ကင်ဆာရောဂါ NLP သုတေသန၏တိုးတက်မှု
ကင်ဆာရောဂါ ဒေတာတိကျမှု- NLP မော်ဒယ်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအတွက် လိုင်စင်ထုတ်ပေးခြင်း၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် မှတ်ချက်ပေးခြင်း
Cutting-Edge NLP နည်းပညာများဖြင့် ကင်ဆာစောင့်ရှောက်မှုကို တော်လှန်ခြင်း။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစက်မှုလုပ်ငန်းတွင် အဓိကကစားသမားတစ်ဦးဖြစ်သည့် ဖောက်သည်သည် ကင်ဆာရောဂါဆိုင်ရာဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများကို အများအပြားလုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အဆင့်မြင့် NLP ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု လိုအပ်သည်။ ကင်ဆာရောဂါသုတေသနကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန် အဓိကလုပ်ဆောင်မှုတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေဖြင့်၊ တင်းကြပ်သောကိုယ်ရေးကိုယ်တာစံနှုန်းများနှင့် အသေးစိတ်အချက်အလက်များခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ချိန်ခွင်လျှာညှိရန်မှာ အဓိကအရေးကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ ဤဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုသည် HIPAA မှပံ့ပိုးပေးသော စည်းမျဉ်းဘောင်အတွင်းတွင် ခိုင်မာသောဒေတာမှတ်စုများ၊ တင်းကျပ်သောခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအလေ့အကျင့်များနှင့် HIPAA မှပေးဆောင်သော စည်းမျဉ်းဘောင်အတွင်းတွင် သုံးစွဲသူ၏သုတေသနကြိုးပမ်းမှုများကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ပံ့ပိုးကူညီမှုများအား ဤဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုတွင် ဖော်ပြထားပါသည်။
Volume ကို
စိန်ခေါ်မှုများ
ပရောဂျက်သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစာရွက်စာတမ်းများကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်း၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်းများ၏တိကျသောဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် HIPAA စည်းမျဉ်းများအတိုင်း လူနာ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလုံခြုံမှုကိုကာကွယ်ပေးသည့် လုံခြုံသောဘောင်အတွင်းမှ နှုတ်ပယ်ခြင်းတံဆိပ်များကို တိကျစွာအသုံးချနိုင်မှုတို့ လိုအပ်ပါသည်။ ကြိုးပမ်းမှုသည် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာပမာဏအများအပြားကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် နည်းပညာကျွမ်းကျင်ရုံသာမက တုံ့ပြန်ချက်ထည့်သွင်းရန်နှင့် မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အဆင့်အားလုံးတွင် အရည်အသွေးထိန်းသိမ်းရန် မဟာဗျူဟာမြောက်ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုလည်း တောင်းဆိုခဲ့သည်။
ဝန်ဆောင်မှုများ၏ အသေးစိတ်ဖော်ပြချက်
| အမျိုးအစား | ဖေါ်ပြချက် |
| ပြည့်စုံသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက် လွှမ်းခြုံမှု | အမျိုးမျိုးသော မှတ်စုအမျိုးအစားများ၊ စောင့်ရှောက်မှုဆက်တင်များနှင့် ကင်ဆာရောဂါဆိုင်ရာ အထူးထူးထူးခြားခြားများကို ချဲ့ထွင်ခြင်းဖြင့် ကွဲပြားသော ဆေးခန်းဆိုင်ရာအခြေအနေများကို ထင်ဟပ်စေသော ခိုင်မာသောဒေတာအတွဲကို သေချာစေသည်။ |
| ပြင်းထန်စွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း။ | တံဆိပ်တပ်ထားသော မှတ်တမ်းများအားလုံးကို HIPAA ၏ Safe Harbor နည်းလမ်းဖြင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေပြီး ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေးအတွက် သုံးစွဲသူ၏ ယုံကြည်မှုကို အာမခံပါသည်။ |
| မှတ်ချက်လမ်းညွှန်ချက်များ | HIPAA စံနှုန်းများနှင့်အညီ တံဆိပ်တပ်ထားသော မှတ်တမ်းများကို ပြင်ဆင်ခြင်းအတွက် စံဒေတာမှတ်ချက်လမ်းညွှန်ချက်များကို ဖန်တီးခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။ |
| အဆင့်မြင့် မှတ်ချက်ရေးနည်းဗျူဟာများ | ကင်ဆာရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ မှတ်တမ်းများ၏ စာမျက်နှာ 10,000 ၏ လက်စွဲမှတ်စုကို သတ်မှတ်ထားသော လမ်းညွှန်ချက်များနှင့်အညီ နှုတ်ပယ်ခြင်းအခြေအနေများနှင့် အခြားသက်ဆိုင်သော အချက်အလက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအပေါ် အသေးစိတ်အာရုံစိုက်လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ |
| ခိုင်မာသော အရည်အသွေး အာမခံချက် | လမ်းညွှန်ချက်တွင်ဖော်ပြထားသော သတ်မှတ်ထားသော အရည်အသွေးစံနှုန်းကို ရယူပါ။ |
ဖြေရှင်းချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏ချဉ်းကပ်မှုသည် အောက်ပါအဓိကဗျူဟာများပါ၀င်သည်-
စိတ်ကြိုက်ကင်ဆာရောဂါဒေတာအစုံစုစည်းမှု
5 MN EHR ၏ များပြားလှသော မော်ကွန်းတိုက်မှ၊ ဂရုတစိုက်ရွေးချယ်ထားသော ဒေတာအုပ်စုခွဲတစ်ခုကို ကင်ဆာရောဂါဗေဒဒေတာအတွက် အထူးပြုလိုအပ်ချက်များကို ဖြေရှင်းရန် ရည်ရွယ်၍ မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာအကြောင်းအရာများကို အဓိကထားဖြေရှင်းရန် ရည်ရွယ်သည်။ စုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အကျိတ်အမှတ်အသားများ၊ မျိုးရိုးဗီဇများ၊ မျိုးကွဲများနှင့် TNM အဆင့်များကို ဖန်တီးခြင်း၊ ဤဒေတာတွင် ပေါများသောစာရွက်စာတမ်းများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် အဓိကစကားလုံးရှာဖွေမှုများကို အသုံးပြုခြင်း။ မျိုးရိုးဗီဇကွဲပြားမှုများနှင့် ကင်ဆာအဆင့်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ပုံမှန်အသုံးအနှုန်းများကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ အမျိုးမျိုးသော စာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားများ၊ အထူးပြုမှုများ၊ စောင့်ရှောက်မှုဆက်တင်များနှင့် သမားတော်များစွာထံမှ အချက်အလက်များကို လွှမ်းခြုံထားသည့် ကျယ်ပြန့်သောဒေတာလွှမ်းခြုံမှုဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နှင့် သက်ဆိုင်ရာကင်ဆာရောဂါဆိုင်ရာဒေတာအတွဲကို အာမခံပါသည်။
ပြင်းထန်စွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း။
လုပ်ငန်းစဉ်သည် HIPAA ၏ Safe Harbor နည်းလမ်းအား ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် တင်းကြပ်စွာလိုက်နာထားပြီး ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေးအတွက် သုံးစွဲသူ၏ယုံကြည်စိတ်ချမှုကို အာမခံပါသည်။ ၎င်းတွင် ကာကွယ်ထားသော ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ အချက်အလက် (PHI) အားလုံးကို ဖယ်ရှားပြီး ၎င်းအား အညွှန်းတပ်ထားသော နေရာများတွင် အစားထိုးခြင်းဖြင့် လူနာ၏လျှို့ဝှက်ချက်ကို ကာကွယ်နေစဉ် ဒေတာ၏အသုံးဝင်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားရန် ပါဝင်သည်။
