-
-
-
ਉਦਯੋਗ ਦੁਆਰਾ
-
ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਦੁਆਰਾ
-
-
ਕੰਪਨੀ
ਹਸਤੀ ਕੱਢਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੂਝਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ।
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਨਾਮਿਤ ਐਂਟੀਟੀ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (NER) ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਮ, ਡਾਕਟਰੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਵਰਗੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਿਮਾਰੀਆਂ, ਇਲਾਜਾਂ ਅਤੇ ਲੱਛਣਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਕੇ, NER ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੈਪ ਐਨਈਆਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਬੀਮਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ, ਆਦਿ ਵਿੱਚ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਬੰਧ ਕੱਢਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੈਡੀਕਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਿਹਤਰ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਐਨਐਲਪੀ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਡੂੰਘੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੁਆਰਾ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ, ਅਸੀਂ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਾਂ, ਭਾਵੇਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਕੋਈ ਵੀ ਹੋਵੇ।
ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ। ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਵੱਡੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮੈਡੀਕਲ ਇਕਾਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇਸ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
2.1 ਦਵਾਈ ਦੇ ਗੁਣ
ਲਗਭਗ ਹਰ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਦਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ। ਸਥਾਪਿਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਹਨਾਂ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।
2.2 ਲੈਬ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਸਥਾਪਿਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲੈਬ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇਹਨਾਂ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
2.3 ਸਰੀਰ ਦੇ ਮਾਪ ਗੁਣ
ਸਰੀਰ ਦੇ ਮਾਪ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਸਰੀਰ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਇਹਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕਲੀਨਿਕਲ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਆਮ ਮੈਡੀਕਲ NER ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਵਰਗੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਡੋਮੇਨ ਲਈ, ਖਾਸ NER ਇਕਾਈਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਐਨੋਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਕੈਂਸਰ ਸਮੱਸਿਆ, ਹਿਸਟੋਲੋਜੀ, ਕੈਂਸਰ ਸਟੇਜ, TNM ਸਟੇਜ, ਕੈਂਸਰ ਗ੍ਰੇਡ, ਡਾਇਮੈਂਸ਼ਨ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਟੇਟਸ, ਟਿਊਮਰ ਮਾਰਕਰ ਟੈਸਟ, ਕੈਂਸਰ ਮੈਡੀਸਨ, ਕੈਂਸਰ ਸਰਜਰੀ, ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ, ਜੀਨ ਸਟੱਡੀਡ, ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਕੋਡ, ਅਤੇ ਬਾਡੀ ਸਾਈਟ।
ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਲਈ NER ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਮੁੱਖ ਤੱਤਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਖੋਜ ਵਿਧੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਸੰਪੂਰਨ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਖਾਸ ਦਵਾਈਆਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਦੱਸੀ ਗਈ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਕਾਈਆਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸਥਿਤੀ, ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਵੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਟੀਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਾਡੇ ਲਈ NER ਕੱਢਣ ਦੇ ਔਖੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ।
ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡੈਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਜੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਤੋਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਮਰਪਿਤ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰ, ਜੋ ਡੇ-ਇਨ ਅਤੇ ਡੇ-ਆਊਟ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਿਨ - ਇੱਕ ਟੀਮ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਅਸਤ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਾਡੀ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਟੈਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਬਹੁ-ਪੜਾਅ QA, ਸਾਨੂੰ ਉਮੀਦਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਉੱਚੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹਾਂ
ਹੁਨਰਮੰਦ ਕਾਮਿਆਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਮਾਹਰ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਜਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ।
ਉੱਚ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅੱਪ-ਟਾਈਮ ਅਤੇ ਡਾਟਾ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਡਿਲੀਵਰੀ।
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।
ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਵਰਕਫੋਰਸ, ਮਜਬੂਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਨਾਲ, Shaip ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ AI ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ਵ-ਮੋਹਰੀ ਏਆਈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ.
ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਉਪਲਬਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ NER ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੋਵੇਂ ਖਾਸ ਮੈਡੀਕਲ NER ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਹੁਣੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਲੱਖਣ AI/ML ਹੱਲ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ NER ਡੇਟਾਸੈਟ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਤਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ
ਕਲੀਨਿਕਲ NER ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ, ਲੱਛਣਾਂ, ਦਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਖਾਸ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੱਢਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਲੀਨਿਕਲ NER ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ, ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ AI ਨੂੰ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
NER ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ, ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡ (EHRs), ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਸਾਰਾਂਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਡਾਕਟਰੀ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਇਲਾਜਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਕਟਰੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ, ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। HIPAA ਵਰਗੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ।
ਕਲੀਨਿਕਲ NER ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪਾਂ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਕਟਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਸੰਬੰਧਿਤ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ, EHR, ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕਲੀਨਿਕਲ NER ਦੀ ਵਰਤੋਂ EHR ਡੇਟਾ ਕੱਢਣ, ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਬੀਮਾ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਕੇ, ਕਲੀਨਿਕਲ NER ਹੱਥੀਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਮਰੀਜ਼ ਚਾਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਮਰੀਜ਼ ਦੇਖਭਾਲ ਲਈ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ HIPAA ਵਰਗੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਐਨੋਟੇਟਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ, ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵੀ।
ਸ਼ਾਈਪ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ, ਉੱਨਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਕਲੀਨਿਕਲ NER ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
