কন্টেন্ট
- রিয়েল টাইমে বিগ ডেটাতে ফিড ডেটা
- কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
- উন্নত মেশিন লার্নিংয়ের জন্য লেবেল ইভেন্টগুলি
- শিপিংয়ের আগে পরিষ্কার ডেটা (শিপ সোনার, ময়লা নয়)
- লেবেলযুক্ত সেন্সরি ডেটার সলিড আইডেন্টিফিকেশনের জন্য সিএনএন
- ভবিষ্যৎ
সূত্র: ফোনমালাইফোটো / আইস্টকফোটো
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
যদিও একটি বিশ্বাস থাকতে পারে যে এআই বাস্তবায়ন ব্যয়বহুল, এটি যে পরিমাণ অর্থ সাশ্রয় করতে পারে এবং রোগীর যত্নের উন্নত স্তর এটির জন্য উপকরণ তৈরি করতে পারে।
হাসপাতালগুলিতে প্যাটার্ন ম্যাচিং এবং একটি অতি প্রয়োজনীয় প্রয়োজনের ভবিষ্যদ্বাণী করা দক্ষ চিকিত্সা কর্মীদের পক্ষে একটি কঠিন কাজ, তবে এআই এবং মেশিন শেখার পক্ষে নয়। চিকিত্সক কর্মীদের পুরো সময়ের ভিত্তিতে তাদের প্রতিটি রোগীর পর্যবেক্ষণ করার বিলাসিতা নেই। যদিও সুস্পষ্ট পরিস্থিতিতে রোগীদের তাত্ক্ষণিক প্রয়োজনীয়তাগুলি সনাক্ত করতে অবিশ্বাস্যভাবে ভাল, নার্স এবং চিকিত্সা কর্মীরা একটি যুক্তিসঙ্গত সময়ের মধ্যে প্রদর্শিত রোগীর লক্ষণগুলির একটি জটিল অ্যারে থেকে ভবিষ্যত নির্ধারণের ক্ষমতা রাখেন না। মেশিন লার্নিংয়ে কেবল 24/7 রোগীর ডেটা পর্যবেক্ষণ এবং বিশ্লেষণ করার বিলাসিতা নেই, তবে একাধিক উত্স থেকে সংগ্রহ করা তথ্যের সাথে যেমন historicalতিহাসিক রেকর্ডস, চিকিত্সক কর্মীদের দ্বারা দৈনিক মূল্যায়ন এবং হার্ট রেট, অক্সিজেনের ব্যবহারের মতো খণ্ডগুলি রিয়েল-টাইম পরিমাপের সংমিশ্রণ রয়েছে এবং রক্তচাপ আসন্ন হার্ট অ্যাটাক, ফলস, স্ট্রোক, সেপসিস এবং জটিলতার মূল্যায়ন এবং ভবিষ্যদ্বাণীতে এআইয়ের প্রয়োগ বর্তমানে সারা বিশ্বে চলছে।
প্রকৃত বিশ্বের উদাহরণ হ'ল এল ক্যামিনো হসপিটাল কীভাবে EHR, বিছানা অ্যালার্ম এবং নার্সকে ঝরনার ঝুঁকিতে থাকা রোগীদের শনাক্ত করতে বিশ্লেষণে হালকা তথ্য কল করে। এল ক্যামিনো হসপিটাল পতনের পরিমাণ হ্রাস পেয়েছে, যা হাসপাতালের একটি বড় ব্যয়, 39% কমিয়েছে।
এল ক্যামিনো দ্বারা ব্যবহৃত মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলি আইসবার্গের মূল অংশ, তবে অ্যাকশন-ফোকাসযুক্ত অন্তর্দৃষ্টি বা প্রেসক্রিপশন বিশ্লেষণগুলি ব্যবহার করে স্বাস্থ্যসেবা ভবিষ্যতের উল্লেখযোগ্য উপস্থাপনা করে। তারা উপলব্ধ সম্ভাব্য তথ্যের একটি ছোট উপসেট এবং রোগীর দ্বারা গৃহীত শারীরিক পদক্ষেপগুলি যেমন বিছানা থেকে বেরিয়ে আসা এবং স্বাস্থ্য রেকর্ডের সাথে মিল রেখে সহায়তা বোতামটি চাপানো ব্যবহার করছে – হাসপাতালের কর্মীদের দ্বারা পর্যায়ক্রমিক পরিমাপ। হাসপাতালের যন্ত্রপাতি বর্তমানে কার্ডিয়াক মনিটর, শ্বাস প্রশ্বাসের মনিটর, অক্সিজেন স্যাচুরেশন মনিটর, ইসিজি এবং ক্যামেরাগুলি থেকে ইভেন্ট সনাক্তকরণ সহ বড় ডেটা স্টোরেজ ডিভাইসে খাদ্য সরবরাহ করে না।
