ಪಾಲುದಾರರಿಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶದ 80% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ರಚನೆರಹಿತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿ ಅಥವಾ ಅಂಕಿಅಂಶವಲ್ಲ. EHR ಗಳ ಏರಿಕೆಯು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ವೃತ್ತಿಪರರು ತಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು, ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಘಾತೀಯವಾಗಿ ಸುಲಭಗೊಳಿಸಿದೆ. EHR ಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ರಚನೆರಹಿತ ಡೇಟಾದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೀಡಲು, ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ತ್ವರಿತ ಪಟ್ಟಿ ಇದೆ:
ರೋಗಿಗಳಿಂದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ಗಳು, ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳು, ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳ ವಿವರಣೆಗಳು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು
ರೋಗಿಯ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗೆ ದಾಖಲು, ಔಷಧಿಗಳು, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಮುನ್ನರಿವು, ಅನುಸರಣಾ ಆರೈಕೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳ ಕುರಿತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಸಾರಾಂಶಗಳು.
ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರ ವರದಿಗಳು
ಎಕ್ಸ್-ರೇಗಳು, ಎಂಆರ್ಐಗಳು, ಸಿಟಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು, ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳು
ಆದಾಗ್ಯೂ, EHR ಗಳಿಂದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಕೈಪಿಡಿಯಾಗಿದ್ದು, ಒಳನೋಟಗಳಿಗಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳು, ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಸಮಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿದ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ AI-ಚಾಲಿತ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ NLP ಮಾದರಿಗಳು, EHR ಗಳಲ್ಲಿ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.
ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಇದು ಏಕೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ, ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಾಗವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಾವು ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲುತ್ತೇವೆ (in AI ಮೋಡ್), ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿನ ಸವಾಲುಗಳು ಸಹ.
EHR ಗಳಿಂದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು NLP ಬಳಸುವ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
ಹೆಚ್ಚಿದ ದಕ್ಷತೆ
ಮಾನವರು ದೋಷಗಳಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಮಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿಳಂಬ ವಿತರಣೆ ಅಥವಾ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಂಡ ಗುಣಮಟ್ಟದೊಂದಿಗೆ ಸಕಾಲಿಕ ವಿತರಣೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ AI-ಮೋಡ್ NLP ಮಾದರಿಗಳು, ಅಂತಹ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ದೈಹಿಕ ಶ್ರಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಔಷಧಿಗಳು, ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳು, ಅಲರ್ಜಿಗಳು ಮುಂತಾದ ಘಟಕಗಳ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಜಗಳವಾಡುವ ಬದಲು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಹರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ವರ್ಧಿತ ಡೇಟಾ ಸಂಪೂರ್ಣತೆ
ಮಾನವರಿಂದ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಡಬಹುದಾದ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಪಡೆದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಕಲಿಸಬಹುದು AI ಮಾದರಿಗಳು ದೊಡ್ಡ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಾಗ. ಇದು ಗಾಳಿಯಾಡದ ಸಂಶೋಧನೆ, ನಾವೀನ್ಯತೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಆರೈಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳ ಸಮಗ್ರ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ - ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ NLP ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿದಾಗ.
ಅಪಾಯಗಳ ಸಕಾಲಿಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
AI-ಚಾಲಿತ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ NLP ಔಷಧಿ ಸಂವಹನಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಘಟನೆಗಳಂತಹ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಇದು ಸಕಾಲಿಕ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ತಂತ್ರಗಳಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು AI ಮೋಡ್ನಲ್ಲಿದೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ EHR ದತ್ತಾಂಶದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಪಾಯ ಪತ್ತೆಯು ಕೆಲವು ಆನುವಂಶಿಕ ಕಾಯಿಲೆಗಳು ಅಥವಾ ಜೀವನಶೈಲಿ-ಪೀಡಿತ ಕಾಯಿಲೆಗಳ ಆಕ್ರಮಣವನ್ನು ಸಹ ಊಹಿಸಬಹುದು.
ಸುಧಾರಿತ ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆ
AI-ಮೋಡ್ NLP ಮೂಲಕ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯು ಉದ್ದೇಶಿತ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳು, ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರ ನಡುವೆ ಉತ್ತಮ ಸಂವಹನವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಅಲರ್ಜಿಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಔಷಧ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು, ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಆರೈಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು.
ವರ್ಧಿತ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ವಿಶಾಲವಾದ, ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ EHR ಗಳಿಂದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು AI-ಚಾಲಿತ NLP ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಶೋಧಕರು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳು, ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಒಳನೋಟಗಳ ಆವಿಷ್ಕಾರಕ್ಕಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದು ಮರೆಮಾಚುತ್ತದೆ.
ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ EHR ಡೇಟಾ 101 ರಿಂದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು: ಒಂದು ಮಾದರಿ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು
ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ EHR ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪ್ರಕರಣದಿಂದ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮಾಡಬೇಕು. ಡೊಮೇನ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಸಂಸ್ಥೆ-ಸ್ಥಳೀಯ ಕಾಳಜಿಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳು, ಉದ್ದೇಶ-ಚಾಲಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪರಿಣಾಮಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಅದರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಧಾನವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಅಥವಾ ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಂತೆ, ನೀವು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲು ನಾವು ಪ್ರೈಮರ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ.
