ਅੱਜ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਬਹੁਤ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਅੱਜ ਦੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਪੱਤੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਨੂੰ ਇਸ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਾਭ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਕੁੱਝ ਅਧਿਐਨ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਇਸਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਅਣਵਰਤਿਆ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਜਿਵੇਂ ਕਿ EHR, ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸੰਖੇਪ, ਪ੍ਰਗਤੀ ਰਿਕਾਰਡ, ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ, ਨੁਸਖ਼ੇ ਆਦਿ, ਅਜੇ ਤੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, NLP ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਇਸ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਆਓ ਅਸੀਂ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਅਧਿਐਨ ਕਰੀਏ।
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ: ਇਹ ਬਹੁਤਾਤ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਅਣਵਰਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਹੁਤਾਤ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਕਾਰਨ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕਰਾਸ-ਰੈਫਰੈਂਸਿੰਗ ਹੈ। ਹੋਰ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨੁਸਖ਼ੇ, ਐਕਸ ਰੇ, ਐਮਆਰਆਈ, ਆਦਿ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੈਡੀਕਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜੋ ਅੱਜ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਮਸ਼ੀਨ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਕਟਰੀ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸਹਿ-ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹੁਣ ਉੱਨਤ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ NLP ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਦੂਰ ਹੋ ਗਈਆਂ ਹਨ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣੋ! ਹੁਣ ਪੜ੍ਹੋ!
ਸੁਧਰੇ ਹੋਏ ਮੈਡੀਕਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਹੈਲਥਕੇਅਰ NLP ਭਰੋਸਾ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਐਨਐਲਪੀ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਐਨਐਲਪੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਹੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ, ਮੈਡੀਕਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਚਿੰਤਾ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਜਲਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ NLP ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨਾਂ, ਇਲਾਜਾਂ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖਰਚਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ NLP ਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਹਨ:
- ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸਿਹਤ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ.
- ਸੰਭਾਵੀ ਸਿਹਤ ਖਤਰਿਆਂ ਬਾਰੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਕਰਨ ਲਈ।
- ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਦੇਖਭਾਲ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ.
ਹੈਲਥਕੇਅਰ NLP ਫ੍ਰੀ-ਫਾਰਮ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਸਿਹਤ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
NLP ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕੇ ਹਨ:
- ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: NLP ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਨਸੰਖਿਆ ਸੰਬੰਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਡਾਕਟਰੀ ਇਤਿਹਾਸ, ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ ਦੇ ਨਾਲ, NLP ਹੱਲ ਛੂਤ ਵਾਲੇ ਵਾਇਰਸਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਫੈਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਪ੍ਰਭਾਵੀ EHR ਡੇਟਾ ਉਪਯੋਗਤਾ: ਹੈਲਥਕੇਅਰ NLP ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬਿਹਤਰ ਖੋਜਾਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਕੇ, NLP ਹੱਲ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- NLP- ਆਧਾਰਿਤ ਫੀਨੋਟਾਈਪਿੰਗ: AI ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡਾਕਟਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਕੱਢਦਾ ਹੈ। ਐਨਐਲਪੀ-ਅਧਾਰਤ ਫੀਨੋਟਾਈਪਿੰਗ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਅੱਗੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਡਾਕਟਰ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਸਮੁੱਚੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ: NLP ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੱਲ ਹੈ। ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ, NLP-ਅਧਾਰਿਤ ਹੱਲ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗੁਣਾਤਮਕ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਐਨਐਲਪੀ ਦੇ ਵਿਭਿੰਨ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ NLP ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੇਸ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਿਹਤ
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਕਲੀਨਿਕਲ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼
ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟ ਸੰਖੇਪ
ਲੱਛਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ
ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ
ਸਵੈਚਲਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਦਵਾਈ ਖੁਰਾਕ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼
ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਮਰੀਜ਼ ਸਿਹਤ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ
ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਦਵਾਈ ਖੁਰਾਕ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼
ਡਾਇਗਨੋਸਟਿਕ
ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ
ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਐਨਐਲਪੀ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਨਾ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਐਨਐਲਪੀ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਕੁਝ ਕਮੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।-
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਭਰਪੂਰ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇਰਾਦੇ, ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ NLP ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। -
ਸਖ਼ਤ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚੇ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਟਾ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ, ਐਨਐਲਪੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਇਮੇਜਿੰਗ, ਐਕਸ-ਰੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। -
ਡੈਟਾ ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾ ਕਰਨਾ
ਹਜ਼ਾਰਾਂ ERPs ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ ਚੁੱਪ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣਾਉਣਾ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਮਝਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾ ਕਰਨਾ ਐਨਐਲਪੀ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਲਈ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈਲਥਕੇਅਰ NLP ਹੱਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਐਨਐਲਪੀ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉੱਦਮਾਂ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਉੱਨਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੇ ਨਾਲ, NLP ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਲਈ ਅੰਤਰੀਵ ਹੱਲ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵੀ, ਆਪਣੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾ ਲਈ AI ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਹੱਲ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ ਸ਼ੈਪ ਮਾਹਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚੋ.ਸਾਡੀਆਂ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ
