ਇਹ ਕੋਈ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਅੰਕੜਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੈ। EHRs ਦੇ ਉਭਾਰ ਨੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਲ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ, ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਸੋਧ ਕਰਨਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। EHRs 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ ਹੈ:
ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ, ਨੁਸਖੇ, ਨਿਦਾਨ, ਲੱਛਣਾਂ ਦੇ ਵੇਰਵੇ, ਇਲਾਜ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ
ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਭਰਤੀ, ਦਵਾਈਆਂ, ਨਿਦਾਨ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ, ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਦੇਖਭਾਲ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਬਾਰੇ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਵਾਲੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਸਾਰਾਂਸ਼।
ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ
ਮੈਡੀਕਲ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਕਸ-ਰੇ, ਐਮਆਰਆਈ, ਸੀਟੀ ਸਕੈਨ, ਅਲਟਰਾਸਾਊਂਡ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ
ਹਾਲਾਂਕਿ, EHRs ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਦੇ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕੇ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਸਤੀ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਸੂਝ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਘੰਟੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੀ ਵਧਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਨਾਲ , ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ , ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ EHRs ਦੇ ਅੰਦਰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਅਤੇ ਕੱਢਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਵਾਂਗੇ ਕਿ ਇਹ ਕਿਉਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ( AI ਮੋਡ ਵਿੱਚ ), ਅਤੇ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵੀ।
EHRs ਤੋਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਲਈ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਫਾਇਦੇ
ਵੱਧ ਗਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ
ਮਨੁੱਖ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਡਿਲੀਵਰੀ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਕੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI-ਮੋਡ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਕੇ , ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਹੱਥੀਂ ਕਿਰਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਦਵਾਈਆਂ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ, ਐਲਰਜੀ ਆਦਿ ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਝਗੜੇ ਦੀ ਬਜਾਏ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵਧੀ ਹੋਈ ਡਾਟਾ ਸੰਪੂਰਨਤਾ
ਅਣਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੂਝਾਂ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਨੂੰ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੱਡੇ, ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਖੋਜਿਆ ਅਤੇ ਸੰਕਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਤੇ ਸੂਝਾਂ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣਦੇ ਹਨ ਜੋ ਹਵਾਦਾਰ ਖੋਜ, ਨਵੀਨਤਾ, ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ NLP ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਖਤਰਿਆਂ ਦੀ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਪਛਾਣ
ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਐਨਐਲਪੀ ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਵਾਈਆਂ ਦੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕੂਲ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਜਲਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਖੋਜ ਦੇ ਢੰਗ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਡਲ ਉਪਲਬਧ ਈਐਚਆਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕੁਝ ਖ਼ਾਨਦਾਨੀ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਜਾਂ ਜੀਵਨ ਸ਼ੈਲੀ-ਸੰਭਾਵੀ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ
ਏਆਈ-ਮੋਡ ਐਨਐਲਪੀ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਿਸ਼ਾਨਾਬੱਧ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਬਿਹਤਰ ਸੰਚਾਰ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਵਾਲੀਆਂ ਐਲਰਜੀਆਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕੂਲ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਿਸ਼ਾਨਬੱਧ ਕਰਨਾ, ਰੋਕਥਾਮ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ।
ਵਧੀ ਹੋਈ ਖੋਜ ਸੰਭਾਵਨਾ
ਵਿਸ਼ਾਲ, ਅਸੰਗਠਿਤ EHRs ਤੋਂ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਕੱਢਣ ਲਈ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਅਧਿਐਨ, ਆਬਾਦੀ ਸਿਹਤ, ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਸੂਝਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਲੁਕੀਆਂ ਰਹਿਣਗੀਆਂ।
ਅਨਸਟ੍ਰਕਚਰਡ EHR ਡੇਟਾ 101 ਤੋਂ ਵੇਰਵੇ ਕੱਢਣਾ: ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਵਰਕਫਲੋ
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ EHR ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸੂਝ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕੇਸ-ਦਰ-ਕੇਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਡੋਮੇਨ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਗਠਨ-ਮੂਲ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ, ਉਦੇਸ਼-ਅਧਾਰਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਜਿਹੇ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਰੇਕ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਰਕਫਲੋ ਜਾਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਨਿਯਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਈਮਰ ਵੀ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ EHR ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ, ਦਵਾਈਆਂ ਦੀਆਂ ਸੂਚੀਆਂ, ਐਲਰਜੀ ਸੂਚੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। AI-ਮੋਡ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਫਾਰਮੈਟਾਂ (ਟੈਕਸਟ ਫਾਰਮੈਟ, ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਬਨਾਮ ਅਨਸਟ੍ਰਕਚਰਡ) ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡੀ-ਪਛਾਣ, ਸਫਾਈ, ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਅਤੇ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
