ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှုကို download လုပ်ပါ
ကင်ဆာကို အောင်နိုင်ရေး ကြိုးပမ်းမှုတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကဲ့သို့ ဒေတာသည် အရေးကြီးပါသည်။ Shaip တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်သည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၊ တိကျမှုနှင့် လျှို့ဝှက်ရေးဆိုင်ရာ သက်သေခံချက်တစ်ရပ်အဖြစ် ရပ်တည်သည့် သီးသန့် NLP မော်ဒယ်ကို တီထွင်နိုင်စေရန် ကူညီပေးခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်အား ကင်ဆာရောဂါသုတေသနတွင် ကြီးကြီးမားမား ခုန်ကျော်နိုင်စေရန်အတွက် ဂုဏ်ယူပါသည်။
Challenge ကိုနားလည်ခြင်း။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၏ခေါင်းဆောင်တစ်ဦးဖြစ်သည့် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်သည် တင်းကြပ်သောကိုယ်ရေးကိုယ်တာစံချိန်စံညွှန်းများဖြင့် တိကျသေချာသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ချိန်ညှိနေစဉ်တွင် ကင်ဆာရောဂါဆိုင်ရာဆေးမှတ်တမ်းများအများအပြားကို စီမံဆောင်ရွက်ရာတွင် တုန်လှုပ်ချောက်ချားသည့်အလုပ်တစ်ခုကို ရင်ဆိုင်ခဲ့ရသည်။ ရည်မှန်းချက်မှာ ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖြစ်သည် - ကင်ဆာရောဂါသုတေသနကို စည်းမျဉ်းဘောင်များအတွင်း ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန်။
ဖြေရှင်းချက်ဖန်တီးခြင်း။
ကျွန်ုပ်တို့၏တုံ့ပြန်မှုသည် ဆေးခန်းဒေတာလွှမ်းခြုံမှု၊ HIPAA နှင့် ကိုက်ညီသော တိကျသေချာသော ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း နှင့် ခိုင်မာသောမှတ်ချက်လမ်းညွှန်ချက်များကို ဖန်တီးခြင်းတို့ကို လွှမ်းခြုံထားသည့် ပြည့်စုံသောမဟာဗျူဟာကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤအဆင့်များသည် ခိုင်မာသောဒေတာမှတ်စာများပေးပို့ခြင်းနှင့် လူနာ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအတွက် အလေးစားဆုံးဖြစ်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အသုံးအနှုန်းများကို နားလည်ခြင်း။
စိတ်ကြိုက် NLP မော်ဒယ်ကို တီထွင်ရာတွင် သုံးစွဲသူအား ကူညီပေးရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကင်ဆာရောဂါတွင် အသုံးပြုသည့် ထူးခြားသောဘာသာစကားနှင့် ဝေါဟာရများကို စူးစမ်းလေ့လာခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကျွမ်းကျင်သူများသည် ကင်ဆာရောဂါဆိုင်ရာ ဟောပြောချက်၏ ကွဲပြားမှုနှင့် ဆက်စပ်မှုကို နားလည်ခဲ့ကြသည်။
ဒေတာစုဆောင်းခြင်း- ဒေတာသမုဒ္ဒရာကို သွားလာခြင်း။
ဤကင်ဆာရောဂါဗေဒပရောဂျက်နှင့်အတူ ကျွန်ုပ်တို့၏ခရီးသည် ဒေတာသမုဒ္ဒရာတစ်ခုသို့ သွားလာခြင်းနှင့်တူသည်။ ဤကျယ်ပြောလှသော အကျယ်အဝန်းကိုဖြတ်ကျော်ရုံသာမက နက်ရှိုင်းသောငုပ်ဆင်းပြီး အတွင်းတွင်ဝှက်ထားသော ထိုးထွင်းဥာဏ်၏ပုလဲများကို ပေါ်လွင်စေရန်လည်း မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
မှတ်ချက်ပေးသူများ- ဒေတာတိကျမှု၏ သူရဲကောင်းများ
