ట్రస్ట్, హ్యూమన్-సెంట్రిక్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు సహకారం మొదటి రైస్ హెల్త్ సింపోజియం న్యూస్ సెంటర్ |

AI నిపుణులు బలమైన AI ని ఆరోగ్య సంరక్షణలో ఎలా అనుసంధానించాలో, ఇంటర్ డిసిప్లినరీ సహకారం ఎందుకు కీలకం మరియు పరిశోధనలో ఉత్పాదక AI యొక్క సంభావ్యత గురించి చర్చిస్తారు.
మే 14 న స్టాన్ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్ వద్ద ప్రారంభ పెంపు ఆరోగ్య సింపోజియంలో ఫీఫీ లి మరియు లాయిడ్ మైనర్ ప్రారంభ వ్యాఖ్యలు చేశారు. స్టీవ్ ఫిష్
కృత్రిమ మేధస్సు ద్వారా స్వాధీనం చేసుకున్న చాలా మందికి ఒకరకమైన “ఆహా” క్షణం ఉంది, వారి మనస్సులను అవకాశాల ప్రపంచానికి తెరుస్తుంది. మే 14 న ప్రారంభ పెంపు ఆరోగ్య సింపోజియంలో, స్టాన్ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్ డీన్ మరియు స్టాన్ఫోర్డ్ విశ్వవిద్యాలయంలో వైద్య వ్యవహారాల వైస్ ప్రెసిడెంట్ లాయిడ్ మైనర్, ఎండి తన దృక్పథాన్ని పంచుకున్నారు.
ఒక ఆసక్తికరమైన యువకుడిని లోపలి చెవికి సంబంధించి తన ఫలితాలను సంగ్రహించమని అడిగినప్పుడు, అతను ఉత్పాదక కృత్రిమ మేధస్సు వైపు మొగ్గు చూపాడు. "నేను అడిగాను, 'సుపీరియర్ కెనాల్ డీహిస్సెన్స్ సిండ్రోమ్ అంటే ఏమిటి?' మైనర్ దాదాపు 4,000 సింపోజియం పాల్గొనేవారికి చెప్పారు. సెకన్ల వ్యవధిలో, అనేక పేరాలు కనిపించాయి.
"వారు మంచివారు, నిజంగా మంచివారు," అతను అన్నాడు. "ఈ సమాచారం సంక్షిప్త, సాధారణంగా ఖచ్చితమైన మరియు స్పష్టంగా ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడిన వివరణగా సంకలనం చేయబడింది. ఇది చాలా గొప్పది. ”
చాలా మంది సగం రోజుల కార్యక్రమానికి మైనర్ యొక్క ఉత్సాహాన్ని పంచుకున్నారు, ఇది రైస్ హెల్త్ ఇనిషియేటివ్ యొక్క పెరుగుదల, ఈ ప్రాజెక్ట్ స్టాన్ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్ మరియు స్టాన్ఫోర్డ్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఫర్ హ్యూమన్-సెంటెర్డ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (HAI) ప్రారంభించింది, ఇది కృత్రిమ ఉపయోగం యొక్క బాధ్యతాయుతమైన ఉపయోగానికి మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది ఇంటెలిజెన్స్. బయోమెడికల్ పరిశోధన, విద్య మరియు రోగి సంరక్షణలో ఇంటెలిజెన్స్. వైద్యులు మరియు శాస్త్రవేత్తలకు ఉపయోగపడే విధంగా, వైద్యంలో కృత్రిమ మేధస్సును అమలు చేయడం అంటే ఏమిటో స్పీకర్లు పరిశీలించారు, కానీ రోగులకు పారదర్శక, సరసమైన మరియు సమానమైన మరియు సమానమైన.
