NLP ကို ​​အသုံးပြု၍ ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာ၏ အလားအလာကို လော့ခ်ဖွင့်ခြင်း။

ယနေ့ခေတ်တွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဌာနများတွင် ပါ၀င်သော အချက်အလက်များစွာသည် အလွန်ကြီးထွားလာနေသည်။ ဒေတာသည် ယနေ့ခေတ် ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာတွင် အထင်ရှားဆုံး ပိုင်ဆိုင်မှုဟု ယူဆသော်လည်း ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် ၎င်းအတွက် အပြည့်အဝ အကျိုးရှိပုံမပေါ်ပါ။ တချို့က လေ့လာမှုများကအကြံပြုသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာ၏ 80% ကျော်သည် ၎င်းကိုဖန်တီးပြီးနောက်တွင် ဖွဲ့စည်းပုံမညီဘဲ အသုံးမပြုတော့ပါ။

၎င်းအတွက် အကြီးမားဆုံးအကြောင်းရင်းတစ်ခုမှာ EHR၊ လူနာဒေတာ၊ ရောဂါရှာဖွေရေးအကျဉ်းချုပ်များ၊ တိုးတက်မှုမှတ်တမ်းများ၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ခြင်း၊ ဆေးညွှန်းများစသည်ဖြင့် ကဲ့သို့သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအရင်းအမြစ်အများစုသည် စက်ဖြင့်ဖတ်၍မရနိုင်သေးပါ။ ၎င်းသည် အချက်အလက်များကို စီမံဆောင်ရွက်ပြီး ခွဲထုတ်ရန် အချိန်ကို သိသိသာသာ တိုးစေသည်။

သို့သော်လည်း NLP ကို ​​အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ဤဖွဲ့စည်းပုံမထားသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာကို ပိုမိုထိရောက်စွာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများမှ ဆင်းသက်လာနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာကိုပြောင်းလဲရာတွင် NLP ကိုအသုံးပြုခြင်းအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာကြပါစို့။

ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာ- အဘယ်ကြောင့် ကြွယ်ဝချမ်းသာလာသနည်း။

ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောပုံစံဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာပမာဏ များပြားခြင်းအတွက် အခြေခံအကြောင်းရင်းမှာ စက်မှုလုပ်ငန်းတွင်အသုံးပြုသည့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆော့ဖ်ဝဲအများစုသည် ဒေတာဘေ့စ်တွင် အတိအကျဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားခြင်းမဟုတ်ခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။

အသုံးမပြုသောဒေတာများ ပေါများခြင်းအတွက် နောက်ထပ်အရေးကြီးသောအကြောင်းရင်းမှာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များတွင် အပြန်အလှန်ကိုးကားခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ အခြားစက်မှုလုပ်ငန်းများနှင့်မတူဘဲ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် အကောင်းဆုံးလူနာရလဒ်များကိုပေးဆောင်ရန် ဆေးညွှန်းများ၊ X Rays၊ MRI စသည်တို့ကဲ့သို့သော မတူညီသောလူနာဒေတာများအပေါ်တွင် များစွာမှီခိုနေရပါသည်။

ကံမကောင်းစွာပဲ၊ ယနေ့ခေတ် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆော့ဖ်ဝဲကို အသုံးပြုသည့် များပြားလှသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်းများသည် စက်ဖြင့်ဖတ်ရှုနိုင်မှုကို မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းတို့သည် မတူညီသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကဏ္ဍများနှင့် ဆက်စပ်၍ တိကျသောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်မည်မဟုတ်ပါ။

သို့သော်၊ ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ယခုအခါ အဆင့်မြင့်စက်များနှင့် ဆန်းသစ်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု NLP ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြု၍ အောင်မြင်စွာ ကျော်လွှားနိုင်ပြီဖြစ်သည်။

