AI ਅਤੇ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHR) ਡਾਟਾਸੈੱਟ
ਤੁਹਾਡੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਜੰਪਸਟਾਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHR) ਡੇਟਾਸੇਟਸ।
ਉਸ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਪਲੱਗ ਇਨ ਕਰੋ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਅੱਜ ਗੁਆ ਰਹੇ ਹੋ
ਆਪਣੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ AI ਲਈ ਸਹੀ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHR) ਡੇਟਾ ਲੱਭੋ
ਬਿਹਤਰੀਨ-ਵਿੱਚ-ਕਲਾਸ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ। ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ ਜਾਂ EHR ਉਹ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਡਾਕਟਰੀ ਇਤਿਹਾਸ, ਨਿਦਾਨ, ਨੁਸਖ਼ਾ, ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ, ਟੀਕਾਕਰਨ ਜਾਂ ਇਮਯੂਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਮਿਤੀਆਂ, ਐਲਰਜੀ, ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਚਿੱਤਰ (ਸੀਟੀ ਸਕੈਨ, ਐਮਆਰਆਈ, ਐਕਸ-ਰੇ), ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਡਾਟਾ ਕੈਟਾਲਾਗ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮੈਡੀਕਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੇਲਫ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHR):
- 5.1 ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ 31M+ ਰਿਕਾਰਡ ਅਤੇ ਫਿਜ਼ੀਸ਼ੀਅਨ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ
- ਕਲੀਨਿਕਲ NLP ਅਤੇ ਹੋਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਗੋਲਡ-ਸਟੈਂਡਰਡ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ
- ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ MRN (ਅਨਾਮਾਈਜ਼ਡ), ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਡਿਸਚਾਰਜ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਠਹਿਰਨ ਦੇ ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਲੰਬਾਈ, ਲਿੰਗ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਤਾ, ਵਿੱਤੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਰਾਜ, ਡਿਸਚਾਰਜ ਡਿਸਪੋਜੀਸ਼ਨ, ਉਮਰ, DRG, DRG ਵਰਣਨ, $ ਰੀਇਮਬਰਸਮੈਂਟ, AMLOS, GMLOS, ਦਾ ਜੋਖਮ ਮੌਤ ਦਰ, ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਗੰਭੀਰਤਾ, ਗਰੁੱਪਰ, ਹਸਪਤਾਲ ਜ਼ਿਪ ਕੋਡ, ਆਦਿ।
- ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਾਜਾਂ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ- ਉੱਤਰ ਪੂਰਬ (46%), ਦੱਖਣ (9%), ਮੱਧ ਪੱਛਮੀ (3%), ਪੱਛਮੀ (28%), ਹੋਰ (14%)
- ਕਵਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਾਰੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ- ਇਨਪੇਸ਼ੈਂਟ, ਆਊਟਪੇਸ਼ੈਂਟ (ਕਲੀਨਿਕਲ, ਰੀਹੈਬ, ਆਵਰਤੀ, ਸਰਜੀਕਲ ਡੇ ਕੇਅਰ), ਐਮਰਜੈਂਸੀ।
- ਸਾਰੇ ਰੋਗੀ ਉਮਰ ਸਮੂਹਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ <10 ਸਾਲ (7.9%), 11-20 ਸਾਲ (5.7%), 21-30 ਸਾਲ (10.9%), 31-40 ਸਾਲ (11.7%), 41-50 ਸਾਲ (10.4%) ), 51-60 ਸਾਲ (13.8%), 61-70 ਸਾਲ (16.1%), 71-80 ਸਾਲ (13.3%), 81-90 ਸਾਲ (7.8%), 90+ ਸਾਲ (2.4%)
- ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਲਿੰਗ ਅਨੁਪਾਤ 46% (ਪੁਰਸ਼) ਅਤੇ 54% (ਔਰਤ)
- HIPAA ਦੇ ਅਨੁਰੂਪ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਾਰਬਰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ PII ਸੋਧੇ ਹੋਏ ਦਸਤਾਵੇਜ਼
| ਲੋਕੈਸ਼ਨ | ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ |
|---|---|
| ਨੌਰਥ ਈਸਟ | 4,473,573 |
| ਦੱਖਣੀ | 1,801,716 |
| ਮੱਧ-ਪੱਛਮੀ | 781,701 |
| ਵੈਸਟ | 1,509,109 |
| ਮੁੱਖ ਨਿਦਾਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ | ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ |
|---|---|
