ਏਆਈ ਅਤੇ ਐਮਐਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਡੀ-ਆਈਡੈਂਟੀਫਾਈਡ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHR) ਡੇਟਾਸੈੱਟ
ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ, HIPAA-ਅਨੁਕੂਲ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡ ਡੇਟਾ — ਕਲੀਨਿਕਲ AI, NLP, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਤਿਆਰ।
EHR ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ AI ਲਈ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ?
ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHRs) ਲੰਬਕਾਰੀ, ਡਿਜੀਟਲ ਮਰੀਜ਼ ਰਿਕਾਰਡ ਹਨ ਜੋ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੇ ਦੇਖਭਾਲ ਨਿਰੰਤਰਤਾ - ਹਸਪਤਾਲਾਂ, ਬਾਹਰੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਾਂ, ਮਾਹਰ ਅਭਿਆਸਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ (EMRs) ਦੇ ਉਲਟ, ਜੋ ਕਿ ਸਿੰਗਲ-ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਹਨ, EHR ਡੇਟਾ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਪੂਰੀ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਫੈਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੈਪ ਦਾ ਡੀ-ਪਛਾਣਿਆ EHR ਡੇਟਾ ਕੈਟਾਲਾਗ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੂਰੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਪਾਲਣਾ-ਤਿਆਰ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
EHR ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਦੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ (ਜਨਸੰਖਿਆ, ICD-10 ਨਿਦਾਨ ਕੋਡ, DRG ਕੋਡ, ਦਵਾਈ ਸੂਚੀਆਂ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮੁੱਲ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਕੇਤ) ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ (ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ, ਡਿਸਚਾਰਜ ਸੰਖੇਪ, ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਡਾਕਟਰੀ ਡਿਕਟੇਸ਼ਨ)। EHR ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਲਗਭਗ 80% ਗੈਰ-ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ NLP ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮੁੱਖ ਬਾਲਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ AI ਲਈ ਸਹੀ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHR) ਡੇਟਾ ਲੱਭੋ
ਆਪਣੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਓ। ਸ਼ਾਈਪ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ, ਡੀ-ਆਈਡੈਂਟੀਫਾਈਡ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHR) ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਸਾਡਾ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ EHR ਡੇਟਾ ਕੈਟਾਲਾਗ 20+ ਮੈਡੀਕਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ, ਖੋਜ-ਤਿਆਰ ਮਰੀਜ਼ ਰਿਕਾਰਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿਦਾਨ, ਨੁਸਖੇ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਨਤੀਜੇ, ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਟੀਕਾਕਰਨ ਇਤਿਹਾਸ, ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ — ਇਹ ਸਾਰੇ HIPAA ਸੇਫ ਹਾਰਬਰ ਅਤੇ GDPR ਮਿਆਰਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡੀ-ਆਈਡੈਂਟੀਫਾਈਡ ਹਨ।
ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਫਿਜ਼ੀਸ਼ੀਅਨ ਨੋਟਸ 'ਤੇ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ, ਬਿਮਾਰੀ-ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ, ਸ਼ੇਪ ਦੇ EHR ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਮੰਗ ਅਨੁਸਾਰ ਡੂੰਘਾਈ, ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਰੰਤ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ, ਕਸਟਮ ਸਮੂਹ ਚੋਣ, ਜਾਂ ਨਮੂਨਾ ਡਾਊਨਲੋਡ ਲਈ ਉਪਲਬਧ।
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: ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ EHR ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਤਹੀ ਨਿਦਾਨ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ, ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ।
- 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।
- ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਮਾਡਲਿੰਗ — ਲੰਬਕਾਰੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ, DRG ਕੋਡਾਂ, ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਦੇ ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰੀਕਰਨ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ-ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਓ।
- ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸਬੂਤ (RWE) ਅਧਿਐਨ — ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ EHR ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਪੋਸਟ-ਮਾਰਕੀਟ ਸਬੂਤ ਅਤੇ ਫਾਰਮਾਕੋਵਿਜੀਲੈਂਸ ਸੂਝ ਪੈਦਾ ਕਰੋ।
- ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ ਲਈ NLP — ਐਨੋਟੇਟਿਡ EHR ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡਾਕਟਰ ਨੋਟਸ ਅਤੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਸਾਰਾਂਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਇਕਾਈਆਂ, ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢੋ।
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।
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।
ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ
ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਿਹਤ ਏਆਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ। 6 ਸਿਗਮਾ ਬਲੈਕ ਬੈਲਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਮਾਹਰ ਸਮੀਖਿਆ ਦੁਆਰਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ।
ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ
ਸ਼ੈਇਪ ਦਾ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ EHR ਕੈਟਾਲਾਗ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ, ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੱਜ ਹੀ ਡੇਟਾਬ੍ਰਿਕਸ ਮਾਰਕਿਟਪਲੇਸ ਰਾਹੀਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਜਾਂ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ।
ਪੂਰਾ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਸਹਾਇਤਾ
ਕੀ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਉੱਪਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਸ਼ੈਪ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪਾਰਟਨਰ ਤੋਂ ਡੀ-ਪਛਾਣ, ਕਲੀਨਿਕਲ NER ਲੇਬਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਾਧਾ ਪ੍ਰਦਾਨ 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।
13. ਇੱਕ EHR ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਅਤੇ ਇੱਕ EMR ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ (EMRs) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਤੋਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHRs) ਕਈ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ, ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਮਿਆਦਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਦੇਖਭਾਲ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਫੈਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸ਼ੇਪ EHR ਅਤੇ EMR ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੋਵੇਂ ਰੂਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਸਿਖਲਾਈ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਲਈ ਮਲਟੀ-ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਲੰਬਕਾਰੀ ਰਿਕਾਰਡ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।
14. EHR ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਿਵੇਂ ਖਤਮ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਸਾਰੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ HIPAA ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮ ਸੇਫ ਹਾਰਬਰ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੀ-ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਨਾਮ, ਜਨਮ ਮਿਤੀ, ਪਤਾ, ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਨੰਬਰਾਂ ਸਮੇਤ ਸਾਰੇ 18 PHI ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ। ਗੁਮਨਾਮ MRN ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਿਕਾਰਡ ਲਿੰਕੇਜ ਲਈ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮੁੜ-ਪਛਾਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਲੰਬਕਾਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
