اين ايل پي استعمال ڪندي اليڪٽرانڪ هيلٿ ريڪارڊز (EHRs) مان اهم ڪلينڪل معلومات ڪڍڻ

وسيع، غير منظم EHRs مان منظم ڊيٽا ڪڍڻ لاءِ AI-driven NLP کي استعمال ڪندي، محقق وبائي مرض جي مطالعي، آبادي جي صحت، ۽ طبي بصيرت جي دريافت لاءِ وڏي پيماني تي ڪلينڪل ڊيٽاسيٽس تائين رسائي حاصل ڪن ٿا جيڪي ٻي صورت ۾ لڪيل رهنديون.

غير منظم EHR ڊيٽا 101 مان تفصيل ڪڍڻ: هڪ نمونو ورڪ فلو

غير منظم EHR ڊيٽا مان بصيرت ڪڍڻ جو عمل منظم آهي ۽ ان کي هر ڪيس جي بنياد تي ڪيو وڃي. ڊومين جون گهرجون، صحت جي سار سنڀال تنظيم جا مقامي خدشا ۽ چئلينج، مقصد تي ٻڌل ايپليڪيشنون، ۽ انهن جا آس پاس جا اثر ذاتي آهن ۽ اهو ئي سبب آهي ته عمل کي اهڙن عنصرن تي غور ڪرڻ گهرجي جيڪي توهان جي تنظيم ۽ ان جي وژن کي متاثر ڪن ٿا.

جڏهن ته، جيئن هر طريقي جو هڪ مخصوص ڪم جو وهڪرو يا هڪ اصول هوندو آهي، اسان توهان لاءِ هڪ پرائمر پڻ درج ڪيو آهي جنهن جو حوالو ڏيو.

• ڊيٽا حاصل ڪرڻ ۽ پري پروسيسنگ: پهريون قدم EHR ڊيٽا گڏ ڪرڻ آهي جنهن ۾ ڪلينڪل نوٽس، دوائن جي فهرستن، الرجي لسٽن، ۽ طريقيڪار جي رپورٽون شامل آهن. AI-موڊ پري پروسيسنگ ۾ ڊي-آئينٽيفڪيشن، صفائي، نارملائيزيشن، ۽ ٽوڪنائيزيشن شامل آهن ته جيئن ڊيٽا کي مسلسل فارميٽ ۾ تيار ڪيو وڃي (ٽيڪسٽ فارميٽ، منظم بمقابله غير منظم).

• اين ايل پي پروسيسنگ / اي آءِ ماڊل ٽريننگ: مرتب ڪيل ڊيٽا پوءِ توهان جي اين ايل پي الگورتھم يا اي آءِ ماڊلز ۾ داخل ڪئي ويندي آهي ته جيئن ٽيڪسٽ ڊيٽا جو تجزيو ڪري سگهجي، اهم ڪلينڪل ادارن جهڙوڪ تشخيص، دوائون، الرجي ۽ طريقيڪار جي سڃاڻپ ڪري سگهجي. "اي آءِ موڊ" ۾ تربيت ۾ نگراني ڪيل سکيا، ڪڏهن ڪڏهن غير نگراني ڪيل يا نيم نگراني ڪيل سکيا شامل هوندي آهي، ليبل ٿيل ڊيٽاسيٽس استعمال ڪندي.

• معلومات ڪڍڻ: ان جي بنياد تي ته توهان جو ماڊل نگراني ڪيل يا غير نگراني ڪيل سکيا جي حڪمت عملين (يا هائبرڊ AI موڊ) تي عمل ڪري ٿو، اهو هر اداري بابت لاڳاپيل معلومات ڪڍي ٿو، جنهن ۾ ان جي قسم، تاريخ، لاڳاپيل تفصيل، شدت، خوراک، وغيره شامل آهن.

• تصديق ۽ ڪلينڪل نگراني: هڪ ڀيرو AI-طاقتور ماڊل معلومات ڪڍي ٿو، ان کي ڪلينڪل درستگي لاءِ صحت جي سار سنڀار جي ماهرن طرفان تصديق ڪرڻ گهرجي. انساني-ان-دي-لوپ سسٽم ۽ ماهر موٽڻ وارا لوپ يقيني بڻائين ٿا ته ڪڍڻ قابل اعتماد آهي.

• ڊيٽا انٽيگريشن ۽ انٽرآپريبلٽي: منظم ڊيٽا کي پوءِ EHR سسٽم يا ٻين لاڳاپيل ڊيٽابيس ۾ ضم ڪيو ويندو آهي. HL7 FHIR، ٻين صحت جي سار سنڀال جي معيارن، ۽ سپورٽنگ انٽرآپريبلٽي جي تعميل کي يقيني بڻايو ويندو آهي.

• ڪلينڪل استعمال ۽ موٽ جو چڪر: انضمام صحت جي سار سنڀار جي ماهرن کي ڪلينڪل فيصلي سازي، تحقيق، ۽ عوامي صحت جي شروعاتن لاءِ ڪڍيل معلومات استعمال ڪرڻ جي قابل بڻائي ٿو. AI موڊ موٽ جو لوپ وقت سان گڏ ماڊل جي درستگي کي بهتر بڻائڻ ۾ مدد ڪري ٿو، نئين قسم جي ڊيٽا يا لساني نمونن کي اپنائڻ.

