အစောပိုင်းထောက်လှမ်းမှုတွင် တော်လှန်ရေး- AI သည် ရင်သားကင်ဆာကို ခန့်မှန်းသည်။
ဥာဏ်ရည်တု မော်ဒယ်အသစ်များအတွက် အထူးကျေးဇူးတင်ရှိပါသည်။
ဆန်းသစ်တီထွင်သော လေ့လာမှုတစ်ခုက “ဒီယိုရောင်ခြည်ကုသမှုပညာ" မိတ်ဆက်ပေးသည်။ AsymMirai၊ ပေါ်အခြေခံ၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောကိရိယာ ဉာဏ်ရည်တု (AI) ဟူသော၊ ရင်သားနှစ်ခုကြား အချိုးမညီမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ th ကိုခန့်မှန်းရန်e ရင်သားကင်ဆာဖြစ်နိုင်ချေများသည်။ ဆေးခန်းမပြမီ တစ်နှစ်မှ ငါးနှစ်အလို။ ဤနည်းပညာသည် ရင်သားဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်း၏ တိကျမှုကို သိသာထင်ရှားစွာ မြှင့်တင်ပေးမည်ဖြစ်ပြီး အမျိုးသမီးများတွင် ကင်ဆာရောဂါဖြစ်စေသည့် အဓိကအကြောင်းရင်းများထဲမှ တစ်ခုကို တိုက်ဖျက်ရန် မျှော်လင့်ချက်အသစ်ကို ပေးဆောင်မည်ဖြစ်သည်။
Mammographic စစ်ဆေးမှု၏အရေးကြီးမှု
Mammography အဆိုပါဖြစ်နေဆဲ အထိရောက်ဆုံးကိရိယာ ရင်သားကင်ဆာကို စောစီးစွာသိရှိနိုင်စေရန်။ အချိန်မီ ရောဂါရှာဖွေခြင်းသည် အသက်များကို ကယ်တင်နိုင်ပြီး ပိုမိုပစ်မှတ်ထားကာ ထိုးဖောက်မှုနည်းသော ကုသမှုများဖြင့် သေဆုံးမှုနှုန်းကို လျှော့ချနိုင်သည်။ သို့သော်၊ ခန့်မှန်းရာတွင် တိကျမှု ဘယ်သူက ကင်ဆာဖြစ်လာမလဲဆိုတာက စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုပါ။ AsymMirai ၏နိဒါန်းသည် ဓါတ်မှန်ရိုက်သည့်ပုံများကို အသေးစိတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ရောဂါရှာဖွေနိုင်မှုစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် စိတ်ကြိုက်စစ်ဆေးခြင်းဆီသို့ သိသာထင်ရှားသောခြေလှမ်းတစ်ရပ်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။
AI သည် Risk Prediction တွင် စွမ်းဆောင်ရည် မြင့်မားသည်။
လေ့လာမှု၏တွေ့ရှိချက်များအရ AsymMirai သည် အခြားလေးဦးနှင့်အတူ၊ AI အ algorithmsရေတိုနှင့် အလယ်အလတ်ကာလတွင် ရင်သားကင်ဆာကို ခန့်မှန်းရာတွင် စံဆေးခန်းဖြစ်နိုင်ခြေပုံစံများကို စွမ်းဆောင်ရည်ထက် သာလွန်စေပါသည်။ ဤအယ်လဂိုရီသမ်များသည် ယခင်က မတွေ့နိုင်သော ကင်ဆာဖြစ်ပွားမှုများကို ဖော်ထုတ်ရုံသာမက ညွှန်ပြသော တစ်သျှူးလက္ခဏာများကိုပါ ဖော်ပြသည်။ အနာဂတ်အန္တရာယ် ရောဂါဖြစ်ပွားမှု။ AI ၏ စွမ်းဆောင်နိုင်မှု အကဲဖြတ်ချက်ကို mammographic အစီရင်ခံစာတွင် လျင်မြန်စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်မှုသည် ဒေတာရင်းမြစ်များစွာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်သည့် ရိုးရာလက်တွေ့အန္တရာယ်ပုံစံများထက် သိသာထင်ရှားသော လက်တွေ့ကျသော အကျိုးကျေးဇူးကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။
Personalized Prevention ၏အနာဂတ်ဆီသို့
သုတေသနသည် အချိုးအကွေ့တစ်ခုဖြစ်သည်။ သီးသန့်ကြိုတင်ကာကွယ်ဆေး. တစ်ဦးချင်းစီ ရင်သားကင်ဆာဖြစ်နိုင်ခြေကို အကဲဖြတ်ရန် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ အမျိုးသမီးတစ်ဦးစီ၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် စစ်ဆေးမှု၏ အကြိမ်ရေနှင့် ပြင်းထန်မှုကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေရန် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်ရုံသာမက ရောဂါရှာဖွေရေးအရင်းအမြစ်များအသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်သည်။ ဒါပေမယ့်လည်း ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးနဲ့ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကုန်ကျစရိတ် လျှော့ချရေးအပေါ် အပြုသဘောဆောင်တဲ့ အကျိုးသက်ရောက်မှုတွေနဲ့အတူ ကြိုတင်ကာကွယ်မှုဗျူဟာတွေရဲ့ ပိုမိုကောင်းမွန်တဲ့ ထိရောက်မှုကိုလည်း မြှင့်တင်ပေးပါတယ်။
သတင်းရင်းမြစ်