స్టాన్‌ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ యొక్క డిజిటల్ హెల్త్ సమ్మిట్‌పై ఆలోచనలు: డిజిటల్ టెక్నాలజీలు యాక్సెస్ చేయగల, వ్యక్తిగతీకరించిన నివారణ సంరక్షణ యొక్క కొత్త శకానికి ఎలా మార్గం సుగమం చేస్తాయి | మెడికల్ స్కూల్ న్యూస్

మార్చి 12, 2024 – రెబెక్కా హ్యాండ్లర్ రాసినది

ఫిబ్రవరి 28న, స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్‌లో స్టాన్‌ఫోర్డ్ హెల్త్‌కేర్ ఇన్నోవేషన్ ల్యాబ్, టైమ్స్ హయ్యర్ ఎడ్యుకేషన్ మరియు స్టాన్‌ఫోర్డ్ సెంటర్ ఫర్ డిజిటల్ హెల్త్ (CDH) సహ-స్పాన్సర్‌తో 2024 డిజిటల్ హెల్త్ సమ్మిట్ జరిగింది. CDH డైరెక్టర్ ఎలెని లినోస్, MD, PhD నుండి ప్రారంభ వ్యాఖ్యలతో ఈవెంట్ ప్రారంభమైంది. ఆమె బృందం ప్రతిరోజు స్టాన్‌ఫోర్డ్, సిలికాన్ వ్యాలీ మరియు ప్రపంచంలోని ప్రకాశవంతమైన మనస్సులను ఒకచోట చేర్చి శాస్త్రీయంగా కఠినమైన మరియు నైతికంగా మంచి మార్గాల్లో అత్యంత ముఖ్యమైన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి పని చేస్తుంది.

మొదటి చూపులో, సమ్మిట్ ఐదు ఖండాల్లోని 23 దేశాల నుండి 200 మందికి పైగా అతిథులను మరియు అనేక రకాల పరిశ్రమలను ఆకర్షించింది. ఇందులో ప్రభుత్వ నాయకులు, సాంకేతిక వ్యాపారవేత్తలు, లాభాపేక్షలేని దార్శనికులు మరియు ప్రముఖ విద్యావేత్తలు ఉన్నారు, వీరంతా డిజిటల్ ఆరోగ్యం యొక్క భవిష్యత్తును అన్వేషించడానికి కలిసి వచ్చారు.

వ్యక్తిగతీకరించిన ఔషధాన్ని స్వీకరించడం: వ్యక్తిగతీకరించిన సంరక్షణ వైపు వెళ్లడం

సమ్మిట్‌లో కీలకమైన అంశం వ్యక్తిగతీకరించిన ఔషధం యొక్క భావన, ఇది ప్రతి వ్యక్తి యొక్క ప్రత్యేకమైన ఆరోగ్య సంరక్షణ అవసరాలకు ప్రతిస్పందించే వ్యవస్థ కోసం భాగస్వామ్య కోరికను అందించింది.

డాక్టర్ మైఖేల్ స్నైడర్ హైలైట్ చేసినట్లుగా, జీనోమ్ సీక్వెన్సింగ్ యొక్క తగ్గుతున్న ధర ఈ మార్పును ఉదహరిస్తుంది, ఎందుకంటే ఇది మరింత విస్తృతమైన మరియు ప్రాప్యత చేయగల జన్యు విశ్లేషణను అనుమతిస్తుంది. వ్యక్తుల ఆరోగ్యాన్ని ట్రాక్ చేయడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి జెనోమిక్స్ మరియు నిరంతర ఆరోగ్య పర్యవేక్షణను ఉపయోగించడంలో స్నైడర్ యొక్క ల్యాబ్ ముందుంది. జెనోమిక్ డేటాతో సహా వివరణాత్మక డేటా ప్రొఫైల్‌లను విశ్లేషించడం ద్వారా, సమూహం ఒక వ్యక్తికి ఆరోగ్యకరమైన బేస్‌లైన్ ఎలా ఉంటుందో మరియు ఈ బేస్‌లైన్ నుండి విచలనాలు కొత్త ఆరోగ్య సమస్యలను ఎలా సూచిస్తాయో గుర్తించవచ్చు. ఇది వేగవంతమైన జోక్యానికి ఎలా దారితీస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం లక్ష్యం.

బర్కిలీలోని కాలిఫోర్నియా విశ్వవిద్యాలయానికి చెందిన డాక్టర్ మార్క్ వాన్ డెర్ లాన్, బర్కిలీ, వ్యక్తిగతీకరించిన చికిత్సా వ్యూహాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు పెద్ద డేటాతో దాని సహజీవనం యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని చర్చించారు. ఈ విధానం వైద్య అవసరాలను అంచనా వేయడమే కాకుండా ప్రతి రోగి యొక్క జన్యు మరియు పర్యావరణ పరిస్థితులకు డైనమిక్‌గా అనుగుణంగా ఉంటుంది. ఇది కేవలం రియాక్టివ్‌గా కాకుండా ప్రిడిక్టివ్ హెల్త్ సిస్టమ్ కోసం సమ్మిట్ యొక్క దృష్టిని ప్రతిబింబిస్తుంది.

భవిష్యత్తును దృష్టిలో ఉంచుకుని, డిజిటల్ హెల్త్ టెక్నాలజీలు విస్తృతంగా అందుబాటులో ఉన్న ప్రపంచాన్ని స్పీకర్‌లు ఊహించారు, వ్యక్తులు తమ ఆరోగ్యాన్ని నిరంతరం పర్యవేక్షించడానికి మరియు వారి స్వంత ఆరోగ్య డేటా ఆధారంగా సమాచార నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తారు. ఈ భవిష్యత్తులో వ్యాధిని నివారించడానికి మరియు ఆరోగ్యాన్ని మరింత చురుగ్గా నిర్వహించడానికి జన్యుసంబంధమైన డేటా, ధరించగలిగే సాంకేతికత మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన ఆరోగ్య జోక్యాల ఏకీకరణను కలిగి ఉంటుంది.