ಊರ್ಕೆಂಗೊಂಡಿರುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಾವೀನ್ಯತೆ ವೈದ್ಯಶಾಸ್ತ್ರದ ಶ್ರೇಣಿಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಕ್ರಾಂತಿ ಕಳಿಸುತ್ತಿದೆ. ಹೊಸ ಸಾಧನವು ದೊಡ್ಡ ಆಧಾರಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಂತಹ ಆದರ್ಶ ಸಂಪತ್ತು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. _ಕಡಿಮೆ ಡೇಟಾಕ್ಕು ಆಧಾರಿತ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಲಿಕೆ_ ವಾಸ್ತವವಾಗುತ್ತಿದೆ, ಕ್ಲಿನಿಕರ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ನವೀನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತಿದೆ, ದೃಢೀಕರಿಸುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಪಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು. _ಚಿತ್ರ ನಿರೂಪಣೆಯ ಸುಧಾರಣೆ_ ವಿಭಿನ್ನ ಕಾಯಿಲೆಗಳಿಗೆ ಹೋರಾಟದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಬದಲವರಿಗೆ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಸಂಪತ್ತಿನ ಕೊರತೆಯು ಇರುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. _ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಿಗಾಗಿ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಅವಕಾಶ_, ಈ ಹೊಸ ಸಾಧನವು ಪ್ರಸ್ತುತ ವಿಧಾನಗಳ ನಿರ್ಧಾರಶೀಲತೆಯನ್ನು ಪುನರೂಪಿತ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ.
ಐ.ಎ.ಯಿಂದ ವೈದ್ಯಶಾಸ್ತ್ರದ ಚಿತ್ರಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಹೊಸ ಸಾಧನ
ಐನು ಹೆಚ್ಚು ಲಭ್ಯವಾಗುವ ವೈದ್ಯಶಾಸ್ತ್ರದ ಚಿತ್ರಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಐ.ಎ. ಪ್ರಶಸ್ತಿಯಾಗಿ ನಾಟಿಯ ಸಾಧನ, ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ಶೋಧಕರಿಗಾಗಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ನಾವೀನ್ಯತೆಯ mecanismo, ರೋಗಿಯ ಸ್ಕಾನ್ ಮಾದರಿಗೆ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದಾಗ, ವೈದ್ಯಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಸಮಸ್ಯೆ ಆಗಿದೆ.
ವೈದ್ಯಶಾಸ್ತ್ರದ ಚಿತ್ರಗಳ ನಿರೂಪಣೆಯ ಸುಧಾರಣೆ
ಈ ಹೊಸ ಸಾಧನವು ವೈದ್ಯಶಾಸ್ತ್ರದ ಚಿತ್ರಗಳ ನಿರೂಪಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ತನ್ನ ವಿಷಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಉಳ್ಳ ಅಥವಾ ಆರೋಗ್ಯಕರ ಉತ್ತಮ ಹೊರನೋಟವನ್ನು ಪಡೆಯಲು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, ಈ ಕಾರ್ಯವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅರ್ಹಕರಿದ್ದ ಪರಿಣತಿಗೋಸ್ಕರ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಆವಶ್ಯಕವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಕಾರ್ಯವು ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾದ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿಯ ಡಾಕ್ಟರಂಡ್ ಲಿ ಝಾಂಗ್ ಅವರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನೆಯ ಮೂಲಕ ಮಾಡಿದ ಅಧ್ಯಯನವು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳ ನಿಯಮಿತ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಹತ್ತಿರದ ಗಮನಕ್ಕೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಡೇಟಾ ಮಾಡಲು ಬಹಳಷ್ಟು ಮೀರಿ ಹೋಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಪೂರಕವಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಪೋಲ್ಲಿಂಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗದೇ ಇಡುವುದು ಹರಿತನಲ್ಲಿ ಹೋಗುತ್ತವೆ.
ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು
ಝಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಅವರ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳ ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಮೂಲಕ, ಐ.ಎ. ತಜ್ಞರಿಂದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಯ ಬಳಿ ಕಲಿಯುವ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮೂಲಕ ಇದು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು, ಡೇಟಾದ ಅವಶ್ಯಕತೆ 20 ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಸಂಗವು ರೋಗನಿರ್ಧಾರಾದಾರ್ಥ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಲಭ್ಯಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಪತ್ತಿನ ಕೊರತೆಯ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ.
ಟೆಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, ಈ ಐ.ಎ. ಸಾಧನವು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾ ಕಡಿಮೆ ಇರುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆ bananasಯ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು 10 ರಿಂದ 20 ರಷ್ಟು ಸುಧಾರಿತ ಮಾಡಿದೆ. ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಚರ್ಮದ ಗಾಯಗಳನ್ನು ಡರ್ಮೋಸ್ಕೋಪಿಯ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಮ Minsk beet ಸskega ಅಲ್ಟ್ರಾಸೋಂಡಿನಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾನ್ಸ್ ಗಟ್ಟಿಯಾಗಿಸುವಂತಿರುವವುಗಳನ್ನು ಹಲಸು.
ಐ.ಎ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹಲವಾರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಇದು ಶ್ರೇಣಿಯ ಮಾಸ್ಕ್ಗಳಿಂದ ಕೃತಕ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಹೂವಿನ ಬಣ್ಣದ ಒಳಬರಹವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ಈ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹಂಚಲು ಹೊಸ ಕೃತಕ ಚಿತ್ರ-ಮಾಸ್ಕ್ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಸಾಧಾರಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿರಂಜಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
ರಂಗೀಕರಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು ನಂತರ ಈ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕುಮಾರನ ಸರ್ಕಾರಿ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಅತ್ಯಂತ ಸುಸ್ಥಿತಿಯ ಕುಹರವು ಕಾರ್ಯಪದ್ಧತಿಯ ಮೆಚ್ಚಿನ ಹೆಜ್ಜೆಗೆ ಅತ್ತಸು ಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದರ ಸ್ಥಿತಿಗತಿಯ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ಎಂಬಾಗ, ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಲಿಕೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸುಟ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಕೂಡ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೇ ಒಂದು ಪ್ರಭಾತ ಮೇಲೆ ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇವು ಯಶಸ್ವಿ ನಿರೂಪಣೆಯ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಭವಿಷ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಕೋಣಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೀನಿಕ್ ಅನ್ವಯಗಳು
ಇತರರಾದವರು, ಈ ಸಾಧನದ ಬುದ್ಧಿವಂತರ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖತೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಆಶಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರಮುಖವಾಗಿ ವೈದ್ಯರು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಲಿಲ್ಲವಾದ ಸೇವೆಯನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಪ್ರತಿಫಲದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಕ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುವುದರಲ್ಲಿ ವರುಣಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ತೀಕ್ಷ್ಣ ಜ್ಞಾಪಕವನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪಾಲನೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಲಕ್ಷ್ಯ ವಾಗಲ್ಲ.
ಊಟಕ್ಕಾಗಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಶ್ರೇಷ್ಠ ರೂಪಹೀನವಾಗಿ ಒದಗಿಸಲು ಭವಿಷ್ಯುತ್ತಾಯ ತಂದಿರುವುದು, ಈ ರೀತಿಯ ಸಾಧನವು ವೈದ್ಯಶಾಸ್ತ್ರ ಚಿತ್ರ ಬೆಳಕುಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬಹಳಷ್ಟು ಸುಲಭವಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣಾರ್ಥ, ಡೇರ್ಗೆ ಕೇವಲ 40 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಂದು ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಎಕಿರಿ ಮಾಡಿ, ಐ.ಎ. ಇ್ಯಕ್ಷಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಹೇಣ್ಗುನಾದಗಳಿಗೆ ಶವದ ಕಾರ್ಮಿಕ ಮೂರ್ಚುಗಳು ಟುಂಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ವೆಚ್ಚವು ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ವೇಗ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಶಾಸ್ತ್ರದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಲುಬಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಐ.ಎ.ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಇತರ ಮುಂದುವರಿದ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯಲು, ನಿಯೋಜುದಾರಿಯ ಲೆಕ್ಕಾಂಶ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವುದು ಅಥವಾ ಐ.ಎ. ಕಣ್ಣಿನ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯೂ ಗೊತ್ತಿರುವ ಸಂಪತ್ತು ಕುರಿತಾದ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಅಭಾಸ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ತಿಳಿಯಬಹುದು.
