ಅಧಿವೇಶನದ ಮುಖ್ಯಾಂಶ: 2026 PAS ಕಾಂಗ್ರೆಸ್

AI ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಾಧನ, ಆದರೆ ನಾವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯ.

---

 

AI ನ ಸಾರ: ಅದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ

ಚಲನೆಯ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳಲ್ಲಿ AI ನ ಭವಿಷ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಅವರು ಚರ್ಚಿಸಿದರು, AI ನ ಸಂಯೋಜನೆಯು ದೃಶ್ಯ ವಿದ್ಯಮಾನಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಚಲನೆಯ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳ ಆರೈಕೆ ಮಾದರಿಗಳ ಕಡೆಗೆ ಒಂದು ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಿದರು. ಅವರು AI ಪರಿಕರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ (ತರಬೇತಿ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ, ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ) ಹಂತಗಳನ್ನು ಸಹ ವಿವರಿಸಿದರು. ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳು ಅದು ಈ ಹಂತಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು AI ಯ ನಿಖರತೆಗೆ ಧಕ್ಕೆ ತರಬಹುದು.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಡಾ. ಅಫ್ಶರಿ ಅವರು ತಮ್ಮ ಉಪನ್ಯಾಸವನ್ನು ಮುಕ್ತಾಯಗೊಳಿಸಿದ್ದು, ಭವಿಷ್ಯದ ಯುಗಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ನಮ್ಮ "AI ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು" ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತಾ, ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಅನೇಕರು ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾಗಿ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಒಮ್ಮತದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಸೇರಿವೆ. ಡಾ. ಅಫ್ಶರಿ ಅವರ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಹೆಣೆಯಲಾದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ AI ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನರವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥರಾಗಿದ್ದಾರೆ.ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಚರ್ಚೆಗಳಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು.

ವೈದ್ಯರು ಅಭ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ

ಡಾ. ವಯೋಲಾಂಟೆ ಅವರ ಎರಡನೇ ಉಪನ್ಯಾಸವು ವಿಭಿನ್ನ AI ಮಾದರಿಗಳ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ನಿಖರವಾದ ಔಷಧದ ಕಡೆಗೆ ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸುಂದರವಾಗಿ ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಿದೆ. ಅವರು ತಮ್ಮ ಭಾಷಣವನ್ನು ಮೂರು ಭಾಗಗಳಾಗಿ ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ - ಪ್ರಸ್ತುತ ಲಭ್ಯವಿರುವ AI ಪರಿಕರಗಳು ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ (1) ಉತ್ಪಾದಿಸಲು, (2) ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು (3) ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ - ನಮ್ಮ ಮಾನವ ಮಿದುಳುಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗೆ ಸ್ನಾಯು ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಆದರೆ ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿ ಪದರಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವುದು.

ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಡಾ. ವಯೋಲಾಂಟೆ ಪಾರ್ಕಿನ್ಸೋನಿಯನ್ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳು ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಬಯೋಮಾರ್ಕರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಫಿನೋಟೈಪಿಂಗ್‌ನ ಹಲವಾರು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಿದರು. ಕ್ಲಿನಿಕ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹಂಟಿಂಗ್ಟನ್ ಕಾಯಿಲೆಯಲ್ಲಿ ಚಿಕಿತ್ಸಕ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಆರಂಭಿಕ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ ನ್ಯೂರೋಇಮೇಜಿಂಗ್‌ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದಂತೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅವರು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳ ಮೂಲಕ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು - ಅಂದರೆ ಮಲ್ಟಿ-ಓಮಿಕ್ಸ್ - ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮುನ್ನರಿವಿನ ಬಯೋಮಾರ್ಕರ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪಾರ್ಕಿನ್ಸನ್ ಕಾಯಿಲೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ತ್ವರಿತ ಅರಿವಿನ ಕುಸಿತ, ಇದನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಪಡೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಹುಡುಕಾಟ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಡಾ. ವಯೋಲಾಂಟೆ ಅವರು AI ಅನ್ನು ಹುಡುಕಲು, ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಿತ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲಾ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಬಹಳ ಸಮಗ್ರ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ನಮಗೆ ನೀಡಿದರು, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತಾರೆ. ಸಾಹಿತ್ಯ ಹುಡುಕಾಟಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು, ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಟಾ-ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಹ ಅವರು AI-ಚಾಲಿತ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರು. ಯಾಂತ್ರಿಕ ಅತಿಕ್ರಮಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೊಸ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ.. ಈ ಪರಿಕರಗಳು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಬಹುದು - ಒಬ್ಬ ಸಂಶೋಧಕನ ಕೈಯಿಂದ ಇದು ಅಸಾಧ್ಯವಾದ ಸಾಧನೆ.

ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಆಳವಾದ ಮೆದುಳಿನ ಪ್ರಚೋದನೆಯು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಬಳಕೆಯ-ಸಂದರ್ಭದ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದ್ದು, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ (CDSS) AI ನ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು. ರೋಗಿಯ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ 7T MR ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗುರಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪೂರ್ವ-ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಜನ ಮತ್ತು ಅಡ್ಡಪರಿಣಾಮಗಳ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು AI-ಚಾಲಿತ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳವರೆಗೆ, ಡಾ. ವಯೋಲಾಂಟೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದರು ಆರೈಕೆಯ ಹಲವಾರು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಮೆದುಳಿನ ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಬಲವಾದ ಭರವಸೆಯನ್ನು AI ಹೊಂದಿದೆ..

PAS ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿನ ಉತ್ತರ-ದಕ್ಷಿಣ ಅಂತರವನ್ನು AI ತುಂಬಬಹುದೇ?

ಅಂತಿಮ ಉಪನ್ಯಾಸವನ್ನು ಡಾ. ಪೆರೆಜ್-ಲೊರೆಟ್ ನೀಡಿದರು, ಅವರು ಹಿಂದಿನ ಎರಡು ಉಪನ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಪ್ರಮುಖ ವಿಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಿ ಚರ್ಚೆಯನ್ನು ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಮುಂದೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಹೋದರು, AI ಪರಿಕರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಏಕರೂಪದ ಪ್ರವೇಶ, ಹೆಚ್ಚು ಸಮಾನವಾದ ಆರೈಕೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಒದಗಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿದರು.

ರೋಗಿಗಳು ಅನುಭವಿಸುವ ಮಂಜುಗಡ್ಡೆಯ ತುದಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಭೇಟಿಗಳೊಂದಿಗೆ, ಅವರು ಹೇಗೆ ಎಂದು ಚರ್ಚಿಸಿದರು ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧನಗಳ ಬೆಳವಣಿಗೆಯು ನಿಜ ಜೀವನದ ರೋಗಿಯ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ನಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿದೆ., ಈ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ಎಂಟು ಸಾಧನಗಳು ಈಗ FDA- ಮತ್ತು EMA-ಅನುಮೋದನೆ ಪಡೆದಿವೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ತಜ್ಞರಾಗಿ, ಡಾ. ಪೆರೆಜ್-ಲೊರೆಟ್ ಹೇಗೆ ಎಂದು ಚರ್ಚಿಸಿದರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಚಲನೆಯ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ., ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪಾರ್ಕಿನ್ಸನ್ ಕಾಯಿಲೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿಖರತೆ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ವರ್ಣಪಟಲದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಡಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮೊಬೈಲ್ ಆರೋಗ್ಯ "ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು" ಅನ್ನು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ AI ರೋಗಿಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಹೊಸ ಮಾರ್ಗಗಳಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು. 50% ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಚಲನೆಯ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಯ ರೋಗಿಗಳು ಉತ್ತರ ಮತ್ತು ದಕ್ಷಿಣ ಅಮೆರಿಕಾ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಚಲನೆಯ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಡಾ. ಪೆರೆಜ್-ಲೊರೆಟ್ ಅವರ ಟೇಕ್-ಹೋಮ್ ಸಂದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು AI ಪರಿಕರಗಳು ಪ್ರವೇಶ ಅಂತರವನ್ನು ಮುಚ್ಚುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು.

ಸಮಗ್ರ ಅಧಿವೇಶನದ ಪ್ರಮುಖ ಸಂದೇಶವೆಂದರೆ AI ವೈದ್ಯಕೀಯ ತೀರ್ಪಿಗೆ ಬದಲಿಯಲ್ಲ., ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಬಳಸಿದರೆ ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿದರೆ ಮಾತ್ರ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಬದಲು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ಅವುಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರಿಣತಿ ಇನ್ನೂ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಆರೋಗ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯು ಪ್ರಮುಖ ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿರಬೇಕು ಎಂದು ಅಧಿವೇಶನವು ಒತ್ತಿಹೇಳಿತು. AI-ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನೇಕ ದಕ್ಷಿಣ ಅಮೆರಿಕಾದ ದೇಶಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ AI ಪರಿಕರಗಳ ಅನ್ವಯಿಕತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಚಲನೆಯ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳಲ್ಲಿ AI ನ ಭವಿಷ್ಯವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಅದನ್ನು ಬಳಸಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರ ಮಾನದಂಡಗಳು, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.