ಡೇಟಾ ಸ್ವಾಧೀನ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಮೊದಲ ಹಂತವೆಂದರೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, ಔಷಧಿ ಪಟ್ಟಿಗಳು, ಅಲರ್ಜಿ ಪಟ್ಟಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ವರದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ EHR ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು. AI-ಮೋಡ್ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಸ್ಥಿರ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ (ಪಠ್ಯ ಸ್ವರೂಪಗಳು, ರಚನಾತ್ಮಕ vs ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ) ಡೇಟಾವನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್, ಕ್ಲೀನಿಂಗ್, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
NLP ಸಂಸ್ಕರಣೆ / AI ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ: ಸಂಕಲಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಂತರ ನಿಮ್ಮ NLP ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಅಥವಾ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳು, ಔಷಧಿಗಳು, ಅಲರ್ಜಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. "AI ಮೋಡ್" ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿಯು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಮಾಹಿತಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ: ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಅಥವಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು (ಅಥವಾ ಹೈಬ್ರಿಡ್ AI ಮೋಡ್) ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಅದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಘಟಕದ ಬಗ್ಗೆ ಅದರ ಪ್ರಕಾರ, ದಿನಾಂಕ, ಸಂಬಂಧಿತ ವಿವರಗಳು, ತೀವ್ರತೆ, ಡೋಸೇಜ್ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ.
ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ: AI-ಚಾಲಿತ ಮಾದರಿಯು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆದ ನಂತರ, ಅದನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು. ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳು ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ: ನಂತರ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು EHR ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅಥವಾ ಇತರ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. HL7 FHIR, ಇತರ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಮಾನದಂಡಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದು.
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಚಕ್ರ: ಈ ಏಕೀಕರಣವು ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ, ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಉಪಕ್ರಮಗಳಿಗಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. AI ಮೋಡ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
EHR ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು NLP ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿನ ಸವಾಲುಗಳು
EHR ಗಳಿಂದ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಕಾರ್ಯವು ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಪಾಲುದಾರರ ಜೀವನವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸುಗಮ ಅನುಷ್ಠಾನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗಬಹುದಾದ ಅಡಚಣೆಗಳಿವೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅಥವಾ ತಗ್ಗಿಸಲು ನೀವು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ, ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ: NLP ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆಯು EHR ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವರೂಪಗಳು, ಪರಿಭಾಷೆಗಳು, ಅಪೂರ್ಣ ದಾಖಲೆಗಳು ಅಥವಾ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮಾದರಿಗಳು AI ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸಬಹುದು.
AI ಮೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಗೌಪ್ಯತೆ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ: NLP/AI-ಚಾಲಿತ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರಬೇಕಾಗಿದೆ. GDPR, HIPAA, ಇತ್ಯಾದಿ ನಿಯಂತ್ರಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸಬೇಕು. ಇದರಲ್ಲಿ ಗುರುತಿನ ಚೀಟಿ ತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಸೇರಿವೆ.
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರಿಂದ ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಭಾಷೆಗಳು, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಪದಗುಚ್ಛಗಳು ಅಥವಾ ಅಪರೂಪದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಅಲ್ಲದೆ, AI-ಮೋಡ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಿವರಿಸಬಹುದಾದಂತಿರಬೇಕು ಆದ್ದರಿಂದ ವೈದ್ಯರು ಅವುಗಳನ್ನು ನಂಬುತ್ತಾರೆ.
ಏಕೀಕರಣ, ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳು: ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ EHR ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಐಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರಾಗವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು AI ಮಾದರಿಗಳು HL7, FHIR, SNOMED, RadLex, ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬೇಕು.
ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ: AI ಮೋಡ್ನಲ್ಲಿ, ಹೊಸ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು, ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರಿಭಾಷೆ ಅಥವಾ ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನಿರಂತರ ಮರುತರಬೇತಿ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು: AI-ಚಾಲಿತ NLP ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು, ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು, ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ, ತಜ್ಞರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅರ್ಹ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ.
ಫೈನಲ್ ಥಾಟ್ಸ್
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನೀವು ನಿಯೋಜಿಸಿದಾಗ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಅಪರಿಮಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ AI-ಚಾಲಿತ NLP EHR ಗಳಿಂದ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು. ಫೂಲ್-ಪ್ರೂಫ್ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳಿಗಾಗಿ, ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು "AI ಮೋಡ್" ನಲ್ಲಿ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.
ನೀವು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶ ಆದೇಶಗಳಿಗೆ ಗಾಳಿಯಾಡದ ಅನುಸರಣೆಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾದದ್ದನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಯಸಿದರೆ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ, ನೀವು ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು. ಉದ್ಯಮದ ಪ್ರವರ್ತಕರಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ನಾವು ಡೊಮೇನ್, ನಿಮ್ಮ ಉದ್ಯಮ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ-ಸ್ಥಳೀಯ, AI-ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ NLP ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಜಟಿಲತೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ. ಇಂದು ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
