ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹੀ ਸੰਚਾਰ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਨੂੰ 30% ਤੱਕ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਦਰ ਨੂੰ 25% ਤੱਕ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅੰਕੜੇ ਸਾਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸਪੁਰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਹੱਤਤਾ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਗੱਲਬਾਤ ਡਾਕਟਰੀ ਅਭਿਆਸ ਦਾ ਬਹੁਤ ਹੀ ਨੀਂਹ ਪੱਥਰ ਬਣਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਬਣਤਰ ਦੀ ਘਾਟ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਖ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨ, ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ।
ਡਾਕਟਰ-ਮਰੀਜ਼ ਗੱਲਬਾਤ: ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੀ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ
ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਵਿਚਕਾਰ ਗੱਲਬਾਤ ਸਾਰੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਪਿੱਛੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੰਗੇ ਅੰਤਰ-ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਬੰਧ ਬਣਾਉਣ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਨੂੰ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮਰੀਜ਼ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਸੁਣੀਆਂ ਅਤੇ ਸਮਝੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਅਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਨਿਦਾਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਔਖਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਮਰੀਜ਼-ਡਾਕਟਰ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਅਜੇ ਵੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਾਬਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਢੰਗਾਂ-ਲਿਖੇ ਨੋਟਸ ਜਾਂ ਹੱਥੀਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਗਲਤੀਆਂ ਨਾਲ ਭਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।
[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ ਏਆਈ: ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਅਗਲੀ ਵੱਡੀ ਗੱਲ ]
ਏਆਈ ਡਾਕਟਰ-ਮਰੀਜ਼ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਨਾ
ਅੱਜਕੱਲ੍ਹ, ਆਧੁਨਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਹੱਲ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI-ਕਿਸਮ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਡਾਕਟਰੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦੇ ਵੱਡੇ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਲਹਿਜ਼ੇ ਵਾਲਾ ਸਪੀਕਰ ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਂ ਮੋਟਾ ਕਿਉਂ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਆਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣਯੋਗ, ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਢਾਂਚਾ
ਫਿਰ ਵੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ, ਸਾਰੇ ਡਾਕਟਰੀ ਡੇਟਾ ਦਾ 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਜੇ ਵੀ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, AI ਇਸ ਕੱਚੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ/ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੱਛਣ, ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਬਿਹਤਰ ਨਿਦਾਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਸੰਦਰਭ
ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਏਆਈ ਹੁਣ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਅੰਤਰੀਵ ਧਾਰਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਪ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ, ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਗਲਤਫਹਿਮੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਹੱਲ ਨਾ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।
BERT ਵਰਗੇ ਉੱਨਤ ਡੂੰਘੀ-ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਐਕਸਚੇਂਜਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਫਲਤਾ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਤੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਦੇਣਗੀਆਂ।
ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸਮਝ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ
ਸੰਦਰਭੀ NLP ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਬੋਲਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੀਆਂ ਹਨ, ਮੌਖਿਕ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਦੇਖਭਾਲ ਦੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਧਿਆਨ ਵੰਡੇ ਬਿਨਾਂ ਮਰੀਜ਼ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਡਾਕਟਰ-ਮਰੀਜ਼ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਏਆਈ: ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲਾਭ
ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਪਯੋਗ ਅਤੇ ਫਾਇਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੋਈ ਡਾਕਟਰ-ਮਰੀਜ਼ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੇਗਾ।
ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਸਹਾਇਤਾ
ਏਆਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਇਸਨੂੰ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਮਰੀਜ਼ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾ ਸਕੇ। ਯੂਸੀ ਸੈਨ ਡਿਏਗੋ ਹੈਲਥ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੇ ਏਆਈ-ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੇ ਹਮਦਰਦੀ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਡਰਾਫਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਕੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਬੋਝ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਫਿਰ ਜ਼ਮੀਨੀ ਜ਼ੀਰੋ ਤੋਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦੁਬਾਰਾ ਸਮਾਯੋਜਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਦਿਅਕ ਸੁਧਾਰ
ਡਾਕਟਰ-ਮਰੀਜ਼ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਦਾ AI ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡਾਕਟਰੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮੌਕੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਚੰਗੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸੰਚਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ, ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੂਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।
ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ
ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ ਏਆਈ-ਅਧਾਰਤ ਵਰਚੁਅਲ ਸਿਹਤ ਸਹਾਇਕ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਤੁਰੰਤ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਗੁਪਤ ਗੱਲਬਾਤ ਰਾਹੀਂ ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਛੁੱਟੀ ਮਿਲਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਮੁੱਖ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਮੈਡੀਕਲ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ? ]
ਏਆਈ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਦੱਸੇ ਗਏ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਡਾਕਟਰ-ਮਰੀਜ਼ ਸੰਵਾਦਾਂ ਦੇ AI ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਕਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ:
ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰੇ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਡਾਕਟਰੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਨਿਪੁੰਨਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ।
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ
ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ HIPAA ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਹਟਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ
ਨਵੇਂ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਈਐਚਆਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਸਖ਼ਤ ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਨਾ ਪਵੇ।
ਸ਼ਾਈਪ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਉੱਪਰ ਦੱਸੀਆਂ ਗਈਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਰਾਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:
- ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ: ਸ਼ਾਈਪ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣਾ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੁੱਲ 250,000 ਘੰਟੇ ਦੇ ਡਾਕਟਰ ਆਡੀਓ, 30 ਮਿਲੀਅਨ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡ, ਅਤੇ 2 ਲੱਖ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੈਡੀਕਲ ਤਸਵੀਰਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
- ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮੁਹਾਰਤ: ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਮਰੱਥ ਹਨ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਿ ਕੱਚੀਆਂ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਸਾਡੀਆਂ ਪਛਾਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸਾਰੀ ਨਿੱਜੀ ਸਿਹਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਬਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਸਹਾਇਤਾ: ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਵਸਥਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸ਼ੈਪ ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਹੱਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਸ਼ੈਪ ਸਿਹਤ ਸੇਵਾ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰੀ ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਵਿਚਕਾਰ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਦੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਦੇਖਭਾਲ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸੰਚਾਲਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਦੇ ਇੰਜਣਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
