ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਮੀਡੀਆ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵੰਡਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਮਨੁੱਖੀ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਪ੍ਰੋ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਛੋਟੀਆਂ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ NLP ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਡੀਕਲ NLP ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਸਿਹਤ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡ, ਡਿਸਚਾਰਜ ਸੰਖੇਪ, ਡਰੱਗ ਲੇਬਲ, ਔਨਲਾਈਨ ਫੋਰਮ, ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਬਲੌਗ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਅਤੇ ਇਸਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੇਗਾ।
ਕਲੀਨਿਕਲ NLP ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
NLP ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪੇਸ਼ਾਵਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਨਰਲ NLP ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ NLP ਵਿਚਕਾਰ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਿਵੇਂ ਅਤੇ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਕਿਤਾਬਾਂ, ਆਮ ਟੈਕਸਟ, ਲਿਖਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਚਿੱਤਰ, ਆਦਿ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕਲੀਨਿਕਲ NLP ਵਿੱਚ NLP, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ, ਅਤੇ ਚੋਣ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਕਲੀਨਿਕਲ NLP ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਾਪਦੰਡ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਣਜਾਣ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਹੋਰ ਜਾਂਚ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਖਾਸ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ, ਐਨਐਲਪੀ ਮਾਡਲ ਇਨਪੁਟ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਤੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਰਥ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਡਾਕਟਰ ਕਿਸੇ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੈਡੀਕਲ NLP ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਣ ਲਈ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਤਰਕ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਾਕਟਰੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਮੈਡੀਕਲ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਐਸਕੋਰਬਿਕ ਐਸਿਡ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੀਰ ਦੇ ਹੋਰ ਪਹਿਲੂਆਂ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ NLP ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ
ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਕਈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਇਸ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਰਹੇ ਹਨ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ NLP-ਸਮਰੱਥ ਸਿਸਟਮ ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਰਥ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਹੱਥ-ਲਿਖਤ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। NLP ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਲੱਭਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕਦਮ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ AI NLP ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, NLP ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਬਿਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਏ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਿਅਤ NLP ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੀਰ ਦੀ ਸਮਝ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ NLP ਹੱਲ ਇੱਕ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲੇ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਕੋਪ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਐਨਐਲਪੀ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ NLP ਕੋਲ ਕਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਨ ਜੋ ਮੈਡੀਕਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ NLP ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਹਨ।
- ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡਿੰਗ: ਕੰਪਿਊਟਰ-ਅਸਿਸਟਡ ਕੋਡਿੰਗ (CAC) ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਹੈ, ਕਲੀਨਿਕਲ NLP ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਂਟਰੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ। NLP ਦੀਆਂ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਯਮਾਂ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਦਵਾਈਆਂ, ਨਿਦਾਨ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਿਆਰੀ ਕੋਡ ਮੈਡੀਕਲ ਬਿਲਿੰਗ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਮੈਡੀਕਲ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਟਰੈਕਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਉੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ: NLP ਦੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਡਾਕਟਰ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡਾਕਟਰੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰਾਈਜ਼ਡ ਇਨਫੈਕਸ਼ਨ ਖੋਜ ਵੱਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ NLP ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਲਈ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸਾਧਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਆਬਾਦੀ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ: ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਅਤੇ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਦੀ NLP ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਹਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੋਖਮ ਪੱਧਰੀਕਰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ NLP ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਨਾਲ ਹੀ, ਸਿਹਤ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ NLP ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਖਾਸ ਜਨਸੰਖਿਆ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਿਹਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਇਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ NLP ਸਿਸਟਮ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਡਰੱਗ ਖੋਜ. NLP ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਦਵਾਈਆਂ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ. ਅਸੀਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਵਰਚੁਅਲ ਸਹਾਇਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਚੈਟਬੋਟਸ ਚਲਾਉਣ ਲਈ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਮੈਡੀਕਲ NLP ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ
ਡੇਟਾ ਅੱਜ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਖੰਡਿਤ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਹੈ। ਇੱਕ NLP ਸਿਸਟਮ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਅਰਥ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਫੀਡਿੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸਮਝ ਲਈ, ਇੱਕ NLP ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾਰਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ NLP ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਲੇਬਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਹੋ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਢੁਕਵੇਂ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਉਸੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧ ਪਰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਲੈਂਦੇ। ਲੇਬਲਿੰਗ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਮੈਡੀਕਲ NLP ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਮੈਡੀਕਲ ਖੇਤਰ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਚੁਣੌਤੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਅਸਹਿਮਤੀ। ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਤੱਤਾਂ ਲਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਜੋ ਅਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਸਿਸਟਮ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ NLP ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਬਿਹਤਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ, ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਇਲਾਜ, ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। 'ਤੇ ਸਿਪ, ਅਸੀਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ AI ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ NLP ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ, ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