De-identification Variables များ
| အမျိုးအစား | အမျိုးအစားခွဲ |
| အမည် | လူနာအမည်၊ သမားတော်အမည်၊ သူနာပြုအမည်၊ မိသားစုဝင်အမည်၊ ဆေးဌာနအမည်၊ ဆေးခန်းအမည်၊ သူနာပြုအိမ်အမည်၊ ကုမ္ပဏီအမည်၊ တက္ကသိုလ်အမည်၊ |
| အသက်အရွယ် | |
| နေ့စှဲ | ရက်စွဲပုံစံ၊ လတစ်နှစ်ပုံစံ၊ နေ့လပုံစံ၊ နေ့နှစ်ပုံစံ၊ နေ့၊ လ၊ နှစ်၊ ရာသီ |
| Location | နိုင်ငံ၊ ပြည်နယ်၊ မြို့၊ လမ်း၊ စာတိုက်ကုဒ်၊ အခန်းနံပါတ်၊ အခန်းနံပါတ်၊ အထပ်နံပါတ် |
| ID | လူမှုဖူလုံရေးနံပါတ်၊ ဆေးမှတ်တမ်းနံပါတ်၊ ကျန်းမာရေးအစီအစဉ်အကျိုးခံစားခွင့်နံပါတ်၊ အကောင့်နံပါတ်၊ လက်မှတ်/လိုင်စင်နံပါတ်၊ Biometric id၊ မှတ်တမ်း id၊ ဆက်စပ်နံပါတ်၊ ယာဉ်မှတ်ပုံတင်နံပါတ်၊ လိုင်စင်နံပါတ်ပြား၊ လိုင်စင်နံပါတ် ကိရိယာနှင့် အမှတ်စဉ်နံပါတ် |
| ဆက်သွယ်ရန် | တယ်လီဖုန်းနံပါတ်၊ ဖက်စ်နံပါတ်၊ အီးမေးလ်လိပ်စာ၊ ဝဘ် URL၊ IP လိပ်စာ |
ဥပမာ:
စက်တင်ဘာလ 25 ရက်နေ့၊ 2106 ခုနှစ်၊ နံနက် 11:00 နာရီတွင် အသက် 90 နှစ်အရွယ် Mr. Harry Pace သည် စီစဉ်ထားသော တင်ပါးဆုံရိုးခွဲစိတ်မှုပြုလုပ်ရန်အတွက် Forrest General Hospital သို့ ၎င်း၏မူလတန်းစောင့်ရှောက်မှုသမားတော် Dr. Jose Martin နှင့် ယခင်တိုင်ပင်ဆွေးနွေးခဲ့ပြီး Kendra Reith မှ တက်ရောက်ခဲ့ပါသည်။ MD သူနေထိုင်စဉ်အတွင်း Mary Hu, NP, နှင့် Suzan Ray, RN, R. Charles Melancon, PA တို့နှင့်လည်း တိုင်ပင်ဆွေးနွေးခဲ့သည်။ ဝင်ခွင့်လက်ခံသည့်နေ့တွင် ပြုလုပ်ခဲ့သော သူ၏ခွဲစိတ်မှုသည် ရှုပ်ထွေးမှုမရှိဘဲ အောင်မြင်ခဲ့သည်။ ခွဲစိတ်ပြီးနောက် Mr. Pace အား ပြန်လည်ကောင်းမွန်ရန်အတွက် အခန်း 202၊ Floor 2 သို့ ပြောင်းရွှေ့ခဲ့သည်။ ၎င်း၏ဇနီး Emma Pace သည် တစ်လျှောက်လုံးတွင် ရှိနေခဲ့ပြီး လိုအပ်သော အပ်ဒိတ်များအားလုံးကို ပံ့ပိုးပေးခဲ့သည်။ ၎င်း၏ခေတ္တနေထိုင်စဉ်အတွင်း၊ MRN MR99062619 နှင့် အကောင့် KV000014764 အပါအဝင် ၎င်း၏ ဆေးမှတ်တမ်းများကို ၎င်း၏ယခင်နေထိုင်ရာ Gracewood Nursing Home ၏ စံပရိုတိုကောများအတိုင်း ကိုင်တွယ်ခဲ့သည်။ ထိုနေ့နှောင်းပိုင်းတွင် သူ့ကို Oakland ပြင်ပလူနာဆေးခန်း၏ စောင့်ရှောက်မှုတွင် ထပ်မံသက်သာရာရစေခဲ့သည်။ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက်၊ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းအားလုံးကို မှတ်တမ်းတင်ထားပြီး လျှို့ဝှက်ရေးစံနှုန်းများကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် လုံခြုံစေပါသည်။
ဥပမာ- De-identified
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၏ဇနီး [Family Member Name] သည် တစ်လျှောက်လုံးတွင် ရှိနေခဲ့ပြီး လိုအပ်သော အပ်ဒိတ်များအားလုံးကို ပံ့ပိုးပေးခဲ့ပါသည်။ ၎င်း၏ခေတ္တနေထိုင်စဉ်အတွင်း MRN အပါအဝင် သူ၏ ဆေးမှတ်တမ်းများ [ဆေးမှတ်တမ်းနံပါတ်] နှင့် အကောင့် [အကောင့်နံပါတ်], စံသတ်မှတ်ချက်များအတိုင်း ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။ [ဘိုးဘွားရိပ်သာအမည်]၊ ၎င်း၏ယခင်နေအိမ်။ ထိုနေ့တွင်ပင် သူ့ကို ဆေးရုံက ဆင်းပေးခဲ့သည်။ [ဆေးခန်းအမည်] နောက်ထပ်ပြန်လည်နာလန်ထူဘို့။ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက်၊ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းအားလုံးကို မှတ်တမ်းတင်ထားပြီး လျှို့ဝှက်ရေးစံနှုန်းများကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် လုံခြုံစေပါသည်။