EHR ڊيٽا ڪڍڻ لاءِ NLP جي استعمال ۾ چئلينجز 

EHRs مان غير منظم ڊيٽا ڪڍڻ جو ڪم وڏي پئماني تي آهي ۽ صحت جي سار سنڀال جي اسٽيڪ هولڊرز جي زندگين کي آسان بڻائي سگهي ٿو. تنهن هوندي به، ڪجهه رڪاوٽون آهن جيڪي بيحد عملدرآمد جي عمل کي روڪي سگهن ٿيون. اچو ته سڀ کان وڌيڪ عام خدشن تي نظر وجهون ته جيئن توهان انهن کي حل ڪرڻ يا گهٽائڻ لاءِ فعال طور تي حڪمت عمليون ٺاهي سگهو.

• ڊيٽا جي معيار، قسم ۽ تعصب: اين ايل پي ڪڍڻ جي درستگي اي ايڇ آر ڊيٽا جي معيار، تسلسل ۽ نمائندگي تي منحصر آهي. مختلف فارميٽ، اصطلاحات، نامڪمل رڪارڊ، يا تعصب وارا نمونا اي آءِ ماڊل جي ڪارڪردگي کي خراب ڪري سگهن ٿا.

• AI موڊ ۾ رازداري، سيڪيورٽي ۽ تعميل: NLP/AI-طاقتور پروسيسنگ ۽ اسٽوريج دوران مريض جي رازداري ۽ ڊيٽا جي سيڪيورٽي کي يقيني بڻائڻ لاءِ قدمن تي عمل ڪرڻ جي ضرورت آهي. GDPR، HIPAA، وغيره جهڙين ريگيوليٽري هدايتن تي عمل ڪيو وڃي. ان ۾ سڃاڻپ ختم ڪرڻ، محفوظ اسٽوريج، ۽ رسائي ڪنٽرول شامل آهن.

• ڪلينڪل تصديق ۽ تشريح: ڪڍيل معلومات کي صحت جي سار سنڀار جي ماهرن طرفان تصديق جي ضرورت آهي ته جيئن ان جي درستگي ۽ ڪلينڪل مطابقت کي يقيني بڻائي سگهجي. پيچيده اصطلاحات، مبهم جملا، يا نادر حالتون ماڊلز کي پريشان ڪري سگهن ٿيون. انهي سان گڏ، AI-موڊ سسٽم کي وضاحت لائق هجڻ گهرجي ته جيئن ڪلينڪ انهن تي ڀروسو ڪن.

• انضمام، انٽرآپريبلٽي ۽ معيار: ڪڍيل ڊيٽا کي موجوده EHR سسٽم ۽ ٻين هيلٿ ڪيئر آئي ٽي سسٽم سان بيحد ضم ڪرڻ جي ضرورت آهي. انٽرآپريبلٽي کي يقيني بڻائڻ لاءِ AI ماڊلز کي HL7، FHIR، SNOMED، RadLex، وغيره جي مدد ڪرڻ گهرجي.

• اسڪيليبلٽي ۽ سار سنڀال: AI موڊ ۾، سسٽم کي نئين ڪلينڪل طريقن، ترقي پذير طبي اصطلاحن، يا دستاويزي انداز ۾ تبديلين جي حساب سان مسلسل ٻيهر تربيت، نگراني، ۽ ورزننگ جي ضرورت هوندي آهي.

• قيمت ۽ وسيلن جون گهرجون: AI-طاقتور NLP سسٽم کي ترقي ڪرڻ، تربيت ڏيڻ، تصديق ڪرڻ، ۽ تعینات ڪرڻ لاءِ ڊيٽا تشريح، ماهر نگراني، ڪمپيوٽيشنل وسيلن، ۽ قابل اهلڪارن ۾ سيڙپڪاري جي ضرورت آهي.

آخري سوچون

مختصر ۾، جڏهن توهان EHRs مان صحت جي سار سنڀال جو ڊيٽا ڪڍڻ لاءِ AI-powered NLP استعمال ڪندا آهيو ته صلاحيت لامحدود هوندي آهي . فول پروف عملدرآمد لاءِ، اسان چئلينجن کي حل ڪرڻ، ڪلينڪل نگراني کي لاڳو ڪرڻ، ۽ "AI موڊ" ۾ ذميوار تعیناتي کي يقيني بڻائڻ جي صلاح ڏيون ٿا.

جيڪڏهن توهان صحت جي سار سنڀال جي ڊيٽا مينڊيٽ جي ايئر ٽائيٽ تعميل لاءِ رستو هموار ڪرڻ چاهيو ٿا ۽ پنهنجي ماڊلز لاءِ بهترين AI ٽريننگ ڊيٽا حاصل ڪرڻ چاهيو ٿا، ته توهان اسان سان رابطو ڪري سگهو ٿا. هڪ صنعت جي اڳواڻ هجڻ جي ڪري، اسان ڊومين، توهان جي انٽرپرائز ويزن، ۽ صحت جي سار سنڀال جي مقامي، AI-بهتر ڪيل ڪلينڪل NLP ماڊل جي تربيت ۾ شامل پيچيدگين کي سمجهون ٿا. اڄ ئي اسان سان رابطو ڪريو.