| ਅਲਕੋਹਲ/ਡਰੱਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਅਲਕੋਹਲ/ਡਰੱਗ-ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਜੈਵਿਕ ਮਾਨਸਿਕ ਵਿਕਾਰ | 48,717 |
| ਹਰ ਚੀਜ਼ ਸਮੇਤ ਕੁੱਲ (MDC ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੇਸ) | 8,566,687 |
| ਬਿਨਾਂ ਅਦਾਇਗੀ ਦੇ ਕੇਸ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ (MDC ਨਿਰਦਿਸ਼ਟ ਨਹੀਂ) | 790,697 |
| ਆਊਟਪੇਸ਼ੈਂਟ ਕੇਸ (MDC ਨਿਰਦਿਸ਼ਟ ਨਹੀਂ) | 1,980,606 |
| ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਰੁੱਪਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੇਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ 3M (MDC ਨਿਰਦਿਸ਼ਟ ਨਹੀਂ) | 1,619,682 |
| MDC ਨਾਲ ਕੁੱਲ | 4,175,702 |
| ਸ਼ਰਾਬ/ਨਸ਼ੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਮਾਨਸਿਕ ਵਿਕਾਰ | 48,717 |
| ਬਰਨਜ਼ | 444 |
| ਅੱਖ | 3,549 |
| ਮਰਦ ਪ੍ਰਜਨਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ | 9,230 |
| ਮਨੁੱਖੀ ਇਮਯੂਨੋਡਫੀਸ਼ੈਂਸੀ ਵਾਇਰਸ ਦੀ ਲਾਗ | 12,422 |
| ਮਾਈਲੋਪ੍ਰੋਲੀਫੇਰੇਟਿਵ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਗਾੜ, ਮਾੜੀ ਭਿੰਨਤਾ ਵਾਲੇ ਨਿਓਪਲਾਜ਼ਮ | 15,620 |
| ਸਿਹਤ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਹੋਰ ਸੰਪਰਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕ | 21,294 |
| Repਰਤ ਪ੍ਰਜਨਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ | 17,010 |
| ਕੰਨ, ਨੱਕ, ਮੂੰਹ ਅਤੇ ਗਲਾ | 22,987 |
| ਮਲਟੀਪਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਦਮਾ | 27,902 |
| ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ | 589,730 |
| ਖੂਨ, ਖੂਨ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅੰਗ ਅਤੇ ਇਮਯੂਨੋਲੋਜੀਕਲ ਵਿਕਾਰ | 48,990 |
| ਸੱਟਾਂ, ਜ਼ਹਿਰ ਅਤੇ ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵ | 64,097 |
| ਚਮੜੀ, ਚਮੜੀ ਦੇ ਹੇਠਲੇ ਟਿਸ਼ੂ ਅਤੇ ਛਾਤੀ | 89,577 |
| ਹੈਪੇਟੋਬਿਲਰੀ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਪੈਨਕ੍ਰੀਅਸ | 127,172 |
| ਐਂਡੋਕਰੀਨ, ਪੋਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਅਤੇ ਪਾਚਕ ਰੋਗ ਅਤੇ ਵਿਕਾਰ | 142,808 |
| ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਪੀਰੀਅਡ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਾਲੇ ਨਵਜੰਮੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਵਜੰਮੇ ਬੱਚੇ | 163,605 |
| ਗਰਭ ਅਵਸਥਾ, ਬੱਚੇ ਦਾ ਜਨਮ ਅਤੇ ਪਿਉਰਪੀਰੀਅਮ | 165,303 |
| ਗੁਰਦੇ ਅਤੇ ਪਿਸ਼ਾਬ ਨਾਲੀ | 209,561 |
| ਮਾਨਸਿਕ ਰੋਗ ਅਤੇ ਵਿਕਾਰ | 282,501 |
| ਦਿਮਾਗੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ | 316,243 |
| ਪਾਚਨ ਸਿਸਟਮ | 346,369 |
| ਮਸੂਕਲੋਸਕੇਲਟਲ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਕਨੈਕਟਿਵ ਟਿਸ਼ੂ | 329,344 |
| ਸਾਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀ | 561,983 |
| ਛੂਤ ਅਤੇ ਪਰਜੀਵੀ ਰੋਗ | 559,244 |
ਅਸੀਂ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ, ਵੀਡੀਓ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਾਂ। ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਵਿੱਚ ML ਲਈ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾਸੇਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਫਿਜ਼ੀਸ਼ੀਅਨ ਡਿਕਸ਼ਨ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਫਿਜ਼ੀਸ਼ੀਅਨ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ, ਮੈਡੀਕਲ ਗੱਲਬਾਤ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਮੈਡੀਕਲ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਡਾਕਟਰ-ਮਰੀਜ਼ ਗੱਲਬਾਤ, ਮੈਡੀਕਲ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ, ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ - ਸੀਟੀ ਸਕੈਨ, ਐਮਆਰਆਈ, ਅਲਟਰਾ ਸਾਊਂਡ (ਇਕੱਠੇ ਆਧਾਰਿਤ ਕਸਟਮ ਲੋੜਾਂ) .
