မောင်မောင်လင်း

ဒီနေ့ AI (ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာ) ကို ကျန်းမာရေးနဲ့ ဆေးသိပ္ပံနယ်ပယ်မှာ အသုံးချနေကြတာကိုတော့ အားလုံးသိရှိကြမှာပါ။ ဒါပေမဲ့ ဆေးပညာရှင်မဟုတ်တဲ့ ကျွန်တော်တို့လို သာမန်လူသားတွေအနေနဲ့ မိမိရဲ့တစ်ကိုယ်ရေကျန်းမာရေးကိုစောင့်ရှောက်ဖို့ လက်ထဲမှာရှိနေတဲ့ စမတ်ဖုန်း AI ကို အကျိုးရှိရှိ အသုံးချနိုင်တယ်ဆိုတာကို မျှဝေပေးလိုပါတယ်။

AI ကို ပုံမှန်ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်လို အသုံးပြုလို့ရတာကြောင့် ကျန်းမာရေးနဲ့ဆိုင်တဲ့ အသိပညာ ဗဟုသုတတွေကို မေးမြန်းဖူးကြမှာပါ။ အဲဒီအချိန် မျိုးမှာ ကိုယ့်ကျန်းမာရေးနဲ့သက်ဆိုင်တဲ့ မေးခွန်း တွေကိုလည်း AI ဆီမှာ မေးမြန်းနိုင်ပါတယ်။ သေချာတာကတော့ AI ဟာ ဆရာဝန်မဟုတ်တဲ့အတွက် ကုသမှု မပြုလုပ်နိုင်သလို ဆရာဝန်လို တိကျတဲ့ အကြံပြုချက်လည်း မပေးနိုင်ပါ။ သူက အသိပညာ ဗဟုသုတမျှဝေသူ၊ တစ်နည်းအားဖြင့် ကျန်းမာရေးအသိပညာပေး လက်ထောက်အနေနဲ့သာ လုပ်ဆောင်နိုင်ပါတယ်။

စမတ်ဖုန်း AI နဲ့ Follow-up လုပ်တဲ့ အနုပညာ

ဆရာဝန်နဲ့ တိုင်ပင်ကုသမှုကို ဦးစွာခံယူပြီးနောက် ကိုယ့်ရောဂါအခြေအနေ တိုးတက်မှုအပေါ် ပြန်လည်ဆွေးနွေးဖို့ဆိုတာ အခက်အခဲများစွာရှိပါတယ်။ အချိန်ကို တိကျစွာ ကြိုတင်မခန့်မှန်းနိုင်တာ၊ ရက်ချိန်းယူရတာ၊ အရေးပေါ်အခြေအနေဖြစ်ပေါ်တာ စတဲ့ကန့်သတ်ချက်တွေကြောင့် Follow-up လုပ်ဖို့ အခက်အခဲရှိနိုင်ပါတယ်။ ဒီလိုအချိန်မှာ လက်ထဲမှာရှိတဲ့ စမတ်ဖုန်း AI ကို ကြားခံအသုံးချပြီး Follow-up လုပ်နိုင်တဲ့ နည်းလမ်းကို မျှဝေပေးလိုပါတယ်-

(က)    စာနဲ့ မေးမြန်းခြင်း

          (၁)     ကိုယ့်ရောဂါအခြေအနေ၊ ဆရာဝန်ပေးထားတဲ့ ဆေးဝါး၊ ကုသမှတ်တမ်းတွေကို စာနဲ့ရေးသားပြီး AI ဆီမှာ မေးမြန်းနိုင်ပါတယ်။

          (၂)      PDF ကုသမှတ်တမ်း၊ ဆေးစစ်ချက် ရလဒ်တွေကို Upload လုပ်နိုင်သလို လိုအပ်ရင် ကိုယ့်ဘာသာ ဓာတ်ပုံရိုက်ပြီး ပေးပို့နိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် “ဒီဆေးစစ်ချက်က ဘာကိုဆိုလိုတာလဲဆိုတာ ကလေးတစ်ယောက် နားလည်အောင် ရှင်းပြပေးပါ”၊ “ဒီရောဂါရှိသူ အတွက် ဘယ်လိုအစားအစာတွေ ရှောင်သင့်သလဲ၊ ဘယ်လိုအားကစား မျိုးလုပ်သင့်သလဲ” ဆိုတဲ့ တစ်ကိုယ် ရေလမ်းညွှန်ချက်တွေကို AI ဆီက တောင်းနိုင်ပါတယ်။

