చరిత్రా ఎన్సైక్లోపిడియా
2020-ల సంవత్సరాల ప్రారంభం నుండి, ప్రపంచం ఆరోగ్య సంబంధిత అనేక సవాళ్ళను ఎదుర్కొంది, అందులో ప్రధానంగా వైరల్ వ్యాధుల విస్తరణ గ్లోబల్ స్థాయిలో జరిగింది. COVID-19 సంక్రమణ జాతిజ్ఞానం, కాలానికి ప్రాధమ్యం ఇవ్వడం మరియు వ్యాధులపై స్పందన అవసరాన్ని ప్రదర్శించింది. ఈ సవాళ్ళకు స్పందించడంతో శాస్త్రవేత్తలు, పరిశోధకులు మరియు అభివృద్ధి కర్తలు, ఆరోగ్య వ్యవస్థల మేలు కోసం ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ను ఉపయోగించడానికి అవకాశాలను పరిశీలించడం ప్రారంభించారు.
చరిత్రాత్మకంగా, వ్యాధుల అంచనాలు గణాంకాల సమాచారాన్ని, వ్యాధి ఇన్ఫెక్షన్ రేట్లు, మిగ్రేషన్ ప్రవాహాలు మరియు వాతావరణ పరిస్థితులతో సంబంధించి ప్రత్యేకంగా మంచిదే ఉండేవేయి. అయితే, సంప్రదాయ పద్ధతులను మాత్రమే ఉపయోగిస్తూ, పరిశోధకులు తగినంత కచ్చితత్వం మరియు త్వరిత స్పందనలను సాధించలేకపోతున్నారు. గత రెండు దశాబ్దాలలో, వ్యాధుల వ్యాప్తి వేగం గణనీయంగా పెరిగింది, దీని వల్ల అధునాతన దృక్కోణాల అవసరం అత్యంత ముఖ్యమైనది.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ వ్యవస్థలు వివిధ మూలాల నుండి పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేయగలవు: సామాజిక మీడియా నుండి వైద్య నివేదికలు మరియు వాతావరణ నమూనాలు వరకు. మిషన్ లెర్నింగ్ (Machine Learning) పద్ధతులను ఉపయోగిస్తూ, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్స్ వంటి AI, ఈ డేటాను విశ్లేషించగలదు మరియు కొత్త వ్యాధుల ఉత్పత్తిని సూచించే నమూనాలను గుర్తించగలదు. ఈ దృక్కోణం, వ్యాధుల ప్రారంభాన్ని అంచనా వేయడమే కాకుండా, వాటి సామర్ధ్య విస్తరణను కూడా అంచనా వేయడం సహాయపడుతుంది.
డేటా సేకరణ సమర్థవంతమైన అంచనా వ్యవస్థా అభివృద్ధి చేయడంలో కీలకమైన దశವಾಗಿದೆ. AI వ్యవస్థలు చాలా మూలాల నుండి డేటా పొందగలవు: క్లినికల్ స్టడీస్, ప్రపంచ ఆరోగ్య సంస్థ (WHO) నివేదికలు, వాతావరణ డేటా మరియు బహువిధమైన ఓపెన్ సినా సమాచారం. అన్ని ఈ డేటా ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది మరియు తదుపరి విశ్లేషణ కోసం నిర్మించబడుతుంది.
ఒక అంచనా మోడల్ యొక్క ఆధారం అనేక సంక్లిష్ట గణనలను చేయగల అల్గోరిథమ్. పెద్ద పరిమాణాల సమాచారాన్ని విశ్లేషించడం ద్వార, AI అల్గోరిథమ్‌లు మనిషికి కనిపించని అన్వయాలను కనుగొనగలవు. ఉదాహరణకు, 2021లో, స్థానిక వాతావరణ పరిస్థితులు, ప్రజల చలనం మార్పులు మరియు సామాజిక నికాయాల అధ్యక్షత తీసుకొని వ్యాధుల ఉత్పత్తిని మెరుగుపరచడానికి మోడల్స్ అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి.