ကျွန်ုပ်တို့ အမှတ်အသားပြုထားသည့် ဒေတာအချက်တိုင်း၏ နောက်ကွယ်တွင်၊ မသီဆိုနိုင်သော သူရဲကောင်းအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ရှိသည်။ ကင်ဆာရောဂါဆိုင်ရာ အချက်အလက်၏ တိကျသောလိုအပ်ချက်များအတွက် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် ကျွန်ုပ်တို့၏မှတ်စုများသည် တဂ်တိုင်းနှင့် အညွှန်းတိုင်းကို ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိထားရှိကြောင်း သေချာစေရန် တိကျစွာလုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများသည် ကင်ဆာသုတေသန၏ အသက်သွေးကြောဖြစ်သည့် အရေးကြီးသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအရာများကို ထိရောက်စွာ၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး အမျိုးအစားခွဲကြသည်။ စက်များမှ သင်ယူနိုင်ပြီး ဆရာဝန်များ အားကိုးနိုင်သည့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရာတွင် ဤအသေးစိတ်အချက်ကို အာရုံစိုက်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
ကင်ဆာရောဂါဆိုင်ရာ လက်တွေ့မှတ်စု ထုတ်ပြန်ချက်
“လူနာ Jane Doe ကို 03/05/2023 တွင် Stage IIIB မဟုတ်သော ဆဲလ်ငယ်မဟုတ်သော အဆုတ်ကင်ဆာ (NSCLC) ဖြင့် စစ်ဆေးတွေ့ရှိခဲ့သည်။ ကင်ဆာသည် အဆုတ်၏ ညာဘက်အောက်ဘက်တွင် တည်ရှိသည်။ အကျိတ်အရွယ်အစား 3 စင်တီမီတာ x 2 စင်တီမီတာရှိသော TNM အဆင့်သတ်မှတ်မှုစနစ်အရ T0N5M3 အဖြစ် ခွဲခြားထားသည်။ EGFR exon 19 ကို ဖျက်ပစ်ခြင်းကို PCR ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် အကျိတ်အသားစဥ်စစ်ဆေးခြင်းနမူနာကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည်။ Carboplatin AUC 5 နှင့် Pemetrexed 500 mg/m² ဖြင့် ဓာတုကုထုံးကို 03/20/2023 တွင် စတင်ခဲ့ပြီး 3 ပတ်တစ်ကြိမ် စီမံဆောင်ရွက်ရမည်။ အပိုင်း 60 တွင် 30 Gy ဖြင့် ပြင်ပရောင်ခြည်ဓာတ်ရောင်ခြည်ကုထုံး (EBRT) ကို 04/01/2023 တွင် စတင်ခဲ့သည်။ လူနာ၏ကုသမှုကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေပြီး မကြာသေးမီက MRI တွင် ဦးနှောက်ဖောက်ပြန်ခြင်းဆိုင်ရာ အထောက်အထားမရှိပါ။ lymphovascular ကျူးကျော်ဝင်ရောက်ခြင်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို မသတ်မှတ်ရသေးကြောင်း၊ နှင့် အပြည့်အဝ ဓာတုကုထုံးကုသမှုအတွက် လူနာ၏ သည်းခံနိုင်စွမ်းမှာ မသေချာသေးပါ။
ဒေတာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း- ကျင့်ဝတ်နှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှု
ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ NLP စွမ်းရည်များကို မြှင့်တင်လာသည်နှင့်အမျှ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ စံနှုန်းများကို လိုက်နာရန် ကတိကဝတ်တွင် တည်ကြည်နေခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို လိုက်ရှာခြင်းသည် လူနာ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကို ဘယ်သောအခါမှ အလျှော့မပေးကြောင်း သေချာစေမည့် ခွဲခြားစိတ်ဖြာခြင်းကဲ့သို့ပင် အရေးကြီးပါသည်။
On [ရက်စွဲပုံစံ]နံနက် ၁၁း၀၀ နာရီတွင် Mr. [လူနာအမည်]၊ အသက် [အသက်], မှဝန်ခံခဲ့သည်။ [ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဌာနအမည်] တင်ပါးဆုံရိုးခွဲစိတ်မှုတစ်ခုအတွက် ယခင်က ၎င်း၏မူလတန်းစောင့်ရှောက်မှုသမားတော် Dr. [သမားတော်အမည်]၊ တက်ရောက်ခဲ့သည်။ [ဆရာဝန်အမည်] MD သူနေထိုင်စဉ်အတွင်း သူရဲ့ စောင့်ရှောက်မှုအောက်မှာ ရှိနေခဲ့ပါတယ်။ [သူနာပြုဆရာမ]၊ NP နှင့် [သူနာပြုဆရာမ]၊ RN တို့နဲ့ [သမားတော်အမည်]၊ PA နဲ့လည်း တိုင်ပင်တယ်။ ဝင်ခွင့်လက်ခံသည့်နေ့တွင် ပြုလုပ်ခဲ့သော သူ၏ခွဲစိတ်မှုသည် ရှုပ်ထွေးမှုမရှိဘဲ အောင်မြင်ခဲ့သည်။ ခွဲစိတ်ပြီးနောက် Mr. [လူနာအမည်] အခန်းအမှတ်သို့ ပြောင်းရွှေ့ခဲ့သည်။ [အခန်းနံပတ်], အထပ် [Floor Number]၊ ပြန်လည်ထူထောင်ရေးအတွက်။ ၎င်း၏ခေတ္တနေထိုင်စဉ်အတွင်း MRN အပါအဝင် သူ၏ ဆေးမှတ်တမ်းများ [ဆေးမှတ်တမ်းနံပါတ်] နှင့် အကောင့် [အကောင့်နံပါတ်], စံသတ်မှတ်ချက်များအတိုင်း ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။ [ဘိုးဘွားရိပ်သာအမည်]၊ ၎င်း၏ယခင်နေအိမ်။ ထိုနေ့တွင်ပင် သူ့ကို ဆေးရုံက ဆင်းပေးခဲ့သည်။ [ဆေးခန်းအမည်] နောက်ထပ်ပြန်လည်နာလန်ထူဘို့။
Shaip ထိခိုက်မှု
ကျွန်ုပ်တို့၏အဆင့်မြင့်မှတ်စာနည်းပညာများနှင့် NLP အက်ပလီကေးရှင်းမှတစ်ဆင့် ကင်ဆာရောဂါဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများ၏ စာမျက်နှာထောင်ပေါင်းများစွာသို့ ကျွန်ုပ်တို့သည် အလွန်ကောင်းမွန်သောဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ပေးပို့ခဲ့ပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် လူနာ၏ရလဒ်များနှင့် စောင့်ရှောက်မှုပေးဆောင်မှုထိရောက်မှုတို့ကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သော ဖောက်သည်၏ လက်ရှိနှင့် အနာဂတ်သုတေသနကြိုးပမ်းမှုများ၏ အုတ်မြစ်ဖြစ်လာသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏စွမ်းဆောင်နိုင်မှုဆိုင်ရာ သက်သေခံချက်
ဤပရောဂျက်၏ အောင်မြင်မှုသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ရှုပ်ထွေးသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို တိကျစွာ လမ်းညွှန်နိုင်မှုကို အလေးပေးပါသည်။ လူနာပြုစုစောင့်ရှောက်မှုရလဒ်များ ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန်နှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို အရှိန်မြှင့်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ကတိကဝတ်ကို ကင်ဆာရောဂါဗေဒနယ်ပယ်အတွင်း ၎င်းတို့၏ NLP စွမ်းရည်များကို မြှင့်တင်ရာတွင် အဓိကကျသည့်အချက်အဖြစ် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များက အသိအမှတ်ပြုထားပါသည်။
ကောက်ချက်
Shaip တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအကြောင်းမျှသာမဟုတ်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၏ အနာဂတ်ကို မောင်းနှင်ရန်အကြောင်းဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကင်ဆာရောဂါဗေဒတွင် AI နှင့် စက်သင်ယူခြင်းနှင့်အတူ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော နယ်နိမိတ်များကို ဆက်လက်တွန်းအားပေးနေသကဲ့သို့ နည်းပညာအဆင့်မြင့်ရုံသာမက ကျင့်ဝတ်ပိုင်းအရ ကောင်းမွန်ပြီး လူနာကိုဗဟိုပြုသည့် ဖြေရှင်းချက်များအား ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုစီ၊ မော်ဒယ်တစ်ခုစီဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်နေရုံသာမက၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကင်ဆာစောင့်ရှောက်မှု၏ အနာဂတ်ကို ပုံဖော်နေပါသည်။ နယ်ပယ်မှခေါင်းဆောင်များအနေဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ NLP နှင့် AI စွမ်းရည်များသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်သူများနှင့် လူနာများအတွက် အလားတူသော့ဖွင့်နိုင်သည့်ဖြစ်နိုင်ခြေများအတွက် စိတ်လှုပ်ရှားနေပါသည်။