NLP ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ / AI ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ: ਫਿਰ ਕੰਪਾਇਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ NLP ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਾਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ, ਨਿਦਾਨ, ਦਵਾਈਆਂ, ਐਲਰਜੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਮੁੱਖ ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। "AI ਮੋਡ" ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਕਈ ਵਾਰ ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਜਾਂ ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ: ਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ (ਜਾਂ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ AI ਮੋਡ) ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਹਰੇਕ ਇਕਾਈ ਬਾਰੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਕਿਸਮ, ਮਿਤੀ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਵੇਰਵੇ, ਗੰਭੀਰਤਾ, ਖੁਰਾਕ ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਗਰਾਨੀ: ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਡਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੱਢਣਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਏਕੀਕਰਨ ਅਤੇ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ: ਫਿਰ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ EHR ਸਿਸਟਮ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। HL7 FHIR, ਹੋਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਮਿਆਰਾਂ, ਅਤੇ ਸਹਾਇਕ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ।
ਕਲੀਨਿਕਲ ਉਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਚੱਕਰ: ਏਕੀਕਰਨ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਲਈ ਕੱਢੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਮੋਡ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਵੇਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਭਾਸ਼ਾਈ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
EHR ਡੇਟਾ ਕੱਢਣ ਲਈ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
EHRs ਤੋਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਕੱਢਣ ਦਾ ਕੰਮ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਝ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ ਜੋ ਸਹਿਜ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਓ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਚਿੰਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੀਏ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਜਾਂ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਬਣਾ ਸਕੋ।
ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ: NLP ਕੱਢਣ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ EHR ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟ, ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ, ਅਧੂਰੇ ਰਿਕਾਰਡ, ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਨਮੂਨੇ AI ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
AI ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ: NLP/AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਦੌਰਾਨ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਪਾਅ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। GDPR, HIPAA, ਆਦਿ ਵਰਗੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ: ਕੱਢੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਵਾਕਾਂਸ਼, ਜਾਂ ਦੁਰਲੱਭ ਸਥਿਤੀਆਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਨਾਲ ਹੀ, ਏਆਈ-ਮੋਡ ਸਿਸਟਮ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਡਾਕਟਰ ਉਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਣ।
ਏਕੀਕਰਣ, ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਮਿਆਰ: ਕੱਢੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ EHR ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ IT ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਜੋੜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ HL7, FHIR, SNOMED, RadLex, ਆਦਿ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ: AI ਮੋਡ ਵਿੱਚ, ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸਾਂ, ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਡਾਕਟਰੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ, ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਲੋੜਾਂ: AI-ਸੰਚਾਲਿਤ NLP ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਮਾਹਰ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਅੰਤਿਮ ਵਿਚਾਰ
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ EHRs ਤੋਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਕੱਢਣ ਲਈ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਸੀਮ ਹੁੰਦੀ ਹੈ । ਸੰਪੂਰਨ ਲਾਗੂਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨ, ਅਤੇ "AI ਮੋਡ" ਵਿੱਚ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਏਅਰਟਾਈਟ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਮੋਹਰੀ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਅਸੀਂ ਡੋਮੇਨ, ਤੁਹਾਡੇ ਉੱਦਮ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ-ਮੂਲ, AI-ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ NLP ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ। ਅੱਜ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।