కొన్ని పరిశోధనా బృందాలు మరియు కంపెనీలు వ్యాధుల అంచనాకు విజయవంతమైన AI వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేశాయి. ఉదాహరణకు, బ్లూడాట్ (BlueDot) ప్రాజెక్టు, వ్యాధుల సమాచారం సంబంధించి భాషా డేటాను విశ్లేషించడానికి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ను ఉపయోగించింది మరియు చైనాలో అధికారిక ప్రకటనను వెలువరించిన కొన్ని రోజుల ముందు ఉహించిన COVID-19 ఉత్పత్తి నమోదు చేసింది.
బ్లూడాట్ తప్ప, హెల్త్‌మెప్ (HealthMap) మరియు ఎపిడమిక్ ప్రిడిక్షన్ ఇనిషియేటివ్ వంటి ఇతర ప్రాజెక్టులు కూడా వివిధ ఉత్పత్తుల అంచనావేయడానికి AI అల్గోరిగమ్లను ఉపయోగించి సాఫల్యాన్ని చూపాయి. ఈ వ్యవస్థలు ప్రభుత్వాలు మరియు సంస్థలకు హరికొద్దు నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడాయి, దాని వాళ మరింత కఠినమైన నిబంధనలు ప్రవేశపెట్టడం మరియు వైద్య ప్రైవేటు గృహాల సిద్ధమండించడం.
వ్యాధుల అంచనాలో AI ఉపయోగించే ముఖ్యమైన ప్రాముఖ్యతలలో ఒకటి, దీనిలో డేటాను నిజ సమయంలో విశ్లేషించగల ప్రవేశించిన సామర్థ్యం ఉంది. ఇది వ్యాధుల ఉత్పత్తుల ప్రారంభ దశలో బయటపడాలని అనుమతిస్తుంది, ఇది వ్యాధి విస్తృతమవ్వి కంటే ముందే స్పందన తీసుకునే అవకాశం ఇస్తుంది.
ప్రయోజనాల ఉన్నప్పటికీ, AI వ్యవస్థలు కొన్ని సవాళ్లు మరియు పరిమితులకు ఉం<|vq_4240|>
డేటా అందుబాటులో లభించే సమాచారంపై అంచనాల నాణ్యత ఆధారించబడింది. డేటా అసంపూర్ణమైనా లేదా అసత్యంగా ఉన్నా, అది మోడల్స్ యొక్క ఖచ్చితతపై ప్రతికూల ప్రభావాన్ని చూపవచ్చు. రెండవది, గతంలో అనుకోకుండా కొత్త సన్నివేశాలను అంచనా వేయడానికి అనుమతించని మోడల్ బాగా నిశ్చయించబడిన నిరంతర ఫీడ్బ్యాక్ అవసరం.
AI అంచనాల ఆధారంగా తీసుకోవాల్సిన నిర్ణయాల సంక్రాంతి పాత్రను బట్టి, నైతికత మరియు పారదర్శకత ప్రశ్నలు చర్చ జరుగుతున్న వేళ, అభివృద్ధి మరియు పరిశోధన చేయించు అలాగే వారికి సంబంధించిన మోడల్‌లను భద్రతా ప్రమాణాలు మరియు గోప్యత లను తీసుకోవాలి మరియు వారు వర్గీకరించబడిన జనాభా గుత్తులు వుండదు.
2020-ల సంవత్సరాలలో వ్యాధుల అంచనావేయడానికి AI వ్యవస్థలు అభివృద్ధి చేయడం అనేది గ్లోబల్ ఆరోగ్యాన్ని మెరుగు పరచడానికి ముఖ్యమైన దిశలో ఒక ముఖ్యమైన అడుగు. ఈ తంత్రజాలాలు వ్యాధుల ఉత్పత్తులకు సంబంధించి సమయ స్పందనను చిహ్నీకరించి రావటానికి ఇతర వాటిని ఎక్కువగా నివారించేందుకు అనుమతిస్తుంది. అయితే, వ్యక్తులకు సంబంధించిన సమస్యలు, నైతిక ప్రశ్నలు మరియు అంతర్జాతీయ సహకారం అవసరం వంటి ప్రత్యేకంగా అన్యూయాయనేద్యాలకు దృష్టి వేయుస్తారు.