AI/ML ਵਿੱਚ EHR ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਉਪਯੋਗ
- ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ: ਸ਼ੂਗਰ, ਕੈਂਸਰ ਅਤੇ ਦਿਲ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਵਰਗੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ।
- ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ: ਏਆਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਭਰਪੂਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਓ।
- ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਦਵਾਈ: ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਜਨਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ: EHR ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ NLP-ਸੰਚਾਲਿਤ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਮੁਲਾਕਾਤ ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ ਜਾਂ ਬਿਲਿੰਗ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰੋ।
EHR ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਸ਼ੇਪ ਕਿਉਂ ਚੁਣੋ?
ਮਾਹਰ ਕਰਮਚਾਰੀ
ਹੁਨਰਮੰਦ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ
HIPAA ਅਤੇ GDPR ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾਸੈੱਟ।
ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੱਲ
ਜਨਸੰਖਿਆ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਜਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ।
ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕੀਮਤ
ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ।
ਪੱਖਪਾਤ-ਮੁਕਤ ਡੇਟਾ
ਸਖ਼ਤ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਟੀਕ
ਸੁਚਾਰੂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿਭਿੰਨ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਡਿਲੀਵਰੀ
ਉੱਚ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅੱਪ-ਟਾਈਮ ਅਤੇ ਡਾਟਾ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਡਿਲੀਵਰੀ।
ਗਲੋਬਲ ਵਰਕਫੋਰਸ
ਸਮੁੰਦਰੀ ਕੰਢੇ ਅਤੇ ਆਫਸ਼ੋਰ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਪੂਲ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਟੀਮਾਂ ਬਣਾ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਲੋਕ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ
6 ਸਿਗਮਾ ਬਲੈਕ ਬੈਲਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਵਰਕਫੋਰਸ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਨਾਲ, ਸ਼ੈਪ ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਏਆਈ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ ਉਹ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਸਕਦੇ?
ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾਸੇਟ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ
ਆਪਣੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁਣੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ (FAQ)
1. AI ਵਿੱਚ EHR ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਕਿਸ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ?
EHR ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜਾਂ ਲਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
2. AI/ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ EHR ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
EHR ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ, ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
3. ਕੀ EHR ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ?
ਹਾਂ, ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ (PII) ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਰੇ EHR ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡੀ-ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
4. EHR ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਕੀ ਹਨ?
EHR ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਜਨਸੰਖਿਆ, ਡਾਕਟਰੀ ਇਤਿਹਾਸ, ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ, ਲੈਬ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜੇ, ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਚਿੱਤਰ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, CT, MRI, ਐਕਸ-ਰੇ), ਨੁਸਖ਼ੇ, ਅਤੇ ਟੀਕਾਕਰਨ ਰਿਕਾਰਡ ਵਰਗੇ ਵੇਰਵੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
5. ਕੀ ਡੇਟਾ HIPAA ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਹਾਂ, ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ HIPAA, GDPR, ਅਤੇ ਹੋਰ ਗਲੋਬਲ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
6. ਕੀ EHR ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਹਾਂ, ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਡਾਕਟਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਖੇਤਰਾਂ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਜਨਸੰਖਿਆ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
7. ਕੀ ਡੇਟਾ ਮੇਰੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਹਾਂ, ਡੇਟਾਸੈੱਟ AI ਅਤੇ ML ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਏਕੀਕਰਨ ਲਈ ਮਿਆਰੀ ਫਾਰਮੈਟਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ JSON, CSV) ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
8. ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਖ਼ਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰਦਾ ਹੈ।
9. EHR ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਕੀ ਹੈ?
ਲਾਗਤਾਂ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹਵਾਲਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ "ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ" ਫਾਰਮ ਭਰੋ।
10. EHR ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਡਿਲੀਵਰੀ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਡਿਲੀਵਰੀ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਸਹਿਮਤੀ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
11. EHR ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ?
EHR ਡੇਟਾਸੈੱਟ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੂਝ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
12. ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ EHR ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਹਾਂ, ਸ਼ੈਪ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਉਮਰ ਸਮੂਹ, ਭੂਗੋਲ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ EHR ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।