எக்ஸ்ரே, எம்ஆர்ஐ மற்றும் சிடி மூலம் நோய் கண்டறிதலை செயற்கை நுண்ணறிவு மேம்படுத்துகிறது

மருத்துவ படமெடுப்புகள் நோய் கண்டறிதலின் மையமாகும். எக்ஸ்ரே, சிடி மற்றும் எம்ஆர்ஐ ஸ்கேன்கள் உடலின் உள் நிலை பற்றிய பெரும் காட்சி தரவுகளை உருவாக்குகின்றன. 

உதாரணமாக, உலகளவில் ஆண்டுக்கு 3.5 பில்லியன் எக்ஸ்ரே பரிசோதனைகள் நடைபெறுகின்றன, மற்றும் மருத்துவமனைகள் பெரும்பரிமாண படமெடுப்பு தரவுகளை உருவாக்குகின்றன. இருப்பினும், பல படங்கள் பகுப்பாய்வு செய்யப்படாமல் இருக்கின்றன – ஒரு மதிப்பீடு கூறுகிறது 97% க்கும் மேற்பட்ட ரேடியோலஜி தரவு பயன்படுத்தப்படவில்லை.

இந்த முரண்பாடு ரேடியோலஜிஸ்ட்கள் மீது அதிக வேலைப்பளுவால் ஏற்படுகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு (AI), குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல், படங்களை தானாகவே "படிக்க" உதவுகிறது. பெரிய படத் தரவுத்தளங்களில் பயிற்சி பெற்ற கன்வலூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNN) நோயின் (உதாரணமாக, கட்டிகள், எலும்பு முறிவு, அல்லது தொற்றுகள்) நுட்பமான அல்லது கண்டுபிடிக்க கடினமான வடிவங்களை அறிய கற்றுக்கொள்கின்றன. வாசலில், AI சந்தேகமான பகுதிகளை வெளிப்படுத்தி, குறைபாடுகளை அளவிடவும், நோயை முன்னறிவிக்கவும் முடியும்.

இன்று, ஒழுங்குமுறை அமைப்புகள் ஏற்கனவே நூற்றுக்கணக்கான AI கருவிகளை படமெடுப்புக்கு அனுமதித்துள்ளன, 2025க்குள் FDA 800க்கும் மேற்பட்ட ரேடியோலஜி ஆல்கொரிதம்களை பட்டியலிட்டுள்ளது. இது ஒரு பெரிய மாற்றத்தை பிரதிபலிக்கிறது: AI எக்ஸ்ரே, சிடி மற்றும் எம்ஆர்ஐயில் மருத்துவர்களுக்கு உதவியாக இணைக்கப்படுகிறது, அவர்களை மாற்றுவதற்கல்ல.

எக்ஸ்ரே படமெடுப்பில் AI மேம்பாடுகள்

எக்ஸ்ரேகள் மிக பொதுவான நோய் கண்டறிதல் படங்கள் – விரைவானவை, மலிவானவை மற்றும் எளிதில் கிடைக்கும். அவை மார்பு நோய்கள் (நுரையீரல் அழற்சி, தொற்று, COVID-19), எலும்பு முறிவு, பல் பிரச்சினைகள் மற்றும் பலவற்றை கண்டறிய பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

ஆனால், எக்ஸ்ரே படங்களை நன்கு வாசிப்பது அனுபவத்தை தேவைப்படுத்துகிறது, மேலும் பல இடங்களில் போதுமான ரேடியோலஜிஸ்ட்கள் இல்லை. AI இந்த சுமையை குறைக்க உதவுகிறது.

உதாரணமாக, பிரபலமான CheXNet போன்ற ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள் நூற்றுக்கணக்கான ஆயிரக்கணக்கான மார்பு எக்ஸ்ரேகளில் பயிற்சி பெற்றுள்ளன. CheXNet (121 அடுக்கு CNN) மார்பு எக்ஸ்ரேகளில் நுரையீரல் அழற்சியை மருத்துவர்களை விட மேலான துல்லியத்துடன் கண்டறிகிறது. எலும்பு மருத்துவத்தில், AI இயக்கும் எக்ஸ்ரே பகுப்பாய்வு பிஸியான மருத்துவமனைகளில் தவறவிடக்கூடிய நுட்பமான எலும்பு முறிவு கோடுகளை தானாக கண்டறிய முடியும்.