Healthcare AI Training Data တွင် ပိုမိုလေ့လာပါ။ ယခုဖတ်ပါ

ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရလဒ်များအတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု NLP အာမခံ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု NLP သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာ အများအပြားကို လျင်မြန်တိကျစွာ ဖတ်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် NLP အပလီကေးရှင်းများကို အသုံးချသည်။ လူနာ၏အချက်အလက်များကို တိကျစွာစစ်ဆေးခြင်းဖြင့်၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် စိုးရိမ်ရသည့်နေရာများကို လျင်မြန်စွာဖော်ထုတ်ပြီး လူနာပြုစုစောင့်ရှောက်မှုကို တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချကြသည်။

ထို့အပြင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု NLP သည် အမှားအယွင်းများကို လျှော့ချနိုင်ပြီး ရောဂါရှာဖွေမှု၊ ကုသမှုများနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကုန်ကျစရိတ်များ၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။ Healthcare NLP ၏ အဓိကစိုးရိမ်မှု သုံးခုမှာ-

• လူနာ၏ကျန်းမာရေးကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်ရန်။
• ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ကျန်းမာရေးအန္တရာယ်များအကြောင်း လူနာများအား သတိပေးရန်။
• လူနာများအတွက် ပြုစုစောင့်ရှောက်မှုပုံစံများကို သိရှိနိုင်စေရန်။

Healthcare NLP သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကျန်းမာရေးအစီရင်ခံခြင်းနှင့် လူနာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် အခမဲ့ပုံစံစာသားဒေတာကို ပိုမိုဖွဲ့စည်းပုံပုံစံသို့ ပြောင်းလဲရန် ထိရောက်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

NLP ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် ထိရောက်သောလူနာရလဒ်များအတွက် ထိရောက်သောဖြေရှင်းနည်းများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည့် အဓိကနည်းလမ်းလေးခုမှာ-

• ခန့်မှန်းသုံးသပ်ချက်- NLP သည် လူနာများ၏ အပြုအမူနှင့် ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ ရလဒ်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် အမျိုးမျိုးသော ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံများကို အသုံးပြုကာ သမားတော်များအား ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော အချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ လူဦးရေစာရင်းအချက်အလက်၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းနှင့် ဆေးခန်းမှတ်စုများနှင့်အတူ၊ NLP ဖြေရှင်းချက်များသည် ကူးစက်တတ်သောဗိုင်းရပ်စ်များနှင့်ပတ်သက်၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များကို ထိထိရောက်ရောက်ရယူနိုင်ပြီး အစုလိုက်အပြုံလိုက်မပြန့်ပွားမီ ၎င်းတို့ကို ပါ၀င်နိုင်သည်။
• ထိရောက်သော EHR ဒေတာ အသုံးပြုနိုင်စွမ်း- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု NLP သည် သမားတော်များအား ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရှာဖွေမှုများ ပြုလုပ်ရန်နှင့် NLP ကို ​​အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏ အစီရင်ခံနိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ ဒေတာကို ပိုမိုထက်မြက်သောပုံစံဖြင့် စီစဉ်ပေးခြင်းဖြင့် NLP ဖြေရှင်းချက်များသည် သမားတော်များအား သတင်းအချက်အလတ်များကို ပိုမိုလျင်မြန်လွယ်ကူစွာ ရယူနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
• NLP-အခြေခံ Phenotyping- AI သည် အဓိပ္ပါယ်ရှိသော လူနာဒေတာများကို ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစာရွက်စာတမ်းများမှ ထုတ်ယူသည်။ NLP-based Phenotyping သည် လူနာဒေတာမှ အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပိုမိုဖော်ထုတ်နိုင်စေသည့် ဆေးမှတ်တမ်းများတွင် ပုံစံများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်သည်။ ထိုဖြေရှင်းနည်းများကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် သမားတော်များသည် ရောဂါရှာဖွေတိကျမှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချကာ လူနာ၏ရလဒ်များကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။
• အလုံးစုံကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် တိုးတက်မှု- NLP ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစနစ်များနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များ၏ အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန် ထိရောက်သောဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အတွင်းကျကျ အစီရင်ခံခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ NLP-based ဖြေရှင်းချက်များသည် လူတို့၏ကျန်းမာရေးကို တိုးတက်စေရန် အရည်အသွေးပြည့်မီသော အချိန်နှင့်တပြေးညီ ရလဒ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။