సమావేశ ముఖ్యాంశం: 2026 PAS కాంగ్రెస్

ఏఐ అనేది కేవలం ఒక సాధనం, కానీ మనం దాన్ని ఎలా ఉపయోగిస్తామనేది ముఖ్యం.

---

 

AI యొక్క సారాంశం: అది ఎలా పనిచేస్తుంది మరియు దాని పయనం ఎటువైపు

ఆమె కదలిక రుగ్మతలలో AI భవిష్యత్తు గురించి చర్చిస్తూ, AI చేరిక అనేది దృశ్య దృగ్విషయాల నుండి మరింత కచ్చితమైన కదలిక రుగ్మతల సంరక్షణ నమూనాల వైపు ఒక నమూనా మార్పును సూచిస్తుందని నొక్కిచెప్పారు. ఆమె AI సాధన అభివృద్ధి పైప్‌లైన్‌లోని దశలను (శిక్షణ, ధ్రువీకరణ, అమలు మరియు పర్యవేక్షణ) కూడా వివరించారు. సాధారణ పక్షపాతాలు మరియు లోపాలు ఈ దశలలో ప్రవేశించి, AI యొక్క కచ్చితత్వాన్ని దెబ్బతీసే అవకాశం ఉంది.

చివరగా, డాక్టర్ అఫ్షారీ తన ఉపన్యాసాన్ని ముగిస్తూ, మనం ఈ భవిష్యత్ యుగంలోకి అడుగుపెడుతున్నప్పుడు మన "AI బాధ్యతలను" సంగ్రహించారు. ఈ యుగంలో మనలో చాలామంది నిస్సందేహంగా AI సాధనాలను ఉపయోగించడమే కాకుండా సృష్టిస్తారు. ఇందులో నియంత్రణ యంత్రాంగాలను అభివృద్ధి చేయడం మరియు నిపుణుల ఏకాభిప్రాయం ఆధారంగా మన డేటా మూలాలను ఎంచుకోవడం వంటివి ఉన్నాయి. డాక్టర్ అఫ్షారీ ప్రసంగం అంతటా పొందుపరిచిన ఒక ముఖ్యమైన సారాంశం ఏమిటంటే... వాస్తవానికి, ఏఐ ఎలా పనిచేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడానికి న్యూరాలజిస్టులే అత్యంత అనువైన స్థితిలో ఉన్నారు.న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు మేధస్సుపై మనకున్న లోతైన అవగాహన దృష్ట్యా, దానిని స్వీకరించడానికి మరియు భవిష్యత్తులో చర్చలలో నిమగ్నమై ఉండటానికి.

వైద్యులు తమ వృత్తి మరియు పరిశోధనలో AIని ఎలా ఉపయోగిస్తున్నారు

డాక్టర్ వియోలాంటే తన రెండవ ఉపన్యాసంలో, వివిధ AI నమూనాల వినియోగ-కేసు ఉదాహరణల ద్వారా ప్రెసిషన్ మెడిసిన్ వైపు వచ్చిన నమూనా మార్పు ఎలా సాకారమైందో చక్కగా వివరించారు. ఆమె తన ప్రసంగాన్ని మూడు భాగాలుగా విభజించారు — ప్రస్తుతం అందుబాటులో ఉన్న AI సాధనాలు వైద్యులకు మరియు పరిశోధకులకు (1) డేటాను ఉత్పత్తి చేయడానికి, (2) శోధించడానికి, మరియు (3) ఏకీకృతం చేయడానికి ఎలా సహాయపడతాయో వివరిస్తూ — ఇవి కేవలం మన మానవ మెదళ్లకు ఇప్పటికే ఉన్న సామర్థ్యాలకు శారీరక శక్తిని జోడించడమే కాకుండా, కొత్త సమాచార పొరలను వెల్లడి చేయడానికి పునర్నిర్మాణ సామర్థ్యాలను వెలికితీయడం.