 (ခ)    အပြန်အလှန် စကားပြောခြင်း

          (၁)     Voice Chat Function ရှိတဲ့ AI Chatbot (Gemini, Comet, Grok) တွေမှာ မြန်မာဘာသာနဲ့ တိုက်ရိုက်စကားပြောနိုင်ပါတယ်။ လက်ရှိအနေအထားအရတော့ Gemini ကို သုံးစွဲဖို့ အကြံပြုလိုပါတယ်။

          (၂)      စတင်ချိန်မှာ မြန်မာစာသားပေးပို့ ပြီးနောက် ဆက်စကားပြောနိုင်သလို Image Upload လုပ်ခြင်း၊ Camera နဲ့ တိုက်ရိုက်ပြသခြင်း စတဲ့ နည်းလမ်းတွေကို အသုံးချနိုင်ပါတယ်။

          (၃)     Live chat အတွင်းမှာ AI က အရောင်ခွဲခြားနိုင်သလို ကင်မရာကို ရှေ့/ နောက် ပြောင်းလဲအသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။

          (၄)     အားသာချက်ကတော့ ၂၄ နာရီ အချိန်မရွေးမေးမြန်းနိုင်ခြင်း၊ ရှက်ရွံ့စရာမလိုဘဲ ပွင့်လင်းစွာဆွေးနွေး နိုင်ခြင်းဖြစ်ပါတယ်။

(ဂ)     သတိပြုရန်အချက်များ

          (၁)     AI ဟာ ဆရာဝန်လို တိုက်ရိုက်ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ ဆေးညွှန်းထုတ်ပေးခြင်း (Telemedicine) မလုပ်နိုင်ပါ။

          (၂)      ဒါပေမဲ့ ကိုယ့်အခြေအနေနဲ့ ပတ်သက်ပြီး သိသင့်တဲ့ ဆေးပညာအချက်အလက်တွေကို ရှင်းပြပေးနိုင်ပြီး စိတ်အေးလက်အေးရှိစေဖို့ အားပေးစကားပြောပေးနိုင်ပါတယ်။

          (၃)     လိုအပ်လာခဲ့ရင် AI က ဆရာဝန်နဲ့ ထပ်မံတွေ့ဖို့ အကြံပြုပါလိမ့်မယ်။

          (၄)     Voice Chat မှာတော့ “ကျွန်ုပ်သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အကြံဉာဏ်များ ပေးအပ်နိုင်ခြင်းမရှိပါ၊ ကျန်းမာရေး ပညာရှင်နှင့်သာ အမြဲတမ်း တိုင်ပင်သင့်ပါသည်” ဆိုတဲ့ သတိပေးစာကြောင်းကို အဆုံးတိုင်းထည့်သွင်း ပြောကြားပါလိမ့်မယ်။

          (၅)     ဒါပေမဲ့ AI နဲ့ ဆွေးနွေးတဲ့အခါ နာမည်ရင်း၊ နေရပ်လိပ်စာ စတဲ့ အလွန်အမင်း ထိခိုက်လွယ်တဲ့ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်တွေကို တိုက်ရိုက်မပြောဘဲ “ရောဂါလက္ခဏာနဲ့ အချက်အလက်” ကိုပဲ အဓိကထားဆွေးနွေးဖို့ အကြံပြုလိုပါတယ်။

ခြုံပြောရရင်တော့ ကျွန်တော်တို့နိုင်ငံမှာ ဆေးဆိုင်ကိုမေးမြန်းပြီး “စပ်ဆေး” တွေနဲ့ ကုသမှု ခံယူနေသူတွေအတွက် ဒီလို AI Follow-up နည်းလမ်းက အလွန်အကျိုးရှိစေမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ AI ဟာ လူသားဆရာဝန်ကို အစားထိုးဖို့မဟုတ်ဘဲ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ပိုမိုခိုင်မာအောင် ဖြည့်ဆည်းပေးမယ့် လက်ထောက်အဖြစ် အသုံးချသင့်ပါတယ်။

