ನಮ್ಮ ತಂಡದಲ್ಲಿರುವ ಕ್ಲಿನಿಶಿಯನ್‌ಗಳು, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಹೊಸ AI ರಚಿಸಲು ಹಾಗೂ ಆರೋಗ್ಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯಸೇವಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಲಭ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ವೃದ್ಧಿಸುವ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ವೈದ್ಯರ ಜಾಗತಿಕ ಕೊರತೆಗಳನ್ನು ನೀಗಿಸಲು ಅಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲದೇ ಜಗತ್ತಿನ ಕೆಲವು ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಆಧುನಿಕ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡಯಾಗ್ನಾಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಪರಿಕರಗಳ ಕಡಿಮೆ ಲಭ್ಯತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಬಗೆಹರಿಸಲು ನೆರವಾಗುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ AI ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಾವು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಕ, ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಕಾಲಿಕ ಮತ್ತು ನಿಖರ ರೋಗಪತ್ತೆ ಹಾಗೂ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ನಿರೀಕ್ಷೆ ನಮ್ಮದಾಗಿದೆ.
ಜಿನೋಮ್‌ಗಳ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್, ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದಂತಹ ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯ DNA ಯಲ್ಲಿನ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. DeepVariant ಎಂಬುದು ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ವೇರಿಯಂಟ್ ಕಾಲರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅದು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ DNA ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಆನುವಂಶಿಕ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಡೀಪ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ವೈದ್ಯರು, ನರ್ಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಆರೋಗ್ಯಸೇವಾ ವೃತ್ತಿಪರರು ಸಂಶೋಧನೆ ನಡೆಸಲು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯದ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಪಾಲುದಾರರಿಗೆ Google Health ಸುರಕ್ಷಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಿದೆ. ನೀವು ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಶೋಧನೆ ನಡೆಸಲು Google Health ಜೊತೆಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದಕ್ಕೆ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಶೋಧಕರಾಗಿದ್ದರೆ, Google Health ಸಂಶೋಧನಾ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಗಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವಾಗ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಿಮ್ಮ ವಿವರಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ.
ಈ ನೇಚರ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ ಮಾಡಿದ 48 ಗಂಟೆಗಳ ಮೊದಲು ರೋಗಿಗಳಲ್ಲಿ ತೀವ್ರವಾದ ಮೂತ್ರಪಿಂಡದ ಗಾಯಗಳನ್ನು (AKI) ಹೇಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಗುರುತಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುವ AKI, ಯುಎಸ್ ಮತ್ತು ಯುಕೆಯಲ್ಲಿ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗೆ ದಾಖಲಾದ ಐದು ರೋಗಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಷೀಣಿಸುವಿಕೆಯು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಲೇಖನವನ್ನು ಓದಿ
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್
ರೋಗಿಗಳ ರಕ್ಷಣೆ ಮಾಡುವುದು
npj ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೆಡಿಸಿನ್‌‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಿರುವ ಪೇಪರ್‌ನಲ್ಲಿ, ಗುರುತಿಸಲಾಗದ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗೆ ದಾಖಲಾದ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಸೆಟ್ ಮಾಡಲು ನಾವು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯನ್ನು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗೆ ದಾಖಲಾದ 24 ಗಂಟೆಗಳ ನಂತರ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ಆ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದೆಂದು ತೋರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಲೇಖನವನ್ನು ಓದಿ
2% ಆಸ್ಪತ್ರೆಗೆ ದಾಖಲಾದ ರೋಗಿಗಳು ಗಂಭೀರವಾದ ತಡೆಗಟ್ಟಬಹುದಾದ ಔಷಧಿ-ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧನೆ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಮಾರಣಾಂತಿಕವಾಗಬಹುದು, ಶಾಶ್ವತ ಹಾನಿಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಾವಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಫಾರ್ಮಕಾಲಜಿ ಆ್ಯಂಡ್ ಥೆರಪ್ಯೂಟಿಕ್ಸ್ ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಿರುವ, ನಮ್ಮ ಅತ್ಯುತ್ತಮ-ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ AI ಮಾಡೆಲ್ 75% ಬಾರಿ ವೈದ್ಯರ ನಿಜವಾದ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ, ಗುರುತಿಸಲಾಗದ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯದ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರ ಶಿಫಾರಸು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್, ವೈದ್ಯರಿಗೆ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ತಡೆಯುವ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಊಹೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಇದು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಲೇಖನವನ್ನು ಓದಿ
Google ನ ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಉಪಕ್ರಮಗಳಿಂದ ನಮ್ಮ ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿಯಿರಿ.
Google ಸಂಶೋಧಕರು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುವುದಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಶೋಧಿಸಲು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು, ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿರುವ ಇತರರ ಜೊತೆಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿ, ದೊಡ್ಡ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧನಾ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.