Skip to main content

Medical education still in stone age?

## ๐Ÿšจ เด‰เดฃเดฐാเดจുเดณ്เดณ เดธเดฎเดฏം: เดจเดฎ്เดฎുเดŸെ เดฎെเดกിเด•്เด•เตฝ เดตിเดฆ്เดฏാเดญ്เดฏാเดธം เดถിเดฒാเดฏുเด—เดค്เดคിเตฝ! เด‡เดจി เดตേเดฃ്เดŸเดค് #เดŸെเด•്เดŽംเดฌിเดฌിเดŽเดธ് เด‰ം #เดŸെเด•്เดจเดด്เดธിംเด—ും! ๐Ÿ’‰๐Ÿค– เดšൈเดจเดฏിเดฒെ **เดกോเด•്เดŸเตผเดฎാเดฐിเดฒ്เดฒാเดค്เดค เดŽ.เด. เด•ിเดฏോเดธ്‌เด•ുเด•เดณുเดŸെ** (Doctorless AI Kiosks) เด’เดฐു เดตീเดกിเดฏോ เดžാเตป เดชเด™്เด•ുเดตെเด•്เด•ുเดจ്เดจു (เดšേเตผเดค്เดคിเดŸ്เดŸുเดฃ്เดŸ്). เดช്เดฐാเดฅเดฎിเด• เด†เดฐോเด—്เดฏ เดชเดฐിเดšเดฐเดฃം เดŽเดค്เดฐ เดตേเด—เดฎാเดฃ് เดธാเด™്เด•േเดคിเด•เดตിเดฆ്เดฏ เดฎാเดฑ്เดฑിเดฎเดฑിเด•്เด•ുเดจ്เดจเดคെเดจ്เดจเดคിเดจ്เดฑെ เดžെเดŸ്เดŸിเด•്เด•ുเดจ്เดจ เด‰เดฆാเดนเดฐเดฃเดฎാเดฃിเดค്. เด‡เดค് เดญാเดตിเดฏിเดฒേเด•്เด•ുเดณ്เดณ เด•ാเดด്เดšเดฏเดฒ്เดฒ—เด‡เดค് **เด‡เดช്เดชോเดดเดค്เดคെ เดฏാเดฅാเตผเดค്เดฅ്เดฏเดฎാเดฃ്**. เด†เดฐോเด—്เดฏ เดธംเดฐเด•്เดทเดฃ เดตിเดฆ്เดฏാเดญ്เดฏാเดธเดค്เดคിเตฝ เดธเดฎൂเดฒเดฎാเดฏ เดฎാเดฑ്เดฑം เด…เดจിเดตാเดฐ്เดฏเดฎാเด•ുเดจ്เดจ เด’เดฐു เดธാเด™്เด•േเดคിเด• เดฎുเดจ്เดจേเดฑ്เดฑเดค്เดคിเดจാเดฃ് เดจเดฎ്เดฎเตพ เดธാเด•്เดท്เดฏം เดตเดนിเด•്เด•ുเดจ്เดจเดค്. เดŽเดจ്เดจിเดŸ്เดŸും **เดฎെเดกിเด•്เด•เตฝ เด•ൗเตบเดธിเตฝ เด“เดซ് เด‡เดจ്เดค്เดฏ (MCI)** เดชോเดฒുเดณ്เดณ เดธ്เดฅാเดชเดจเด™്เด™เดณും เดฒോเด•เดฎെเดฎ്เดชാเดŸുเดฎുเดณ്เดณ เดตിเดฆ്เดฏാเดญ്เดฏാเดธ เดฌോเตผเดกുเด•เดณും เด‡เดช്เดชോเดดും เดชเดดเดฏ เดฐീเดคിเดฏിเตฝ เดคുเดŸเดฐുเดจ്เดจു. เดŽเดจ്เดฑെ เดฎเด•เตพ MBBS เดตിเดฆ്เดฏാเตผเดค്เดฅിเดฏാเดฃ്. **1000 เดชേเดœുเดณ്เดณ เด…เดจാเดŸ്เดŸเดฎി เดชാเด เดชുเดธ്เดคเด•ം เด•ാเดฃാเดช്เดชാเด ം เดชเด ിเดš്เดš്** เดชเดฐീเด•്เดท เดŽเดดുเดคാเตป เด…เดตเตพ เด‡เดช്เดชോเดดും เดจിเตผเดฌเดจ്เดงിเดคเดฏാเดตുเด•เดฏാเดฃ്. เดŽเดจ്เดจാเตฝ เดฒോเด•เดฎെเดฎ്เดชാเดŸുเดฎുเดณ്เดณ AI เด•ാเดฐ്เดฏเด•്เดทเดฎเดคเดฏുเดŸെ เดจിเดฒเดตാเดฐം เด‡เดคാ: * **เด’เดฐു เดŽ.เด. เดกോเด•്เดŸเดฑിเดจ്** เดฒോเด•เดค്เดคിเดฒെ เดŽเดฒ്เดฒാ เดฎเดจുเดท്เดฏ เดกോเด•്เดŸเตผเดฎാเดฐെเดฏും เดธเดนാเดฏിเด•്เด•ാเตป เด•เดดിเดฏും. * **เด’เดฐു เดฑോเดฌോเดŸ്เดŸിเด•് เดจเดด്เดธിเดจ്** 100 เดฎเดจുเดท്เดฏ เดจเดด്เดธുเดฎാเดฐുเดŸെ เดœോเดฒിเดญാเดฐം เด•ുเดฑเดฏ്เด•്เด•ാเตป เดธാเดงിเด•്เด•ും. เดตിเดฐോเดงാเดญാเดธം เดจോเด•്เด•ൂ: เด†เด—ോเดณ เดฎെเดกിเด•്เด•เตฝ เดธเดนാเดฏเดค്เดคിเดจുเดณ്เดณ เด‰เดชเด•เดฐเดฃเด™്เด™เตพ เดจเดฎ്เดฎുเดŸെ เดชเด•്เด•เดฒുเดฃ്เดŸ്, เดชเด•്เดทേ เดจเดฎ്เดฎുเดŸെ เดญാเดตി เดกോเด•്เดŸเตผเดฎാเดฐെ **เดฎเดจുเดท്เดฏ เดธെเตผเดš്เดš് เดŽเดž്เดšിเดจുเด•เดณാเดฏിเดŸ്เดŸാเดฃ്** เดจเดฎ്เดฎเตพ เดชเดฐിเดถീเดฒിเดช്เดชിเด•്เด•ുเดจ്เดจเดค്, เด…เดฒ്เดฒാเดคെ เดธเดนเด•เดฐിเดš്เดš് เดช്เดฐเดตเตผเดค്เดคിเด•്เด•ുเดจ്เดจ เดจൂเดคเดจ เดšിเดจ്เดคเด•เดฐാเดฏിเดŸ്เดŸเดฒ്เดฒ. **เดจിเดฒเดตിเดฒെ เดธเดฎ്เดช്เดฐเดฆാเดฏം เด…เดŸുเดค്เดค เดคเดฒเดฎുเดฑเดฏിเดฒെ เด†เดฐോเด—്เดฏ เดช്เดฐเดตเตผเดค്เดคเด•เดฐോเดŸ് เดšെเดฏ്เดฏുเดจ്เดจ เดตเดฒിเดฏ เดคെเดฑ്เดฑാเดฃ്.** เด…เตฝเด—ോเดฐിเดคเด™്เด™เตพเด•്เด•് เดจിเดฎിเดทเด™്เด™เตพเด•്เด•ുเดณ്เดณിเตฝ เดšെเดฏ്เดฏാเตป เด•เดดിเดฏുเดจ്เดจ เดชാเด เด™്เด™เตพ เด•ാเดฃാเดช്เดชാเด ം เดชเด ിเด•്เด•ാเตป เดจเดฎ്เดฎเตพ เด‡เดจിเดฏും เดตിเดฆ്เดฏാเตผเดค്เดฅിเด•เดณെ เดจിเตผเดฌเดจ്เดงിเด•്เด•เดฐുเดค്. เดฎเดจഃเดชാเด เดฎാเด•്เด•เดฒിเตฝ เดถ്เดฐเดฆ്เดง เด•േเดจ്เดฆ്เดฐീเด•เดฐിเด•്เด•ുเดจ്เดจเดคിเดจു เดชเด•เดฐം, เดธാเด™്เด•േเดคിเด• เดธംเดฏോเดœเดจเดค്เดคിเตฝ เดถ്เดฐเดฆ്เดงിเด•്เด•ുเดจ്เดจ เด’เดฐു เดชാเด ്เดฏเดชเดฆ്เดงเดคിเด•്เด•് เดธเดฎเดฏเดฎാเดฏി: ๐Ÿ”ฅ **เดจเดฎുเด•്เด•് #เดŸെเด•്เดŽംเดฌിเดฌിเดŽเดธ് เด‰ം #เดŸെเด•്เดจเดด്เดธിംเด—ും เด†เดฐംเดญിเด•്เด•เดฃം.** เดˆ เดช്เดฐോเด—്เดฐാเดฎുเด•เตพ เดตിเดฆ്เดฏാเตผเดค്เดฅിเด•เดณെ เดชเดฐിเดถീเดฒിเดช്เดชിเด•്เด•േเดฃ്เดŸเดค്: * **เดฐോเด—เดจിเตผเดฃเดฏเดค്เดคിเดฒെ เดกാเดฑ്เดฑാ เดธเดฏเตปเดธും เดŽ.เด. เดงാเตผเดฎ്เดฎിเด•เดคเดฏും** * **เดฑോเดฌോเดŸ്เดŸിเด•്เดธ്, เด“เดŸ്เดŸോเดฎേเดทเตป เดฎാเดจേเดœ്เดฎെเดจ്เดฑ്** * **เด…เดก്เดตാเตปเดธ്เดก് เดฌเดฏോ เด‡เตปเดซോเตผเดฎാเดฑ്เดฑിเด•്เดธും เดœเดจിเดคเด•เดถാเดธ്เดค്เดฐเดตും** **MCI-เดฏോเดŸും เดฒോเด•เดฎെเดฎ്เดชാเดŸുเดฎുเดณ്เดณ เดฎെเดกിเด•്เด•เตฝ เดชเดฐീเด•്เดทാ เดฌോเตผเดกുเด•เดณോเดŸും:** เดˆ เด•ിเดฃเดฑ്เดฑിเตฝ เดจിเดจ്เดจ് เดชുเดฑเดค്เดคുเดตเดฐൂ. เดจเดฎ്เดฎുเดŸെ เดตിเดฆ്เดฏാเตผเดค്เดฅിเด•เดณെ **2030-เด•เตพเด•്เด•്** เดตേเดฃ്เดŸി เดชเดฐിเดถീเดฒിเดช്เดชിเด•്เด•เดฃം, 1950-เด•เตพเด•്เด•് เดตേเดฃ്เดŸിเดฏเดฒ്เดฒ. เดฎുเดดുเดตเตป เดฎെเดกിเด•്เด•เตฝ เดฐംเด—เดค്เดคിเดจ്เดฑെเดฏും เดญാเดตി เดˆ เดฎാเดฑ്เดฑം เดธ്เดตീเด•เดฐിเด•്เด•ുเดจ്เดจเดคിเดจെ เด†เดถ്เดฐเดฏിเดš്เดšിเดฐിเด•്เด•ുเดจ്เดจു. #AIinHealthcare #MedicalEducation #MCI #MBBS #HealthTech #Robotics #FutureofNursing for connecting with me bigdatachn@gmail.com with subject AIdictor to see how we make hospital kiosks and 30 plus specialist doctors and consulting to cancer research and drug discolleges,AR/VR assisted surgerical gears plus consulting to global healthcare and education .. Certifai Labs, hospitals and colleges look to the future.

