ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ ထိပ်တန်းအသုံးပြုမှုများ

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ သဘာဝဘာသာစကား ပြောင်းလဲခြင်းဈေးကွက်သည် 1.8 ခုနှစ်တွင် $2021 ဘီလီယံမှ တိုးလာရန် စီစဉ်ထားသည်။ $ 4.3 ဘီလီယံအထိ 2026 တွင် CAGR သည် 19.0% ကာလအတွင်း ကြီးထွားလာသည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ကူးပြောင်းမှု သိသိသာသာကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ NLP ကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်နည်းပညာများသည် လုပ်ငန်း၏ပုံစံများကိုဖော်ထုတ်ရန်နှင့် သင့်လျော်သောတုံ့ပြန်မှုများပြုလုပ်ရန်အတွက် များပြားလှသောဖွဲ့စည်းပုံမထားသောလက်တွေ့ဒေတာများမှ အသုံးဝင်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ယူရန် ကူညီပေးနေပါသည်။

နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာများကို ပိုမိုဝင်ရောက်လာခြင်းဖြင့်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းနယ်ပယ် စိတ်ကြိုက်ကုသမှုအစီအစဥ်များကို ရေးဆွဲနိုင်သည်၊ တိကျသောရောဂါရှာဖွေရေးအဖြေများကို ပေးဆောင်နိုင်ပြီး လူနာစောင့်ရှောက်မှုအတွေ့အကြုံကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဖန်တီးနိုင်သည်။

အခန်းကဏ္ဍကို ကြည့်ရအောင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် NLP နှင့်၎င်း၏ထိပ်တန်းအသုံးပြုမှုကိစ္စများ။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် NLP ၏အခန်းကဏ္ဍ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် ပုံစံမကျသော ဆေးခန်းနှင့် လူနာဒေတာများစွာကို ထုတ်လုပ်သည်။ ဤအချက်အလက်အားလုံးကို စနစ်တကျ ဖော်မက်အဖြစ် ကိုယ်တိုင်ပေါင်းစပ်ပြီး ဆက်စပ်ပေါင်းစပ်ရန် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်လာသည်။ ဤထရီလီယံပေါင်းများစွာသော ဒေတာများကို အသုံးပြုခြင်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးဝေမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်၊ အလိုအလျောက် စီမံအုပ်ချုပ်မှုစနစ်များကို ကောင်းမွန်စေရန်၊ လူနာအချိန်ကို လျှော့ချရန်နှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာဖြင့် စောင့်ရှောက်မှုကို တိုးတက်ကောင်းမွန်အောင် ကူညီပေးနိုင်သောကြောင့် အရေးကြီးပါသည်။

သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း နှင့် ဉာဏ်ရည်တုတု သည် လူ့စကား၊ အစီရင်ခံစာများ၊ စာရွက်စာတမ်းများနှင့် ဒေတာဘေ့စ်များမှ ဖွဲ့စည်းပုံမထားသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။ ဤပုံစံများဖြင့် သင်သည် လူနာများအား ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ ကုသခြင်းနှင့် ပံ့ပိုးပေးခြင်းတို့ကို တိုးချဲ့နိုင်သည်။

NLP ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ပေးပို့မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် အဓိကနည်းလမ်း နှစ်ခုရှိသည်။ တစ်ခုက သမားတော်ရဲ့ မိန့်ခွန်းထဲက အချက်အလက်တွေကို သူ့ရဲ့ အဓိပ္ပါယ်ကို နားလည်သဘောပေါက်အောင် ထုတ်ယူပါတယ်။

အခြားတစ်ခုသည် ဆရာဝန်များနှင့် လေ့ကျင့်ရေးသမားများ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန်အတွက် ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် စာရွက်စာတမ်းများမှ အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို ပုံဖော်ခြင်းဖြစ်သည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် သဘာ၀ဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ မတူညီသောအသုံးပြုမှုကိစ္စများ

အသုံးပြုမှုကိစ္စများ အများအပြားရှိပါသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု NLP. ဤသည်မှာ ထိပ်တန်းအသုံးပြုမှု 4 ခုဖြစ်သည်။

1. လက်တွေ့စာရွက်စာတမ်း

   ထိန်းသိမ်းခြင်း အီလက်ထရောနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်း အချိန်ကုန်ပြီး ပင်ပန်းကြီးစွာနဲ့ ဆေးခန်းသမားတွေက ဒီမှတ်တမ်းတွေကို ထိန်းသိမ်းဖို့ အချိန်အတော်အတန်ကြာတယ်။ NLP ဖြင့်၊ ဆေးခန်းများနှင့် ဆရာဝန်များသည် တန်ဖိုးတည်ဆောက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန် ၎င်းတို့၏လက်ထဲတွင် အရည်အသွေးပိုရှိသောအချိန်များကို ရနိုင်ပါသည်။ ဆရာဝန်များသည် ဒေတာဝင်ရောက်မှုကို ပိုမိုလွယ်ကူစေသည့် စကားမှ စာသားကို အသုံးပြု၍ လူနာမှတ်စုများကို ဖယ်ရှားနိုင်သည်။