বর্তমান হাসপাতাল সিস্টেমের সাথে এআই সমাধান সংহত করা একটি অর্থনৈতিক, রাজনৈতিক এবং প্রযুক্তিগত সমস্যা। এই নিবন্ধটির অবশিষ্ট অংশের উদ্দেশ্যটি প্রযুক্তিগত সমস্যাগুলি নিয়ে আলোচনা করা, যা নিম্নলিখিত ফাংশনগুলিতে বিভক্ত হয়ে যেতে পারে:
- তথ্য পান
- তথ্য পরিষ্কার করুন
- তথ্য পরিবহন
- তথ্য বিশ্লেষণ করুন
- স্টেকহোল্ডারদের অবহিত করুন
তথ্য পাওয়া এবং পরিষ্কার করা সমস্ত এআই বাস্তবায়নের একটি চ্যালেঞ্জজনক দিক। এপিক ডেটার মতো একটি সাধারণ EHR অ্যাক্সেসের জন্য প্রয়োজনীয় সংস্থানগুলি বোঝার জন্য একটি শালীন রেফারেন্স সূচনার পয়েন্টটি এপিকের সাথে কীভাবে সংহত করা যায় সে সম্পর্কে এই নিবন্ধে রয়েছে।
রিয়েল টাইমে বিগ ডেটাতে ফিড ডেটা
আমরা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ করছি – বাস্তব-সময় উদ্বেগজনক নয় এগুলি অনন্যভাবে বিভিন্ন সমস্যা। রিয়েল-টাইম ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি স্ট্রিমিং ডেটা বাদ দিতে পারে, ইভেন্টের ডেটা নয়। ইভেন্ট ডেটা হ'ল শনাক্তকারী ট্যাগ যা ইভেন্টগুলি বুয়েন্ড করে। ইভেন্টগুলি নির্দিষ্ট সময় অন্তর অন্তর হার বা হার অক্সিজেন স্যাচুরেশন হয়। স্ট্রিমিং ডেটা হ'ল প্রতিটি হার্টবিট বা নাড়ির অক্সিজেন পঠন। এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ পারফরম্যান্সের ক্ষেত্রে কোনও ডেটা গ্যারান্টি ব্যয়বহুল। আমাদের অবশ্যই অনুষ্ঠানের গ্যারান্টি দিতে হবে – এর একটি সীমাবদ্ধ সংখ্যা রয়েছে – আমাদের অবশ্যই ডেটার গ্যারান্টি দিতে হবে না।
ইএইচআর, নার্স কল এবং রোগীর পর্যবেক্ষণের ডেটা সবই সময়ে সময়ে প্রতিটি রোগীর সাথে যুক্ত হওয়া প্রয়োজন। এর অর্থ একটি অনন্য শনাক্তকারী যা সমস্ত সিস্টেমের মধ্যে ভাগ হয়ে যায় এবং সহজেই কার্যকর হয় যেমন একটি ইউআইডি (সর্বজনীন অনন্য সনাক্তকারী)। অন্তর্নির্মিত বার কোড রিডার সহ একটি বাস্তবায়ন দৃষ্টিকোণ থেকে ক্যামেরা যা পরিবেশ স্ক্যান করে ব্যাপক বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজনীয় প্রচুর ক্রিয়ামূলক প্রয়োজনীয়তা একীভূত করে। একটি কার্যকরভাবে প্রয়োগ করা সিস্টেমটি প্রতিটি রোগীর বিছানার পরিবর্তনের জন্য একটি অনন্য ইউআইডিকে নির্ধারিত করার সময় বিছানা বার কোডগুলি, রোগীর কব্জিবন্ধ বার কোডগুলি, প্রেসক্রিপশন বার কোডগুলি এবং ইনট্রেভেনস বার কোডগুলি স্ক্যান করতে পারে। বর্তমান হাসপাতালের প্রযুক্তিগুলির মধ্যে রোগীর কব্জিবন্ধ বার কোডগুলির জন্য নার্স স্ক্যানার অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
আমাদের লক্ষ্যটি হ'ল বড় ডেটা সংগ্রহের জন্য ভূ-স্থান সংক্রান্ত সময় সিরিজের ডেটা রিয়েল টাইমে লেখা। সর্বাধিক উল্লেখযোগ্য পিছনে সময় হ'ল ডেটাবেজে লেখার সময়, তাই আমাদের অবশ্যই কোথাও কোথাও ডেটা সন্নিবিষ্টভাবে সারি করতে হবে এবং এটি করার সর্বোত্তম পদ্ধতিটি হ'ল রাব্বিটএমকিউ বা কাফকার মতো মেসেজিং প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে। RabbitMQ সেকেন্ডে 1 মিলিয়ন s এবং কাফকা প্রতি সেকেন্ডে 60 মিলিয়ন পর্যন্ত পরিচালনা করতে পারে। রাবিট এমকিউ ডেটার গ্যারান্টি দেয়, কাফকা দেয় না। প্রাথমিক কৌশলটি আপনার প্রয়োজনীয়তার জন্য প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে এক্সচেঞ্জগুলিতে ডেটা প্রকাশের উদ্দেশ্যে পরিণত হয়। (অ্যামাজন স্বাস্থ্যসেবা ব্যয়গুলি হ্রাস করতে বড় ডেটা ব্যবহার করার চেষ্টা করছে Amazon অ্যামাজন স্বাস্থ্যসেবা পরিকল্পনাগুলিতে আরও জানুন - সত্যিকারের বাজার বিপ্লব?)
কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা করে না তখন আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
উন্নত মেশিন লার্নিংয়ের জন্য লেবেল ইভেন্টগুলি
সর্বাধিক দক্ষ মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি হ'ল স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত ডেটা সেট এবং লেবেলযুক্ত। ক্যান্সার শনাক্ত করতে এবং এক্স-রে পড়তে দুর্দান্ত, সুপরিচিত অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়। আলেকজান্ডার গেলফ্যান্ড, ডিপ লার্নিং এবং বায়োমেডিক্যাল ইমেজ এনালাইসিসের ভবিষ্যতের লেখা নিবন্ধটি নির্দেশ করে যে মেশিন লার্নিংয়ের সাফল্যের জন্য ডেটা লেবেলিং গুরুত্বপূর্ণ। লেবেলিংয়ের পাশাপাশি, লেবেলযুক্ত ইভেন্টটি উল্লেখ করে সুসংজ্ঞায়িত, ধারাবাহিক অংশগুলিতে জিওপ্যাটিয়াল সময় সিরিজের ডেটা বুকেন্ড করা খুব গুরুত্বপূর্ণ। সংজ্ঞায়িত, সামঞ্জস্যপূর্ণ লেবেলগুলি নির্বাচনের মানদণ্ড হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
শিপিংয়ের আগে পরিষ্কার ডেটা (শিপ সোনার, ময়লা নয়)
