ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡਸ ਅਤੇ ਏਆਈ: ਸਵਰਗ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਇੱਕ ਮੈਚ

ਆਓ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ।

EHRs ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਬੇਲੋੜੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਘਟਾਓ

AMA ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਰਿਪੋਰਟ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਆਪਣਾ ਲਗਭਗ 50% ਸਮਾਂ ਬੇਲੋੜੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ, ਆਰਡਰ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ, ਬਿਲਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਇਹ ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਦੇਖਭਾਲ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਖਰਚ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।

AI ਦੇ ਨਾਲ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਬੇਲੋੜੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ NLP ਮਾਡਲ ਜੋ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਅਤੇ ਵੌਇਸ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਸੰਬੰਧਿਤ ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ

ਸਰਜਰੀਆਂ ਜਾਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੇ ਨਿਦਾਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੀ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਹੋ ਸਕੇ. ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਦੌਰਾਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੁਰਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਡਾਕਟਰਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪੇਸ਼ਾਵਰਾਂ ਨੂੰ ਇਲਾਜ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਲਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਉਸ ਸਮੇਂ, ਉਹ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਪੰਨਿਆਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੋਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਜੋ ਉਹ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਨ। AI ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਟੀਕ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਚਿੰਤਾ ਨੂੰ ਪੈਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ EHR ਪੋਰਟਲਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਉਹ ਐਬਸਟਰੈਕਟਰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਖਾਸ ਵੇਰਵੇ, ਨੋਟਸ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ EHRs ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਮੁੱਖ ਲਾਭਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਹਿਜ ਹਸਪਤਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਹੀ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ।

AI ਦੇ ਨਾਲ, ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੈੱਡ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਨਿਯੁਕਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਰੋਸਟਰ ਵਿਕਾਸ, ਸਟਾਫਿੰਗ, ਸਟਾਫ ਦਾ ਮਨੋਬਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਆਟੋਮੇਟਿਡ AI ਮੋਡਿਊਲ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕਾਂ ਨੂੰ ਰੀਡਮਿਸ਼ਨ, ਦਿਨ ਜਾਂ ਹਫ਼ਤੇ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤੀ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਮੌਤ ਦਰ, ਰਿਕਵਰੀ ਦਰਾਂ, ਅਤੇ ਹਸਪਤਾਲ ਦੀ ਵਸਤੂ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਲੜੀ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਬਿਹਤਰ ਅੰਤਰਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ

ਹਾਲਾਂਕਿ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਪਰ ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇੱਕੋ ਹਸਪਤਾਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਜਾਂ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ। AI EHR ਦੇ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਆਪਣੇ ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ ਤੋੜੇ ਬਿਨਾਂ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕੇ ਜਿਸਦੀ ਉਹ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਬਣਾਈ ਰੱਖੀ ਗਈ ਹੈ, ਬਾਹਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਬਲਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬੈਚਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਿਆ ਅਤੇ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ EHR ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰਦੇ ਹਨ।

EHRs ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

EHRs ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਔਖਾ ਕੰਮ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ ਕਈ ਮੌਜੂਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਕਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਸਹੀ ਤਕਨੀਕੀ ਸਟੈਕ ਹੋਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਅਤੇ ਇਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸਿਰਫ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਪੱਖ ਹਨ. ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਪੱਖ ਵੀ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• AI ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਟੋਰੇਜ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ
• ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਏਅਰਟਾਈਟ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਓ ਕਿਉਂਕਿ EHR ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਗੁਪਤ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਲ ਬਣਾਓ
• ਮੌਜੂਦਾ (ਅਤੇ ਨਵੇਂ) HIPAA ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ
• ਡਾਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ

ਰੈਪਿੰਗ ਅਪ

EHRs ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਲਾਭ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਭਾਰ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬਿਹਤਰ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖੇ ਗਏ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੰਨਣਯੋਗ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ AI ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੁਆਰਾ।