ఆరోగ్య సంరక్షణలో పటిష్టమైన AIని ఎలా అనుసంధానించాలి, వివిధ రంగాల సహకారం ఎందుకు కీలకం, మరియు పరిశోధనలో జెనరేటివ్ AI యొక్క సామర్థ్యం గురించి AI నిపుణులు చర్చిస్తున్నారు.
మే 14న స్టాన్ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్లో జరిగిన తొలి RAISE హెల్త్ సింపోజియంలో ఫీఫీ లీ మరియు లాయిడ్ మైనర్ ప్రారంభోపన్యాసాలు ఇచ్చారు. స్టీవ్ ఫిష్
కృత్రిమ మేధస్సుచే ప్రభావితమైన చాలా మందికి, అనంతమైన అవకాశాల ప్రపంచం గురించి అవగాహన కల్పిస్తూ, ఒకరకమైన 'అహా' క్షణం ఎదురైంది. మే 14న జరిగిన ప్రారంభ RAISE హెల్త్ సింపోజియంలో, స్టాన్ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్ డీన్ మరియు ఆ విశ్వవిద్యాలయంలో వైద్య వ్యవహారాల వైస్ ప్రెసిడెంట్ అయిన డాక్టర్ లాయిడ్ మైనర్ తన దృక్పథాన్ని పంచుకున్నారు.
లోపలి చెవికి సంబంధించిన తన పరిశోధనల సారాంశాన్ని చెప్పమని ఒక ఆసక్తిగల యువకుడిని అడిగినప్పుడు, అతను జనరేటివ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ను ఆశ్రయించాడు. "నేను 'సుపీరియర్ కెనాల్ డీహిసెన్స్ సిండ్రోమ్ అంటే ఏమిటి?' అని అడిగాను," అని మైనర్ దాదాపు 4,000 మంది సింపోజియం పాల్గొనేవారికి చెప్పారు. కొన్ని క్షణాల్లోనే, అనేక పేరాలు ప్రత్యక్షమయ్యాయి.
"అవి చాలా బాగున్నాయి, నిజంగా చాలా బాగున్నాయి," అని అతను అన్నాడు. "ఈ సమాచారాన్ని వ్యాధి గురించి ఒక సంక్షిప్త, సాధారణంగా కచ్చితమైన మరియు స్పష్టంగా ప్రాధాన్యతనిచ్చిన వివరణగా సంకలనం చేయడం చాలా అద్భుతమైన విషయం."
బయోమెడికల్ పరిశోధన, విద్య మరియు రోగి సంరక్షణలో కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క బాధ్యతాయుతమైన వినియోగానికి మార్గనిర్దేశం చేయడానికి స్టాన్ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్ మరియు స్టాన్ఫోర్డ్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఫర్ హ్యూమన్-సెంటర్డ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (HAI) ప్రారంభించిన 'రైజ్ హెల్త్' చొరవ అనే ప్రాజెక్ట్ యొక్క కొనసాగింపుగా జరిగిన ఈ అర్ధ-రోజు కార్యక్రమం పట్ల మైనర్తో పాటు చాలా మంది ఉత్సాహాన్ని పంచుకున్నారు. వైద్యులు మరియు శాస్త్రవేత్తలకు ఉపయోగకరంగా ఉండటమే కాకుండా, రోగులకు కూడా పారదర్శకంగా, నిష్పక్షపాతంగా మరియు సమానంగా ఉండే విధంగా వైద్యరంగంలో కృత్రిమ మేధస్సును అమలు చేయడం అంటే ఏమిటో వక్తలు పరిశీలించారు.