"ఇది మానవ సామర్థ్యాలను పెంచే సాంకేతికత అని మేము నమ్ముతున్నాము" అని స్టాన్ఫోర్డ్ స్కూల్ ఆఫ్ ఇంజనీరింగ్‌లో కంప్యూటర్ సైన్స్ ప్రొఫెసర్ ఫీ-ఫీ-లి లి, పెయిస్ హెల్త్ విత్ మైనర్ ప్రాజెక్ట్ మరియు కో-డైరెక్టర్ ఆఫ్ హై. తరం తరువాత తరం, కొత్త సాంకేతికతలు ఉద్భవించవచ్చు: యాంటీబయాటిక్స్ యొక్క కొత్త పరమాణు శ్రేణుల నుండి జీవవైవిధ్యాన్ని మ్యాపింగ్ చేయడం మరియు ప్రాథమిక జీవశాస్త్రం యొక్క దాచిన భాగాలను బహిర్గతం చేయడం వరకు, AI శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేస్తోంది. కానీ ఇవన్నీ ప్రయోజనకరంగా లేవు. "ఈ అనువర్తనాలన్నీ అనాలోచిత పరిణామాలను కలిగిస్తాయి, మరియు [కృత్రిమ మేధస్సు] బాధ్యతాయుతంగా అభివృద్ధి చేసే మరియు అమలు చేసే కంప్యూటర్ శాస్త్రవేత్తలు మాకు అవసరం, వివిధ రకాల వాటాదారులతో, వైద్యులు మరియు నీతి శాస్త్రవేత్తల నుండి ... భద్రతా నిపుణుల వరకు మరియు అంతకు మించి" అని ఆమె చెప్పింది. "పెంచే ఆరోగ్యం వంటి కార్యక్రమాలు దీనికి మా నిబద్ధతను ప్రదర్శిస్తాయి."
స్టాన్ఫోర్డ్ మెడిసిన్ -స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్, స్టాన్ఫోర్డ్ హెల్త్ కేర్ మరియు స్టాన్ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ స్కూల్ ఆఫ్ చైల్డ్ హెల్త్ మెడిసిన్ యొక్క మూడు విభాగాల ఏకీకరణ మరియు స్టాన్ఫోర్డ్ విశ్వవిద్యాలయంలోని ఇతర ప్రాంతాలకు దాని సంబంధాలు దీనిని అభివృద్ధి చెందడంతో నిపుణులు పట్టుబడుతున్న స్థితిలో ఉంచారు కృత్రిమ మేధస్సు. హెల్త్‌కేర్ మరియు మెడిసిన్ రంగంలో నిర్వహణ మరియు సమైక్యత సమస్యలు. మెడిసిన్, పాట వెళ్ళింది.
"ప్రాథమిక జీవ ఆవిష్కరణల నుండి drug షధ అభివృద్ధిని మెరుగుపరచడం మరియు క్లినికల్ ట్రయల్ ప్రక్రియలను మరింత సమర్థవంతంగా చేయడం వరకు, కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క అభివృద్ధి మరియు బాధ్యతాయుతమైన అమలులో మేము ఒక మార్గదర్శకుడిగా ఉన్నాము, ఆరోగ్య సంరక్షణ సేవల వాస్తవ పంపిణీ వరకు క్లినికల్ ట్రయల్ ప్రక్రియలను మరింత సమర్థవంతంగా చేయడం. ఆరోగ్య సంరక్షణ. ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యవస్థను ఏర్పాటు చేసిన విధానం, ”అని అన్నారు.
చాలా మంది స్పీకర్లు సరళమైన భావనను నొక్కిచెప్పారు: వినియోగదారుపై దృష్టి పెట్టండి (ఈ సందర్భంలో, రోగి లేదా వైద్యుడు) మరియు మిగతావన్నీ అనుసరిస్తాయి. "ఇది రోగిని మేము చేసే ప్రతి పనికి కేంద్రంలో ఉంచుతుంది" అని బ్రిఘం మరియు ఉమెన్స్ హాస్పిటల్‌లోని బయోఎథిక్స్ డైరెక్టర్ డాక్టర్ లిసా లెమాన్ అన్నారు. "మేము వారి అవసరాలు మరియు ప్రాధాన్యతలను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి."
