NLP प्रयोग गरेर असंरचित स्वास्थ्य सेवा डेटाको सम्भाव्यता अनलक गर्दै

आज स्वास्थ्य सेवा संस्थाहरूमा उपस्थित डाटाको विशालता अत्यधिक बढ्दै गएको छ। आजको डिजिटल संसारमा डाटालाई सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण सम्पत्ति मानिएको भए पनि स्वास्थ्य सेवाले यसबाट पूर्ण रूपमा लाभान्वित भएको देखिँदैन। केही अध्ययनले सुझाव दिन्छ 80% भन्दा बढी स्वास्थ्य सेवा डाटा यसको सिर्जना पछि असंरचित र अप्रयुक्त रहन्छ।

यसको सबैभन्दा ठूलो कारण भनेको EHR, बिरामी डेटा, निदान सारांश, प्रगति रेकर्ड, मेडिकल इमेजिङ, प्रिस्क्रिप्शन, आदि जस्ता अधिकांश स्वास्थ्य सेवा डेटा स्रोतहरू अझै मेसिनले पढ्न योग्य छैनन्। यसले संरचित ढाँचामा डाटालाई प्रशोधन गर्न र विभाजन गर्न समयलाई उल्लेखनीय रूपमा बढाउँछ।

जे होस्, NLP को लाभ उठाएर, यो असंरचित स्वास्थ्य सेवा डेटा अधिक कुशलतापूर्वक विश्लेषण गर्न सकिन्छ, र बहुमूल्य अन्तर्दृष्टिहरू यसबाट प्राप्त गर्न सकिन्छ। त्यसोभए मेडिकल डाटा परिवर्तन गर्न NLP को प्रयोगको बारेमा थप अध्ययन गरौं।

असंरचित हेल्थकेयर डाटा: किन प्रचुर मात्रामा छ?

असंरचित ढाँचामा स्वास्थ्य सेवा डेटाको ठूलो मात्राको आधारभूत कारण यो हो कि उद्योगमा प्रयोग हुने अधिकांश स्वास्थ्य सेवा सफ्टवेयरहरू डाटाबेसमा स्पष्ट रूपमा डेटा संरचना गर्न डिजाइन गरिएको छैन।

अप्रयुक्त डाटाको प्रशस्तताको अर्को महत्त्वपूर्ण कारण मेडिकल डाटामा क्रस-रेफरेन्सिङ हो। अन्य उद्योगहरू जस्तो नभई, स्वास्थ्य सेवाले इष्टतम बिरामी परिणामहरू प्रदान गर्नका लागि प्रिस्क्रिप्शनहरू, एक्स-रेहरू, एमआरआईहरू, आदि जस्ता विभिन्न रोगी डेटामा धेरै निर्भर गर्दछ।

दुर्भाग्यवश, आज स्वास्थ्य सेवा सफ्टवेयर प्रयोग गर्ने पर्याप्त चिकित्सा संस्थाहरूले मेसिन पढ्ने योग्यता प्रस्ताव गर्दैनन्। यसबाहेक, तिनीहरूले विभिन्न चिकित्सा पक्षहरूलाई सह-सम्बन्धित गर्न र सही परिणामहरू उत्पन्न गर्न सक्दैनन्।

यद्यपि, यी चुनौतीहरू अब उन्नत मेसिनहरू र नवीन स्वास्थ्य सेवा NLP समाधानहरू प्रयोग गरेर सफलतापूर्वक पार गरिएका छन्।

हेल्थकेयर एआई प्रशिक्षण डेटा बारे थप जान्नुहोस्! अब पढ्नुहोस्!