ಚಿತ್ರದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಐ.ಎ. ಸಾಧನದ ಕುರಿತು ಕೇಳುವಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನು ಪೂರೈಸುವುದು
ಈ ಐ.ಎ. ಸಾಧನವು ವೈದ್ಯಶಾಸ್ಯ ಚಿತ್ರಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಏನು?
ಇದು ನಿರೂಪಣೆ ಚಿತ್ರಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಕೃತಿ ಶ್ರೇಣಿಸಲು, ನಿಯೋಜನಗೊಳಿಸುವ ಸಾಧ್ಯಕರಲ್ಲಿ ಈ ಕೆಲಸವನ್ನು ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಬಿಡುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆರೋಗ್ಯಕರ ಅಥವಾ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಅಂಶವಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಡುಗೆ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿವರಣೆಯ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸುಧಾರಿತವಾಗುವುದರಲ್ಲೀಗ ಹೇಗೆ?
ಅದು ತಜ್ಞರಿಂದ ಶ್ರೇಣೀಯ ಮಾದರಿಗಳ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾರ್ಗದ ಮೂಲಕ 20 ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಡೇಟಾದ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಲ್ಲಿದೆ.
ಈ ಸಾಧನವು ಯಾವ ರೀತಿಯ ವೈದ್ಯಶಾಸ್ತ್ರದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ?
ಈ ಸಾಧನವು ವಿವಿಧ ಶ್ರೇಣಿಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅದರಲ್ಲೂ ಚರ್ಮದ ಗಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಡೆಮೊಸ್ಕೋಪಿ, ಸ್ನಾಯುಗ್ರಸ್ತ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಗುರುತಿಸಲು ಅಲ್ಟ್ರಾಸೋಂಡ್ಸ್, ಪ್ಲಾಸೆಂಟಾ ನಾಳಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಫೇಟೋಸ್ಕೋಪಿಕ್ ಚಿತ್ರಗಳು, ಮತ್ತು ಕಾಲಿಗೆ ಗಾಯಗಳ ಪರಿ ದಾಖಲಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಸಾಧನವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲಿ ಏನೇನಿದೆ?
ಈ ಸಾಧನವು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಸಾಧಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸಾವಿರಾರು ಚಿತ್ರಗಳ ನಿಯೋಜನಾ ಅನಾವರಣವನ್ನು ಕೇವಲ ಕೊಂಚ ಹೀಗೆ ಲಾಭಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಸಾಧನವು ಕೃತಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಜನಿಸುತ್ತದೆ?
ಅದು ಶ್ರೇಣಿಯ ಮಾಸ್ಕ್ಗಳಿಂದ ಕೃತಕ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೆಲವು ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವೈದ್ಯಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆಯೇ?
ಇದು ಇನ್ನೂ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಆದರೆ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಿಟಾನಾಗಿಸಬೇಕು, ಸುದ್ದಿಯಾಗಲು ಸಹಾಯವಾಗುವ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಪತ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಎರಡು ಮಾಹಿತಿಯ ಪೊರೆಯಿಸುವಲ್ಲಿ.
ಈ ವಿಧಾನವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ ಯಾವ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ?
ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ಶೋಧಕರು ವೈದ್ಯಶಾಸ್ತ್ರ ಚಿತ್ರಗಳ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ನಡೆಸಲು ಲಾಭಾನ್ವೇಷಿತರಾಗುವಂತಾಗಿತ್ತು, ಆದರೆ ಈ ನೂರ್ದ ಹಂತದ ಶ್ರೇಣಿಯ ನಿಯಮವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಹ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬೇಕು.
ಈ ಸಾಧನವೇಕಿತ್ತಿನಿಂದ ಏಕೆ ಸಾಗುತ್ತದೆ?
ಶೋಧಕರು, ವೈದ್ಯರ ಮೂಲಕ ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಪಡೆಯುವ ಮೂಲಕ ಈ ಸಾಧವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿ, ಬಹುಮಾನಗಳಂತೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಕಾರ್ಯವಾಗಲು ಬಯಸಿದ್ದಾರೆ.
