ਕੇਸ ਸਟੱਡੀ: ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ
ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਡੇਟਾ ਕਿਊਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਰਾਹੀਂ ਬਾਲ ਚਿਕਿਤਸਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੂਤੀ-ਰੋਗ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ
ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨਾ: ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾ ਕਿਊਰੇਸ਼ਨ, ਡੀ-ਪਛਾਣ, ICD-10 CM, ਅਤੇ ਸੁਪੀਰੀਅਰ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ।
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ
ਸ਼ੈਇਪ ਨੇ ਇੱਕ ਮੋਹਰੀ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਕੀਤੀ ਤਾਂ ਜੋ ਉੱਨਤ ਐਨਐਲਪੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ, ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਰਹਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪੀਡੀਆਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਓਬੀ-ਜੀਵਾਈਐਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸੀ, ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ API ਫਰੇਮਵਰਕ ਰਾਹੀਂ ਆਈਸੀਡੀ-10 ਸੀਐਮ ਕੋਡਾਂ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਆਊਟਪੇਸ਼ੈਂਟ ਰਿਕਾਰਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਸੀ।
ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਬਿਰਤਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਸਮਰੱਥਾ ਵਧਦੀ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਅੰਕੜੇ
750 ਪੰਨੇ / ~300 ਬਾਹਰੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ
375 ਪੰਨੇ ਬਾਲ ਰੋਗ
375 ਪੰਨੇ OB-GYN
ICD-10 CM 2023 ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਕੋਪ
| ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਦੀ ਕਿਸਮ | ਸਪੈਸ਼ਲਿਟੀ | ਵਾਲੀਅਮ | ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ | ਸੂਚਨਾ |
|---|---|---|---|---|
| ਮੈਡੀਕਲ ਨੋਟਸ | ਬਾਲ ਰੋਗ | 375 ਪੰਨੇ (~150 ਰਿਕਾਰਡ) |
ਫਾਈਲ ਦਾ ਨਾਮ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਮਰੀਜ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀ (ਬਾਹਰੀ ਮਰੀਜ਼) |
ਮੁਲਾਂਕਣ / ਯੋਜਨਾ ਭਾਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ |
| ਓਬੀ-ਜੀਵਾਈਐਨ | 375 ਪੰਨੇ (~150 ਰਿਕਾਰਡ) | |||
| ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਸ | ICD-10 CM (2023) | ਪੂਰਾ ਡਾਟਾਸੈੱਟ | API ਰਾਹੀਂ ਕੋਡ ਮੈਪਿੰਗ | ਕੋਡਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੋਡ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾਇਰੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ। |
ਚੁਣੌਤੀ
ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੇ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਸਾਵਧਾਨੀਪੂਰਵਕ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਅਮਲ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ:
1. ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ
ਬਾਲ ਰੋਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੂਤੀ ਰੋਗਾਂ ਦੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਬਾਹਰੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸੀ। ਹਰੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾ ਵਰਗੇ ਮੁੱਖ ਕਲੀਨਿਕਲ ਭਾਗ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ।
2. ਵਿਆਪਕ PHI ਡੀ-ਪਛਾਣ
HIPAA ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਡਾਕਟਰੀ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਸਾਰੀ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ (PII) ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹਟਾਉਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੀ। ਇਸ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਉਲੰਘਣਾ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ।
3. ਕੰਪਲੈਕਸ ICD-10 CM ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
API ਰਾਹੀਂ ਸਟੀਕ ICD-10 CM (2023) ਕੋਡਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਿਰਤਾਂਤਕ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੀ। ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ।
4. ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਿਸਮ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਰਗੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅੰਤਰ ਦੇ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੀ। ਕੋਈ ਵੀ ਬੇਮੇਲ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
5. ਸਖ਼ਤ ਆਊਟਪੇਸ਼ੈਂਟ ਫਿਲਟਰਿੰਗ
ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਸਾਰੇ ਰਿਕਾਰਡ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਬਾਹਰੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਗੁੰਝਲਾਂ ਹੋਣ, ਕਿਉਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮਿਸ਼ਰਤ ਮਰੀਜ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਭਾਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
6. ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਿਆਰ
90% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡੁਪਲੀਕੇਟਸ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ, ਸਪੈਸ਼ਲਿਟੀ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁ-ਪੱਧਰੀ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ - ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਦੇ ਨਾਲ।
ਦਾ ਹੱਲ
ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
- ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਬਾਲ ਰੋਗੀ ਅਤੇ OB-GYN ਬਾਹਰੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ
- ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ: ਮੁੱਖ ਸ਼ਿਕਾਇਤ, ਇਤਿਹਾਸ, ROS, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਯੋਜਨਾ
- API-ਅਧਾਰਿਤ ICD-10 CM ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ (2023 ਸੰਸਕਰਣ)
ਪਛਾਣ ਰੱਦ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ
- PHI ਨੂੰ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰਾਂ (PERSON_NAME, DATE, LOCATION, ਆਦਿ) ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ।
- ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ
ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਟੈਗਿੰਗ
- ਪ੍ਰਤੀ ਫਾਈਲ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ:
-
- ਫਾਇਲ ਨਾਂ
- ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ (ਬਾਲ ਰੋਗ ਜਾਂ OB-GYN)
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਕਿਸਮ (ਫਾਲੋ-ਅੱਪ, ਐਚ ਐਂਡ ਪੀ, ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰਾ)
- ਮਰੀਜ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀ (ਸਿਰਫ਼ ਬਾਹਰੀ ਮਰੀਜ਼)
ਗੁਣਵੱਤਾ ਕੰਟਰੋਲ
- ਸਖ਼ਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਇਹਨਾਂ ਨਾਲ:
- ਕੋਈ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਰਿਕਾਰਡ ਨਹੀਂ
- ਸਪੈਸ਼ਲਿਟੀ ਮੈਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ
- ਸਿਰਫ਼-ਆਊਟਪੇਸ਼ੈਂਟ ਜਾਂਚ
- ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਜਾਂਚ
- 90% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਘੱਟ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਜਾਂ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ
ਨਤੀਜਾ
ਸ਼ਾਈਪ ਨੇ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ, ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਮੈਡੀਕਲ ਨੋਟਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਿਸਨੇ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਇਹ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ:
- ਸਹੀ ICD-10 CM ਕੋਡ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ
- ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ NLP ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਓ
- ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ
- ਬਾਲ ਰੋਗ ਅਤੇ OB-GYN ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਓ
ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਕਿਊਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸ਼ੈਪ ਦਾ ਢਾਂਚਾਗਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਸਾਡੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਿਆ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਪਛਾਣ ਦੀ ਘਾਟ, ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੇ ਸਾਡੀ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