ఎడమ నుండి కుడికి: స్టాట్ న్యూస్ యాంకర్ మోహనా రవీంద్రనాథ్; మైక్రోసాఫ్ట్ రీసెర్చ్ యొక్క జెస్సికా పీటర్ లీ; బయోమెడికల్ డేటా సైన్స్ ప్రొఫెసర్ సిల్వియా ప్లెవ్రిటిస్ వైద్య పరిశోధనలో కృత్రిమ మేధస్సు పాత్ర గురించి చర్చిస్తుంది. స్టీవ్ ఫిష్
ప్యానెల్‌లో వక్తలు, ఇందులో లెమాన్, స్టాన్ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ మెడికల్ బయోఎథైసిస్ట్ మిల్డ్రెడ్ చో, ఎండి, మరియు గూగుల్ చీఫ్ క్లినికల్ ఆఫీసర్ మైఖేల్ హోవెల్, ఎండి, ఆసుపత్రి వ్యవస్థల సంక్లిష్టతను గుర్తించారు, ఏదైనా జోక్యానికి ముందు వారి ఉద్దేశ్యాన్ని అర్థం చేసుకోవలసిన అవసరాన్ని నొక్కి చెప్పారు. దీన్ని అమలు చేయండి మరియు అభివృద్ధి చేసిన అన్ని వ్యవస్థలు కలుపుకొని ఉండేలా చూసుకోండి మరియు వారు సహాయపడటానికి రూపొందించిన వ్యక్తుల మాటలు వినండి.
ఒక కీ పారదర్శకత: అల్గోరిథం ఎక్కడ నుండి శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించిన డేటా, అల్గోరిథం యొక్క అసలు ఉద్దేశ్యం ఏమిటి మరియు భవిష్యత్ రోగి డేటా ఇతర అంశాలతో పాటు అల్గోరిథం నేర్చుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.
"నైతిక సమస్యలు తీవ్రంగా మారడానికి ముందు వాటిని అంచనా వేయడానికి ప్రయత్నించడం [అంటే] సాంకేతిక పరిజ్ఞానం గురించి మీకు తెలిసిన చోట మీకు తెలిసిన పరిపూర్ణ తీపి ప్రదేశాన్ని కనుగొనడం, కానీ [సమస్య] మరింత వ్యాపించి త్వరగా పరిష్కరించడానికి ముందు కాదు." , డెంటన్ చార్ అన్నారు. మెడికల్ సైన్సెస్ అభ్యర్థి, పీడియాట్రిక్ అనస్థీషియాలజీ, పెరియోపరేటివ్ మెడిసిన్ మరియు పెయిన్ మెడిసిన్ విభాగం అసోసియేట్ ప్రొఫెసర్. ఒక ముఖ్య దశ, సాంకేతిక పరిజ్ఞానం వల్ల ప్రభావితమయ్యే వాటాదారులందరినీ గుర్తించడం మరియు వారు ఆ ప్రశ్నలకు ఎలా సమాధానం చెప్పాలనుకుంటున్నారో నిర్ణయించడం.
అమెరికన్ మెడికల్ అసోసియేషన్ అధ్యక్షుడు జెస్సీ ఎహ్రెన్‌ఫెల్డ్, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ద్వారా శక్తినిచ్చే ఏ డిజిటల్ ఆరోగ్య సాధనాన్ని స్వీకరించే నాలుగు అంశాలను చర్చిస్తారు. ఇది ప్రభావవంతంగా ఉందా? నా సంస్థలో ఇది పని చేస్తుందా? ఎవరు చెల్లిస్తారు? ఎవరు బాధ్యత వహిస్తారు?
స్టాన్ఫోర్డ్ హెల్త్ కేర్ యొక్క చీఫ్ ఇన్ఫర్మేషన్ ఆఫీసర్ మైఖేల్ పిఫెర్, ఇటీవలి ఉదాహరణను ఉదహరించారు, దీనిలో స్టాన్ఫోర్డ్ ఆసుపత్రులలో నర్సులలో అనేక సమస్యలు పరీక్షించబడ్డాయి. ఇన్కమింగ్ రోగి సందేశాలకు ప్రారంభ ఉల్లేఖనాలను అందించే పెద్ద భాషా నమూనాల ద్వారా వైద్యులకు మద్దతు ఉంది. ప్రాజెక్ట్ పరిపూర్ణంగా లేనప్పటికీ, మోడల్ వారి పనిభారాన్ని సులభతరం చేస్తుందని సాంకేతిక నివేదికను అభివృద్ధి చేయడంలో సహాయపడిన వైద్యులు.
