ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ

ਕੰਮ 'ਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਅਵਚੇਤਨ ਵਿਜ਼ੁਅਲਸ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਗਠਿਤ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਰੰਗੀਨ ਗ੍ਰਾਫ ਅਤੇ ਚਾਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਸਮਾਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਅਸਲੀਅਤ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ.

ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਤੱਤ ਨਾਲ ਜੂਝਦੇ ਹਨ - ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ। ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਬੂਮ ਨੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ, ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਯੰਤਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ, ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHR), ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਾਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਹੋਇਆ ਹੈ।

ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਅੰਕੜੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਲਗਭਗ ਲਈ ਖਾਤਾ ਹੈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੂਰੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ 30% ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਔਸਤਨ, ਇੱਕ ਹਸਪਤਾਲ ਹਰ ਸਾਲ 50 ਪੇਟਾਬਾਈਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਾਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੈਚ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦਾ 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੈ।

ਇਹ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ, ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ.

ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਅਤੇ ਅਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ: ਇੱਕੋ ਕੈਪਸੂਲ ਦੇ ਦੋ ਹਿੱਸੇ

ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਆਓ ਇਹ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੀਏ ਕਿ ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਹੈਲਥਕੇਅਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਐਨਾਲਾਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਕਾਗਜ਼-ਅਧਾਰਤ ਨੁਸਖ਼ਾ ਲਿਖਦਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਡਿਜੀਟਲ ਅਤੇ ਤਤਕਾਲ ਇੱਕ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਯੰਤਰ ਤੋਂ ਬੀਪੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ।

ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹਰ ਡੇਟਾ ਦੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦੇ ਅਧੀਨ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਹੁਣ, ਆਓ ਸਮਝੀਏ ਕਿ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ।

ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ

ਕੋਈ ਵੀ ਡੇਟਾ ਜੋ ਸਿੱਧਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਗਠਿਤ ਹੈ, ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਜਾਂ ਯੂਨੀਫਾਰਮ ਫਾਰਮੈਟ ਨਾਮ, ਮਿਤੀ, ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਲਈ ਉਚਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ
• ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਿਲਿਟੀ, ਜਿੱਥੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ
• ਲੱਭਣਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਯੋਗਤਾ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ, ਹਵਾਲਾ ਦੇਣ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ

ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ

ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ

ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੇਟਾ ਜੋ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇੱਕ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਯੋਗ ਹੈ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ, ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਇਸਦੇ ਹਮਰੁਤਬਾ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦੀ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਲੱਛਣਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਤਰਕ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡਾਟਾ ਉਦਾਹਰਨਾਂ

[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: AI ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ: ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ]

ਐਕਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇਨਸਾਈਟਸ ਤੱਕ: ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਣਾ ਅਤੇ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਹੈ

ਬਹੁਤ ਹੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਜੋ ਅਣਗਿਣਤ ਕਿਸਮ ਦੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਹੱਲ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI), ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML), ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਗੀਆਂ ਉਭਰਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਸਗੋਂ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਲਈ ਵੀ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਵ ਹੈ।

ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ - ਭਾਸ਼ਣ, ਆਡੀਓ-ਵਿਜ਼ੂਅਲ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਰਾਹੀਂ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਬੈਚਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕਿ ਅਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ।

ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, NLP ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਲਿਖਤ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਅਤੇ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਉਹਨਾਂ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਦਾ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਵੀਡੀਓ ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਸਮਗਰੀ ਦੇ ਘੰਟਿਆਂ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਅਤੇ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਜੇਕਰ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸਾਰ ਕੱਢਣਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਇਹ ਤਿੰਨ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਉਬਾਲੇਗਾ:

• ਸੰਕੇਤਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝੋ
• ਸੰਕੇਤਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝੋ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰੋ
• ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਿਤ ਘਟਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ

ਇਹ ਤਿੰਨ ਬਣਦੇ ਹਨ ਵਰਣਨਯੋਗ, ਨੁਸਖੇ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ.

[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ? ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ]

ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜੀਵਨ-ਬਦਲਣ ਵਾਲੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੇ ਅਜਿਹੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਮੀਨੀ ਹਕੀਕਤ ਬਣਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਜੀਵਨਸ਼ੈਲੀ, ਉਮਰ, ਜਨਸੰਖਿਆ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਸੁਭਾਵਕ ਟਿਊਮਰ ਇੱਕ ਘਾਤਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜੀਨੋਮਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਹੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਸ਼ੂਗਰ, ਦਿਲ ਦੀ ਬਿਮਾਰੀ, ਜਾਂ ਅਲਜ਼ਾਈਮਰ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਜੀਵਨ ਅਤੇ ਮੌਤ ਵਿਚਕਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਮਾਹਿਰ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਜੀਵਨ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੇ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਅਣਗਿਣਤ ਰਸਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਸੰਕਲਨ ਅਤੇ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਗੈਰ ਸੰਗਠਿਤ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਸੈੱਟ ਕਰੋ। ਆਦਰਸ਼ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵੀ ਸਹਿਜ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਤਿਆਰ ਡਾਟਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸਿਹਤ-ਸੰਭਾਲ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਬੇਸਪੋਕ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅੱਜ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।