AI ကုသရေးခေတ်သစ်ရဲ့ မှတ်တိုင် Utah ပြည်နယ်ရဲ့ Doctronic စနစ် (၂၀၂၆)

အရင်က AI ဆိုတာ မေးတာကို ဖြေရုံသက်သက် (Informational) အဆင့်ပဲရှိခဲ့ပေမယ့် ၂၀၂၆ ခုနှစ် ဇန်နဝါရီလ ၆ ရက်နေ့မှာတော့ ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေး လောကအတွက် ထူးခြားတဲ့ သမိုင်းမှတ်တိုင်တစ်ခု စိုက်ထူနိုင်ခဲ့ပါတယ်။ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု Utah ပြည်နယ်ဟာ Doctronic အမည်ရှိ AI စနစ်ကို အသုံးပြုပြီး ဆေးညွှန်းအလိုအလျောက် သက်တမ်းတိုးခြင်းကို ကမ္ဘာ့ပထမဆုံးအဖြစ် တရားဝင်စမ်းသပ် ခွင့်ပြုလိုက်တာဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဟာ Utah ပြည်နယ် ရဲ့ နည်းပညာသစ်များ စမ်းသပ်ခွင့်ဥပဒေအောက်မှာ လည်ပတ်တာဖြစ်ပြီး စိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းတဲ့ အချက်တွေကတော့-

(က)    ကုန်ကျစရိတ်သက်သာခြင်း။ လူနာက AI Agent / chat နဲ့ဆွေးနွေးပြီး ကျန်းမာ ရေးအခြေအနေ ပြောင်းလဲမှုမရှိကြောင်း၊ ဘေးထွက်ဆိုးကျိုးမရှိကြောင်း အတည်ပြုနိုင်ရင် တစ်ကြိမ်ကို လေးဒေါ်လာတည်းနဲ့ ဆေးညွှန်းကို ဆေးဆိုင်ထံ တိုက်ရိုက်ပို့ပေးပါတယ်။ ဒါဟာ သာမန် ဆရာဝန်နဲ့ ပြသခထက် အဆပေါင်းများစွာ သက်သာတဲ့နှုန်းဖြစ်ပါတယ်။ အခြေအနေ မမှန်မကန်တာ ဒါမှမဟုတ် ဆုံးဖြတ်ရခက်ခဲတဲ့ အခြေအနေတွေမှာတော့ Telehealth Video Call နဲ့ လူသားဆရာဝန်ထံ ချက်ချင်းချိတ်ဆက်ပေးပါတယ်။ အဲဒီအခါမှာတော့ သတ်မှတ်နှုန်းထားတစ်ခု ထပ်မံပေးချေ ရမှာဖြစ်ပါတယ်။

(ခ)     ဆေးဝါးအကျုံးဝင်မှု။ Doctronic AI ဟာ လူနာတွေ ပုံမှန်သုံးနေကြတဲ့ဆေးတွေ မှာသာ အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် သွေးတိုး၊ ဆီးချို၊ ကိုလက်စထရော၊ သိုင်းရွိုက် စတဲ့ရောဂါတွေအတွက်သုံးတဲ့ ဆေးတွေ၊ မျိုးစဉ်ထိန်းချုပ်ဆေး၊ စိတ်ကျန်းမာရေးဆေး အစရှိတဲ့ဆေးဝါး စုစုပေါင်း ၁၉၀ မှ ၁၉၁ မျိုးအတွက်သာ AI က ဆေးညွှန်းကို ထပ်ဖြည့်ပေးနိုင်ပါ တယ်။ ပထမဆုံးဆေးညွှန်းကို လူသားဆရာဝန်ကသာ ရေးပေးရပြီး AI က ထပ်ဖြည့်တာကိုသာ တာဝန်ယူပါတယ်။ အကိုက်အခဲပျောက်ဆေး၊ ပိုးသတ်ဆေး စတဲ့ အဆင့်မြင့်ဆေးတွေနဲ့ ထိုးဆေး/ စားဆေးတွေကိုတော့ AI က ကိုယ်တိုင် ဆုံးဖြတ်ခွင့်မရှိပါဘူး။