డేటాను ఉత్పత్తి చేసే విషయంలో, డాక్టర్ వియోలాంటే పార్కిన్సోనియన్ రుగ్మతలు మరియు డిజిటల్ బయోమార్కర్లలో డీప్ ఫినోటైపింగ్ యొక్క అనేక ఉదాహరణలను చర్చించారు. క్లినిక్ సెట్టింగ్‌లో మరియు ముఖ్యంగా హంటింగ్టన్ వ్యాధి యొక్క చికిత్సా క్లినికల్ ట్రయల్స్ సెట్టింగ్‌లో, ముందస్తు గుర్తింపు మరియు పర్యవేక్షణ కోసం న్యూరోఇమేజింగ్‌కు అనువర్తితమైన మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను కూడా ఆమె సమీక్షించారు. మెషిన్ లెర్నింగ్ నమూనాల ద్వారా మల్టీమోడల్ డేటాసెట్‌ల — అంటే మల్టీ-ఓమిక్స్ — విశ్లేషణను ఈ సందర్భంలో వివరించారు. రోగ నిర్ధారణ బయోమార్కర్లను గుర్తించడానికి అంచనా నమూనాలుఉదాహరణకు, పార్కిన్సన్ వ్యాధిలో మరింత వేగవంతమైన అభిజ్ఞా క్షీణత, దీనిని సాంప్రదాయకంగా కేవలం క్లినిక్ వాతావరణంలో మాత్రమే నిర్ధారించలేము.

డేటాను శోధించే విషయంలో, ప్రచురితమైన సాక్ష్యాలను శోధించడానికి, సంశ్లేషణ చేయడానికి, మరియు ప్రదర్శించడానికి AIని ఉపయోగించగల వివిధ మార్గాలన్నింటినీ డాక్టర్ వియోలాంటే చాలా సమగ్రంగా సమీక్షించారు. ఇవన్నీ అంతిమంగా లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడలింగ్ ద్వారా సాధ్యమవుతాయి. సాహిత్య శోధనలలో సహాయపడటానికి, చాలా నిర్దిష్టమైన ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడానికి, క్రమబద్ధమైన సమీక్షలు మరియు మెటా-విశ్లేషణలు చేయడానికి, ఇంకా మరెన్నో పనుల కోసం ఉపయోగపడే AI-ఆధారిత సాధనాలను ఆమె సమీక్షించారు. యాంత్రిక అతివ్యాప్తులను గుర్తించడం ద్వారా కొత్త పరిశోధన ప్రశ్నలను రూపొందించండిఈ సాధనాలు లక్షలాది ప్రచురణలలో శోధించగలవు — ఇది ఒక్క పరిశోధకుడి చేత సాధించడం అసాధ్యమైన ఘనకార్యం.

చివరగా, డేటాను ఏకీకృతం చేసే విషయంలో, డీప్ బ్రెయిన్ స్టిమ్యులేషన్‌ను ఒక సరైన ఉదాహరణగా చూపుతూ, AIని ఒక క్లినికల్ డెసిషన్ సపోర్ట్ సిస్టమ్ (CDSS)గా ఉపయోగించడాన్ని పరిచయం చేశారు. రోగి శరీర నిర్మాణ శాస్త్రం యొక్క 7T MR ఇమేజింగ్‌ను ఉపయోగించి లక్ష్య నిర్దేశాన్ని మెరుగుపరచడానికి చేసే ప్రీ-ఆపరేటివ్ ప్లానింగ్ నుండి, క్లినికల్ ప్రయోజనం మరియు దుష్ప్రభావాల ప్రొఫైల్‌ల ఆధారంగా సెట్టింగ్‌లను సర్దుబాటు చేయడానికి AI-ఆధారిత ఆటోమేటెడ్ అల్గారిథమ్‌ల వరకు, డాక్టర్ వియోలాంటే ఈ క్రింది విషయాలను వివరించారు. సంరక్షణలోని అనేక రంగాలలో లోతైన మెదడు ఉత్తేజనను మెరుగుపరచడానికి ఏఐ (AI) బలమైన అవకాశాన్ని అందిస్తోంది..

PAS ప్రాంతంలో AI ఉత్తర-దక్షిణ అంతరాన్ని పూడ్చగలదా?

డాక్టర్ పెరెజ్-లోరెట్ చివరి ఉపన్యాసం ఇచ్చారు. ఆయన అంతకు ముందు రెండు ఉపన్యాసాలలో ప్రస్తావించిన కీలకమైన ఆలోచనలను, వినియోగ ఉదాహరణలను సంగ్రహించి, చర్చను మరో అడుగు ముందుకు తీసుకెళ్ళారు. AI సాధనాలు మరింత ఏకరీతి ప్రాప్యతను, మరింత సమానమైన సంరక్షణను, మరియు మరింత విభిన్నమైన పరిశోధన ప్రాతినిధ్యాన్ని ఎలా అందించగలవనే దానిపై ఆయన తన ఆలోచనలను పంచుకున్నారు.

రోగులు అనుభవించే దానిలో క్లినికల్ సందర్శనలు కేవలం ఒక చిన్న భాగం మాత్రమేనని, ఆయన ఈ విధంగా చర్చించారు ధరించగలిగే పరికరాల అభివృద్ధి, నిజ జీవిత రోగి అనుభవాలను మనం యథాతథంగా చిత్రీకరించడానికి వీలు కల్పించింది.వీటిలో కనీసం ఎనిమిది పరికరాలు ఇప్పుడు FDA మరియు EMA ఆమోదం పొందాయి. కంప్యూటర్ విజన్ సిస్టమ్స్‌లో అభివృద్ధి చెందుతున్న నిపుణురాలిగా, డాక్టర్ పెరెజ్-లోరెట్ ఈ విధంగా చర్చించారు. కదలిక రుగ్మతల పరీక్షను ప్రామాణీకరించడానికి కంప్యూటర్ విజన్ సహాయపడగలదుముఖ్యంగా పార్కిన్సన్ వ్యాధి విషయంలో, పరీక్షా కచ్చితత్వం, ప్రత్యేకించి క్లినికల్ ట్రయల్ ఫలితాల నేపథ్యంలో, చాలా కీలకం. కంప్యూటర్ విజన్ రంగంలోని కంప్యూటర్ ఆడిషన్ సిస్టమ్స్ మరియు మొబైల్ హెల్త్ “యాప్స్” వంటి అదనపు అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతికతలు కూడా, భవిష్యత్తులో AI రోగి మదింపులను మార్చగల కొత్త మార్గాలుగా పరిచయం చేయబడ్డాయి. ఉత్తర మరియు దక్షిణ అమెరికా రెండింటిలోనూ 50% కంటే తక్కువ కదలిక రుగ్మతల రోగులకు మాత్రమే కదలిక రుగ్మతల నిపుణుడిని సంప్రదించే అవకాశం ఉన్నందున, డాక్టర్ పెరెజ్-లోరెట్ చెప్పిన ముఖ్య సందేశాలలో ఒకటి ఏమిటంటే... AI సాధనాలు ప్రాప్యత అంతరాన్ని పూడ్చే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నాయి మరియు మన రోగులకు అందించే సంరక్షణను మెరుగుపరచండి.

ప్లీనరీ సమావేశం నుండి వెలువడిన ప్రధాన సందేశం ఏమిటంటే AI అనేది వైద్యపరమైన తీర్పుకు ప్రత్యామ్నాయం కాదుకానీ, ఇది జాగ్రత్తగా అభివృద్ధి చేసి, బాధ్యతాయుతంగా ఉపయోగించి, విమర్శనాత్మకంగా విశ్లేషించినప్పుడు మాత్రమే ఉపయోగపడే ఒక సాధనం. AI వ్యవస్థలను నిష్క్రియాత్మకంగా ఉపయోగించకుండా, చురుకుగా అర్థం చేసుకోవాలని, వాటి అభివృద్ధి మరియు ధ్రువీకరణకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి వైద్య నిపుణుల నైపుణ్యం ఇప్పటికీ అవసరమని, మరియు వివిధ ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యవస్థలలో ఈ సాంకేతికతలను ఉపయోగించేటప్పుడు నిష్పాక్షికతకు అత్యంత ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలని ఈ సమావేశం నొక్కి చెప్పింది. పక్షపాతాన్ని నివారించడానికి మరియు అనేక దక్షిణ అమెరికా దేశాల జనాభాతో సహా, తక్కువ ప్రాతినిధ్యం ఉన్న ప్రాంతాలలో AI సాధనాల వినియోగాన్ని కొనసాగించడానికి, AI-శిక్షణ డేటాసెట్‌లలో విభిన్న జనాభాను చేర్చడం అత్యవసరం.

చివరికి, కదలిక రుగ్మతలలో ఏఐ భవిష్యత్తు అనేది, ఆ సాంకేతికత ఎంత బాగా పనిచేస్తుందనే దానిపై మాత్రమే కాకుండా, దానిని ఉపయోగించాలని ఎంచుకునే వైద్యులు మరియు పరిశోధకుల ప్రమాణాలు, జవాబుదారీతనం మరియు లక్ష్యాలపై కూడా ఆధారపడి ఉంటుంది.