एनएलपी का उपयोग कर असंरचित हेल्थकेयर डेटा की क्षमता को अनलॉक करना

स्वास्थ्य सेवा संस्थानों में मौजूद डेटा की विशालता आज जबरदस्त रूप से बढ़ रही है। हालाँकि आज की डिजिटल दुनिया में डेटा को सबसे महत्वपूर्ण संपत्ति माना जाता है, लेकिन स्वास्थ्य सेवा को इससे पूरा लाभ नहीं मिलता है। कुछ अध्ययन सुझाव देते हैं इसके निर्माण के बाद 80% से अधिक स्वास्थ्य सेवा डेटा असंरचित और अप्रयुक्त रहता है।

इसके सबसे बड़े कारणों में से एक यह है कि ईएचआर, रोगी डेटा, डायग्नोस्टिक सारांश, प्रगति रिकॉर्ड, मेडिकल इमेजिंग, नुस्खे आदि जैसे अधिकांश स्वास्थ्य संबंधी डेटा स्रोत अभी तक मशीन-पठनीय नहीं हैं। यह डेटा को संरचित प्रारूप में संसाधित करने और अलग करने के लिए समय को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

हालाँकि, एनएलपी का लाभ उठाकर, इस असंरचित स्वास्थ्य सेवा डेटा का अधिक कुशलता से विश्लेषण किया जा सकता है, और इससे मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सकती है। तो आइए हम मेडिकल डेटा को बदलने में एनएलपी के उपयोग के बारे में अधिक अध्ययन करें।

असंरचित हेल्थकेयर डेटा: यह बहुतायत में क्यों है?

असंरचित प्रारूप में भारी मात्रा में स्वास्थ्य संबंधी डेटा का मूल कारण यह है कि उद्योग में उपयोग किए जाने वाले अधिकांश स्वास्थ्य देखभाल सॉफ़्टवेयर को डेटाबेस में डेटा को स्पष्ट रूप से संरचित करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है।

अप्रयुक्त डेटा की प्रचुरता का एक अन्य महत्वपूर्ण कारण चिकित्सा डेटा में क्रॉस-रेफ़रेंसिंग है। अन्य उद्योगों के विपरीत, स्वास्थ्य सेवा रोगी के इष्टतम परिणाम प्रदान करने के लिए विभिन्न रोगी डेटा, जैसे कि नुस्खे, एक्स रे, एमआरआई आदि पर बहुत अधिक निर्भर करती है।

दुर्भाग्य से, स्वास्थ्य सेवा सॉफ्टवेयर का उपयोग करने वाले पर्याप्त चिकित्सा संगठन आज मशीन पठनीयता प्रदान नहीं करते हैं। इसके अलावा, वे विभिन्न चिकित्सा पहलुओं को सह-संबंधित नहीं कर सकते हैं और सटीक परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं।

हालाँकि, इन चुनौतियों को अब उन्नत मशीनों और नवीन स्वास्थ्य देखभाल एनएलपी समाधानों का उपयोग करके सफलतापूर्वक पार कर लिया गया है।

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बेहतर चिकित्सा परिणामों के लिए हेल्थकेयर एनएलपी आश्वासन

हेल्थकेयर एनएलपी बड़ी मात्रा में हेल्थकेयर डेटा को जल्दी और सटीक रूप से पढ़ने और विश्लेषण करने के लिए एनएलपी एप्लिकेशन का लाभ उठाता है। रोगी के डेटा की सटीक जांच करके, चिकित्सा प्रदाता जल्दी से चिंता के क्षेत्रों की पहचान करते हैं और रोगी की देखभाल में सुधार के लिए सूचित निर्णय लेते हैं।

इसके अतिरिक्त, हेल्थकेयर एनएलपी त्रुटियों को कम करने और निदान, उपचार और स्वास्थ्य देखभाल लागतों की सटीकता में सुधार करने में मदद कर सकता है। हेल्थकेयर एनएलपी की तीन प्रमुख चिंताएँ हैं:

• रोगी स्वास्थ्य में अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए।
• संभावित स्वास्थ्य जोखिमों के बारे में रोगियों को सचेत करने के लिए।
• रोगियों की देखभाल के पैटर्न की पहचान करने के लिए।

हेल्थकेयर एनएलपी फ्री-फॉर्म टेक्स्टुअल डेटा को अधिक संरचित प्रारूप में बदलने का एक प्रभावी तरीका है जिसका उपयोग बेहतर स्वास्थ्य रिपोर्टिंग और रोगी विश्लेषण के लिए किया जा सकता है।

एनएलपी हेल्थकेयर प्रभावी रोगी परिणामों के लिए कुशल समाधान की सुविधा के चार प्रमुख तरीके हैं:

• भविष्य कहनेवाला विश्लेषण: एनएलपी चिकित्सकों को रोगी के व्यवहार और स्वास्थ्य परिणामों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए विभिन्न भविष्य कहनेवाला मॉडल का उपयोग करके असंरचित डेटा को संसाधित करने में सक्षम बनाता है। जनसांख्यिकीय जानकारी, चिकित्सा इतिहास और नैदानिक ​​​​टिप्पणियों के साथ, एनएलपी समाधान प्रभावी रूप से संक्रामक वायरस पर भविष्यवाणियां प्राप्त कर सकते हैं और बड़े पैमाने पर फैलने से पहले उन्हें रोक सकते हैं।
• प्रभावी ईएचआर डेटा उपयोगिता: हेल्थकेयर एनएलपी चिकित्सकों को एनएलपी का उपयोग करके बेहतर खोज करने और उनकी रिपोर्टिंग क्षमताओं को बढ़ाने की अनुमति देता है। डेटा को अधिक बुद्धिमान रूप में व्यवस्थित करके, एनएलपी समाधान चिकित्सकों को अधिक तेज़ी से और आसानी से जानकारी तक पहुँचने में मदद करते हैं।
• एनएलपी-आधारित फेनोटाइपिंग: एआई असंरचित चिकित्सा दस्तावेजों से सार्थक रोगी डेटा निकालता है। एनएलपी-आधारित फेनोटाइपिंग मेडिकल रिकॉर्ड में पैटर्न और रुझानों की पहचान कर सकता है, जो रोगी डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि को उजागर करने में मदद करता है। ऐसे समाधानों का उपयोग करके, चिकित्सक निदान सटीकता में सुधार कर सकते हैं, लागत कम कर सकते हैं और रोगी परिणामों में सुधार कर सकते हैं।
• समग्र स्वास्थ्य सेवा में सुधार: एनएलपी हेल्थकेयर हेल्थकेयर सिस्टम और प्रक्रियाओं की गुणवत्ता को बढ़ावा देने के लिए एक प्रभावी समाधान है। गहन रिपोर्टिंग और विश्लेषण के साथ, एनएलपी-आधारित समाधान लोगों के स्वास्थ्य में सुधार के लिए गुणात्मक रीयल-टाइम परिणाम प्रदान करते हैं।