(ဂ)     စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးမှု။ စနစ်အသစ် ဖြစ်တဲ့အတွက် ဆေးတစ်မျိုးချင်းစီရဲ့ ပထမဆုံး ထပ်ဖြည့်ပေးမှုအကြိမ် ၂၅၀ ကို လူသားဆရာဝန်တွေက နောက်ကွယ် မှ Audit လုပ်ခဲ့ပါတယ်။ ဒီလိုစစ်ဆေးမှုမှာ AI ရဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေဟာ လူသားဆရာဝန်တွေရဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်နဲ့ ၉၉ ဒသမ ၂ ရာခိုင်နှုန်းအထိ တူညီတာကို တွေ့ရှိခဲ့ရပါတယ်။

ကျွန်တော် အပေါ်မှာတင်ပြခဲ့တဲ့ “စမတ်ဖုန်း AI ကို Follow - up လုပ်ဖို့ သုံးပါ” ဆိုတဲ့ အချက်ဟာ အခု Utah မှာတော့ လက်တွေ့တရားဝင် ကုသမှုအဆင့်အထိ ဖြစ်လာနေပါပြီ။ မြန်မာနိုင်ငံမှာတော့ Doctronic လို တရားဝင်စနစ်မရှိသေးပေမယ့် ကျွန်တော်တို့ရဲ့ Gemini လို AI တွေကို အသုံးချပြီး မိမိသောက်နေတဲ့ဆေးရဲ့ ဘေးထွက်ဆိုးကျိုးကို မေးမြန်းတာ၊ ဆရာဝန်နဲ့မတွေ့ရခင် ကြိုတင် ပြင်ဆင်ရမယ့်အချက်တွေကို တိုင်ပင်တာနဲ့ ဓာတ်ခွဲခန်းအဖြေတွေကိုအခြေခံပြီး ဘာတွေ သတိထားရမလဲဆိုတာ ဆွေးနွေးတာတွေကို လုပ်ဆောင်ခြင်းအားဖြင့် ကိုယ်တိုင်စောင့်ရှောက်မှုကို ပိုမိုခိုင်မာစေမှာဖြစ်ပါတယ်။ အရေးကြီးဆုံးကတော့ Utah ရဲ့ စနစ်ဟာ နည်းပညာနဲ့ ဥပဒေ ပေါင်းစပ်ထားတဲ့ Pilot Program ဖြစ်ပြီး ကျွန်တော်တို့ဆီမှာတော့ ဆရာဝန်ရဲ့ ညွှန်ကြားချက်ကို အမြဲတမ်း ပထမဦးစားပေးအဖြစ်ထားရှိရမှာဖြစ်ပါတယ်။

လူသားနှလုံးသားနဲ့ AI ဦးနှောက် “Human Touch” ရဲ့ အနက်ရှိုင်းဆုံးအဓိပ္ပာယ်

AI နည်းပညာတွေဟာ ၂၀၂၆ ခုနှစ်မှာ မယုံနိုင် လောက်အောင် တိုးတက်လာပြီး ဆေးညွှန်းတွေကို ပါ တာဝန်ယူနိုင်လာပြီဖြစ်ပေမယ့် ကုသမှုဖြစ်စဉ် တစ်ခုမှာ လူသားဆရာဝန်တွေရဲ့ Human Touch ကိုတော့ ဘယ်တော့မှ အစားမထိုးနိုင်သေးပါဘူး။ ဒီနေရာမှာ Human Touch ဆိုတာကို အပိုင်းနှစ်ပိုင်း နဲ့ ခွဲခြားနားလည်ဖို့ လိုအပ်ပါတယ်-

(က)    အာရုံခံစားမှုဆိုင်ရာ ထိတွေ့မှု

          (၁)     အာရုံခံစားနိုင်မှု။ လူသားတွေဟာ အမြင်၊ အကြား၊ အထိအတွေ့၊ အနံ့ နဲ့ အရသာဆိုတဲ့ အာရုံငါးပါးလုံးက တစ်ဆင့် အခြေအနေတွေကို တိုက်ရိုက်ခံစားပြီး အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆို ကြတာပါ။

