பங்குதாரர்களுக்குக் கிடைக்கும் சுகாதாரப் பராமரிப்புத் தரவுகளில் 80% க்கும் அதிகமானவை கட்டமைக்கப்படாதவை என்பது புதிய தகவலோ அல்லது புள்ளிவிவரமோ அல்ல. EHRகளின் வளர்ச்சி, சுகாதாரப் பராமரிப்பு நிபுணர்கள் தங்கள் நோக்கங்களுக்காக இயங்கக்கூடிய தரவை அணுகுவதையும், சேமிப்பதையும், மாற்றுவதையும் அதிவேகமாக எளிதாக்கியுள்ளது. EHRகளில் கிடைக்கும் பல்வேறு வகையான கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளின் சுருக்கமான உதாரணத்தை உங்களுக்கு வழங்க, இங்கே ஒரு விரைவான பட்டியல் உள்ளது:
நோயாளிகளிடமிருந்து மருத்துவ குறிப்புகள், மருந்துச்சீட்டுகள், நோயறிதல்கள், அறிகுறிகளின் விளக்கங்கள், சிகிச்சைகள் மற்றும் பல
நோயாளியின் மருத்துவமனையில் அனுமதி, மருந்துகள், நோயறிதல், முன்கணிப்பு, பின்தொடர்தல் பராமரிப்பு பரிந்துரைகள் மற்றும் பலவற்றைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை உள்ளடக்கிய வெளியேற்ற சுருக்கங்கள்.
நோயியல் மற்றும் கதிரியக்கவியல் அறிக்கைகள்
எக்ஸ்-கதிர்கள், எம்ஆர்ஐக்கள், சிடி ஸ்கேன்கள், அல்ட்ராசவுண்ட்கள் மற்றும் பல போன்ற மருத்துவ படங்கள்
இருப்பினும், EHR களில் இருந்து முக்கியமான தகவல்களைப் பிரித்தெடுப்பதற்கான வழக்கமான முறைகள் பெரும்பாலும் கைமுறையாகவே உள்ளன, தனிப்பட்ட அளவுருக்கள், தகவல் மற்றும் நுண்ணறிவுகளுக்கான பண்புகளை அடையாளம் காண்பதில் மனித நேரத்தை உள்ளடக்கியது. ஆனால் அதிகரித்த பயன்பாட்டுடன் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) சுகாதாரத்துறையில், குறிப்பாக AI-இயக்கப்படும் மருத்துவ NLP மாதிரிகள், EHR களுக்குள் கட்டமைக்கப்படாத தரவைக் கண்டுபிடித்து பிரித்தெடுப்பது சுகாதார நிபுணர்களுக்கு எளிதாகிவிட்டது.
இந்தக் கட்டுரையில், இது ஏன் நன்மை பயக்கும், இதை எவ்வாறு தடையின்றிச் செய்யலாம் என்பதைப் பற்றி வெளிச்சம் போட்டுக் காட்டுவோம் (in AI பயன்முறை), மற்றும் செயல்பாட்டில் உள்ள சவால்களும் கூட.
EHR களில் இருந்து மருத்துவ தகவல்களைப் பிரித்தெடுக்க NLP ஐப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள்
அதிகரித்த செயல்திறன்
மனிதர்கள் பிழைகளுக்கு ஆளாகிறார்கள் மற்றும் பெரும்பாலும் நேர மேலாண்மையில் சிக்கல்களை எதிர்கொள்கிறார்கள், இதன் விளைவாக சுகாதாரத் தரவு தாமதமாக வழங்கப்படுதல் அல்லது சமரசம் செய்யப்பட்ட தரத்துடன் சரியான நேரத்தில் வழங்கப்படுதல் ஏற்படுகிறது. பணியை தானியக்கமாக்குவதன் மூலம் AI-பயன்முறை NLP மாதிரிகள், இதுபோன்ற நிகழ்வுகளைத் தணிக்க முடியும். ஆட்டோமேஷன் உடல் உழைப்பைக் குறைக்கிறது, மருந்துகள், ஆய்வகங்கள், ஒவ்வாமை போன்ற நிறுவனங்களைப் பிரித்தெடுப்பதை துரிதப்படுத்துகிறது, மருத்துவர்கள் மற்றும் தரவு விஞ்ஞானிகள் தரவு சண்டையிடுவதை விட முடிவெடுப்பதில் அதிக கவனம் செலுத்த உதவுகிறது.
மேம்படுத்தப்பட்ட தரவு முழுமை
மனிதர்களால் கவனிக்கப்படாமல் போகக்கூடிய கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளிலிருந்து முக்கியமான நுண்ணறிவுகளைக் கண்டறிந்து தொகுக்கலாம் AI மாதிரிகள் பெரிய, மாறுபட்ட தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி பெறும்போது. இது காற்று புகாத ஆராய்ச்சி, புதுமை, நோயறிதல் மற்றும் மருத்துவ பராமரிப்பு ஆகியவற்றில் உதவும் அனுமானங்கள் மற்றும் நுண்ணறிவுகளின் விரிவான தரவுத்தளங்களை உருவாக்குகிறது - குறிப்பாக மாதிரிகள் சுகாதார NLP பணிகளுக்கு நன்றாக சரிசெய்யப்படும்போது.
அபாயங்களை சரியான நேரத்தில் கண்டறிதல்
AI-ஆல் இயங்கும் மருத்துவ NLP, மருந்து இடைவினைகள் அல்லது பாதகமான நிகழ்வுகள் போன்ற சாத்தியமான அபாயங்களை விரைவாகக் கண்டறிந்து, சரியான நேரத்தில் தலையீடுகளை அனுமதிக்கிறது. முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு நுட்பங்களால் இயக்கப்படும் மாதிரிகள் மற்றும் பயன்முறையில் AI கிடைக்கக்கூடிய EHR தரவுகளின் அடிப்படையில், சில பரம்பரை நோய்கள் அல்லது வாழ்க்கை முறை சார்ந்த நோய்களின் தொடக்கத்தைக் கூட ஆபத்து கண்டறிதல் கணிக்க முடியும்.
மேம்படுத்தப்பட்ட நோயாளி பராமரிப்பு
AI-பயன்முறை NLP மூலம் பிரித்தெடுக்கப்பட்ட தகவல்கள் இலக்கு தலையீடுகள், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சிகிச்சைத் திட்டங்கள் மற்றும் சுகாதார நிபுணர்களிடையே சிறந்த தகவல்தொடர்பு ஆகியவற்றை ஆதரிக்கின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, அதிக ஆபத்துள்ள ஒவ்வாமை அல்லது பாதகமான மருந்து எதிர்வினைகளை முன்கூட்டியே குறிப்பது, தடுப்பு பராமரிப்பை செயல்படுத்துதல்.
மேம்படுத்தப்பட்ட ஆராய்ச்சி திறன்
பரந்த, கட்டமைக்கப்படாத EHR களில் இருந்து கட்டமைக்கப்பட்ட தரவைப் பிரித்தெடுக்க AI- இயக்கப்படும் NLP ஐப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், ஆராய்ச்சியாளர்கள் தொற்றுநோயியல் ஆய்வுகள், மக்கள்தொகை ஆரோக்கியம் மற்றும் மறைக்கப்பட்ட மருத்துவ நுண்ணறிவுகளைக் கண்டறிவதற்கான பெரிய அளவிலான மருத்துவ தரவுத்தொகுப்புகளை அணுகுகிறார்கள்.
கட்டமைக்கப்படாத EHR தரவு 101 இலிருந்து விவரங்களைப் பிரித்தெடுத்தல்: ஒரு மாதிரி பணிப்பாய்வு
கட்டமைக்கப்படாத EHR தரவிலிருந்து நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுக்கும் செயல்முறை முறையானது மற்றும் ஒவ்வொரு வழக்குக்கும் தனித்தனியாக செய்யப்பட வேண்டும். களத் தேவைகள், சுகாதார அமைப்பு சார்ந்த கவலைகள் மற்றும் சவால்கள், நோக்கம் சார்ந்த பயன்பாடுகள் மற்றும் அவற்றின் சுற்றியுள்ள தாக்கங்கள் அகநிலை சார்ந்தவை, அதனால்தான் செயல்முறை உங்கள் நிறுவனத்தையும் அதன் பார்வையையும் பாதிக்கும் அத்தகைய காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.
இருப்பினும், ஒவ்வொரு அணுகுமுறைக்கும் ஒரு குறிப்பிட்ட பணிப்பாய்வு அல்லது கட்டைவிரல் விதி அணுகுமுறை இருப்பது போல, நீங்கள் குறிப்பிடுவதற்கான ஒரு முதன்மைப் பட்டியலையும் நாங்கள் பட்டியலிட்டுள்ளோம்.
தரவு கையகப்படுத்தல் & முன் செயலாக்கம்: முதல் படி மருத்துவ குறிப்புகள், மருந்து பட்டியல்கள், ஒவ்வாமை பட்டியல்கள் மற்றும் நடைமுறை அறிக்கைகள் அடங்கிய EHR தரவைத் தொகுப்பதாகும். AI-முறை முன் செயலாக்கத்தில் அடையாள நீக்கம், சுத்தம் செய்தல், இயல்பாக்கம் மற்றும் டோக்கனைசேஷன் ஆகியவை அடங்கும், இது நிலையான வடிவங்களில் தரவைத் தயாரிக்கிறது (உரை வடிவங்கள், கட்டமைக்கப்பட்ட vs கட்டமைக்கப்படாதது).
NLP செயலாக்கம் / AI மாதிரி பயிற்சி: தொகுக்கப்பட்ட தரவு பின்னர் உங்கள் NLP வழிமுறைகள் அல்லது AI மாதிரிகளில் செலுத்தப்பட்டு, உரைத் தரவை பகுப்பாய்வு செய்யவும், நோயறிதல்கள், மருந்துகள், ஒவ்வாமைகள் மற்றும் நடைமுறைகள் போன்ற முக்கிய மருத்துவ நிறுவனங்களை அடையாளம் காணவும் செய்யப்படுகிறது. "AI பயன்முறையில்" பயிற்சி என்பது மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலை உள்ளடக்கியது, சில நேரங்களில் மேற்பார்வை செய்யப்படாத அல்லது அரை மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல், லேபிளிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்தி.
தகவல் பிரித்தெடுத்தல்: உங்கள் மாதிரி மேற்பார்வையிடப்பட்ட அல்லது மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் உத்திகளைப் (அல்லது கலப்பின AI பயன்முறை) பின்பற்றுகிறதா என்பதன் அடிப்படையில், அதன் வகை, தேதி, தொடர்புடைய விவரங்கள், தீவிரம், மருந்தளவு போன்ற ஒவ்வொரு நிறுவனத்தைப் பற்றிய பொருத்தமான தகவலையும் இது பிரித்தெடுக்கிறது.
சரிபார்ப்பு மற்றும் மருத்துவ மேற்பார்வை: AI-இயங்கும் மாதிரி தகவல்களைப் பிரித்தெடுத்தவுடன், அது மருத்துவ துல்லியத்திற்காக சுகாதார நிபுணர்களால் சரிபார்க்கப்பட வேண்டும். மனித-இன்-தி-லூப் அமைப்புகள் மற்றும் நிபுணர் கருத்து சுழல்கள் பிரித்தெடுத்தல் நம்பகமானதாக இருப்பதை உறுதி செய்கின்றன.
தரவு ஒருங்கிணைப்பு & இயங்குதன்மை: கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு பின்னர் EHR அமைப்பு அல்லது பிற தொடர்புடைய தரவுத்தளங்களில் ஒருங்கிணைக்கப்படுகிறது. HL7 FHIR, பிற சுகாதாரத் தரநிலைகளுடன் இணங்குவதை உறுதி செய்தல் மற்றும் இயங்குதன்மையை ஆதரித்தல்.
மருத்துவ பயன்பாடு & கருத்து சுழற்சி: இந்த ஒருங்கிணைப்பு, சுகாதார வல்லுநர்கள் பிரித்தெடுக்கப்பட்ட தகவல்களை மருத்துவ முடிவெடுத்தல், ஆராய்ச்சி மற்றும் பொது சுகாதார முயற்சிகளுக்குப் பயன்படுத்த உதவுகிறது. AI பயன்முறை பின்னூட்ட சுழல்கள் காலப்போக்கில் மாதிரி துல்லியத்தை மேம்படுத்த உதவுகின்றன, புதிய வகையான தரவு அல்லது மொழியியல் வடிவங்களுக்கு ஏற்ப மாற்றியமைக்கின்றன.
EHR தரவைப் பிரித்தெடுக்க NLP ஐப் பயன்படுத்துவதில் உள்ள சவால்கள்
EHR-களில் இருந்து கட்டமைக்கப்படாத தரவைப் பிரித்தெடுக்கும் பணி லட்சியமானது மற்றும் சுகாதாரப் பாதுகாப்புப் பங்குதாரர்களின் வாழ்க்கையை எளிதாக்கும். இருப்பினும், தடையற்ற செயல்படுத்தல் செயல்முறையைத் தடுக்கக்கூடிய தடைகள் உள்ளன. அவற்றைச் சமாளிக்க அல்லது குறைக்க உத்திகளை முன்கூட்டியே பெற மிகவும் பொதுவான கவலைகளைப் பார்ப்போம்.
தரவு தரம், பன்முகத்தன்மை & சார்பு: NLP பிரித்தெடுப்பின் துல்லியம் EHR தரவின் தரம், நிலைத்தன்மை மற்றும் பிரதிநிதித்துவத்தைப் பொறுத்தது. வெவ்வேறு வடிவங்கள், சொற்களஞ்சியம், முழுமையற்ற பதிவுகள் அல்லது சார்புடைய மாதிரிகள் AI மாதிரி செயல்திறனைக் குறைக்கலாம்.
AI பயன்முறையில் தனியுரிமை, பாதுகாப்பு மற்றும் இணக்கம்: NLP/AI-இயக்கப்படும் செயலாக்கம் மற்றும் சேமிப்பகத்தின் போது நோயாளியின் தனியுரிமை மற்றும் தரவு பாதுகாப்பை உறுதி செய்வதற்கான நடவடிக்கைகள் செயல்படுத்தப்பட வேண்டும். GDPR, HIPAA போன்ற ஒழுங்குமுறை வழிகாட்டுதல்கள் கடைபிடிக்கப்பட வேண்டும். இதில் அடையாள நீக்கம், பாதுகாப்பான சேமிப்பு மற்றும் அணுகல் கட்டுப்பாடுகள் ஆகியவை அடங்கும்.
மருத்துவ சரிபார்ப்பு மற்றும் விளக்கம்: பிரித்தெடுக்கப்பட்ட தகவல்களின் துல்லியம் மற்றும் மருத்துவ பொருத்தத்தை உறுதிப்படுத்த, சுகாதார நிபுணர்களால் சரிபார்க்கப்பட வேண்டும். சிக்கலான சொற்கள், தெளிவற்ற சொற்றொடர்கள் அல்லது அரிதான நிலைமைகள் மாதிரிகளைக் குழப்பக்கூடும். மேலும், AI-முறை அமைப்புகள் விளக்கக்கூடியதாக இருக்க வேண்டும், இதனால் மருத்துவர்கள் அவற்றை நம்புவார்கள்.
ஒருங்கிணைப்பு, இயங்குதன்மை & தரநிலைகள்: பிரித்தெடுக்கப்பட்ட தரவு, தற்போதுள்ள EHR அமைப்புகள் மற்றும் பிற சுகாதாரப் பராமரிப்பு IT அமைப்புகளுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கப்பட வேண்டும். இயங்குதன்மையை உறுதி செய்வதற்காக, AI மாதிரிகள் HL7, FHIR, SNOMED, RadLex போன்றவற்றை ஆதரிக்க வேண்டும்.
அளவிடுதல் மற்றும் பராமரிப்பு: AI பயன்முறையில், புதிய மருத்துவ நடைமுறைகள், வளர்ந்து வரும் மருத்துவ சொற்களஞ்சியம் அல்லது ஆவணப்படுத்தல் பாணியில் ஏற்படும் மாற்றங்களைக் கணக்கிட, அமைப்புகளுக்கு தொடர்ச்சியான மறுபயிற்சி, கண்காணிப்பு மற்றும் பதிப்பு தேவை.
செலவு மற்றும் வளத் தேவைகள்: AI-இயங்கும் NLP அமைப்புகளை உருவாக்குதல், பயிற்சி அளித்தல், சரிபார்த்தல் மற்றும் பயன்படுத்துதல் ஆகியவை தரவு குறிப்பு, நிபுணர் மேற்பார்வை, கணக்கீட்டு வளங்கள் மற்றும் தகுதிவாய்ந்த பணியாளர்களில் முதலீடுகளைக் கோருகின்றன.
இறுதி எண்ணங்கள்
சுருக்கமாக, நீங்கள் பயன்படுத்தும்போது சாத்தியக்கூறுகள் வரம்பற்றவை AI-இயங்கும் NLP EHR-களில் இருந்து சுகாதாரப் பராமரிப்புத் தரவைப் பிரித்தெடுக்க. முட்டாள்தனமான செயல்படுத்தல்களுக்கு, சவால்களை எதிர்கொள்வது, மருத்துவ மேற்பார்வையைச் செயல்படுத்துவது மற்றும் "AI பயன்முறையில்" பொறுப்பான பயன்பாட்டை உறுதி செய்வது ஆகியவற்றை நாங்கள் பரிந்துரைக்கிறோம்.
நீங்கள் சுகாதாரத் தரவு ஆணைகளுக்கு காற்று புகாத இணக்கத்திற்கு வழி வகுக்க விரும்பினால் மற்றும் சிறந்ததைப் பெற விரும்பினால் AI பயிற்சி தரவு உங்கள் மாதிரிகளுக்கு, நீங்கள் எங்களைத் தொடர்பு கொள்ளலாம். ஒரு தொழில்துறை முன்னோடியாக இருப்பதால், நாங்கள் களம், உங்கள் நிறுவனக் கனவுகள் மற்றும் சுகாதாரப் பராமரிப்பு சார்ந்த, AI- உகந்த மருத்துவ NLP மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதில் உள்ள நுணுக்கங்களைப் புரிந்துகொள்கிறோம். இன்றே எங்களைத் தொடர்பு கொள்ளுங்கள்.