• முக்கிய எக்ஸ்ரே AI பணிகள்: நுரையீரல் நோய்கள் (நுரையீரல் அழற்சி, தொற்று, புற்றுநோய்), நுரையீரல் காற்று சுரங்கம் மற்றும் திரவம் கண்டறிதல்; எலும்பு முறிவு அல்லது இடமாற்றங்களை கண்டுபிடித்தல்; COVID-19 அல்லது பிற தொற்றுகளுக்கான திரைபடம். AI கருவிகள் இவை உடனடியாக கண்டறிந்து அவசர வழக்குகளை முன்னுரிமை அளிக்க உதவுகின்றன.
• மருத்துவ முடிவுகள்: சில ஆய்வுகளில் AI ரேடியோலஜிஸ்டின் செயல்திறனை சமமாக அல்லது மேல் காட்டியுள்ளது. உதாரணமாக, CheXNet நுரையீரல் அழற்சி வழக்குகளில் சராசரி மருத்துவரை மீறியது.
  ஆனால், உண்மையான மருத்துவமனைகளில் செய்யப்பட்ட சோதனைகள் எல்லா நேரத்திலும் AIக்கு மேலான ரேடியோலஜிஸ்ட்கள் இருப்பதை காட்டுகின்றன, குறிப்பாக நுரையீரல் கண்டுபிடிப்பில். AI கருவிகள் அதிக உணர்திறன் (72–95% பல்வேறு கண்டுபிடிப்புகளுக்கு) கொண்டிருந்தாலும், மருத்தவர்களைவிட அதிக தவறான எச்சரிக்கைகள் இருந்தன.

சுருக்கமாக, AI எக்ஸ்ரேகளை நம்பகமாக முன்கூட்டியே திரைபடம் செய்து கவலைக்குரிய பகுதிகளை வெளிப்படுத்த முடியும், ஆனால் இறுதி நோய் கண்டறிதல் மனித தீர்மானத்தையே சார்ந்தது. ஒரு ரேடியோலஜி செய்தி சுருக்கம் எச்சரிக்கிறது, எக்ஸ்ரேகளுக்கான AI இன்னும் முழுமையான சுயாதீன நோய் கண்டறிதலாளராக இல்லை.

சிடி ஸ்கேனிங்கில் AI புதுமைகள்

சிடி (கணினி தோற்றவியல்) உடலின் விரிவான குறுக்குவட்ட படங்களை உருவாக்குகிறது மற்றும் பல நோய்கள் (புற்றுநோய், மூளை காயம், காயம் போன்றவை) கண்டறிதலுக்கு அவசியமானது. சிடி ஸ்கேன்களில் AI மிகுந்த வாக்குறுதியை காட்டியுள்ளது:

• நுரையீரல் புற்றுநோய்: சமீபத்திய AI மாதிரிகள் சிடி படங்களில் நுரையீரல் கட்டிகளை நிபுணர் ரேடியோலஜிஸ்ட்கள் போலவே கண்டறிந்து பிரிக்க முடிகிறது. 2025 ஆய்வில் 3D U-Net நியூரல் நெட்வொர்க் பெரிய தரவுத்தளத்தில் (1500க்கும் மேற்பட்ட சிடி ஸ்கேன்கள்) பயிற்சி பெற்றது.
  அது கட்டி கண்டறிதலில் 92% உணர்திறன் மற்றும் 82% தனித்துவம் பெற்றது, மற்றும் பிரிக்கல் துல்லியம் மருத்தவர்களுடன் ஒப்பிடத்தக்கது (டைஸ் மதிப்பெண்கள் ~0.77 vs 0.80). AI செயல்முறை வேகமாக்கியது: மாதிரி கட்டிகளை மருத்தவர்களைவிட வேகமாக பிரித்தது.
• மூளை இரத்தசேதம்: அவசர மருத்துவத்தில், AI விரைவான மூளை காயம் சிகிச்சைக்கு உதவுகிறது. உதாரணமாக, வணிக AIDOC ஆல்கொரிதம் தலை சிடி படத்தில் மூளைக்குள் இரத்தசேதத்தை கண்டறிகிறது. ஆய்வுகள் AIDOC இன் உணர்திறன் ~84–99% மற்றும் தனித்துவம் ~93–99% என்பதை காட்டுகின்றன.
  இது மருத்தவர்களுக்கு முக்கியமான இரத்தசேதங்களை சில விநாடிகளில் எச்சரிக்க முடியும்.
• மற்ற சிடி பயன்பாடுகள்: AI மார்பு சிடி மூலம் COVID-19 நுரையீரல் அழற்சி மாதிரிகளை கண்டறிதல், சிடி அஞ்சியோகிராபியில் கல்சியம் மதிப்பீடு, மற்றும் வயிற்று சிடியில் கல்லீரல் காயங்கள் அல்லது சிறுநீரக கற்கள் கண்டறிதல் போன்றவற்றிலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
  நுரையீரல் புற்றுநோய் உதாரணத்தில், AI உதவிய சிடி சிகிச்சை திட்டமிடல் மற்றும் பின்வட்டாரத்தை மேம்படுத்த முடியும், கட்டி அளவை துல்லியமாக அளவிடுவதன் மூலம்.