          (၂)      AI ရဲ့ ကန့်သတ်ချက်။ Gemini Live လိုမျိုး AI တွေဟာ ကင်မရာကတစ်ဆင့် အရောင်တွေကို ခွဲခြားနိုင်ပြီး အသံကို ကြားနိုင်ပေမယ့် လူနာရဲ့ လက်ကို ကိုင်လိုက်တဲ့အခါ ခံစားရတဲ့ နွေးထွေးမှု၊ သွေးခုန်နှုန်းရဲ့ ရိုက်ခတ်မှု ဒါမှ မဟုတ် လူနာရဲ့ ကိုယ်နံ့ကတစ်ဆင့် သိနိုင်တဲ့ ရောဂါလက္ခဏာမျိုးတွေကိုတော့ တိုက်ရိုက်ခံစားနိုင်စွမ်း မရှိပါဘူး။ AI က ဒေတာကိုသာသုံးပြီး ခန့်မှန်းနိုင်ပေမယ့်လည်း လူသားလို ကိုယ်တိုင်ခံစားနိုင်စွမ်းမရှိ လို့ပါ။

(ခ)     စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာနယ်ပယ်။ ဒါဟာ ကုသမှုရဲ့ အနှစ်သာရဖြစ်တဲ့ စိတ်ခံစားမှု၊ သဘောထားနဲ့ ယဉ်ကျေးမှုနောက်ခံတွေကို နားလည်ပေးနိုင်တဲ့ စွမ်းရည် ဖြစ်ပါတယ်-

          (၁)     စိတ်ခံစားမှု ခန့်မှန်းနည်းပညာနဲ့ စာနာနိုင်စွမ်း AI ။ လက်ရှိ AI တွေ ဟာ လူတစ်ယောက်ရဲ့ အသံနေ အသံထား၊ စာသားနဲ့ မျက်နှာ အမူအရာကို ကြည့်ပြီး “စိတ်ပူပန် နေသလား”၊ “ဝမ်းနည်းနေသလား” ဆိုတာကို ခန့်မှန်းပေးနိုင်တဲ့ နည်းပညာတွေ ပါဝင်လာပါတယ်။ AI က ၂၄ နာရီ ပတ်လုံး နားထောင် ပေးနိုင်ပြီး “ခင်ဗျားစိတ်ပူနေတာကို ကျွန်တော် နားလည်ပါတယ်” လို့ တုံ့ပြန်နိုင်ပါတယ်။

          (၂)      တကယ့်ခံစားချက် မဟုတ်ခြင်း။ AI က စိတ်ခံစားမှုကို ခန့်မှန်းပေးနိုင် ပေမယ့်လည်း အမှန်တကယ်ခံစား နိုင်စွမ်းမရှိပါ။ AI ဟာ လူသား တစ်ယောက်လို အတွင်းခံစားချက် ကို တိုက်ရိုက်ခံစားပိုင်ခွင့်မရှိပါဘူး။ လူသားဆရာဝန်တစ်ဦးကသာ လူနာရဲ့ စိုးရိမ်မှုကို ကိုယ်ချင်းစာကြည့်ပေးတာ၊ ဘဝအတွေ့အကြုံအရ နားလည်ပေးတာမျိုးဟာ AI မလုပ်နိုင်တဲ့ အနက်ရှိုင်းဆုံးကုသခြင်း အတတ်ပညာပဲ ဖြစ်ပါတယ်။

အောက်ကဇယားကို လေ့လာကြည့်ရင် AI နဲ့ လူသားဆရာဝန်ရဲ့ အဓိကခြားနားချက်တွေကို တွေ့ရှိနိုင်ပြီး Human Touch ရဲ့ အရေးပါမှုကို ပိုမိုရှင်းလင်းစေမှာဖြစ်ပါတယ်-

ခေတ်သစ်ဆရာဝန်နဲ့ AI- ခြိမ်းခြောက်မှုလား၊ အားကိုးရာလား

နည်းပညာတွေ တစ်ဟုန်ထိုးတိုးတက်လာတဲ့ ၂၀၂၆ ခုနှစ်မှာ ဆရာဝန်အချို့က AI က ငါတို့ နေရာကို အစားထိုးတော့မှာလားဆိုပြီး စိုးရိမ် တတ်ကြပါတယ်။ တကယ်တော့ AI ဆိုတာ ဆရာ ဝန်ကို အစားထိုးဖို့မဟုတ်ဘဲ ဆရာဝန်ရဲ့ အရည်အချင်းကို မြှင့်တင်ပေးမယ့် လက်ထောက်တစ်ဦးသာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီအခန်းမှာတော့ ဆရာဝန်နဲ့ AI ရဲ့ အခန်းကဏ္ဍကို နယ်ပယ်သုံးခုအနေနဲ့ ခွဲခြားဖော်ပြ လိုပါတယ်-