"మేము ఎల్లప్పుడూ మూడు ముఖ్యమైన విషయాలపై దృష్టి పెడతాము: భద్రత, సామర్థ్యం మరియు చేరిక. మేము వైద్యులు. మేము "ఎటువంటి హాని చేయవద్దు" అని ప్రమాణం చేస్తాము, చార్ మరియు పిఫెర్లో చేరిన సైకియాట్రీ మరియు బిహేవియరల్ సైన్సెస్ క్లినికల్ అసిస్టెంట్ ప్రొఫెసర్ నినా వాసన్, MD అన్నారు. "ఈ సాధనాలను అంచనా వేయడానికి ఇది మొదటి మార్గం."
Medicine షధం మరియు బయోమెడికల్ డేటా సైన్స్ ప్రొఫెసర్ నిగం షా, ఎంబిబిఎస్, పిహెచ్‌డి, ప్రేక్షకులకు సరసమైన హెచ్చరిక ఉన్నప్పటికీ షాకింగ్ గణాంకంతో చర్చను ప్రారంభించారు. "నేను సాధారణ నిబంధనలు మరియు సంఖ్యలలో మాట్లాడుతున్నాను, మరియు కొన్నిసార్లు అవి చాలా ప్రత్యక్షంగా ఉంటాయి" అని అతను చెప్పాడు.
షా ప్రకారం, AI యొక్క విజయం మన స్కేల్ చేయగల సామర్థ్యాన్ని బట్టి ఉంటుంది. "ఒక మోడల్‌పై సరైన శాస్త్రీయ పరిశోధన చేయడానికి సుమారు 10 సంవత్సరాలు పడుతుంది, మరియు 123 ఫెలోషిప్ మరియు రెసిడెన్సీ ప్రోగ్రామ్‌లలో ప్రతి ఒక్కటి మోడల్‌ను ఆ స్థాయి దృ g త్వానికి పరీక్షించి అమలు చేయాలనుకుంటే, మేము ప్రస్తుతం నిర్వహిస్తున్నప్పుడు సరైన శాస్త్రం చేయడం చాలా కష్టం. మా ప్రయత్నాలు మరియు [పరీక్ష]] మా సైట్‌లలో ప్రతి ఒక్కటి సరిగ్గా పనిచేస్తాయని నిర్ధారించుకోవడానికి 138 బిలియన్ డాలర్లు ఖర్చు అవుతుంది, ”అని షా చెప్పారు. "మేము దీనిని భరించలేము. కాబట్టి మనం విస్తరించడానికి ఒక మార్గాన్ని కనుగొనాలి, మరియు మేము మంచి శాస్త్రాన్ని విస్తరించాలి మరియు చేయాలి. కఠినత నైపుణ్యాలు ఒకే చోట ఉన్నాయి మరియు స్కేలింగ్ నైపుణ్యాలు మరొక ప్రదేశంలో ఉన్నాయి, కాబట్టి మాకు ఆ రకమైన భాగస్వామ్యం అవసరం. ”
అసోసియేట్ డీన్ యువాన్ ఆష్లే మరియు మిల్డ్రెడ్ చో (రిసెప్షన్) రైస్ హెల్త్ వర్క్‌షాప్‌కు హాజరయ్యారు. స్టీవ్ ఫిష్
సింపోజియంలోని కొంతమంది వక్తలు దీనిని ప్రభుత్వ-ప్రైవేట్ భాగస్వామ్యాల ద్వారా సాధించవచ్చని చెప్పారు, ఇటీవలి వైట్ హౌస్ ఎగ్జిక్యూటివ్ ఆర్డర్ ఆన్ ది సెక్యూర్, సురక్షితమైన మరియు నమ్మదగిన అభివృద్ధి మరియు కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఉపయోగం మరియు కన్సార్టియం ఫర్ హెల్త్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (చై). ).