မှတ်ချက်လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် အဆင့်မြင့် မှတ်ချက်ရေးနည်းများ
Shaip သည် တံဆိပ်တပ်ထားသော မှတ်တမ်းများအားလုံးကို တသမတ်တည်းနှင့် HIPAA စံနှုန်းများနှင့်အညီ ပြင်ဆင်ထားကြောင်း သေချာစေရန် စံဒေတာမှတ်ချက်လမ်းညွှန်ချက်များကို ချမှတ်ခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် အဓိကကျပါသည်။ ထို့အပြင် အမျိုးမျိုးသော ဆေးမှတ်တမ်းများမှ စာမျက်နှာ 10,000 ကိုလည်း ကင်ဆာရောဂါဆိုင်ရာ ဘာသာရပ်ခွဲများ အပါအဝင် အခြားသော ကင်ဆာရောဂါဆိုင်ရာ ဘာသာရပ်ခွဲများ အပါအဝင် အခြားသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများကို အသေးစိတ် တံဆိပ်ကပ်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်ကာ သေသေချာချာ မှတ်သားထားခဲ့သည်။ ကင်ဆာရောဂါနှင့် ဒေတာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ စည်းမျဉ်းများဆိုင်ရာ အထူးပြု အသိပညာရှိသော ကျွမ်းကျင်သူ မှတ်ချက်ပေးသူများ အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့မှ မှတ်ချက်ပေးခြင်းကို ဆောင်ရွက်ပါသည်။
ရှုပ်ထွေးသော မှတ်ချက်ပြုမှု သတ်မှတ်ချက်
| အမျိုးအစား | အမျိုးအစားခွဲ |
| ရက်စွဲမှတ်ချက် (ကင်ဆာရောဂါဗေဒ) | ရောဂါရှာဖွေသည့်ရက်စွဲ၊ အဆင့်ရက်စွဲ၊ စတင်သည့်နေ့၊ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းရက်စွဲ၊ Med Date စတင်သည်၊ Med Date ပြီးဆုံးသည်၊ ဓါတ်ရောင်ခြည်စတင်သည့်ရက်စွဲ၊ ဓာတ်ရောင်ခြည်ပြသည့်ရက်စွဲ ပြီးဆုံးသည် |
| ရောဂါ (ကင်ဆာ)၊ | ကင်ဆာပြဿနာ၊ Histology၊ လက်တွေ့အခြေအနေ၊ ခန္ဓာကိုယ်နေရာ၊ အပြုအမူ၊ အဆင့်၊ ကင်ဆာအဆင့်၊ TNM အဆင့်၊ အကျိတ်အမှတ်အသားစစ်ဆေးမှု၊ အတိုင်းအတာ၊ ကုဒ် |
| ကုသခြင်း (ကင်ဆာရောဂါဗေဒ) | ကင်ဆာဆေး၊ ဆေးပမာဏ၊ အကြိမ်ရေ၊ ကင်ဆာခွဲစိတ်မှု၊ ခွဲစိတ်မှုရလဒ်၊ ဓါတ်ရောင်ခြည်ပုံစံ၊ ဓာတ်ရောင်ခြည်သုံးပမာဏ |
| Genomics | ကွဲပြားသောကုဒ်၊ မျိုးရိုးဗီဇလေ့လာထားသော၊ နည်းလမ်း၊ နမူနာ |
| အပျက်သဘော | အနုတ်လက္ခဏာ၊ ဖြစ်နိုင်သော အနုတ်လက္ခဏာ၊ မသေချာသော၊ ဖြစ်နိုင်သော အပြုသဘော |
| လက်တွေ့ NER | ကင်ဆာပြဿနာ – ခန္ဓာကိုယ်နေရာ၊ ဆဲလ်ဗေဒ – ခန္ဓာကိုယ်နေရာ၊ အပြုအမူ – ခန္ဓာကိုယ်နေရာ၊ ကင်ဆာခွဲစိတ်မှု – ခန္ဓာကိုယ်နေရာ ဆက်ဆံရေး၊ ဓာတ်ရောင်ခြည်ပြမှုပုံစံ – ခန္ဓာကိုယ်ဆိုဒ်၊ Histology – အဆင့်၊ ကင်ဆာပြဿနာ – အတိုင်းအတာ |
ဥပမာ:
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။
ကင်ဆာရောဂါဆိုင်ရာ လက်တွေ့မှတ်စု ထုတ်ပြန်ချက်
ခိုင်မာသော အရည်အသွေး အာမခံချက်
တင်းကြပ်သော အရည်အသွေးစံနှုန်းများကို လိုက်နာစဉ်တွင် ဖောက်သည်တုံ့ပြန်ချက်၏ ထိရောက်သောပေါင်းစပ်မှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ပရောဂျက်စီမံခန့်ခွဲမှုမူဘောင်ကို အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည်။ လိုအပ်သော အရည်အသွေးစံနှုန်းများကိုရောက်ရှိရန် လမ်းညွှန်ချက်များနှင့်အညီ ပြည့်စုံသော အရည်အသွေးအာမခံပရိုတိုကောကို ပြဋ္ဌာန်းထားသည်။ ဤပရိုတိုကောသည် ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်းများကို ဆက်တိုက်ပြုလုပ်ပေးကာ မှတ်ပုံတင်ထားသောဒေတာများ၏ တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အာမခံပါသည်။ ထိုသို့သော စေ့စေ့စပ်စပ် အရည်အသွေး ကြီးကြပ်မှုသည် အသိဥာဏ်ဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် သုတေသန ထူးချွန်မှုအတွက် အရေးပါသော အားကိုးလောက်သော NLP ဖြေရှင်းချက်ကို ဖန်တီးရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။
အကျိုး
ဖောက်သည်၏ NLP မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် လုံခြုံပြီး တန်ဖိုးရှိသော ဒေတာအတွဲကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အရည်အသွေးမြင့်၊ De-identified တံဆိပ်တပ်ထားသော မှတ်တမ်း 10,000 ကို အောင်မြင်စွာ ပေးပို့ခဲ့သည်။ NLP ၏ စေ့စေ့စပ်စပ် အသုံးချမှုနှင့် HIPAA ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ စံနှုန်းများကို လိုက်နာခြင်းသည် သုံးစွဲသူ၏ ကင်ဆာရောဂါဆိုင်ရာ သုတေသနလုပ်ငန်းများကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေပြီး၊ နောက်ဆုံးတွင် ကင်ဆာရောဂါဝေဒနာရှင်များ၏ ရလဒ်များနှင့် ပြုစုစောင့်ရှောက်မှုပေးဝေမှု ထိရောက်မှုတို့ကို မြှင့်တင်ပေးမည့် မြင့်မားသော သန့်စင်ထားသော ဒေတာအတွဲကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
ပရောဂျက်၏အောင်မြင်မှုသည် ရှုပ်ထွေးသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို တိကျပြတ်သားစွာကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်သည့်စွမ်းရည်ကိုပြသထားပြီး လူနာစောင့်ရှောက်မှုရလဒ်များတိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန်နှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာဆန်းသစ်တီထွင်မှုအရှိန်အဟုန်ကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် သုံးစွဲသူ၏ရည်ရွယ်ချက်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
Shaip နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် ကင်ဆာရောဂါဆိုင်ရာ ဒိုမိန်းအတွင်း ကျွန်ုပ်တို့၏ NLP စွမ်းရည်များကို မြှင့်တင်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ အသေးစိတ် နှုတ်ထွက်ခြင်းနှင့် အခြားဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် မှတ်သားထားသော ဆေးမှတ်တမ်း 10,000 ကို ကျွမ်းကျင်စွာ ကိုင်တွယ်ခြင်းသည် ထူးချွန်မှုနှင့် လိုက်နာမှုအပေါ် ၎င်းတို့၏ ကတိကဝတ်ကို သရုပ်ပြခဲ့သည်။ ထို့အပြင်၊ HIPAA ကဲ့သို့သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ စံနှုန်းများအတွက် ၎င်းတို့၏ ကတိကဝတ်များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ AI အစပျိုးမှုများကို နောက်ဆုံးပေါ် ကင်ဆာရောဂါကုထုံးများနှင့် ရောဂါရှာဖွေရေးဆိုင်ရာ ကုသမှုများ ရှေ့သို့ တိုးတက်အောင် တွန်းအားပေးရန်အတွက် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော အရင်းအမြစ်များ ပံ့ပိုးပေးထားပါသည်။
