ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದನ್ನು AI ಹೇಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ
ವರ್ಷಗಳ ಕಾಲ ತಜ್ಞರನ್ನು ಗೊಂದಲಕ್ಕೀಡುಮಾಡಿದ್ದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಈಗ ಪರಿಹಾರ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ.
ಈ ವಿಧಾನವು AI ಎಲ್ಲರ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮನುಷ್ಯರು ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಕೊರತೆಯಲ್ಲ. ಇದು ದತ್ತಾಂಶದ (data) ಸಮಸ್ಯೆ. ಮಾಹಿತಿ ಸಾವಿರಾರು ದಾಖಲೆಗಳು, ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಡಗಿದೆ. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಅಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ತನ್ನ ನೆನಪಿನಲ್ಲಿ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಅಪರೂಪದ ತಳಿಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಾಯಿಲೆಗಳು (Rare genetic diseases) ಇದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆ. ಕುಟುಂಬಗಳು ಉತ್ತರಗಳಿಗಾಗಿ ವರ್ಷಗಟ್ಟಲೆ ಹುಡುಕುತ್ತವೆ. ವೈದ್ಯರು ಅನೇಕ ತಜ್ಞರನ್ನು ಭೇಟಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ನಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ (negative) ಬರುತ್ತವೆ. ಉತ್ತರವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಗುವಿನೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.
ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಒಂದು ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತಿದೆ. ರೀಸನಿಂಗ್ AI ಮಾಡೆಲ್ಗಳು (Reasoning AI models) ಮಾನವ ತಜ್ಞರನ್ನು ಸೋಲಿಸಿದ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿವೆ. ಈ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಯಾವುದೇ ತಂತ್ರದಿಂದ ಗೆಲ್ಲಲಿಲ್ಲ. ಅವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಬಲ್ಲವು ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಗೆದ್ದವು.
ರೀಸನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್ ಎಂಬುದು ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ ಅಲ್ಲ. ಅದು ಕೇವಲ ನಿಮಗೆ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ. ಅದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಒಂದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು (hypothesis) ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ತನ್ನ ಆಲೋಚನೆಯನ್ನು ತಿದ್ದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಬ್ಬ ಸಮಗ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಕನಂತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿಧಾನವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ: • ಇದು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. • ಇದು ಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. • ಇದು ಜ್ಞಾನಾತ್ಮಕ ದಣಿವಿನಿಂದ (cognitive fatigue) ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. • ಇದು ಕನ್ಫರ್ಮೇಷನ್ ಬಯಾಸ್ (confirmation bias) ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ.
ನೀವು ಈ ತರ್ಕವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು. ನೀವು ಒಬ್ಬ ಪ್ರಾಡಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಇಳಿಕೆ (user churn) ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿದೆ, ಆದರೆ ಅದು ಏಕೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. ದತ್ತಾಂಶವು ಸಪೋರ್ಟ್ ಟಿಕೆಟ್ಗಳು, ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಚದುರಿಹೋಗಿದೆ.
AI ಅನ್ನು ಆಲೋಚನಾ ಪಾಲುದಾರನಾಗಿ ಬಳಸಲು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ:
- ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ನೀಡಿ. ನಿಮ್ಮ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯದ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರಿ.
- ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿ. "ಬಳಕೆದಾರರು ಏಕೆ ಹೊರಹೋಗುತ್ತಿದ್ದಾರೆ?" ಎಂದು ಕೇಳಬೇಡಿ. ಬದಲಿಗೆ "ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟಿಕೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳಿಂದ ಯಾವ ಮಾದರಿಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿವೆ?" ಎಂದು ಕೇಳಿ.
- ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಾಗಿ (hypotheses) ಪರಿಗಣಿಸಿ. AI ನಿಮಗೆ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು. ಮನುಷ್ಯರು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
- ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ (Iterate). ನಿಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮತ್ತೆ AI ಗೆ ನೀಡಿ. ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶವು ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಕೇಳಿ.
ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಶುದ್ಧೀಕರಿಸಬೇಡಿ. ಈ ಮಾಡೆಲ್ಗಳ ಶಕ್ತಿಯು ಅದರ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಲ್ಲಿ ಅಡಗಿದೆ. ವಿರೋಧಾಭಾಸಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ. ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ. ಅಲ್ಲಿಯೇ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ತರ್ಕವು ನಡೆಯುತ್ತದೆ.
ನೀವು ಯೋಚಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಇದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ. ಪರಿಹಾರವಾಗದ ಉತ್ಪನ್ನದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
ಅನುಕೂಲವೆಂದರೆ ಕೇವಲ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿದಿರುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ. ದಣಿಯದೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ನಡುವೆಯೂ ತರ್ಕಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೇ ಅದು.
ಐಚ್ಛಿಕ ಕಲಿಕಾ ಸಮುದಾಯ: https://t.me/GyaanSetuAi