Comments

  1. testOctober 15, 2025 at 6:18 PM

    https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:groupPost:14563193-7384391075618037760?utm_source=social_share_send&utm_medium=android_app&rcm=ACoAAAE-1ZoBN6fDf4c4-AG6JRdo4nKXNrYV99U&utm_campaign=copy_link

    ReplyDelete

Post a Comment

Popular posts from this blog

Telecom OSS and BSS: A Comprehensive Guide

  Telecom OSS and BSS: A Comprehensive Guide Table of Contents Part I: Foundations of Telecom Operations Chapter 1: Introduction to Telecommunications Networks A Brief History of Telecommunications Network Architectures: From PSTN to 5G Key Network Elements and Protocols Chapter 2: Understanding OSS and BSS Defining OSS and BSS The Role of OSS in Network Management The Role of BSS in Business Operations The Interdependence of OSS and BSS Chapter 3: The Telecom Business Landscape Service Providers and Their Business Models The Evolving Customer Experience Regulatory and Compliance Considerations The Impact of Digital Transformation Part II: Operations Support Systems (OSS) Chapter 4: Network Inventory Management (NIM) The Importance of Accurate Inventory NIM Systems and Their Functionality Data Modeling and Management Automation and Reconciliation Chapter 5: Fault Management (FM) Detecting and Isolating Network Faults FM Systems and Alerting Mecha...
1 comment
Read more

"Depth-Guard" – 3D Spatial Occupancy monitor Challenge -2

  Project Title: "Depth-Guard" – 3D Spatial Occupancy Monitor 1. The Problem In a smart warehouse, a robot needs to know if a loading zone is clear or occupied. A 2D camera alone can’t tell the difference between a "flat picture of a box" on the floor and an "actual 3D box." The Goal: Build a Python-based system that uses Computer Vision and Depth Perception (AI 3D) to identify objects and determine their 3D volume (Size) and Distance from the camera. 2. Intern Tasks Object Detection: Use a pre-trained model (like YOLOv8) to draw 2D boxes around objects. Depth Mapping: Use a depth estimation model (like MiDaS or a simulated Stereo-depth feed) to calculate how far each object is. Occupancy Logic: If an object is closer than 1 meter and larger than a specific volume, mark the zone as "BLOCKED." Alert System: Print a warning if the 3D space is too crowded. 3. Sample Datasets (Simulation) Since interns may not have 3D cameras (LiDAR/RGB-D), pr...
Post a Comment
Read more

Simple Virtual Waiting Room -Challenge 1

   Simple Virtual Waiting Room (VWR) 1. The Problem Our website can only handle 10 users per minute . If more than 10 people try to access it at once, the server will crash. We need a system that: Counts incoming users. Redirects "overflow" users to a waiting page. Admits them back to the main site one by one as space becomes available. 2. Intern Tasks Create a Gateway: A simple script that checks: if (active_users < 10) { allow } else { send to queue } . Build the Queue: Use a simple list (FIFO) to store user IDs. The Wait Page: A basic HTML page that says: "You are number X in line. Estimated wait: Y minutes." Admission Logic: Every 30 seconds, pull the next user from the queue and "admit" them. 3. Sample Datasets (Simulation) Provide these two datasets to the interns. They should write a script to "read" these files and simulate how their system reacts. Dataset A: The Traffic Surge (Input) This file simulates users arriving at the ...
Post a Comment
Read more