சிடியில் நன்மைகள்: AI சோர்வான பணிகளை தானாகச் செய்கிறது (எ.கா., 3D அளவுகளில் நொட்யூல்கள் தேடுதல்), ஒரே மாதிரியாக செயல்பட உதவுகிறது மற்றும் முன்னுரிமை வழங்க உதவுகிறது. காயங்களில், அது எலும்பு முறிவு அல்லது உறுப்புக் காயங்களை வெளிப்படுத்த முடியும்.

பல AI கருவிகள் இப்போது மார்பு மற்றும் தலை சிடி படங்களை வாசிக்க அனுமதிக்கப்பட்டுள்ளன. உதாரணமாக, CMS போன்ற அமைப்புகள் சில AI வாசிப்புகளுக்கு (எ.கா., மார்பு சிடி வழக்கமான கொரோனரி பிளாக் மதிப்பீடு) பணம் வழங்கத் தொடங்கியுள்ளன.

எம்ஆர்ஐ படமெடுப்பில் AI முன்னேற்றங்கள்

எம்ஆர்ஐ மென்மையான திசுக்களின் (மூளை, முதுகெலும்பு, மூட்டு, உறுப்புகள்) உயர் எதிரொலி படங்களை வழங்குகிறது. AI எம்ஆர்ஐயை வேகமாகவும் புத்திசாலியுமானதாகவும் மாற்றுகிறது:

• வேகமான ஸ்கேன்கள்: பாரம்பரியமாக, உயர் தர எம்ஆர்ஐ ஸ்கேன்கள் நேரம் எடுத்துக்கொள்கின்றன, இது நீண்ட காத்திருப்பும் நோயாளி அசௌகரியமும் ஏற்படுத்துகிறது. புதிய AI அடிப்படையிலான மறுசீரமைப்பு ஆல்கொரிதங்கள் (ஆழ்ந்த கற்றல் மறுசீரமைப்பு, DLR) காணாமல் போன தரவை முன்னறிவித்து ஸ்கேன் நேரத்தை மிகக் குறைக்கின்றன.
  துறை நிபுணர்கள் கூறுகின்றனர் DLR எம்ஆர்ஐ ஸ்கேன்களை "அதிக வேகமான" ஆக மாற்ற முடியும் மற்றும் இந்த தொழில்நுட்பம் அனைத்து ஸ்கேனர்களிலும் வழக்கமாகும். உதாரணமாக, ஐக்கிய இராச்சிய ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் GE ஹெல்த்கேர் குறைந்த புலம் (சலுகையான) எம்ஆர்ஐ இயந்திரத்தால் பாரம்பரிய உயர் புல ஸ்கேனுக்கு ஒப்பான படங்களை உருவாக்க AI பயன்படுத்தினர். இது எம்ஆர்ஐ அணுகலை மேம்படுத்தி நோயாளி வரிசைகளை குறைக்கும்.
• துல்லியமான படங்கள்: AI பட தரத்தை மேம்படுத்துகிறது. சத்தமுள்ள மற்றும் தெளிவான ஸ்கேன்களின் வேறுபாட்டை கற்றுக்கொண்டு, DLR நேரடியாக படங்களை சுத்தம் செய்கிறது.
  இதனால், நோயாளிகள் நகர்ந்தாலும் கூட எம்ஆர்ஐ படங்கள் தெளிவாகவும் குறைந்த இயக்கக் குறைபாடுகளுடன் இருக்கும். அசௌகரியமுள்ள குழந்தைகள் அல்லது காயமடைந்த நோயாளிகளுக்கு, வேகமான AI ஸ்கேன்கள் மயக்க மருந்து தேவையை குறைக்கின்றன.
• நோய் கண்டறிதல்: மருத்துவ நோய் கண்டறிதலில், AI எம்ஆர்ஐ பகுப்பாய்வில் சிறந்தது. உதாரணமாக, மூளை படமெடுப்பில் AI இயக்கும் மாதிரிகள் கட்டிகளை துல்லியமாக பிரித்து வகைப்படுத்துகின்றன.
  ஆழ்ந்த கற்றல் 3D எம்ஆர்ஐயில் கட்டி எல்லைகளை குறிக்க, அவற்றின் அளவை அளவிட மற்றும் படத்திலிருந்து கட்டி மரபணு அல்லது தரத்தை முன்னறிவிக்க முடியும். நியூராலஜியில், AI விரைவாக மூளை காயம், பல்வேறு திசு பாதிப்புகள் அல்லது குறைபாடுகளை கண்டறிகிறது. எலும்பு மற்றும் முதுகெலும்பு எம்ஆர்ஐயும் பயனடைகிறது: AI கைகள் பயன்படுத்தும் முறைகளைவிட விரைவாக லிகமென்ட் காயங்கள் அல்லது முதுகெலும்பு வலிகள் கண்டறிகிறது.