सुधारिएको चिकित्सा परिणामहरूको लागि स्वास्थ्य सेवा NLP आश्वासन

हेल्थकेयर NLP ले स्वास्थ्य सेवा डेटाको ठूलो मात्रालाई छिटो र सटीक रूपमा पढ्न र विश्लेषण गर्न NLP अनुप्रयोगहरूको लाभ उठाउँछ। बिरामीको डाटालाई सही रूपमा जाँच गरेर, चिकित्सा प्रदायकहरूले चाँडै चिन्ताका क्षेत्रहरू पहिचान गर्छन् र बिरामी हेरचाह सुधार गर्न सूचित निर्णयहरू लिन्छन्।

थप रूपमा, हेल्थकेयर NLP ले त्रुटिहरू कम गर्न र निदान, उपचार, र स्वास्थ्य सेवा लागतहरूको शुद्धता सुधार गर्न मद्दत गर्न सक्छ। हेल्थकेयर एनएलपीका तीन प्रमुख चिन्ताहरू हुन्:

• बिरामीको स्वास्थ्यमा अन्तरदृष्टि प्रदान गर्न।
• सम्भावित स्वास्थ्य जोखिमहरूको बारेमा बिरामीहरूलाई सचेत गराउन।
• बिरामीहरूको हेरचाहको ढाँचाहरू पहिचान गर्न।

हेल्थकेयर NLP एक प्रभावकारी तरिका हो फ्रि-फार्म पाठ्य डेटालाई थप संरचित ढाँचामा रूपान्तरण गर्ने जुन राम्रो स्वास्थ्य रिपोर्टिङ र बिरामी विश्लेषणको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।

एनएलपी स्वास्थ्य सेवाले प्रभावकारी बिरामी परिणामहरूको लागि कुशल समाधानहरूको सुविधा प्रदान गर्ने चार प्रमुख तरिकाहरू हुन्:

• भविष्यवाणी विश्लेषण: NLP ले चिकित्सकहरूलाई बिरामी व्यवहार र स्वास्थ्य परिणामहरूमा अन्तर्दृष्टि प्राप्त गर्न विभिन्न भविष्यवाणी मोडेलहरू प्रयोग गरेर असंरचित डेटा प्रशोधन गर्न सक्षम बनाउँछ। जनसांख्यिकीय जानकारी, चिकित्सा इतिहास, र क्लिनिकल नोटहरूको साथ, NLP समाधानहरूले प्रभावकारी रूपमा संक्रामक भाइरसहरूमा भविष्यवाणीहरू प्राप्त गर्न सक्छन् र तिनीहरूलाई व्यापक रूपमा फैलनु अघि समावेश गर्न सक्छन्।
• प्रभावकारी EHR डाटा उपयोगिता: हेल्थकेयर NLP ले चिकित्सकहरूलाई राम्रो खोजी गर्न र NLP प्रयोग गरेर उनीहरूको रिपोर्टिङ क्षमताहरू बढाउन अनुमति दिन्छ। डाटालाई थप बौद्धिक रूपमा व्यवस्थित गरेर, NLP समाधानहरूले चिकित्सकहरूलाई थप छिटो र सजिलैसँग जानकारी पहुँच गर्न मद्दत गर्दछ।
• NLP-आधारित फेनोटाइपिङ: एआईले असंरचित मेडिकल कागजातहरूबाट अर्थपूर्ण बिरामी डेटा निकाल्छ। NLP-आधारित फेनोटाइपिङले मेडिकल रेकर्डहरूमा ढाँचाहरू र प्रवृत्तिहरू पहिचान गर्न सक्छ, जसले बिरामी डेटाबाट बहुमूल्य अन्तर्दृष्टिहरू उजागर गर्न मद्दत गर्दछ। त्यस्ता समाधानहरू प्रयोग गरेर, चिकित्सकहरूले निदान शुद्धता सुधार गर्न, लागत घटाउन, र रोगी परिणामहरू सुधार गर्न सक्छन्।
• समग्र स्वास्थ्य सेवामा सुधार: एनएलपी हेल्थकेयर स्वास्थ्य सेवा प्रणाली र प्रक्रियाहरूको गुणस्तर बढाउनको लागि प्रभावकारी समाधान हो। गहिरो रिपोर्टिङ र एनालिटिक्सको साथ, NLP-आधारित समाधानहरूले मानिसहरूको स्वास्थ्य सुधार गर्न गुणात्मक वास्तविक-समय परिणामहरू प्रदान गर्दछ।