၂၀၀၀ အဆင့်များတွင်၊ Adam Rodman သည် ဘဝကြောင့်အထူးဖို့ဆိုင်သမျှဖြစ်နေသည့် ရောဂါတစ်ခုနှင့် စပါးပါးလူနာကို ကူညီရန် သင်္ကြန်အများနှင့် ဘဝကြောင့်တလွှာ အထက်နှင့် စိတ်ကူးထားတဲ့ ရေးရာသင်ကြားနည်းဖြစ်သော အဖွဲ့၏အကူအညီဖြင့် အပြင်တွင် ကျမ်းစာများကို အသုံးပြုပြီး လာခဲ့ပါတယ်။ သူသည် အခြေအနေခွဲခြားသည့် ငွေကြေးမဖြစ်သော ဖိုးပေးလက်ဆောင်အား နှစ်နာရီကျော်မှ ရှာဖွေနေသည်။ ကောင်းကင်ပမ်းတယ် ထားရထားကြောင်း ကြိုးစားမှုနှင့် အလုပ်အမျိုးမျိုး ပြုလုပ်သည်။ မကြာခဏ အကြံပြုမှု ဒီနေရာ၌ရေးထားသကဲ့သို့နေထိုင်လာပြီဖြစ်ပါသည်။ လက်ရှိမှာ Harvard Medical School မှ အမှုဆောင်ပညာရှင်ဖြစ်ပြီး Beth Israel Deaconess Medical Center တွင် ရောဂါခွဲမှုလုပ်ငန်း ဖက်ကိရိယာတွင် ဖျော်ဖြေရန် အသစ်အားတီထွင်ရင်း OpenEvidence အမည်ခံ smart phone app တွင်သုံးစွဲခြင်းဖြစ်သော ကရုဏာကို လက်ခံရရှိထားပြီး သင့်လျော်စွာ လူနာတွေထံမှာ ဆေးဝါးစာတမ်းကို ရန်ပုံငွေရေးပါသည့် စုစည်းမှုတွေကို လွယ်ကူစွာ ရောက်ရှိလာနိုင်ပါသည်။ ChatGPT ကဲ့သို့ ၂၀၂၂ ခုနှစ်က ပေါ်ပေါက်လာသည့် အကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံများ (LLMs) မှာ လူအပေါင်းနှင့် မတူညီသော နေရာတွင် ပီပြင်ချိန်ပြီး နောင်ချိန်လွှဲကျန်တို့မှာ ကောင်းမွန်ပြောင်းလဲမှုရှိမည်ဖြစ်ပြီး လူနာနှင့် ဆရာဝန်တို့ အချင်းချင်းဆက်စပ်မှုကို တိုးတက်လာစေမည်။ သို့မဟုတ် က့သထက်ပိုကောင်းစွာဖြင့် လူသားအောင်မြင်မှုများအား လျော့နည်းစေနိုင်တယ်ဆိုပြီး Rodman က သတိမှသာ ရောက်ရှိခဲ့ရင် လူဆောင်များကို ဒီ ဥက္ကာရှင်များအတွက် ဦးပိုင်ကြိုးစားမှုမရရှိကောင်း။ ပို့ဖို့ လိပ်ပြာအချက်မပြေလည်နှင့် အမျိုးမျိုးလေးရိုက်ကူးခြင်းတွင် အသီတင်ပေးမှုကို ကြိုးစားစရာလိုအပ်။ Biomedical Informatics ဌာန၏ ဥက္ကာရှင် Isaac Kohane က အနှံ့ကမ်းသည့် နေရာတွင် အကောင်းဆုံးရရှိသည်ဆိုရင် ဒီလိုဖြစ်လုပ်ချိန်ကျတဲ့ AI ဂေထုအကြီးမားကို ယနေ့ခတ်ထုတ်မှုစနစ်ကြောင့် ထဲမှ လွန်စွာပါဝင်သည်ဆိုပြီး အဆင်ပြေလှပသော ကိရိယာများမှ တိုးတက်မှုတွေကို ဦးစားဆုံးဖြစ်ဖို့ ကြိုးစားရမည်မှာကလားကူညီပြီး မရှိမဖြစ်သေးသည်။ AI ဖြင့် ဆေးပွဲ၏ ဖွဲ့စည်းမှု မပျက်စီးရမည်ဟု နှိုးဆွရန်၊ ဆေးဝါးနှင့် ဆလျှောက်လာများတွင်လိုအပ်သော လူသားအကြံပေးရာများကို လွှမ်းမိုးထားပါသည်။ ကျန်းမာရေးဆိုက်စနစ်အတွင်းကူးစက်မှုလွှမ်းမိုးမှုရှိသော လူနာ အသားစားမှုကို ယနေ့ အထောက်ခံမှုများသည် ပုံမှန် နေရာတွေထက် အကြွေးဆီလိုစရိုက်တတ်၍ ဖြစ်လာသည်။ သုတေသနအရ AI သည် လေကာနေကြွယ်ဝများကို မဟာဗျူဟာများ များပြီး ဆေးဝါးသုတေသနမှ အသိပညာအခွန်များကို သိလိမ့်ကမှုကို ပေး၏။ ဆေးရေးကျောင်းသည် AI ကို သင်ခန်းစာများထဲသို့ ထပ်မံရန် ကြိုးစားသည်။ ရှေ့မှ ဆေးဝါးပညာရှင်များသည် အမြဲတိုးတက်နေသော နည်းပညာလေ့လာခြင်းကို လွှမ်းမိုးနိုင်ရန် တက်ကျွမ်းပြီဖြစ်ကြသည်။ အကြောင်းအရ AI သည် ဆေးဝါးကွန်ထရိုက်အရ ပျော့ချက်အနေအထားများထက် ပိုမိုလွတ်လပ်လွှမ်းမိုးမှုမှအလားအလာ ထည့်စရာလိုအပ်တယ်။ လူနာတိုင်းအတွက် တစ်ချို့မလုပ်ရင်လည်း ဦးစားပေးပြီး ထန့်ချဲချသင့်သည်၊ တစ်ထူးထူး၏အာကာသတွင် ကြိုးစား၍ ကြိုးကိုမှောက်ကို အမြန်ကာကွယ်စေခြင်း အထာကိုတိမ်တွေနဲ့မြှောက်ဆယ်ပြီးဖြစ်လာပါသည်။