   ထို့အပြင် EHR များသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောကြောင့် NLP သည် အများအပြားကို ထိထိရောက်ရောက်နှင့် အလိုအလျောက် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ ဆေးခန်းမှတ်စုများ. NLP စနစ်သည် မတူညီသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနှင့် ရောဂါရှာဖွေရေးမှတ်တမ်းများ၊ စာရွက်စာတမ်းများနှင့် ဆရာဝန်စာများကို အလွယ်တကူဆွဲယူနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို လူနာ၏ EHR တွင် ပေါင်းစပ်ဖိုင်အဖြစ် အပ်လုဒ်လုပ်နိုင်သည်။

2. ပိုမိုကောင်းမွန်သော တန်ဖိုးအခြေပြု လူနာစောင့်ရှောက်မှုကို ပေးအပ်ရန် ကူညီပေးပါ။

   သာမာန်လူနာမှတ်တမ်းတွင် များစွာပါဝင်ပါသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာ၊ သို့သော် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော အချက်အလက်နှင့် လူနာတုံ့ပြန်ချက်တို့သည် ဆေးခန်းမှတ်တမ်းများ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်လာလေ့မရှိပါ။ သို့တိုင်၊ အကြံပြုချက်တွင် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် လူနာအတွေ့အကြုံကို ချောမွေ့စေမည့် လူနာအတွေ့အကြုံအတွက် အရေးကြီးသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများပါရှိသည်။

   NLP သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းဖြစ်နိုင်ချေရှိပြီး ဆရာဝန်များသည် လူနာဒေတာအမြောက်အမြားကို ရယူသုံးစွဲနိုင်သောအခါတွင် တိကျသေချာသောအကြောင်းအရာမဟုတ်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။ NLP သည် စွမ်းဆောင်ရည် သို့မဟုတ် စောင့်ရှောက်မှုတွင် ကွာဟချက်များအား ဖော်ထုတ်ရာတွင် ကြီးမားသော ကတိကဝတ်များကို ပြသထားသောကြောင့် မှန်ကန်သော အရေးယူဆောင်ရွက်မှုနှင့် စည်းကမ်းထိန်းသိမ်းရေးမှူးများသို့ သတင်းပို့ခြင်းမှာ ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မရှိစေရပါ။

   လူနာသည် ဆေးခန်းမှ ထွက်ခွာပြီးနောက် ကျန်းမာရေး စောင့်ရှောက်မှုကို ဆက်လက် ဆောင်ရွက်ပေးမည် ဖြစ်သောကြောင့်၊ NLP သည် ကုသမှုပြီးနောက် တုံ့ပြန်ချက်၊ သုံးသပ်ချက်များနှင့် ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် ကူညီပေးသည်။ အသုံးဝင်သောအမြင်များဆွဲရန်။ ဤထိုးထွင်းသိမြင်မှုသည် ပြုစုစောင့်ရှောက်ပေးသူများအား လူနာအတွေ့အကြုံကို ထိခိုက်စေသည့် ပြဿနာရပ်များကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် နည်းလမ်းများ ဖော်ထုတ်ရန် ကူညီပေးသည်။ လူနာ၏ကျန်းမာရေးကိုတိုးတက်စေသည်။

3. ပိုမိုကောင်းမွန်သော ခန့်မှန်းသုံးသပ်ချက်

   NLP ၏နောက်ထပ်စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသောအသုံးပြုမှုကိစ္စမှာ data deposits ကိုအသုံးပြု၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် အရင်းအနှီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြစ်ပါသည်။ အချို့သော ကျန်းမာရေးအခြေအနေများအတွက် အလားအလာရှိသော အုပ်စုများ၏ ပုံစံများနှင့် အစုခွဲများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည် ။ အခြေအနေများကို နှောင့်နှေးစေသော ရောဂါရှာဖွေခြင်းတွင် ဆိုးရွားသော နောက်ဆက်တွဲပြဿနာများ ရှိနိုင်သည့်အခါ NLP သည် စောစီးစွာ ရောဂါရှာဖွေရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

4. NLP ကိရိယာများသည် လက်တွေ့စမ်းသပ်မှု ကိုက်ညီမှုတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။

   ၏အကူအညီနှင့်အတူ သဘာဝဘာသာစကားအပြောင်းအလဲနဲ့၊ ဆရာဝန်များသည် ဆေးခန်းစမ်းသပ်မှုများအတွက် သင့်လျော်သော အရည်အချင်းပြည့်မီသော ကိုယ်စားလှယ်လောင်းများကို အသိအမှတ်ပြုရန် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော ဆေးခန်းဒေတာ အများအပြားကို လျင်မြန်စွာ သုံးသပ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ဆေးဝါးများ၏ သုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင်သာမက အခြေအနေများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်စေရန်အတွက် အထောက်အကူဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လူနာများ၏ ကျန်းမာရေးကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေမည့် အလားအလာရှိသော စမ်းသပ်စောင့်ရှောက်မှုကို လူနာများထံ ဝင်ရောက်ရန်လည်း ကူညီပေးပါသည်။