प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कंप्यूटर को मानव भाषा को समझने की अनुमति देता है। यह टेक्स्ट, ऑडियो और अन्य मीडिया प्रारूपों की व्याख्या करने के लिए एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। टोकनाइजेशन विधि मानव पाठ में हमारे द्वारा प्रदान की गई जानकारी को प्रो-प्रोसेसिंग में छोटी अर्थ इकाइयों में विभाजित करती है।
स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में एनएलपी का एकीकरण विशेष रूप से बायोमेडिकल पहलुओं पर केंद्रित है। मेडिकल एनएलपी में चिकित्सा दस्तावेज़, स्वास्थ्य रिपोर्ट, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड, डिस्चार्ज सारांश, दवा लेबल, ऑनलाइन फ़ोरम और नैदानिक दस्तावेज़ संसाधित करना शामिल है। यह ब्लॉग नैदानिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और इसके अनुप्रयोगों के लाभों का पता लगाएगा।
क्लिनिकल एनएलपी को समझना
एनएलपी प्रासंगिक डेटा का विश्लेषण, व्याख्या और मूल्यांकन करने के तरीकों में से एक है। इसका उपयोग करके, स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर निर्णय लेने के लिए आवश्यक तथ्य निकाल सकते हैं। सामान्य एनएलपी और मेडिकल एनएलपी के बीच प्रमुख अंतर यह है कि प्रत्येक खंड कैसे और किस प्रकार का डेटा संसाधित करता है। जहां हम सामान्य तौर पर किताबें, सामान्य पाठ, लिखित दस्तावेज़, चित्र आदि शामिल कर सकते हैं, वहीं नैदानिक एनएलपी में एनएलपी, डेटा प्रतिनिधित्व और चयन अलग-अलग होते हैं।
एक कुशल नैदानिक एनएलपी प्रणाली बनाने के लिए, निम्नलिखित मानदंड शामिल हैं:
इसमें अज्ञात डेटा सेट से उपयोगी जानकारी प्रकट करना शामिल है। यह आगे की जांच के लिए जानकारी के विशिष्ट पहलुओं को सुव्यवस्थित और लक्षित करने में मदद करता है।
इसमें एनएलपी मॉडल इनपुट की गई जानकारी को तोड़ता है और साझा की गई जानकारी के अर्थ की पहचान करता है। उदाहरण के लिए, जब कोई डॉक्टर किसी स्थिति का निदान करता है, तो मेडिकल एनएलपी डॉक्टरों द्वारा निष्कर्ष निकालने के लिए उपयोग किए जाने वाले तर्क की पहचान करने में मदद कर सकता है।
यह अवधारणा दो या दो से अधिक चिकित्सा अवधारणाओं के बीच संबंध जानने के लिए उपयोगी है। उदाहरण के लिए, हम यह जानने के लिए मेडिकल एनएलपी का उपयोग कर सकते हैं कि एस्कॉर्बिक एसिड मानव शरीर के अन्य पहलुओं और उसकी स्थितियों से कैसे संबंधित है।
हेल्थकेयर में क्लिनिकल एनएलपी का महत्व
क्लिनिकल नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) की क्षमता को देखते हुए, कई स्वास्थ्य सेवा संस्थान और पेशेवर इसके सिस्टम को अपने संचालन में एकीकृत कर रहे हैं। सूचना निष्कर्षण का उपयोग करके, एक एनएलपी-सक्षम प्रणाली उपयोगी जानकारी को उजागर कर सकती है, और अर्थ संबंधी व्याख्याएं हाथ से लिखे पाठ के अर्थ को समझने में मदद कर सकती हैं। एनएलपी सूचना के विभिन्न टुकड़ों के बीच संबंध खोजने के लिए एक कदम आगे बढ़ता है।
इन अवधारणाओं का उपयोग करके, एआई एनएलपी प्रदान किए गए डेटा की भावनाओं को मापने में मदद कर सकता है। डेटा के व्यक्तिपरक प्रतिनिधित्व के अलावा, एनएलपी सटीकता और गति बढ़ाने वाले क्लिनिकल नोट्स के आधार पर मेडिकल बिलिंग को स्वचालित करने में भी मदद कर सकता है।
इसके अलावा, ए अच्छी तरह से प्रशिक्षित एनएलपी प्रणाली पूर्वानुमानित विश्लेषण प्रदान कर सकती है रोगी के इतिहास और मानव शरीर की समझ के आधार पर। क्लिनिकल नोट्स, रोगी डेटा और डेटा को ध्यान में रखते हुए, एक एनएलपी समाधान एक स्वास्थ्य सेवा संस्थान को अस्पताल में प्रवेश और बीमारी के प्रकोप का अनुमान लगाने में मदद कर सकता है।
हेल्थकेयर में क्लिनिकल एनएलपी के प्रमुख अनुप्रयोग
स्वास्थ्य देखभाल में एनएलपी के कई अनुप्रयोग हैं जो चिकित्सा पेशेवरों को अपने काम में सुधार करने और बेहतर परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देते हैं। यहां स्वास्थ्य देखभाल में एनएलपी के कुछ अनुप्रयोग दिए गए हैं।
- मेडिकल कोडिंग: कंप्यूटर-असिस्टेड कोडिंग (सीएसी) उच्च स्तर पर है, जिसमें क्लिनिकल एनएलपी प्रविष्टियाँ कर रहा है। एनएलपी की डेटा निष्कर्षण क्षमताओं को ध्यान में रखते हुए, यह चिकित्सा जानकारी, नैदानिक शर्तों, प्रक्रियाओं, दवाओं, निदान, सेवाओं और उपकरणों को परिवर्तित कर सकता है। मानकीकृत कोड चिकित्सा बिलिंग, गुणवत्ता नियंत्रण, चिकित्सा अनुसंधान और सार्वजनिक स्वास्थ्य ट्रैकिंग सिस्टम में मदद कर सकता है। परिणामस्वरूप, स्वास्थ्य सेवा उद्योग को उच्च दक्षता, सटीकता और गति से अत्यधिक लाभ हो सकता है।
- नैदानिक निर्णय समर्थन: एनएलपी की पूर्वानुमानित विश्लेषण क्षमताओं को ध्यान में रखते हुए, डॉक्टर बेहतर नैदानिक निर्णय लेने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं। चिकित्सीय त्रुटियों को कम करने की क्षमता के साथ, हम कम्प्यूटरीकृत संक्रमण का पता लगाने की दिशा में आगे बढ़ सकते हैं। क्लिनिकल नोट्स और उसके एल्गोरिदम से डेटा का उपयोग करके, एक एनएलपी प्रणाली डॉक्टरों और चिकित्सकों के लिए लक्षित उपचार प्रदान करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बन सकती है।
- जनसंख्या स्वास्थ्य प्रबंधन: असंरचित डेटा को क्रमबद्ध और व्यवस्थित करने की एनएलपी की क्षमता सावधानीपूर्वक निगरानी और विश्लेषण के साथ स्वास्थ्य परिणामों में मदद करती है। जोखिम स्तरीकरण तकनीकों का उपयोग करके, एक एनएलपी प्रणाली उच्च जोखिम वाले रोगियों की पहचान करने के लिए रोगी के रिकॉर्ड का मूल्यांकन कर सकती है।
साथ ही, स्वास्थ्य असमानताओं के विश्लेषण के साथ, एक एनएलपी प्रणाली जनसंख्या में स्वास्थ्य असमानताओं की पहचान करने में मदद कर सकती है। इसका उपयोग करके, हम विशिष्ट जनसांख्यिकीय समूहों के स्वास्थ्य मुद्दों और चिंताओं की पहचान कर सकते हैं।
इन अनुप्रयोगों के अलावा, एक एनएलपी प्रणाली भी मदद कर सकती है दवाओं की खोज. एनएलपी विशेष रूप से लक्ष्य में मदद कर सकता है रोगी की पहचान करना, दवा के यौगिकों की जांच करना, नैदानिक परीक्षण प्रक्रियाओं को डिजाइन करना और परीक्षणों के लिए रोगियों को भर्ती करना. हम ग्राहकों को वर्चुअल असिस्टेंट प्रदान करने के लिए चैटबॉट चलाने के लिए एनएलपी का भी उपयोग कर सकते हैं।
मेडिकल एनएलपी डेटासेट की भूमिका
डेटा आज सर्वव्यापी है, लेकिन यह खंडित और विविध है। एक एनएलपी प्रणाली असंरचित डेटा का अर्थ समझ सकती है, लेकिन डाटा फीड करना होगा। प्रासंगिक समझ के लिए, एनएलपी मॉडल को मेडिकल डेटासेट तक पहुंच की आवश्यकता होती है। यह इस डेटा का उपयोग लाइनों के बीच पार्सिंग और पढ़ने के लिए करता है।
एनएलपी डेटासेट बनाने के लिए, हमें पहले लेबल बनाने होंगे। प्रारंभ में, प्रस्तुत आंकड़ों के अनुसार जल्दी से लेबल बनाना जारी रखें। एक बार हो जाने के बाद, आप लेबल को परिष्कृत कर सकते हैं और फिर उपयुक्त कनेक्शन खोजने के लिए उनका परीक्षण कर सकते हैं।
जब तक आपके पास सटीक लेबलिंग के साथ परिष्कृत लेकिन असंरचित डेटा न हो, तब तक उसी प्रक्रिया का पालन करें। लेबलिंग की बात करें तो मेडिकल एनएलपी डेटासेट बनाने के लिए यह एक बड़ी चुनौती है। एक के लिए, चिकित्सा क्षेत्र की जटिलता को देखते हुए, हमें चिकित्सा डेटा लेबलिंग में विशेषज्ञता की आवश्यकता है।
एक और चुनौती एनोटेशन में आती है, विशेष रूप से डेटा लेबलिंग में असहमति। व्यक्तिपरक कार्यों और तत्वों के लिए एनोटेशन अधिक जटिल है, जो असहमति को और बढ़ा सकता है।
बायोमेडिकल डेटा प्रोसेसिंग और इसके प्रभावी विश्लेषण के लिए क्लिनिकल नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) प्रणाली आवश्यक है। स्वास्थ्य सेवा उद्योग में शामिल एनएलपी के साथ, हम बेहतर रोगी देखभाल, लक्षित उपचार और सटीक परिणाम का अनुभव कर सकते हैं। पर शेप देना, हम एनएलपी मॉडल विकास प्रक्रिया को आसान बनाने वाले बड़े डेटासेट को इकट्ठा करने, एनोटेट करने और डी-आइडेंटिफाई करने के लिए हेल्थकेयर एआई डोमेन में काम करते हैं।
