Энэ тооцооллоос үзэхэд эрүүл мэндийн салбар дэлхий дахинд хиймэл оюуны тусламжтай өвчнийг илүү оновчтой, бүрэн шинжилгээ хийхийг зорьж байна. Үүнийг хөгжүүлэх болсон гол шалтгаануудын нэг нь хиймэл оюун хорт хавдрыг эхэн шатанд нь амжилттай таньдаг болох нь батлагдсан үеэс эхтэй. Техас муж улсын Хорт хавдраас урьдчилан сэргийлэн судалгааны институт гэхэд л дангаараа хөхний хорт хавдар илрүүлэх технологи бүтээхийн тулд 7.4 сая ам.доллар төсөвлөөд байна.

Зөвхөн хөхний хорт хавдар дээр жишээ аваад үзэхэд одоо үед хийгддэг шинжилгээ нь тунгалгийн булчирхайн эсийн дээжид шинжилгээ хийх арга бөгөөд эсийн дээжийг зургийн тусламжтайгаар сонгож авдаг. Гэхдээ энэ технологи хортой ион-ийн цацраг, өртөг өндөртэй болон дүрслэлийн чанар муу гэх зэрэг сул талтай.

Харин хиймэл оюуны тусламжтай хийгдэж буй шинэ үеийн оношилгоо илүү хямд, илүү бодитой бөгөөд хор нөлөөгүй юм. Тооцооллын болон дижитал эмгэг судлал мөн молекулын оношилгоо зэрэг давуу талаараа хиймэл оюун ухаан клиник оношилгоог илүү ахисан түвшинд хүргэж байна.

Бэйлор Коллежийн эрдэмтэд болон “Perimeter Medical Imaging” компани хамтран өндөр нягтаршил бүхий зураг авах чадвартай хиймэл оюуны тооцоололд суурилсан төхөөрөмж бүтээж байгаа ажээ. Энэ технологи нь цээжний хэсгийн зургийг авч, хөхний хорт хавдар үсэрхийлсэн байж болохуйц хэсгүүдийг тодруулж харуулдаг бөгөөд ингэснээр мэс заслын эмч нарт шийдвэр гаргахад нь тун их тус болно гэнэ.

Энэ бол эмчид болон өвчтөнд ч тун ашигтай зүйл. Өвчтөний хувьд дахин мэс засалд орох эрсдэлээс сэргийлж, бие эрхтэн, сэтгэл санаа мөн санхүүгийн асуудлыг бууруулж өгөх юм.