(က)    အသိဉာဏ်ဆိုင်ရာနယ်ပယ် (Cognitive Domain)။ AI က အချက်အလက်တွေကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း တွက်ချက်နိုင်ပြီး နောက်ဆုံးပေါ် ဆေးပညာလမ်းညွှန်ချက်တွေကို ချက်ချင်းရှာဖွေပေးနိုင်ပါတယ်။

(ခ)     လက်တွေ့ကျွမ်းကျင်မှုနယ်ပယ် (Psycho- motor Domain)။ AI စက်ရုပ်တွေဟာ တိကျတဲ့ ခွဲစိတ်မှုတွေလုပ်နိုင်ပေမယ့် လူနာကို နူးညံ့စွာစမ်းသပ်တာ၊ အခြေအနေပေါ်မူတည်ပြီး လက်တွေ့တုံ့ပြန် တာမှာတော့ လူသားဆရာဝန်ရဲ့ ထိတွေ့မှုကသာ အကောင်းဆုံး ဖြစ်နေဆဲပါ။

(ဂ)     စိတ်ထားနဲ့သဘောထား နယ်ပယ် (Affective Domain)။ AI က အသံ၊ စာသား၊ မျက်နှာအမူအရာတွေကို ကြည့်ပြီး စိတ်ပူနေသလား၊ ဝမ်းနည်းနေသလား ခန့်မှန်းနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ အမှန်တကယ် စာနာမှု (Genuine Empathy) ကို ပေးနိုင်တာက လူသားဆရာဝန်ပဲဖြစ်ပါတယ်။

ဒါကြောင့် ဆရာဝန်တစ်ဦးဟာ မိမိရဲ့ KSA (Knowledge, Skills, Attitudes) ကို AI နဲ့ ပေါင်းစပ် ပြီး မြှင့်တင်မယ်ဆိုရင် သူ့ရဲ့ကုသမှုပုံစံကို အခုလို ပြောင်းလဲစေနိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်-

(က)    အသိပညာ - အမြဲတမ်း နောက်ဆုံးပေါ် ဖြစ်နေခြင်း။ ယခင်က ဆေးကျောင်းတုန်း ကသင်ခဲ့တဲ့ စာအုပ်တွေနဲ့ အတွေ့အကြုံကိုသာ အားကိုးခဲ့ရာက AI ကို အသုံးပြုပြီး နေ့စဉ်သင်ယူနေမယ်ဆိုရင် ဥပမာ အားဖြင့် လူနာတစ်ယောက်မှာ ထူးခြားတဲ့ဆေး ဘေးထွက်ဆိုးကျိုးတွေ့ရင် AI ကိရိယာ သို့မဟုတ် PubMed လို အရင်းအမြစ်တွေမှာ AI နဲ့ အမြန်ရှာဖွေမှာဖြစ်ပါ တယ်။ သွေးတိုးရောဂါအတွက် နောက်ဆုံးပေါ် ဆေးပညာအကြံပေး လမ်းညွှန်ချက်များ- ၂၀၂၆ ခုနှစ် (Latest guidelines for hypertension 2026) လိုမျိုး မေးခွန်းတွေနဲ့ မိမိရဲ့အသိပညာကို အမြဲ Update လုပ်ထားနိုင်မှာ ဖြစ်ပါ တယ်။

