ਗਲੋਬਲ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਰਕੀਟ 1.8 ਵਿੱਚ $2021 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵਧਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ 4.3 ਅਰਬ $ 2026 ਵਿੱਚ, ਇਸ ਮਿਆਦ ਦੇ ਦੌਰਾਨ 19.0% ਦੀ ਇੱਕ CAGR ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਦਾ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਐਨਐਲਪੀ ਵਰਗੀਆਂ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗੀ ਸੂਝ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਨਵੀਨਤਮ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਤੱਕ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ਡ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਹੀ ਨਿਦਾਨਕ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਰੋਗੀ ਦੇਖਭਾਲ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੋ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ NLP ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸਿਖਰਲੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਐਨਐਲਪੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਉਦਯੋਗ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੱਥੀਂ ਜੋੜਨਾ ਅਤੇ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਖਰਬਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ, ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਣ, ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਣ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡਾਕਟਰੀ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇੱਥੇ ਦੋ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ NLP ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਭਾਸ਼ਣ ਤੋਂ ਇਸਦੇ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਦੂਜਾ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ
ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਹਨ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ NLP. ਇੱਥੇ ਚੋਟੀ ਦੇ 4 ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਹਨ
ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼
ਮੇਨਟੇਨਿੰਗ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇਹਨਾਂ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ। NLP ਦੇ ਨਾਲ, ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਮੁੱਲ-ਨਿਰਮਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਹੱਥਾਂ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡਾਕਟਰ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਉਤਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਐਂਟਰੀ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਨਾਲ ਹੀ, EHR ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹਨ, ਇਸਲਈ NLP ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕਈ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ. NLP ਸਿਸਟਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਰਿਕਾਰਡਾਂ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਪੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ EHR ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਯੁਕਤ ਫਾਈਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਮੁੱਲ-ਆਧਾਰਿਤ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਆਮ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ, ਪਰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਫੀਡਬੈਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਨਹੀਂ ਬਣਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਵੀ, ਫੀਡਬੈਕ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਅਤੇ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
NLP ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਡਾਕਟਰਾਂ ਕੋਲ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੈਰ-ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। NLP ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਜਾਂ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਧੀਆ ਵਾਅਦਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਕਾਰਵਾਈ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਸਪਸ਼ਟ ਨਾ ਹੋਵੇ।
ਕਿਉਂਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੈਟਿੰਗ ਛੱਡਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, NLP ਪੋਸਟ-ਟਰੀਟਮੈਂਟ ਫੀਡਬੈਕ, ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪੋਸਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸੂਝ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। ਇਹ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸਿਹਤ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ.
ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਐਨਐਲਪੀ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਡੇਟਾ ਡਿਪਾਜ਼ਿਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ। ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਉਪ-ਸਮੂਹਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜੋ ਕੁਝ ਸਿਹਤ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਦੇਰੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਵਿਨਾਸ਼ਕਾਰੀ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ NLP ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕਲੀਨਿਕਲ ਟ੍ਰਾਇਲ ਮੈਚਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ NLP ਟੂਲ
ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਡਾਕਟਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਵੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਦੇਖਭਾਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ NLP ਦਾ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ?
ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਕੇ NLP ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਅਤੇ ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਬੰਧੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਹੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਦੇਖਭਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇ।
- ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਨਾਲ ਭਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਆਮ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਿਹਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਜਾਂ ਇਲਾਜ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ NLP ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਿਹਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਵਧਦੀ ਹੈ।
- ਕਿਉਂਕਿ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਤਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਨੋਟਸ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, EHR ਵਧੇਰੇ ਮਰੀਜ਼-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- NLP ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ ਅਤੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਰਿਕਵਰੀ, ਜਾਂ ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਤੀ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਸੌਖਾ ਹੈ।
- NLP ਸਾਧਨ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਗੰਭੀਰ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ। ਕਿਉਂਕਿ ਡਾਕਟਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ NLP ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ, ਉਹ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
NLP ਨੂੰ ਸਿਹਤ ਦੇਖ-ਰੇਖ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਇਲਾਜ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਹੱਲ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। NLP ਸਿਸਟਮ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗੀ ਅਤੇ ਸਹਿਸਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ, ਜੋ ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ NLP ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਇੱਕ-ਆਕਾਰ-ਫਿੱਟ-ਸਾਰੇ ਹੱਲ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੀ ਖਾਸ ਜ਼ਰੂਰਤ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਰਤਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਸਰਵਿਸ ਪਾਰਟਨਰ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੈਪ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਦੇ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾਓ।
ਵਾਧੂ ਪੜ੍ਹੋ: ਤੁਸੀਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਾਰੇ ਸਾਡੇ ਬਲੌਗ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਵੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਇਥੇ.
