निदान और उपचार में बायोमेडिकल टेक्नोलॉजी महत्वपूर्ण है

बायोमेडिकल टेक्नोलॉजी, जिसमें मानव स्वास्थ्य से संबंधित हर क्षेत्र और स्वास्थ्य प्रणालियों में सुधार शामिल है, का रोगों के निदान, निदान और उपचार में बहुत महत्व है। विशेषज्ञ बताते हैं कि बायोमेडिकल तकनीक की बदौलत शीघ्र निदान और उपचार के लिए आसान अनुकूलन जैसे लाभ प्रदान किए जाते हैं, जो माउथवॉश से लेकर दंत चिकित्सा क्षेत्र में उपयोग किए जाने वाले पेसमेकर तक कई उपकरणों को कवर करता है।

sküdar University Health Services वोकेशनल स्कूल बायोमेडिकल डिवाइस टेक्नोलॉजी लेक्चरर Aybike Pirol ने बायोमेडिकल तकनीक का मूल्यांकन किया।

लेक्चरर आयबाइक पिरोल ने कहा कि बायोमेडिकल तकनीक एक ऐसी तकनीक है जिसमें चिकित्सा और जीव विज्ञान के क्षेत्र में स्वास्थ्य से संबंधित सभी प्रकार के उपकरण, किट, सामग्री और उपकरण शामिल हैं, और यह इन क्षेत्रों में आगे बढ़ने के लिए नए दृष्टिकोण विकसित करता है।

यह कहते हुए कि बायोमेडिकल तकनीक का उद्देश्य चिकित्सा या जैविक समस्याओं का समाधान प्रदान करके जीवन की गुणवत्ता और पुनर्प्राप्ति में वृद्धि करना है, और कभी-कभी वसूली में भी तेजी लाना है, पिरोल ने कहा, "बायोमेडिकल तकनीक पारंपरिक इंजीनियरिंग की तकनीकों और विधियों का उपयोग करते समय उपयोग करती है। यह। बायोमेडिकल इंजीनियरिंग, जो चिकित्सा और इंजीनियरिंग विज्ञान में विशेषज्ञता और विधियों को एक साथ लाता है, जिसे छत की अवधारणा के रूप में माना जाता है, बायोमेडिसिन के क्षेत्र में प्रौद्योगिकी की शक्ति को लागू करने के साथ-साथ मानव जीवन को लम्बा करने, गुणवत्ता में वृद्धि करके जीवन स्तर को बढ़ाता है। जीवन का, विकलांगता को कम करना और पहुंच को संभव बनाना। कहा।

नैदानिक ​​चिकित्सा इमेजिंग में उपयोग की जाने वाली बायोमेडिकल तकनीक

यह बताते हुए कि स्वास्थ्य में कई अलग-अलग क्षेत्रों में बायोमेडिकल तकनीक का उपयोग किया जाता है क्योंकि इसमें उपकरण डिजाइन और अनुसंधान जैसी गतिविधियों की एक श्रृंखला शामिल है, पिरोल ने कहा, "आज, नैदानिक-चिकित्सा इमेजिंग, जिसका हर कोई सामना कर सकता है, उन क्षेत्रों में से एक है जहां जैव चिकित्सा प्रौद्योगिकी प्रयोग किया जाता है। शरीर में किसी भी आक्रामक प्रक्रिया के बिना रोग के निदान, निदान और उपचार में बायोमेडिकल तकनीक के साथ इमेजिंग का बहुत महत्व है। इसके अलावा, ऊतक इंजीनियरिंग, जैव सूचना विज्ञान, नैनो प्रौद्योगिकी, नैदानिक ​​इंजीनियरिंग, जैव सामग्री, पुनर्वास के लिए प्रोस्थेटिक्स, ऑर्थोस, कृत्रिम अंग अध्ययन जैव चिकित्सा प्रौद्योगिकी के अनुप्रयोग क्षेत्रों में से हैं। इस अर्थ में, जैव चिकित्सा प्रौद्योगिकी में मानव स्वास्थ्य और स्वास्थ्य प्रणालियों में सुधार से संबंधित सभी क्षेत्र शामिल हैं। उन्होंने कहा।

दंत क्षेत्र से लेकर पेसमेकर तक कई उपकरणों को शामिल करता है

यह बताते हुए कि बायोमेडिकल तकनीक, जो मूल रूप से निदान, निदान और उपचार में उपयोग की जाती है, जीवित और जैविक प्रणालियों से संबंधित सभी क्षेत्रों में लागू होती है, लेक्चरर आयबाइक पिरोल ने कहा, “माउथवॉश, जो दंत क्षेत्र में दंत चिकित्सा की रक्षा के लिए एक सहायक उपकरण है। स्वास्थ्य अपने पानी और वायु स्प्रे सुविधा के साथ, उसी क्षेत्र में स्थित है। 1800 के दशक से उपयोग की जाने वाली समग्र सामग्री, पेसमेकर, पीएपी डिवाइस जो लगातार स्लीप एपनिया, उन्नत सर्जिकल रोबोट, जैविक मानव जीनोम अनुक्रम, जैविक के मॉडलिंग को रोकने के लिए संपीड़ित हवा देते हैं। सिस्टम, कंप्यूटर-सहायता प्राप्त सर्जरी और आर्थोपेडिक अध्ययन कुछ अनुप्रयोग हैं। इन अनुप्रयोगों के साथ, शीघ्र निदान और उपचार के लिए आसान अनुकूलन जैसे फायदे हैं।" उन्होंने कहा।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में तीन संज्ञानात्मक कौशल होते हैं

लेक्चरर आयबाइक पिरोल, जिन्होंने आर्टिफिशियल टेक्नोलॉजी में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोगों को भी छुआ, ने कहा, “हम सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर को पूरी तरह से परिभाषित कर सकते हैं जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के रूप में मानव जैसे कार्यों को कर सकते हैं। आंदोलन, भाषण, ध्वनि का पता लगाना, संख्यात्मक तर्क कार्य और कार्य, जिसके आधार पर नए इनपुट को अपनाना है। इन सभी कार्यों और कार्यों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियां शामिल हैं। सीखने की प्रक्रिया जो डेटा से जुड़ती है, आत्म-सुधार प्रक्रिया, और वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए सही एल्गोरिदम ढूंढना कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी पर केंद्रित तीन संज्ञानात्मक कौशल हैं।" उन्होंने कहा।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संक्षिप्त समाधान प्रदान करता है

यह देखते हुए कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहित कई प्रौद्योगिकियाँ और विषय हैं, जिनमें गणित और इंजीनियरिंग की शाखाएँ हैं, पिरोल ने कहा, “स्वचालित भाषण मान्यता, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, दृश्य पहचान, पाठ पहचान, रोबोट सिस्टम कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों में से हैं। कृत्रिम तकनीक के साथ, जटिल परिस्थितियों को कम समय में हल किया जाता है, जीवन शैली में वृद्धि और चिकित्सा में विकास, और उत्पादकता में वृद्धि सबसे पहले लाभ हैं जो दिमाग में आते हैं। कहा।

यह कहते हुए कि इस क्षेत्र में उपकरण और अनुप्रयोग प्रौद्योगिकी के विकास के साथ बढ़े हैं, पिरोल ने कहा, "स्व-ड्राइविंग वाहन, Google की खोज एल्गोरिदम, रोबोट हथियार जो जटिल कार्य कर सकते हैं, दृष्टिहीनों के लिए अनुप्रयोग, मोबाइल फोन के साथ विकसित अनुप्रयोग हैं। लगातार बढ़ रहा है। इस तरह, सभी व्यक्तियों के जीवन की गुणवत्ता में वृद्धि करना संभव है।" उन्होंने कहा।

लेक्चरर आयबाइक पिरोल ने कहा कि बायोमेडिकल, हेल्थ बायोइनफॉरमैटिक्स और मेडिकल इमेजिंग सबसे आम क्षेत्र हैं जहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के तरीके लोकप्रिय हैं और कहा, “आज, यह देखा गया है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक खराब परिणामों का जल्द पता लगाने में उपयोगी है। रोग के चरण को जानना। इस बिंदु पर, गणितीय मॉडलिंग के महत्व पर जोर दिया जाना चाहिए। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में चल रही विकास प्रक्रिया में आगे बढ़ने और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सफलता को बढ़ाने के लिए गणितीय मॉडल और समस्याओं को अच्छी तरह से पहचानना महत्वपूर्ण है।" कहा।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एप्लिकेशन नए विकास लाते हैं

लेक्चरर आयबाइक पिरोल, जिन्होंने बायोमेडिसिन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोगों पर भी बात की, ने कहा, “कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुप्रयोग, जो कि चिकित्सा और जीव विज्ञान के लिए नवीन इंजीनियरिंग अवधारणाओं में से एक है, नए विकास लाता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों के विकास के साथ, जैव चिकित्सा प्रौद्योगिकी इस विकास के समानांतर प्रगति कर रही है। विशेष रूप से हाल के वर्षों में, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने वाले मशीन सीखने के प्रकारों का अक्सर सामना किया गया है। जैव चिकित्सा प्रौद्योगिकी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को शामिल करने से प्रारंभिक निदान विधियों के विकास की संभावना है, जो रोगों के उपचार के लिए महत्वपूर्ण हैं। डीप लर्निंग के साथ किए गए कुछ अध्ययनों का उदाहरण देते हुए, जो मशीन लर्निंग की एक उप-शाखा है, यह कहना संभव बनाता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक ने निदान में प्रगति की है। कैंसर निदान, जीन चयन और वर्गीकरण, जीन विविधता, 3 डी मस्तिष्क पुनर्निर्माण, तंत्रिका कोशिका वर्गीकरण, मस्तिष्क ऊतक वर्गीकरण, अल्जाइमर निदान, और रोग भविष्यवाणी जैसे अध्ययनों में, गहन सीखने की विधि, जो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके मशीन सीखना है, अब है प्रायः इस्तेमाल किया जाने वाला। कहा।