"ఇది మానవ సామర్థ్యాలను మెరుగుపరిచే సాంకేతికత అని మేము నమ్ముతున్నాము," అని స్టాన్ఫోర్డ్ స్కూల్ ఆఫ్ ఇంజనీరింగ్లో కంప్యూటర్ సైన్స్ ప్రొఫెసర్, RAISE హెల్త్ విత్ మైనర్ ప్రాజెక్ట్ డైరెక్టర్ మరియు HAI సహ-డైరెక్టర్ అయిన ఫీ-ఫీ లీ అన్నారు. తరతరానికి కొత్త సాంకేతికతలు ఆవిర్భవించవచ్చు: యాంటీబయాటిక్స్ యొక్క కొత్త అణు క్రమాల నుండి జీవవైవిధ్యాన్ని మ్యాపింగ్ చేయడం మరియు ప్రాథమిక జీవశాస్త్రంలోని దాగి ఉన్న భాగాలను వెల్లడించడం వరకు, AI శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణలను వేగవంతం చేస్తోంది. కానీ ఇవన్నీ ప్రయోజనకరమైనవి కావు. "ఈ అనువర్తనాలన్నీ అనుకోని పరిణామాలకు దారితీయవచ్చు, మరియు వైద్యులు, నీతిశాస్త్రవేత్తలు... భద్రతా నిపుణులు మరియు అంతకు మించిన వివిధ భాగస్వాములతో కలిసి పనిచేస్తూ, బాధ్యతాయుతంగా [కృత్రిమ మేధస్సును] అభివృద్ధి చేసి, అమలు చేసే కంప్యూటర్ శాస్త్రవేత్తలు మనకు అవసరం," అని ఆమె అన్నారు. "RAISE హెల్త్ వంటి కార్యక్రమాలు దీని పట్ల మా నిబద్ధతను ప్రదర్శిస్తాయి."
స్టాన్ఫర్డ్ మెడిసిన్లోని మూడు విభాగాలైన స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్, స్టాన్ఫర్డ్ హెల్త్ కేర్ మరియు స్టాన్ఫర్డ్ యూనివర్సిటీ స్కూల్ ఆఫ్ చైల్డ్ హెల్త్ మెడిసిన్ల ఏకీకరణ, అలాగే స్టాన్ఫర్డ్ యూనివర్సిటీలోని ఇతర భాగాలతో దానికున్న సంబంధాల కారణంగా, ఆరోగ్య సంరక్షణ మరియు వైద్య రంగాలలో కృత్రిమ మేధస్సు అభివృద్ధి, నిర్వహణ మరియు ఏకీకరణ సమస్యలతో నిపుణులు సతమతమవుతున్న స్థితిలో అది ఉంది. వైద్యం, అని ఆ పాట సాగింది.
"ప్రాథమిక జీవశాస్త్ర ఆవిష్కరణల నుండి ఔషధాల అభివృద్ధిని మెరుగుపరచడం, క్లినికల్ ట్రయల్ ప్రక్రియలను మరింత సమర్థవంతంగా చేయడం, అలాగే వాస్తవ ఆరోగ్య సంరక్షణ సేవలను అందించడం వరకు, కృత్రిమ మేధస్సు అభివృద్ధి మరియు బాధ్యతాయుతమైన అమలులో మార్గదర్శకులుగా నిలవడానికి మేము సరైన స్థితిలో ఉన్నాము. ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యవస్థ ఏర్పాటు చేయబడిన విధానం," అని ఆయన అన్నారు.
పలువురు వక్తలు ఒక సరళమైన భావనను నొక్కి చెప్పారు: వినియోగదారుడిపై (ఈ సందర్భంలో, రోగి లేదా వైద్యుడు) దృష్టి పెట్టండి, మిగతావన్నీ వాటంతట అవే సర్దుకుంటాయి. "ఇది మనం చేసే ప్రతి పనిలో రోగిని కేంద్రంగా ఉంచుతుంది," అని బ్రిఘమ్ అండ్ ఉమెన్స్ హాస్పిటల్ బయోఎథిక్స్ డైరెక్టర్ డాక్టర్ లీసా లెహ్మాన్ అన్నారు. "మనం వారి అవసరాలను, ప్రాధాన్యతలను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి."
ఎడమ నుండి కుడికి: STAT న్యూస్ యాంకర్ మోహన రవీంద్రనాథ్; మైక్రోసాఫ్ట్ రీసెర్చ్కు చెందిన జెస్సికా పీటర్ లీ; బయోమెడికల్ డేటా సైన్స్ ప్రొఫెసర్ సిల్వియా ప్లెవ్రిటిస్, వైద్య పరిశోధనలో కృత్రిమ మేధస్సు పాత్ర గురించి చర్చిస్తున్నారు. స్టీవ్ ఫిష్
ఈ ప్యానెల్లో లెహ్మాన్, స్టాన్ఫోర్డ్ విశ్వవిద్యాలయ వైద్య జీవనీతి శాస్త్రవేత్త డాక్టర్ మిల్డ్రెడ్ చో, మరియు గూగుల్ చీఫ్ క్లినికల్ ఆఫీసర్ డాక్టర్ మైఖేల్ హోవెల్ వంటి వక్తలు ఉన్నారు. వీరు ఆసుపత్రి వ్యవస్థల సంక్లిష్టతను గమనిస్తూ, ఏదైనా జోక్యం చేసుకునే ముందు వాటి ఉద్దేశ్యాన్ని అర్థం చేసుకోవాల్సిన అవసరాన్ని నొక్కి చెప్పారు. దానిని అమలు చేయండి మరియు అభివృద్ధి చేయబడిన అన్ని వ్యవస్థలు సమ్మిళితంగా ఉండేలా చూసుకోండి, అలాగే అవి సహాయం చేయడానికి రూపొందించబడిన ప్రజల మాటలను వినండి.
పారదర్శకత ఒక కీలకమైన అంశం: ఇది అల్గోరిథంకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటా ఎక్కడి నుండి వస్తుంది, అల్గోరిథం యొక్క అసలు ఉద్దేశ్యం ఏమిటి, మరియు భవిష్యత్తు రోగి డేటా అల్గోరిథం నేర్చుకోవడానికి సహాయపడుతుందా లేదా వంటి ఇతర అంశాలతో పాటు స్పష్టతనిస్తుంది.
"నైతిక సమస్యలు తీవ్రమయ్యే ముందే వాటిని అంచనా వేయడం అంటే, ఆ సాంకేతికతపై కొంత నమ్మకం కలిగేంతగా దాని గురించి తెలుసుకుంటూ, అదే సమయంలో ఆ సమస్య మరింతగా వ్యాపించకముందే దాన్ని త్వరగా పరిష్కరించేందుకు సరైన సమతుల్యతను కనుగొనడం" అని డెంటన్ చార్ అన్నారు. ఈయన వైద్య శాస్త్రాల అభ్యర్థి, పీడియాట్రిక్ అనస్థీషియాలజీ, పెరిఆపరేటివ్ మెడిసిన్ మరియు పెయిన్ మెడిసిన్ విభాగాల అసోసియేట్ ప్రొఫెసర్. ఈ సాంకేతికత వల్ల ప్రభావితమయ్యే అవకాశం ఉన్న భాగస్వాములందరినీ గుర్తించడం, ఆ ప్రశ్నలకు వారే స్వయంగా ఎలా సమాధానం చెప్పాలనుకుంటున్నారో నిర్ధారించుకోవడం ఒక కీలకమైన దశ అని ఆయన అన్నారు.
అమెరికన్ మెడికల్ అసోసియేషన్ అధ్యక్షులు, డాక్టర్ జెస్సీ ఎహ్రెన్ఫెల్డ్, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఆధారిత సాధనాలతో సహా, ఏదైనా డిజిటల్ ఆరోగ్య సాధనాన్ని స్వీకరించడాన్ని ప్రభావితం చేసే నాలుగు అంశాల గురించి చర్చిస్తున్నారు. ఇది ప్రభావవంతంగా ఉంటుందా? ఇది నా సంస్థలో పనిచేస్తుందా? ఎవరు చెల్లిస్తారు? ఎవరు బాధ్యులు?
స్టాన్ఫర్డ్ హెల్త్ కేర్ చీఫ్ ఇన్ఫర్మేషన్ ఆఫీసర్ అయిన డాక్టర్ మైఖేల్ ఫెఫర్, స్టాన్ఫర్డ్ ఆసుపత్రులలోని నర్సుల మధ్య అనేక సమస్యలను పరీక్షించిన ఒక ఇటీవలి ఉదాహరణను ఉదహరించారు. రోగుల నుండి వచ్చే సందేశాలకు ప్రాథమిక వివరణలను అందించే పెద్ద భాషా నమూనాల ద్వారా వైద్యులకు మద్దతు లభిస్తుంది. ఈ ప్రాజెక్ట్ పరిపూర్ణంగా లేనప్పటికీ, ఈ సాంకేతికతను అభివృద్ధి చేయడంలో సహాయపడిన వైద్యులు ఈ నమూనా తమ పనిభారాన్ని తగ్గిస్తుందని నివేదిస్తున్నారు.
"మేము ఎల్లప్పుడూ మూడు ముఖ్యమైన విషయాలపై దృష్టి పెడతాము: భద్రత, సామర్థ్యం మరియు సమ్మిళితత్వం. మేము వైద్యులం. 'ఎటువంటి హాని చేయకూడదు' అని మేము ప్రమాణం చేస్తాము," అని చార్ మరియు పెఫర్లతో కలిసి ఈ బృందంలో చేరిన సైకియాట్రీ మరియు బిహేవియరల్ సైన్సెస్ క్లినికల్ అసిస్టెంట్ ప్రొఫెసర్, ఎండి అయిన నీనా వాసన్ అన్నారు. "ఈ సాధనాలను మూల్యాంకనం చేయడానికి ఇదే మొదటి మార్గం కావాలి."
వైద్య మరియు బయోమెడికల్ డేటా సైన్స్ ప్రొఫెసర్, MBBS, Ph.D. అయిన నిగమ్ షా, ప్రేక్షకులకు ముందస్తు హెచ్చరిక చేసినప్పటికీ, ఒక దిగ్భ్రాంతికరమైన గణాంకంతో చర్చను ప్రారంభించారు. "నేను సాధారణ పదాలు మరియు సంఖ్యలలో మాట్లాడతాను, మరియు కొన్నిసార్లు అవి చాలా సూటిగా ఉంటాయి," అని ఆయన అన్నారు.
షా ప్రకారం, ఏఐ విజయం అనేది దానిని విస్తరించగల మన సామర్థ్యంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. "ఒక మోడల్పై సరైన శాస్త్రీయ పరిశోధన చేయడానికి సుమారు 10 సంవత్సరాలు పడుతుంది. ఒకవేళ 123 ఫెలోషిప్ మరియు రెసిడెన్సీ ప్రోగ్రామ్లలో ప్రతి ఒక్కటీ ఆ స్థాయి కఠినత్వంతో మోడల్ను పరీక్షించి, అమలు చేయాలనుకుంటే, మనం ప్రస్తుతం మన ప్రయత్నాలను నిర్వహిస్తున్న మరియు పరీక్షిస్తున్న పద్ధతిలో సరైన శాస్త్రాన్ని చేయడం చాలా కష్టమవుతుంది. మన సైట్లన్నీ సరిగ్గా పనిచేస్తున్నాయని నిర్ధారించుకోవడానికి 138 బిలియన్ డాలర్లు ఖర్చవుతుంది," అని షా అన్నారు. "మనం దీనిని భరించలేము. కాబట్టి మనం విస్తరించడానికి ఒక మార్గాన్ని కనుగొనాలి, మరియు మనం విస్తరించి మంచి శాస్త్రాన్ని చేయాలి. కఠినమైన నైపుణ్యాలు ఒకచోట ఉంటే, విస్తరణ నైపుణ్యాలు మరోచోట ఉన్నాయి, కాబట్టి మనకు అలాంటి భాగస్వామ్యం అవసరం అవుతుంది."
అసోసియేట్ డీన్ యువాన్ యాష్లీ మరియు మిల్డ్రెడ్ చో (రిసెప్షన్) రైజ్ హెల్త్ వర్క్షాప్కు హాజరయ్యారు. స్టీవ్ ఫిష్
సదస్సులో కొంతమంది వక్తలు మాట్లాడుతూ, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క సురక్షితమైన, భద్రమైన మరియు విశ్వసనీయమైన అభివృద్ధి మరియు వినియోగంపై ఇటీవల వైట్ హౌస్ జారీ చేసిన కార్యనిర్వాహక ఉత్తర్వు మరియు కన్సార్టియం ఫర్ హెల్త్కేర్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (CHAI) వంటి ప్రభుత్వ-ప్రైవేట్ భాగస్వామ్యాల ద్వారా దీనిని సాధించవచ్చని అన్నారు.
