోట్ పేషెంట్ మోనిటరింగ్

AI- ఆధారిత రిమోట్ పేషెంట్ మోనిటరింగ్ వ్యవస్థలు రోగుల ముఖ్యమైన సంకేతాలను ట్రాక్ చేయగలవు, సంభావ్య ఆరోగ్య సమస్యలను ముందుగానే గుర్తించగలవు మరియు సకాలంలో జోక్యం చేసుకోవచ్చు. ಇದು రోగి ఫలితాలను మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ఆసుపత్రిలో చేరే అవసరాన్ని తగ్గిస్తుంది.

పరిపాలనా సామర్థ్యం

AI అపాయింట్‌మెంట్ షెడ్యూలింగ్, బిల్లింగ్ మరియు ఇన్సూరెన్స్ క్లెయిమ్స్ ప్రాసెసింగ్ వంటి పరిపాలనా పనులను ఆటోమేట్ చేయగలదు, ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులు రోగి సంరక్షణపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ಇದು సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ఖర్చులను తగ్గిస్తుంది.

ఆగ్మెంటెడ్ రియాలిటీ

AI ఆగ్మెంటెడ్ రియాలిటీ (AR) తో కలిపి సంక్లిష్ట విధానాల సమయంలో సర్జన్లకు నిజ-సమయ మార్గదర్శకత్వాన్ని అందిస్తుంది, ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు సమస్యల ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది. వైద్య విద్యార్థులకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు రోగులకు అవగాహన కల్పించడానికి కూడా AR ను ఉపయోగించవచ్చు.

సింపోజియంలో చర్చించిన పరిణామాలు AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానం ఆరోగ్య సంరక్షణను ఎలా మారుస్తుందో సూచిస్తున్నాయి. AI అభివృద్ధి చెందుతూ మరియు వైద్య రంగంలోకి మరింత అనుసంధానించబడినందున, డేటా గోప్యత, భద్రత మరియు సున్నితమైన ఆరోగ్య సంరక్షణ నిర్ణయం తీసుకునే ప్రక్రియలలో AI ఉపయోగం యొక్క నైతిక చిక్కులు రాబోయే సంవత్సరాల్లో ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిశ్రమలో ఒక ముఖ్యమైన ప్రాంతంగా ఉంటాయి. ఈ కీలక రంగాలలో అభివృద్ధిపై దృష్టి సారించడంతో, AI యొక్క ఏకీకరణ వైద్య సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని సంరక్షణ యొక్క కొత్త శకంలోకి తీసుకువస్తుంది. సాంకేతిక పరిజ్ఞానం అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు, వివరించిన సహకార ప్రయత్నాలు AI లోని పురోగతులు సురక్షితంగా మరియు అభివృద్ధి చెందుతాయని మరియు వ్యక్తిగత రోగి అవసరాలకు జాగ్రత్తగా శ్రద్ధతో అమలు చేయబడతాయని నిర్ధారిస్తాయి.