ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਿਸੀਫਸ ਚੱਟਾਨ ਬਾਰੇ ਸੁਣਿਆ ਹੈ?
ਇਹ ਸਿਸੀਫਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਕਥਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੇ ਮੌਤ ਨੂੰ ਧੋਖਾ ਦਿੱਤਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਸਨੂੰ ਪਹਾੜੀ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਪੱਥਰ ਹਿਲਾਉਣ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਸਜ਼ਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇਹ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਮਿੱਥ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜਦੋਂ ਵੀ ਸਿਸੀਫਸ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਸੀ ਕਿ ਉਸਨੇ ਚੱਟਾਨ ਨੂੰ ਪਹਾੜੀ ਦੀ ਚੋਟੀ 'ਤੇ ਧੱਕ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਪਹਾੜੀ ਵੱਡੀ ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਹੁੰਦੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ।
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਸਿਸੀਫਸ ਦੇ ਚੱਟਾਨ ਵਰਗਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ, ਬੇਲੋੜਾ ਅਤੇ ਸਥਾਈ ਹੈ। ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਕੇਂਦਰਾਂ ਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੀ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸਦਾ ਸੰਖੇਪ ਵਿਚਾਰ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਸੰਪੂਰਨ ਸੂਚੀ ਹੈ:
- ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਦਾਖਲੇ ਅਤੇ ਛੁੱਟੀ ਬਾਰੇ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ
- ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੇ ਨੋਟਸ
- ਨਰਸਾਂ, ਸਰਜਨਾਂ, ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰਿਆਂ ਤੋਂ ਨੋਟਸ
- ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਅਤੇ ਇਮੇਜਿੰਗ ਤੋਂ ਵਿਭਿੰਨ ਰਿਪੋਰਟਾਂ
- ਦਵਾਈ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ
- ਸਰੀਰਕ ਅਤੇ ਕਿੱਤਾਮੁਖੀ ਥੈਰੇਪੀ ਬਾਰੇ ਨੋਟਸ
- ਬੀਮਾ ਫਾਰਮ, ਦਾਅਵੇ, ਅਤੇ ਸਬੂਤ
- ਸਹਿਮਤੀ ਫਾਰਮ
- ਕੇਸ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੋਟਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ
ਇੱਥੇ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ (ਅਤੇ ਜ਼ਿਕਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ) ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਭਾਵ, ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟਾਂ, ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਏਆਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਰਗੀਆਂ ਉੱਭਰ ਰਹੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ-ਤਿਆਰ ਹੋਵੇ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਜੇ ਵੀ ਹੱਥੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇਕਸਾਰ ਵਰਕਫਲੋ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਿਹਤਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਅਧੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਪਰ ਇਹ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਬਚਾਅ ਲਈ NLP ਮਾਡਲ ਹਨ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦੱਸਾਂਗੇ ਕਿ NLP ਸਿਸਟਮ ਅਜਿਹੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਕਿਵੇਂ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਲਈ NLP ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ
NLP ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਇਸ ਤੱਥ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡਸ (EHRs) ਦੇ ਅੰਦਰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਕੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੱਢ ਕੇ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਸੰਰਚਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਕੇ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਚਣਯੋਗ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਬਣਾ ਕੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕੋਰ ਲਾਭ
ਸੁਧਾਰ ਕੀਤੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ
ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਖੇਪ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਖਾਲੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਸਿੱਧੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ
NLP ਸਿਸਟਮ ਦਸਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਹਿਜ ਸੰਚਾਰ
ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਬਿਹਤਰ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਾਰੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇ।
ਸੁਚਾਰੂ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਵਾਹ
NLPs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ EHR ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
NLP ਨਾਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਖੇਪ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਵਰਕਫਲੋ
ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀਆਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਚੈੱਕਲਿਸਟਾਂ ਤੋਂ ਬੇਲੋੜੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਬਿਹਤਰ ਵਿਚਾਰ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਸੂਚੀ ਹੈ।
NLP ਅਤੇ AI ਨਾਲ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਜਦੋਂ ਕਿ NLP ਅਜੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਇਸ ਸਮੇਂ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਖੋਜ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। NLP ਜਿਸ ਗਤੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਹ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਜੋ ਸੰਭਵ ਹੈ ਉਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਾਅਦਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਵਿਅਕਤੀਗਤ
ਮਰੀਜ਼ ਦੀਆਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਅਤੇ ਪਸੰਦਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੰਖੇਪ।
ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਅਪਡੇਟਸ
ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਹੋਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਨ
ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਨ।
ਇਸ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਕੁਝ ਛੋਟੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵੱਲੋਂ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਖੇਪਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਿਆਨ ਵਾਲੇ ਹੁਨਰਮੰਦ ਕਾਰਜਬਲ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਹੈ। GDPR ਅਤੇ HIPAA ਵਰਗੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੇ ਨਾਲ, NLP 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਪਿੱਛੇ ਮੁੜ ਕੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖਣਾ ਪੈਂਦਾ। ਅਸੀਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਸ ਲੇਖ ਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਖੇਪਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ 101 ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਉੱਦਮ ਲਈ ਗੇਮ-ਚੇਂਜਰ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਚਰਚਾ ਲਈ ਅੱਜ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।