"అకాడెమియా, ప్రైవేట్ రంగం మరియు ప్రభుత్వ రంగం మధ్య ఏర్పడే భాగస్వామ్యమే అత్యంత గొప్ప సామర్థ్యం కలిగిన ప్రభుత్వ-ప్రైవేట్ భాగస్వామ్యం," అని నేషనల్ అకాడమీ ఆఫ్ మెడిసిన్ సీనియర్ సలహాదారు లారా ఆడమ్స్ అన్నారు. ప్రభుత్వం ప్రజల విశ్వాసాన్ని, అకాడెమిక్ వైద్య కేంద్రాలు చట్టబద్ధతను కల్పించగలవని, అలాగే ప్రైవేట్ రంగం సాంకేతిక నైపుణ్యాన్ని మరియు కంప్యూటర్ సమయాన్ని అందించగలదని ఆమె పేర్కొన్నారు. "మనమందరం మనలో ఎవరికన్నా ఉత్తములం, మరియు ఆ విషయాన్ని మనం గుర్తిస్తున్నాం... ఒకరితో ఒకరు ఎలా సంభాషించుకోవాలో మనకు అర్థం కాకపోతే, [కృత్రిమ మేధస్సు] యొక్క సామర్థ్యాన్ని గ్రహించాలని మనం ప్రార్థించలేము."
జీవశాస్త్ర సిద్ధాంతాలను అన్వేషించడానికి, కొత్త చికిత్సలకు మద్దతుగా కృత్రిమ అణువుల కొత్త క్రమాలు మరియు నిర్మాణాలను అంచనా వేయడానికి, లేదా శాస్త్రీయ పత్రాలను సంగ్రహించడానికి లేదా వ్రాయడానికి శాస్త్రవేత్తలు దీనిని ఉపయోగించినా, AI పరిశోధనపై కూడా ప్రభావం చూపుతోందని పలువురు వక్తలు అన్నారు.
"తెలియని దాన్ని చూసేందుకు ఇది ఒక అవకాశం," అని స్టాన్ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్లోని కార్డియాలజిస్ట్ మరియు ఆల్ఫాబెట్ వారి వెరిలీ సహ-వ్యవస్థాపకురాలు అయిన డాక్టర్ జెస్సికా మెగా అన్నారు. మానవ కంటికి కనిపించని చిత్ర లక్షణాలను సంగ్రహించే హైపర్స్పెక్ట్రల్ ఇమేజింగ్ గురించి మెగా ప్రస్తావించారు. వ్యాధిని సూచించే, మనుషులు చూడలేని నమూనాలను పాథాలజీ స్లైడ్లలో గుర్తించడానికి కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించడమే దీని ఉద్దేశం. "తెలియని దాన్ని స్వీకరించమని నేను ప్రజలను ప్రోత్సహిస్తున్నాను. ఇక్కడ ఉన్న ప్రతి ఒక్కరికీ, మనం ఈ రోజు అందించగలిగే దానికంటే మించిన సహాయం అవసరమైన, ఏదో ఒక రకమైన అనారోగ్య సమస్య ఉన్న వ్యక్తి ఎవరో ఒకరు తెలిసే ఉంటారని నేను భావిస్తున్నాను," అని మెజియా అన్నారు.
మానవులు లేదా కృత్రిమ మేధస్సు తీసుకున్న పక్షపాత నిర్ణయాలకు గల మూలాన్ని గుర్తించగల సామర్థ్యంతో, వాటిని గుర్తించి, ఎదుర్కోవడానికి కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థలు కొత్త మార్గాలను అందిస్తాయని ప్యానలిస్టులు కూడా అంగీకరించారు.