மொத்தத்தில், AI எம்ஆர்ஐயை வேகமாகவும் தரவுகளை வளமாகவும் மாற்றுகிறது.

நோயாளி ஸ்கேன்கள் மற்றும் லேபிள் தரவுகளை ஒருங்கிணைத்து, AI தனிப்பட்ட சிகிச்சை திட்டமிடலை ஆதரிக்கும் 3D அளவீடுகளை வழங்குகிறது. AI எம்ஆர்ஐயுடன் பரிசோதனை செய்யும் மருத்துவமனைகள் வேலைநிரலை மென்மையாக்கி, ஒரே மாதிரியாக விளக்கங்களை வழங்குகின்றன.

மருத்துவ படமெடுப்பில் AI நன்மைகள்

எக்ஸ்ரே, சிடி மற்றும் எம்ஆர்ஐ முழுவதும் AI பல நன்மைகளை கொண்டுவருகிறது:

• வேகம் மற்றும் திறன்: AI ஆல்கொரிதங்கள் படங்களை சில விநாடிகளில் பகுப்பாய்வு செய்கின்றன. அவை அவசரமான கண்டுபிடிப்புகளை (நுரையீரல் மங்கல், மூளை காயம், எலும்பு முறிவு போன்றவை) அடையாளம் காட்டி, மருத்தவர்களுக்கு முன்னுரிமை அளிக்க உதவுகின்றன.
  நுரையீரல் கட்டி சிடி ஆய்வில், AI கட்டிகளை கையேடு முறையைவிட வேகமாக பிரித்தது. வேகமான படமெடுப்பு (சிறப்பாக எம்ஆர்ஐ) அதிக நோயாளி சேவையை மற்றும் குறைந்த காத்திருப்பு நேரத்தை வழங்குகிறது.
• துல்லியம் மற்றும் ஒரே மாதிரித்தன்மை: நன்கு பயிற்சி பெற்ற AI குறிப்பிட்ட பணிகளில் மனித துல்லியத்தை சமமாக அல்லது மேல் காட்ட முடியும். CheXNet (நுரையீரல் அழற்சி கண்டறிதல்) போன்ற மாதிரிகள் சராசரி ரேடியோலஜிஸ்ட்களைவிட அதிக உணர்திறன் காட்டியுள்ளன.
  AI உள்ளார்ந்த வேறுபாட்டை நீக்குகிறது: அது ஒவ்வொரு முறையும் ஒரே கண்டுபிடிப்பை ஒரே மாதிரியாக குறிக்கிறது. இந்த அளவீட்டு துல்லியம் (எ.கா., கட்டி அளவு) கண்காணிப்புக்கு உதவுகிறது.
• விரிவான நிபுணத்துவம்: ரேடியோலஜிஸ்ட்கள் குறைவான பகுதிகளில், AI நிபுணர் உதவியாளராக செயல்படுகிறது. மார்பு எக்ஸ்ரே AI தொலைதூர மருத்துவமனைகளில் சந்தேகமான தொற்று அல்லது நுரையீரல் அழற்சியை அடையாளம் காட்டி, நோய் கண்டறிதல் சேவையை விரிவாக்குகிறது.
  ஸ்டான்ஃபோர்டின் CheXNet குழு நிபுணர் மட்டத்தில் தானியங்கி செயல்பாடு குறைந்த சேவை பகுதிகளுக்கு படமெடுப்பு அறிவை கொண்டு வர முடியும் என்று குறிப்பிட்டுள்ளது.
• அளவிடக்கூடிய அறிவு: AI மறைந்த வடிவங்களை வெளிப்படுத்த முடியும். உதாரணமாக, எம்ஆர்ஐயில் சில AI மாதிரிகள் கட்டிகளின் மரபணு மாற்றங்கள் அல்லது நோயாளி முடிவுகளை பட அம்சங்களிலிருந்து முன்னறிவிக்கின்றன.
  பட பகுப்பாய்வை நோயாளி தரவுடன் இணைத்தல் நோய் ஆபத்து முன்னறிவிப்பை முன்னெடுக்கலாம்.