"అకాడెమియా, ప్రైవేట్ రంగం మరియు ప్రభుత్వ రంగం మధ్య ప్రభుత్వ-ప్రైవేట్ భాగస్వామ్యం గొప్ప సామర్థ్యంతో ఒకటి" అని నేషనల్ అకాడమీ ఆఫ్ మెడిసిన్ సీనియర్ సలహాదారు లారా ఆడమ్స్ అన్నారు. ప్రభుత్వం ప్రజల నమ్మకాన్ని నిర్ధారించగలదని, విద్యా వైద్య కేంద్రాలు చేయగలవని ఆమె గుర్తించారు. చట్టబద్ధతను అందించండి మరియు సాంకేతిక నైపుణ్యం మరియు కంప్యూటర్ సమయాన్ని ప్రైవేట్ రంగం అందించవచ్చు. "మనలో ఎవరికన్నా మంచివాళ్ళం, మరియు మేము దానిని గుర్తించాము ... ఒకరితో ఒకరు ఎలా సంభాషించాలో అర్థం చేసుకోకపోతే [కృత్రిమ మేధస్సు] యొక్క సామర్థ్యాన్ని గ్రహించమని మేము ప్రార్థించలేము."
అనేక వక్తలు AI కూడా పరిశోధనపై ప్రభావం చూపుతోందని, శాస్త్రవేత్తలు జీవసంబంధమైన సిద్ధాంతాన్ని అన్వేషించడానికి, కొత్త చికిత్సలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి సింథటిక్ అణువుల యొక్క కొత్త సన్నివేశాలు మరియు నిర్మాణాలను అంచనా వేయడానికి లేదా శాస్త్రీయ పత్రాలను సంగ్రహించడానికి లేదా వ్రాయడానికి కూడా సహాయపడతారని చెప్పారు.
"ఇది తెలియనివారిని చూడటానికి ఒక అవకాశం" అని స్టాన్ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్ యొక్క కార్డియాలజిస్ట్ మరియు ఆల్ఫాబెట్ యొక్క సహ వ్యవస్థాపకుడు జెస్సికా మెగా చెప్పారు. మెగా హైపర్‌స్పెక్ట్రల్ ఇమేజింగ్ గురించి ప్రస్తావించారు, ఇది మానవ కంటికి కనిపించని చిత్ర లక్షణాలను సంగ్రహిస్తుంది. పాథాలజీ స్లైడ్‌లలో నమూనాలను గుర్తించడానికి కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించాలనే ఆలోచన ఏమిటంటే, మానవులు వ్యాధిని సూచించరు. "తెలియని వాటిని స్వీకరించడానికి నేను ప్రజలను ప్రోత్సహిస్తున్నాను. ఈ రోజు మనం అందించగల దానికంటే మించి ఏదో అవసరమయ్యే ఒక రకమైన వైద్య పరిస్థితి ఉన్న వ్యక్తి ఇక్కడ ప్రతి ఒక్కరికీ తెలుసు అని నేను అనుకుంటున్నాను, ”అని మెజియా చెప్పారు.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ వ్యవస్థలు మానవులు లేదా కృత్రిమ మేధస్సు చేత తయారు చేయబడిన పక్షపాత నిర్ణయం తీసుకోవటానికి మరియు ఎదుర్కోవటానికి కొత్త మార్గాలను అందిస్తాయని ప్యానెలిస్టులు అంగీకరించారు, పక్షపాతం యొక్క మూలాన్ని గుర్తించే సామర్థ్యంతో.
