မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ ဉာဏ်ရည်တု (AI) သည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် သိသာထင်ရှားသော ခြေလှမ်းများဖြင့် လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည် ခြွင်းချက်မဟုတ်ပါ။ လက်ရှိဒေတာကိုအခြေခံ၍ အကြောင်းအရာအသစ်များဖန်တီးရန် အာရုံစိုက်ထားသည့် AI ၏အခွဲခွဲတစ်ခုဖြစ်သည့် Generative AI သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်သူများက ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်းချဉ်းကပ်ပုံအား တော်လှန်ပြောင်းလဲလျက်ရှိသည်။ AI ဖြေရှင်းချက်များအား ဦးဆောင်ပံ့ပိုးပေးသူ Shaip သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍတွင် မျိုးဆက်သစ် AI အပလီကေးရှင်းများကို လောင်စာဆီပေးသည့် အဆင့်မြင့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာအစုံများကို ပေးဆောင်ကာ ဤအသွင်ပြောင်းခြင်း၏ ရှေ့တန်းမှဖြစ်သည်။
Shaip ၏ ရည်မှန်းချက်မှာ တိကျသော၊ လျင်မြန်ပြီး ရှေ့ဆောင် AI မောင်းနှင်သော ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ပြည့်စုံသော ဒေတာဘောင်များကို ပံ့ပိုးပေးရန်ဖြစ်သည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ AI ၏ထူးခြားသောလိုအပ်ချက်များကို နက်ရှိုင်းစွာနားလည်သဘောပေါက်ခြင်းဖြင့် Shaip သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် generative AI အသုံးချပရိုဂရမ်များကို စွမ်းအားပေးနိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ဒေတာအစုံများစွာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
1. အမေးနှင့်အဖြေအတွဲများ
Shaip ၏ မျိုးဆက်သစ် AI ဖြေရှင်းချက်များ excel သည် အမေးအဖြေလုပ်သည့် အဓိကနေရာများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု စာရွက်စာတမ်းများနှင့် စာပေများမှ အမေးအဖြေအတွဲများကို ပြင်ဆင်ခြင်းဖြင့်၊ Shaip ၏ လက်မှတ်ရ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် ရောဂါရှာဖွေရေးလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို အကြံပြုခြင်း၊ ကုသမှုများကို အကြံပြုခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို စစ်ထုတ်ခြင်းဖြင့် ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သော ဆရာဝန်များကို ကူညီပေးနိုင်သည့် AI မော်ဒယ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ကူညီပေးပါသည်။ ဤနည်းပညာသည် ရောဂါရှာဖွေရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေရန်၊ အမှားအယွင်းများကို လျှော့ချရန်နှင့် လူနာ၏ရလဒ်များကို မြှင့်တင်ရန် အလားအလာရှိသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ကျွမ်းကျင်သူများသည် ထိပ်တန်းအဆင့် အမေးအဖြေအစုံများကို ထုတ်လုပ်ပေးသည်၊၊
- မျက်နှာပြင်အဆင့် မေးမြန်းမှုများကို ဖန်တီးခြင်း။
- နက်နဲသောအဆင့်မေးခွန်းများကို ပုံစံထုတ်ခြင်း။
- ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ Tabular Data မှ အမေးအဖြေကို ဘောင်သွင်းခြင်း။
အမေးအဖြေအစုံများကို အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးဖြင့် ဖန်တီးထားသည်၊
- လက်တွေ့လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် ပရိုတိုကောများ
- လူနာဝန်ဆောင်မှုပေးသူ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုဒေတာ
- ဆေးသုတေသနစာတမ်းများ
- ဆေးဝါးထုတ်ကုန်အချက်အလက်
- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု စည်းမျဉ်း စာရွက်စာတမ်းများ
- လူနာသက်သေခံချက်များ၊ သုံးသပ်ချက်များ၊ ဖိုရမ်များနှင့် အသိုင်းအဝိုင်းများ
2. စာသားအကျဉ်းချုပ်
Shaip ၏မျိုးဆက်သစ် AI ကမ်းလှမ်းမှုများ၏နောက်ထပ်အရေးကြီးသောအချက်မှာ စာသားအကျဉ်းချုပ်ဖြစ်သည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်သူများသည် အီလက်ထရွန်းနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်း (EHRs)၊ သုတေသနဆောင်းပါးများနှင့် ဆရာဝန်-လူနာ စကားပြောဆိုမှုများကဲ့သို့သော အချက်အလက်အများအပြားကို ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာရန် စိန်ခေါ်မှုကို ရင်ဆိုင်ရလေ့ရှိသည်။ Shaip ၏ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ကျွမ်းကျင်သူများသည် ဤအချက်အလက်ကို ရှင်းလင်းပြတ်သားစွာ အကျဉ်းချုပ်အဖြစ် ပေါင်းထည့်ရာတွင် ထူးချွန်ပြီး ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် ရှည်လျားသောစာရွက်စာတမ်းများကို နာရီများစွာကြာဖတ်နေစရာမလိုဘဲ အဓိကထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို လျင်မြန်စွာ နားလည်သဘောပေါက်နိုင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ကမ်းလှမ်းချက်များတွင်-
စာသားအခြေခံ EHR အကျဉ်းချုပ်- လူနာ၏ ဆေးမှတ်တမ်းများ၊ ကုသမှုများနှင့် ရလဒ်များကို အလွယ်တကူ အစာကြေလွယ်သည့်ပုံစံဖြင့် ထုပ်ပိုးပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများသည် လူနာတစ်ဦး၏ ပြီးပြည့်စုံသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာခရီးကို လျင်မြန်စွာ ပြန်လည်သုံးသပ်နားလည်နိုင်စေပါသည်။
ဆရာဝန်-လူနာ စကားဝိုင်း အကျဉ်းချုပ်- အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို လျစ်လျူမရှုဘဲ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများနှင့် လူနာများကြား ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆက်သွယ်မှုရရှိစေရန်အတွက် အဓိကအချက်များ၊ စိုးရိမ်မှုများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်အကြောင်းအရာများကို ထုတ်ယူပါ။
PDF အခြေပြု သုတေသန ဆောင်းပါး အကျဉ်းချုပ်- ရှုပ်ထွေးသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ သုတေသနစာတမ်းများကို ၎င်းတို့၏ အခြေခံတွေ့ရှိချက်များ၊ ကောက်ချက်များနှင့် လက်တွေ့သက်ရောက်မှုများအဖြစ် ပေါင်းထည့်ကာ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏နယ်ပယ်တွင် နောက်ဆုံးပေါ်တိုးတက်မှုများကို စာပေပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းတွင် အချိန်များစွာမဖြုန်းဘဲ နေနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်မှတ်တမ်း အကျဉ်းချုပ်- အနုစိတ်သော ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်း သို့မဟုတ် ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာများကို ရိုးရှင်းသော အနှစ်ချုပ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲကာ အထင်ရှားဆုံး တွေ့ရှိချက်များနှင့် အကြံပြုချက်များကို မီးမောင်းထိုးပြခြင်းဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့များအား အသိပေးသောဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာချနိုင်စေပါသည်။
လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုဒေတာ အကျဉ်းချုပ်- ကျယ်ပြန့်သော လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို ထိရောက်မှု၊ ဘေးကင်းမှုနှင့် အလားအလာရှိသော အသုံးချမှုများ အပါအဝင် အရေးကြီးဆုံးသော ထုတ်ယူမှုများအဖြစ် ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာကာ ကုသမှုအသစ်များ သို့မဟုတ် ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှုများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို လျင်မြန်စွာ အကဲဖြတ်ရန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ သက်ဆိုင်သူများကို ခွန်အားဖြစ်စေသည်။
Shaip ၏ စာသားအကျဉ်းချုပ် ကျွမ်းကျင်မှုကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ အချက်အလက်များ စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်း၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို မြှင့်တင်ပေးပြီး နောက်ဆုံးတွင် လူနာပြုစုစောင့်ရှောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအထူးကုဆရာဝန်များသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်း၏ထူးခြားသောလိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းပေးမည့် အရည်အသွေးမြင့်၊ တိကျသောနှင့် သက်ဆိုင်ရာအကျဉ်းချုပ်များကို ပေးအပ်ရန် ရည်စူးပါသည်။
3. Synthetic Data ဖန်တီးခြင်း။
အမေးအဖြေနှင့် စာသားအကျဉ်းချုပ်အပြင် Shaip သည် ပေါင်းစပ်ဒေတာဖန်တီးမှုအပေါ် အာရုံစိုက်သည်။ AI မော်ဒယ်သင်တန်းနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲစမ်းသပ်ခြင်းကဲ့သို့သော ရည်ရွယ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာသည် လူနာ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလုံခြုံမှုကို မထိခိုက်စေဘဲ အရေးကြီးပါသည်။ Shaip သည် လက်ရှိနာမကျန်းမှု (HPI) ၏သမိုင်းကြောင်းနှင့် တိုးတက်မှုမှတ်စုများ၊ EHR မှတ်စုများနှင့် အမျိုးမျိုးသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အထူးပြုဆရာဝန်-လူနာ စကားပြောဆိုမှုအကျဉ်းချုပ်များအတွက် ပေါင်းစပ်ဒေတာဖန်တီးမှုဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးပါသည်။
3.1 Synthetic Data HPI & Progress Notes ဖန်တီးခြင်း။