இந்த நன்மைகள் ஏராளமான மருத்துவமனைகளில் AI கருவிகளை பரிசோதனை செய்ய ஊக்குவிக்கின்றன.

சவால்கள் மற்றும் கவனிக்க வேண்டியவை

வாக்குறுதியுடன் இருந்தாலும், படமெடுப்பில் AIக்கு சில குறைகள் உள்ளன:

• செயல்திறன் மாறுபாடு: AI மாதிரிகள் எல்லா சூழலுக்கும் பொருந்தாது. சில கருவிகள் ஒரு மருத்துவமனையில் சிறப்பாக செயல்படுவதாக இருந்தாலும் மற்ற இடங்களில் குறைவாக செயல்படலாம்.
  உதாரணமாக, ஒரு ஆய்வு சில ரேடியோலஜிஸ்ட்கள் AI உதவியுடன் மேம்பட்டனர், ஆனால் மற்றவர்கள் AI பயன்படுத்தும்போது அதிக தவறுகள் செய்தனர். AI உணர்திறன் அதிகமாக இருந்தாலும், தவறான எச்சரிக்கைகள் பிரச்சனையாக இருக்கலாம். இதனால் மருத்துவர்கள் AI பரிந்துரைகளை சரிபார்க்க வேண்டும்.
• நிபுணத்துவ தேவைகள்: ரேடியோலஜிஸ்ட்கள் அவசியம். தற்போதைய வழிகாட்டுதல்கள் AI-ஐ மாற்றமாக அல்ல, உதவியாக கருதுகின்றன.
  மனித கண்காணிப்பு நுணுக்கங்கள் மற்றும் மருத்துவ சூழலை கவனிக்க உறுதி செய்கிறது. ஒருங்கிணைப்பு AI கண்டுபிடிப்புகளை நம்பவும் சவால் செய்யவும் ரேடியோலஜிஸ்ட்களை பயிற்சி செய்ய வேண்டும்.
• தரவு மற்றும் பாகுபாடு: AI அதன் பயிற்சி தரவின் தரத்தையே சார்ந்தது. படத் தரவுத்தளங்கள் பெரியதும் பல்வகைமையானதும் இருக்க வேண்டும்.
  தரவு தரம் குறைவு, சமநிலை இல்லாமை (எ.கா., சில மக்கள் தொகை அதிகமாக உள்ளமை) அல்லது கலைப்பாடுகள் AI செயல்திறனை பாதிக்கலாம். AI-ஐ வலுவானதும் நியாயமானதும் ஆக்க தொடர்ந்த ஆய்வுகள் தேவை.
• ஒழுங்குமுறை மற்றும் செலவுகள்: பல AI கருவிகள் அனுமதிக்கப்பட்டாலும் (FDA அங்கீகாரம்), அவற்றை நடைமுறைப்படுத்துவது செலவானதும் வேலைநிரல் மாற்றங்களையும் தேவைப்படுத்தும்.
  பணம் வழங்கும் மாதிரிகள் தற்போது உருவாகி வருகின்றன (எ.கா., CMS சில AI இயக்கும் சிடி பகுப்பாய்வுகளை கவருகிறது). மருத்துவமனைகள் மென்பொருள், ஹார்ட்வேரும் பயிற்சியும் செலவுகளை கவனிக்க வேண்டும்.
• தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு: AI பயன்படுத்தும் போது நோயாளி தரவு தொடர்புடையது. கடுமையான பாதுகாப்பு (குறியாக்கம், அடையாளமறைத்தல்) தனியுரிமையை பாதுகாக்க அவசியம்.
  AI அமைப்புகள் நெட்வொர்க்குகளுடன் இணைக்கும்போது இணைய பாதுகாப்பும் முக்கியம்.