"ఆరోగ్యం అంటే కేవలం వైద్య సంరక్షణ మాత్రమే కాదు," అని పలువురు ప్యానలిస్టులు అంగీకరించారు. అధ్యయనాల కోసం సమగ్ర డేటాను సేకరించి, పాల్గొనేవారిని నియమించుకునేటప్పుడు, పరిశోధకులు తరచుగా సామాజిక-ఆర్థిక స్థితి, జిప్ కోడ్, విద్యా స్థాయి, మరియు జాతి, సంస్కృతి వంటి ఆరోగ్యాన్ని నిర్ధారించే సామాజిక అంశాలను విస్మరిస్తారని వక్తలు నొక్కి చెప్పారు. "ఒక మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చే డేటా ఎంత సమర్థవంతంగా ఉంటుందో, AI కూడా అంతే సమర్థవంతంగా ఉంటుంది," అని హార్వర్డ్ విశ్వవిద్యాలయంలో ఎపిడెమియాలజీ ప్రొఫెసర్ మరియు స్టాన్ఫర్డ్ యూనివర్శిటీ స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్లో ఎపిడెమియాలజీ మరియు పాపులేషన్ హెల్త్ అసోసియేట్ ప్రొఫెసర్ అయిన మిషెల్ విలియమ్స్ అన్నారు. "ఆరోగ్య ఫలితాలను మెరుగుపరచడం మరియు అసమానతలను తొలగించడం వంటి మనం ఆశించినది సాధించాలంటే, మానవ ప్రవర్తన, సామాజిక మరియు సహజ పర్యావరణంపై అధిక-నాణ్యత గల డేటాను మనం తప్పకుండా సేకరించాలి."
పీడియాట్రిక్స్ మరియు మెడిసిన్ క్లినికల్ ప్రొఫెసర్ అయిన డాక్టర్ నటాలీ పేగలర్ మాట్లాడుతూ, సమీకరించిన క్యాన్సర్ డేటాలో తరచుగా గర్భిణీ స్త్రీల డేటాను మినహాయిస్తారని, ఇది నమూనాలలో అనివార్యమైన పక్షపాతాలను సృష్టిస్తుందని మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణలో ఇప్పటికే ఉన్న అసమానతలను తీవ్రతరం చేస్తుందని అన్నారు.
శిశువైద్య, వైద్యశాస్త్ర ప్రొఫెసర్ అయిన డాక్టర్ డేవిడ్ మాగ్నస్ మాట్లాడుతూ, ఏ కొత్త సాంకేతికత లాగే, కృత్రిమ మేధ కూడా అనేక విధాలుగా పరిస్థితులను మెరుగుపరచగలదని లేదా మరింత దిగజార్చగలదని అన్నారు. ఆరోగ్యానికి సంబంధించిన సామాజిక నిర్ధారకాల వల్ల ఏర్పడే అసమాన ఆరోగ్య ఫలితాల గురించి కృత్రిమ మేధ వ్యవస్థలు తెలుసుకుని, తమ అవుట్పుట్ ద్వారా ఆ ఫలితాలను మరింత బలపరుస్తాయనేదే ఇందులో ఉన్న ప్రమాదమని మాగ్నస్ చెప్పారు. "కృత్రిమ మేధ అనేది మనం నివసిస్తున్న సమాజాన్ని ప్రతిబింబించే ఒక అద్దం," అని ఆయన అన్నారు. "ఒక సమస్యపై వెలుగు ప్రసరింపజేసే అవకాశం వచ్చిన ప్రతిసారీ—మనల్ని మనం అద్దంలో చూసుకున్నప్పుడు—అది పరిస్థితిని మెరుగుపరచడానికి ఒక ప్రేరణగా నిలుస్తుందని నేను ఆశిస్తున్నాను."
మీరు RAISE హెల్త్ వర్క్షాప్కు హాజరు కాలేకపోయి ఉంటే, ఆ సెషన్ రికార్డింగ్ను ఇక్కడ చూడవచ్చు.
స్టాన్ఫర్డ్ యూనివర్శిటీ స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్ అనేది, స్టాన్ఫర్డ్ యూనివర్శిటీ స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్ మరియు వయోజన, శిశు ఆరోగ్య సంరక్షణ పంపిణీ వ్యవస్థలను కలిగి ఉన్న ఒక సమీకృత విద్యా ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యవస్థ. ఇవి కలిసి సహకార పరిశోధన, విద్య మరియు క్లినికల్ రోగి సంరక్షణ ద్వారా బయోమెడిసిన్ యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని సాకారం చేస్తాయి. మరింత సమాచారం కోసం, med.stanford.eduని సందర్శించండి.
స్టాన్ఫర్డ్ హాస్పిటల్లో రోగుల సంరక్షణను మెరుగుపరచడానికి వైద్యులు మరియు నర్సులు కలిసి పనిచేయడానికి ఒక కొత్త కృత్రిమ మేధస్సు నమూనా సహాయపడుతోంది.
పోస్ట్ చేసిన సమయం: జూలై-19-2024