(ခ)     ကျွမ်းကျင်မှု - လက်တွေ့လုပ်ဆောင်နိုင် စွမ်းမြှင့်တင်ခြင်း။ AI က သူ့အတွက် ဒုတိယမျက်စိဖြစ်လာမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် X-ray ပုံတွေကို AI ကိရိယာတွေနဲ့ နှိုင်းယှဉ်စစ်ဆေးပြီး ပိုမိုတိကျတဲ့ ပုံဖတ်ခြင်းကျွမ်းကျင်မှု ရလာပါတယ်။ ဒါ့အပြင် ရှုပ်ထွေးတဲ့ ဆေးပညာစကားလုံးတွေကို လူနာ နားလည်လွယ်အောင် ဘယ်လိုရှင်းပြရမလဲဆိုတာကို AI ဆီကနေ နမူနာရယူ ပြီး လေ့ကျင့်တာကြောင့် လူနာနဲ့ ဆက်သွယ်မှု ပိုကောင်းလာမှာဖြစ်ပါတယ်။

(ဂ)     စိတ်ထားနဲ့ သဘောထား - အရေးအကြီး ဆုံး အပြောင်းအလဲ။ AI က သူ့ကို အဆက်မပြတ်သင်ယူလိုစိတ်ရှိသူတစ်ဦး ဖြစ်လာစေမှာဖြစ်ပါတယ်။ ဥပမာအား ဖြင့် AI က တစ်ခါတလေ မှားတတ်တာကို သိထားတာကြောင့် အချက်အလက်တွေကို Double-check အမြဲလုပ်တဲ့ သတိရှိမှု တိုးတက်လာမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ အဓိကအားဖြင့် AI က ရောဂါ ရှာနိုင်ပေမယ့် လူနာကိုနားထောင်ပြီး စာနာမှုပေးနိုင်တာက လူသားပဲဖြစ် တယ်လို့ ပိုမိုယုံကြည်လာမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

အောက်ကဇယားလေးကို လေ့လာကြည့်စေ လိုပါတယ် -

တစ်နည်းအားဖြင့် ဆရာဝန်တစ်ဦးရဲ့ KSA ထဲကို AI ကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းလိုက်ခြင်းက ဆရာဝန်ကို “သိပြီးသား ဆရာဝန်” ကနေ “အဆက်မပြတ်တိုးတက်နေတဲ့ ဆရာဝန်” အဖြစ် ပြောင်းလဲပေးနိုင်ပါတယ်။ AI ရဲ့ မြန်ဆန်တဲ့ ဦးနှောက်နဲ့ လူသားရဲ့ စစ်မှန်တဲ့ နှလုံးသားပေါင်းစပ်မှသာ အကောင်းဆုံးသော ကုသမှကို ရရှိမှာဖြစ်ပါကြောင်း တိုက်တွန်းလိုက်ရပါတယ်။

အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရရင် ၂၀၂၆ ခုနှစ်ရဲ့ နည်းပညာရေစီးကြောင်းထဲမှာ စမတ်ဖုန်း AI ဆို တာ ၂၄ နာရီပတ်လုံး အားကိုးလို့ရတဲ့ ကျန်းမာရေး လက်ထောက်တစ်ဦးဖြစ်လာပါပြီ။ ကျွန်တော်တို့ နိုင်ငံမှာ ဆေးဆိုင်ကပေးတဲ့ စပ်ဆေးတွေနဲ့ ကိုယ့်ကျန်းမာရေးကို စမ်းသပ်မယ့်အစား AI ကို အသုံးပြုပြီး မှန်ကန်တဲ့ ကျန်းမာရေးဗဟုသုတတွေကို ရှာဖွေတတ်ဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ သတိပြု ရမှာက AI ဟာ လူသားဆရာဝန်ကို အစားထိုးဖို့ မဟုတ်ဘဲ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ပိုမိုခိုင်မာ အောင် ဖြည့်ဆည်းပေးဖို့သာ ဖြစ်ပါတယ်။ ထို့အတူ ဆရာဝန်တွေအနေနဲ့လည်း AI ကို ခြိမ်းခြောက်မှု တစ်ခုအဖြစ်မမြင်ဘဲ မိမိရဲ့ KSA (Knowledge, Skills, Attitudes) ကို မြှင့်တင်ပေးမယ့် လက်နက် တစ်ခုအဖြစ်အသုံးချပြီး ခေတ်သစ်ဆေးပညာရဲ့ စိန်ခေါ်မှုတွေကို ရင်ဆိုင်သင့်ကြောင်း အကြံပြု တင်ပြလိုက်ရပါတယ်။ ။