இந்த சவால்களுக்கிடையிலும், நிபுணர்கள் தனிப்பயன் ஒருங்கிணைப்பை வலியுறுத்துகின்றனர். ஒரு ஹார்வர்ட் அறிக்கை கூறுகிறது, AI உதவியுடன் வேலைநிரல் வடிவமைப்பு மனித செயல்திறனை மேம்படுத்த முடியும்.

வாசலில், AI வேகத்தையும் மருத்துவர்களின் தீர்மானத்தையும் இணைத்தல் சிறந்த முடிவுகளை தருகிறது.

எதிர்காலம்

மருத்துவ படமெடுப்பில் AI விரைவாக முன்னேறி வருகிறது. முன்னணி நிறுவனங்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சி குழுக்கள் ஆல்கொரிதங்களை மேம்படுத்தி வருகின்றன.

உதாரணமாக, "அடிப்படை மாதிரிகள்" (பெரிய AI நெட்வொர்க்குகள், பல்வேறு மருத்துவ தரவுகளில் பயிற்சி பெற்றவை) விரைவில் மேலும் பரந்த நோய் கண்டறிதல் திறன்களை வழங்கலாம். முழு உறுப்புப் பிரிப்பு, பல நோய் திரைபடம் போன்ற பணிகள் தானாக நடைபெறும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.

சர்வதேச அளவில், கூட்டுறவு திட்டங்கள் பொதுமக்கள் சுகாதாரத்துக்கு AI-ஐ பயன்படுத்த முயல்கின்றன (எ.கா., குறைந்த வளமுள்ள பகுதிகளில் தொற்று திரைபடம்). தேசிய சுகாதார சேவைகள் (உதாரணமாக, ஐக்கிய இராச்சிய NHS) AI-க்கு தயாரான ஸ்கேனர்களில் முதலீடு செய்து செலவுகளை குறைக்கின்றன.

காலத்துடன், AI உதவியுடன் படமெடுப்பு வழக்கமாக மாறும்: அவசர நிலைகளுக்கு விரைவான முன்னுரிமை, நுரையீரல் புற்றுநோய் திரைபடம், மற்றும் எம்ஆர்ஐ ஸ்கேன்கள் சில விநாடிகளில் முடிவடையும்.

>>> மேலும் அறிய கிளிக் செய்யவும்: படங்களிலிருந்து AI மூலம் ஆரம்ப கட்ட புற்றுநோயைக் கண்டறிதல்

சுருக்கமாக, AI எக்ஸ்ரே, சிடி மற்றும் எம்ஆர்ஐ மூலம் நோய் கண்டறிதலை துல்லியம், வேகம் மற்றும் அணுகலை மேம்படுத்தி ஆதரிக்கிறது.

ரேடியோலஜிஸ்ட்கள் இன்னும் இறுதி கண்டறிதலை செய்கிறார்கள், ஆனால் AI கருவிகள் அவர்களுக்கு அதிகம் காணவும் விரைவாக காணவும் உதவுகின்றன. தொழில்நுட்பம் வளர்ந்துவரும் போது, AI படமெடுப்பில் அவசியமான துணையாக மாறி, உலகளாவிய நோயாளி பராமரிப்பை மேம்படுத்தும் என்று நம்புகிறோம்.