ಶೈಪ್ ಈಗ ಯುಬಿಕ್ವಿಟಿ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದಾರೆ: ಅದೇ ತಂಡ - ಈಗ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲಿಸಲು ವಿಸ್ತೃತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ.
|
ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅಗತ್ಯ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ.
ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (NER) ರೋಗಿಯ ಹೆಸರುಗಳು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪದಗಳು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಪರಿಭಾಷೆಗಳಂತಹ ಘಟಕಗಳನ್ನು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಗಗಳು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳಂತಹ ಘಟಕಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, NER ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾಹಿತಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
Shaip NER ಅನ್ನು ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ವಿವರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ವರದಿಗಳು, ವಿಮಾ ದಾಖಲೆಗಳು, ರೋಗಿಗಳ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳಲ್ಲಿ ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಂಬಂಧ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸುಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. NLP ಯಲ್ಲಿನ ನಮ್ಮ ಆಳವಾದ ಪರಿಣತಿಯಿಂದ ಬಲಗೊಂಡ ನಾವು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಅಸಂಘಟಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣವಿದೆ. ಈ ದೊಡ್ಡ ಅಸಂಘಟಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಡೊಮೇನ್ನಲ್ಲಿ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಪಠ್ಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಘಟಕದ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಈ ಅಸಂಘಟಿತ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಘಟಿತ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
2.1 ಔಷಧೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಯು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಭ್ಯಾಸದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾದ ಔಷಧಿಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಸ್ಥಾಪಿತ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಈ ಔಷಧಿಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ.
2.2 ಲ್ಯಾಬ್ ಡೇಟಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಡೇಟಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವುಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಾಪಿತ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಲ್ಯಾಬ್ ಡೇಟಾದ ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಾವು ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದು.
2.3 ದೇಹ ಮಾಪನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
ದೇಹದ ಅಳತೆಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ದಾಖಲಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ದೇಹದ ಅಳತೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಈ ವಿವಿಧ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಾವು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ದಾಖಲಾಗಿರುವ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ NER ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಜೊತೆಗೆ, ನಾವು ಆಂಕೊಲಾಜಿಯಂತಹ ವಿಶೇಷ ಡೊಮೇನ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು. ಆಂಕೊಲಾಜಿ ಡೊಮೇನ್ಗಾಗಿ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಬಹುದಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ NER ಘಟಕಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ: ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಸಮಸ್ಯೆ, ಹಿಸ್ಟಾಲಜಿ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಹಂತ, TNM ಹಂತ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ದರ್ಜೆ, ಆಯಾಮ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸ್ಥಿತಿ, ಗೆಡ್ಡೆ ಮಾರ್ಕರ್ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಔಷಧ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆ, ವಿಕಿರಣ, ಜೀನ್ ಅಧ್ಯಯನ, ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ದೇಹದ ಸ್ಥಳ.
ಆಂಕೊಲಾಜಿಗೆ NER ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳೆಂದರೆ ದೃಢವಾದ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು, ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತಂತ್ರಗಳ ಏಕೀಕರಣ.
ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಔಷಧಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನಾವು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ವಿವರಿಸಿದ ವಿಧಾನವು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದರ ಹೊರತಾಗಿ, ಈ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸ್ಥಿತಿ, ನಿರಾಕರಣೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯವನ್ನು ಸಹ ನಾವು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ 80% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ. ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆಯೊಂದಿಗೆ, ತಂಡವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಹುದು, NER ಅನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಬೇಸರದ ಭಾಗವನ್ನು ನಮಗೆ ಬಿಡಬಹುದು.
ML ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಟ್ಯಾಗ್ನ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಕಂಪನಿಗಳು ಇತರ ತಂಡಗಳಿಂದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಎಳೆಯುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನಾವು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ.
ಡೆಡಿಕೇಟೆಡ್ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು, ದಿನ-ದಿನ ಮತ್ತು ದಿನ-ಔಟ್ ಅನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವವರು - ಯಾವುದೇ ದಿನ - ತಂಡಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಉನ್ನತ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಅದು ಅವರ ಬಿಡುವಿಲ್ಲದ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ಕಲ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.
ನಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಭರವಸೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ಟೆಕ್ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಬಹು-ಹಂತದ QA, ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮೀರಿದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನೀಡಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಗೌಪ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಉನ್ನತ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ನಾವು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದೇವೆ
ನುರಿತ ಕೆಲಸಗಾರರ ತಂಡಗಳನ್ನು ಕ್ಯುರೇಟಿಂಗ್, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತರಾಗಿ, ಬಜೆಟ್ನೊಳಗೆ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುವುದನ್ನು ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚಿನ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅಪ್-ಟೈಮ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ, ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳ ಆನ್-ಟೈಮ್ ಡೆಲಿವರಿ.
ಕಡಲಾಚೆಯ ಮತ್ತು ಕಡಲಾಚೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಪೂಲ್ನೊಂದಿಗೆ, ವಿವಿಧ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ನಾವು ತಂಡಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದು.
ಜಾಗತಿಕ ಕಾರ್ಯಪಡೆ, ದೃಢವಾದ ವೇದಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ, ಶೈಪ್ ಅತ್ಯಂತ ಸವಾಲಿನ AI ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವಿಶ್ವದ ಪ್ರಮುಖ ಎಐ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುವುದು.
ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ದೃಢವಾದ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ NER ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಶ್ರುತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈದ್ಯಕೀಯ NER ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ, ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಅನನ್ಯ AI/ML ಪರಿಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ನಾವು ಕಸ್ಟಮ್ NER ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಈಗ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ NER ಎನ್ನುವುದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ರೋಗಗಳು, ಲಕ್ಷಣಗಳು, ಔಷಧಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪದಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಇದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ NER ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ, ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳು (EHR ಗಳು), ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ಸಾರಾಂಶಗಳಿಂದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು NER ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ದಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಂತಹ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸಂಕೀರ್ಣ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರಿಭಾಷೆ, ಸಂಕ್ಷೇಪಣಗಳು ಮತ್ತು ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಶೈಲಿಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಸವಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿವೆ. HIPAA ನಂತಹ ನಿಯಮಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಹ ಗಮನಾರ್ಹ ಅಡಚಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ NER ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಣಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪದಗಳ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ತರಬೇತಿಯು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ತರಬೇತಿಗೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, EHR ಗಳು, ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ದಾಖಲೆಗಳಂತಹ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬೇಕು.
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ NER ಅನ್ನು EHR ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ರೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ವಿಮಾ ಹಕ್ಕುಗಳ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಹ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ NER ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ರೋಗಿಯ ಚಾರ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಂತಹ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ರೋಗಿಯ ಆರೈಕೆಗಾಗಿ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು HIPAA ನಂತಹ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಿನ ಅನುಸರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುವಾಗ ರೋಗಿಯ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು.
ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ NER ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನೀಡಲು Shaip ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿ, ಸುಧಾರಿತ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ದೃಢವಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಅವರ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ AI ಯೋಜನೆಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಅನುಗುಣವಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