ভবিষ্যতের সমস্ত ডেটা ভূ-স্থানিক তারিখের ডেটা হিসাবে বিবেচনা করা উচিত। কোনও সারিতে প্রকাশ করার আগে এটি ডেটাবেজে লেখার আগে ডেটা পরিষ্কার করুন। কাঁচা সেন্সর ডেটার জন্য সর্বাধিক দক্ষ পদ্ধতি হ'ল চালানের আগে ডেটা সাফ করার জন্য একটি এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং এভারেজ ফাংশন প্রয়োগ করা। আমাদের বক্তব্যটি ময়লা নয়, আপনার পক্ষে সেরা সোনার চালানোর চেষ্টা করা। দীর্ঘ দুরত্বের মধ্যে, শিপিং এবং স্টোরের ডেটা ব্যয়বহুল, সুতরাং শিপমেন্ট এবং স্টোরেজ করার আগে ডেটা যতটা সম্ভব পরিষ্কার রয়েছে তা নিশ্চিত করুন।
লেবেলযুক্ত সেন্সরি ডেটার সলিড আইডেন্টিফিকেশনের জন্য সিএনএন
এই নিবন্ধে বর্ণিত উদ্দেশ্যে, আপনার প্রয়োগের জন্য টেমপ্লেট হিসাবে ব্যবহার করার জন্য সুসংজ্ঞায়িত পাবলিক ডেটা সেট এবং মেশিন লার্নিং গ্রন্থাগার রয়েছে। ভাল বিশ্লেষক এবং সলিড প্রোগ্রামাররা উপলব্ধ রিপোজিটরিগুলি শিখতে এবং অনুশীলনের জন্য নিবেদিত সময় দেওয়া হলে ছয় মাসেরও কম পরিশ্রমে কঠিন এআই প্রয়োগ করতে পারে। মেলানোমা স্বীকৃতিতে 87 শতাংশ নির্ভুলতার সাথে সিএনএন (কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক) বোঝার জন্য একটি দুর্দান্ত চিত্র স্বীকৃতি সংগ্রহস্থল হ'ল স্কিন ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রকল্প। ইভেন্টের স্বীকৃতির জন্য সেন্সরগুলির সংমিশ্রণটি বোঝার জন্য একটি দুর্দান্ত গ্রন্থাগার হ'ল গিলিয়াম শেভালিয়ের দ্বারা পরিচালিত এলএসটিএমস হিউম্যান অ্যাক্টিভিটি রিকগনিশন প্রকল্প। এছাড়াও, এই প্রকল্পটি সেন্সর ইনপুট এবং বিভিন্ন ক্রিয়াকলাপের সংকল্পের সংমিশ্রণ। হাসপাতালের সেটিংয়ে, এই একই পদ্ধতিটি চিকিত্সা শর্তগুলির একটি অ্যারে জন্য কাজ করে। (স্বাস্থ্যের ক্ষেত্রে সাম্প্রতিক এআই সাফল্যের আরও উদাহরণের জন্য, স্বাস্থ্যসেবাতে 5 টি সবচেয়ে আশ্চর্যজনক এআই অগ্রগতি দেখুন check
ভবিষ্যৎ
হাসপাতাল ও স্বাস্থ্যসেবা সেটিংগুলিতে এআইয়ের প্রয়োগ এখন ঘটছে। রোগী নিরীক্ষণ সরঞ্জামের সংহতকরণ, পরিধানযোগ্য সেন্সর এবং স্বাস্থ্য রেকর্ডগুলির সংহতকরণের মাধ্যমে ইতিমধ্যে কার্যকর সমাধানগুলি জেনে গেছে যে স্বাস্থ্য সরবরাহের যথাযথতা উন্নতি করা। আমাদের ভবিষ্যতের স্বাস্থ্য ও আর্থিক প্রভাবের জন্য এআইয়ের প্রয়োগের পরিমাণ অপ্রকাশ্য। প্রবেশের প্রতিবন্ধকতা কম। এই তরঙ্গের জন্য আপনার বোর্ড এবং প্যাডেল ধরুন। আপনি বিশ্বব্যাপী চিকিত্সা ব্যয়ের ভবিষ্যতকে প্রভাবিত করতে পারেন।