"ఆరోగ్యం కేవలం వైద్య సంరక్షణ కంటే ఎక్కువ" అని చాలా మంది ప్యానలిస్టులు అంగీకరించారు. సమగ్ర డేటాను సేకరించేటప్పుడు మరియు అధ్యయనాల కోసం పాల్గొనేవారిని నియమించేటప్పుడు సామాజిక ఆర్థిక స్థితి, పిన్ కోడ్, విద్యా స్థాయి మరియు జాతి మరియు జాతి వంటి ఆరోగ్యం యొక్క సామాజిక నిర్ణయాధికారులను పరిశోధకులు తరచూ పట్టించుకోలేరని వక్తలు నొక్కిచెప్పారు. "AI మోడల్ శిక్షణ పొందిన డేటాకు మాత్రమే ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది" అని హార్వర్డ్ విశ్వవిద్యాలయంలో ఎపిడెమియాలజీ ప్రొఫెసర్ మరియు స్టాన్ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్లో ఎపిడెమియాలజీ అండ్ పాపులేషన్ హెల్త్ అసోసియేట్ ప్రొఫెసర్ మిచెల్ విలియమ్స్ అన్నారు. “మనం చేయటానికి ప్రయత్నిస్తే. ఆరోగ్య ఫలితాలను మెరుగుపరచండి మరియు అసమానతలను తొలగించండి, మేము మానవ ప్రవర్తన మరియు సామాజిక మరియు సహజ పర్యావరణంపై అధిక-నాణ్యత డేటాను సేకరిస్తాము. ”
పీడియాట్రిక్స్ అండ్ మెడిసిన్ యొక్క క్లినికల్ ప్రొఫెసర్ నటాలీ పేగెలర్ మాట్లాడుతూ, మొత్తం క్యాన్సర్ డేటా తరచుగా గర్భిణీ స్త్రీలపై డేటాను మినహాయించి, మోడళ్లలో అనివార్యమైన పక్షపాతాలను సృష్టిస్తుంది మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణలో ఉన్న అసమానతలను పెంచుతుంది.
పీడియాట్రిక్స్ అండ్ మెడిసిన్ ప్రొఫెసర్ డాక్టర్ డేవిడ్ మాగ్నస్ మాట్లాడుతూ, ఏ కొత్త సాంకేతిక పరిజ్ఞానం మాదిరిగానే, కృత్రిమ మేధస్సు అనేక విధాలుగా విషయాలను మెరుగుపరుస్తుంది లేదా వాటిని మరింత దిగజార్చగలదు. ప్రమాదం, మాగ్నస్ మాట్లాడుతూ, కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థలు ఆరోగ్యం యొక్క సామాజిక నిర్ణయాధికారులచే నడిచే అసమాన ఆరోగ్య ఫలితాల గురించి నేర్చుకుంటాయి మరియు వారి ఉత్పత్తి ద్వారా ఆ ఫలితాలను బలోపేతం చేస్తాయి. "కృత్రిమ మేధస్సు అనేది మనం నివసించే సమాజాన్ని ప్రతిబింబించే అద్దం" అని ఆయన అన్నారు. "ప్రతిసారీ ఒక సమస్యపై వెలుగునిచ్చే అవకాశం మనకు లభిస్తుందని నేను ఆశిస్తున్నాను -మనకు అద్దం పట్టుకోవడం -పరిస్థితిని మెరుగుపరచడానికి ఇది ప్రేరణగా ఉపయోగపడుతుంది."
మీరు రైజ్ హెల్త్ వర్క్‌షాప్‌కు హాజరు కాలేకపోతే, సెషన్ యొక్క రికార్డింగ్‌ను ఇక్కడ చూడవచ్చు.
స్టాన్ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్ అనేది స్టాన్ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్ మరియు వయోజన మరియు పీడియాట్రిక్ హెల్త్ కేర్ డెలివరీ సిస్టమ్స్‌తో కూడిన ఇంటిగ్రేటెడ్ అకాడెమిక్ హెల్త్ కేర్ సిస్టమ్. సహకార పరిశోధన, విద్య మరియు క్లినికల్ రోగి సంరక్షణ ద్వారా బయోమెడిసిన్ యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని వారు కలిసి గ్రహిస్తారు. మరింత సమాచారం కోసం, med.stanford.edu ని సందర్శించండి.
రోగుల సంరక్షణను మెరుగుపరచడానికి స్టాన్ఫోర్డ్ హాస్పిటల్‌లోని వైద్యులు మరియు నర్సులకు కలిసి పనిచేయడానికి కొత్త ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మోడల్ సహాయపడుతుంది.