လူနာ၏လက်ရှိနာမကျန်းမှုမှတ်တမ်း (HPI) နှင့် တိုးတက်မှုမှတ်စုများ၏ ဖော်မတ်နှင့် အကြောင်းအရာကို အတုယူသည့် အတု၊ လက်တွေ့ဆန်သော၊ လက်တွေ့ကျသော လူနာဒေတာများ၏ မျိုးဆက်။ ဤပေါင်းစပ်ဒေတာသည် ML အယ်လဂိုရီသမ်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆော့ဖ်ဝဲကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် လူနာ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအား အန္တရာယ်မပြုဘဲ သုတေသနပြုလုပ်ခြင်းအတွက် အဖိုးတန်ပါသည်။
3.2 Synthetic Data EHR မှတ်စု ဖန်တီးခြင်း။
ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် စစ်မှန်သော EHR မှတ်စုများနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် ဆက်စပ်မှုအရ ဆင်တူသော အတုယူထားသော အီလက်ထရွန်းနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်း (EHR) မှတ်စုများ ဖန်တီးခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤပေါင်းစပ်မှတ်စုများကို ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း၊ EHR စနစ်များကို တရားဝင်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်လ်ပြုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် AI algorithms များ ရေးဆွဲခြင်းအတွက်၊ အားလုံးသည် လူနာ၏လျှို့ဝှက်ချက်ကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။
3.3 ဒိုမိန်းအမျိုးမျိုးရှိ ပေါင်းစပ်ဆရာဝန်-လူနာ စကားဝိုင်း အကျဉ်းချုပ်
၎င်းတွင် နှလုံးရောဂါဗေဒ သို့မဟုတ် အရေပြားရောဂါကဲ့သို့ မတူညီသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အထူးပြုများတွင် အတုယူထားသော ဆရာဝန်-လူနာ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများ၏ အကျဉ်းချုပ်ဗားရှင်းများကို ဖန်တီးပေးခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအနှစ်ချုပ်များသည် စိတ်ကူးယဉ်ဇာတ်လမ်းများအပေါ် အခြေခံသော်လည်း၊ အမှန်တကယ် စကားပြောဆိုမှု အကျဉ်းချုပ်များနှင့် ဆင်တူပြီး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပညာရေး၊ AI လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် အမှန်တကယ် လူနာစကားပြောဆိုမှုများကို မဖော်ပြဘဲ သို့မဟုတ် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အလျှော့အတင်းမလုပ်ဘဲ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
ကောက်ချက်
Shaip ၏ မျိုးဆက်သစ် AI ဖြေရှင်းချက်များကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နှင့် ကွဲပြားသော ဒေတာအတွဲများ၊ တင်းကြပ်သော အရည်အသွေး အာမခံလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများနှင့် ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် လျှို့ဝှက်ရေးဆိုင်ရာ ကတိကဝတ်များဖြင့် ပံ့ပိုးထားသည်။ ကုမ္ပဏီသည် GDPR နှင့် HIPAA စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာပြီး အရေးကြီးသော လူနာအချက်အလက်များကို အကာအကွယ်ပေးပါသည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် Shaip ၏မျိုးဆက်သစ် AI ဖြေရှင်းချက်များ၏အကျိုးကျေးဇူးများသည် များပြားလှသည်။ ဤနည်းပညာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် ရောဂါရှာဖွေမှုများ၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးခြင်း၊ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းအတွက် အချိန်နှင့် ငွေကုန်သက်သာခြင်း၊ ကုသမှုအသစ်များအတွက် အချိန်နှင့်အမျှ စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်းတို့ကို အရှိန်မြှင့်ပေးပြီး လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွင် အပြိုင်အဆိုင် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအခင်းအကျင်းသည် ဆက်လက်တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ၊ မျိုးဆက်သစ် AI သည် ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်း၏အနာဂတ်ကိုပုံဖော်ရာတွင် ပို၍အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်မည်ဖြစ်သည်။ Shaip သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လူနာများအား ပိုမိုတိကျသော၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်ပြီး ထိရောက်သော စောင့်ရှောက်မှုများပေးဆောင်ရန် လိုအပ်သော ကိရိယာများနှင့် ဒေတာအစုံများဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်သူများကို စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ပေးသည့် ဤအသွင်ပြောင်းမှု၏ ရှေ့ပြေးဖြစ်သည်။
