See-Mode Technologies

See-Mode Technologies သည် AI နည်းပညာဖြင့် Ultrasound စစ်ဆေးချက် အစီရင်ခံစာများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရေး ကုမ္ပဏီတစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။

3.9 Singapore

ဝဘ်ဆိုက်သို့ သွားရန် ↗

See-Mode Technologies သည် AI နည်းပညာကို အသုံးပြု၍ Ultrasound (အာထရာဆောင်း) စစ်ဆေးချက် အစီရင်ခံစာများကို အလိုအလျောက် ထုတ်လုပ်ပေးသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရေး ကုမ္ပဏီတစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။ ၎င်း၏ အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်မှာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများအား Thyroid (သိုင်းရွိုက်) နှင့် Breast (ရင်သား) ရုပ်ပုံစစ်ဆေးမှုများတွင် အထူးပြု၍ တိကျမြန်ဆန်သော အစီရင်ခံစာများ ဖန်တီးနိုင်ရန် AI ဆော့ဖ်ဝဲလ်များ ဖွံ့ဖြိုးတੋတက်စေရန် ဖြစ်ပါသည်။

၎င်းသည် အဘယ်နည်း

See-Mode Technologies ၏ AI အလိုအလျောက် Ultrasound အစီရင်ခံစာစနစ်သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ (Deep Learning Algorithms) ကို အသုံးပြု၍ Ultrasound ရုပ်ပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ လက္ခဏာများနှင့် တည်ဆောက်ပုံများကို အလိုအလျောက် ဖော်ထုတ်အမှတ်အသားပြုပေးပါသည်။ ဤနည်းပညာသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများ၏ လုပ်ငန်းတာဝန်များကို သိသိသာသာ လျော့ကျစေပြီး၊ အစီရင်ခံစာများ၏ တိကျမှုနှင့် တသမတ်တည်းဖြစ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးကာ စစ်ဆေးမှုရလဒ်များကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ရရှိစေပါသည်။ ဤနည်းဖြင့် ဆရာဝန်များသည် ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ချမှတ်နိုင်ပြီး လူနာများ၏ ကုသမှုရလဒ်နှင့် အတွေ့အကြုံကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေပါသည်။

မည်သည့်ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းပေးသနည်း

ရိုးရာ Ultrasound စစ်ဆေးမှု အစီရင်ခံစာ ပြုစုသည့် လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများအနေဖြင့် ရုပ်ပုံလက္ခဏာများကို လက်ဖြင့် စောင့်ကြည့်ဖော်ပြရန် လိုအပ်လေ့ရှိပြီး ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အချိန်ကုန်ထန်ကာ လူသားတို့၏ အမှားအယွင်းများလည်း ဖြစ်ပွားလွယ်ပါသည်။ See-Mode Technologies ၏ AI အလိုအလျောက် အစီရင်ခံစာစနစ်သည် ဤအခက်အခဲကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်ပါသည်။ အလိုအလျောက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အစီရင်ခံခြင်းများ ပြုလုပ်နိုင်ခြင်းဖြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများသည် တန်ဖိုးမြင့်မားသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များနှင့် လူနာစောင့်ရှောက်မှုများအပေါ် အချိန်နှင့် လုပ်အား ပိုမိုစိုက်ထုတ်နိုင်ကာ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ဝန်ဆောင်မှုများ၏ ထိရောက်မှုနှင့် အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ ဤနည်းပညာသည် ကြီးမားသော ဆေးရုံများ၊ ဆေးခန်းများနှင့် ရုပ်ပုံစစ်ဆေးရေး ማዕកများအတွက် လုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်ရည် မြှင့်တင်ရန်၊ ကုန်ကျစရိတ် လျှော့ချရန်နှင့် လူနာများ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုကို မြှင့်တင်ရန် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။

အဓိက အင်္ဂါရပ်များ

Ultrasound အစီရင်ခံစာများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း
Thryoid (သိုင်းရွိုက်) ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု
Breast (ရင်သား) ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု
AI ဖြင့် မောင်းနှင်သည့် ရောဂါရှာဖွေမှု
ကိုယ်ပိုင်အလိုက် သီးသန့်ပြုလုပ်ထားသော အစီရင်ခံစာများ

အားသာချက်များ

အစီရင်ခံစာ၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးခြင်း
ဆရာဝန်များ၏ အလုပ်ဝန်ကို လျှော့ချပေးခြင်း
ရောဂါရှာဖွေရေး လုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်တင်ပေးခြင်း

အားနည်းချက်များ

လေ့ကျင့်ရေး အချက်အလက် (Training Data) အမြောက်အမြား လိုအပ်ခြင်း
ရောဂါအမှားအယွင်း အချို့ ဖြစ်ပွားနိုင်ခြေရှိခြင်း

အသုံးပြုမှုများ

သိုင်းရွိုက်ရောဂါ ရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်း
ရင်သားရောဂါ ရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်း
Ultrasound စစ်ဆေးချက် အစီရင်ခံစာများ ထုတ်လုပ်ခြင်း

အယ်ဒီတာမှတ်ချက်

See-Mode Technologies ၏ အလိုအလျောက် Ultrasound အစီရင်ခံစာစနစ်သည် ဆရာဝန်များ၏ အလုပ်ဝန်ကို လျှော့ချပေးရင်း အစီရင်ခံစာများ၏ တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည့် ဆန်းသစ်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

See-Mode Technologies ၏ အလိုအလျောက် Ultrasound အစီရင်ခံစာစနစ်က ဘယ်လို အလုပ်လုပ်ပါသလဲ။

See-Mode Technologies ၏ အလိုအလျောက် အစီရင်ခံစာစနစ်သည် AI အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ Ultrasound ရုပ်ပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အသေးစိတ် အစီရင်ခံစာများကို အလိုအလျောက် ထုတ်ပေးကာ ဆရာဝန်များ၏ အလုပ်ဝန်ကို လျှော့ချပေးပြီး အစီရင်ခံစာ၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

See-Mode Technologies စနစ်သည် Ultrasound ရုပ်ပုံအမျိုးအစား အမျိုးမျိုးကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ပါသလား။

ဟုတ်ကဲ့၊ See-Mode Technologies စနစ်သည် သိုင်းရွိုက်နှင့် ရရင်သား ရုပ်ပုံများအပါအဝင် Ultrasound ရုပ်ပုံအမျိုးမျိုးကို ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး ဘက်စုံပြည့်စုံသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အစီရင်ခံစာများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။

See-Mode Technologies စနစ်အတွက် လေ့ကျင့်ရေး အချက်အလက် (Training Data) အမြောက်အမြား လိုအပ်ပါသလား။

ဟုတ်ကဲ့၊ See-Mode Technologies စနစ်သည် ၎င်း၏ တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် လေ့ကျင့်ရေး အချက်အလက် အမြောက်အမြား လိုအပ်ပါသည်။ သို့သော် ၎င်းကပင် စနစ်အား အရည်အသွေးမြင့် အစီရင်ခံစာများနှင့် ရောဂါရှာဖွေမှုများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်စွမ်း ရှိစေပါသည်။