ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI အတွက် ဒေတာ မှတ်ချက်
ရှုပ်ထွေးသောအချက်အလက်များကို entity ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းတို့ဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသောဒေတာတွင် လော့ခ်ဖွင့်ပါ။
Featured Clients များ
အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒိုမိန်းရှိ ဒေတာများ၏ 80% သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောကြောင့် လက်လှမ်းမမီနိုင်ပါ။ ဒေတာကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုရာတွင် အသုံးပြုနိုင်သော ဒေတာပမာဏကို ကန့်သတ်ထားသည့် သိသာထင်ရှားသော လူကိုယ်တိုင် ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု လိုအပ်သည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဒိုမိန်းရှိ စာသားကို နားလည်ခြင်းသည် ၎င်း၏ အလားအလာကို သော့ဖွင့်ရန် ၎င်း၏ ဝေါဟာရအသုံးအနှုန်းများကို နက်ရှိုင်းစွာ နားလည်ရန် လိုအပ်သည်။ Shaip သည် သင့်အား AI အင်ဂျင်များကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာကို မှတ်သားရန် ကျွမ်းကျင်မှုကို ပေးပါသည်။
IDC၊ Analyst Firm-
ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် တပ်ဆင်ထားသည့် သိုလှောင်မှုပမာဏသည် ရောက်ရှိမည်ဖြစ်သည်။ ၄၄ zettabytes in 2023
IBM၊ Gartner နှင့် IDC-
80% ကမ္ဘာတဝှမ်းရှိ ဒေတာများသည် ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောကြောင့် အသုံးမပြုနိုင်ဘဲ ပျက်ပြားသွားစေသည်။
Real-World ဖြေရှင်းချက်
NLP မော်ဒယ်များကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စာသားဒေတာ မှတ်သားချက်ဖြင့် လေ့ကျင့်ရန် အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ရှာဖွေရန် ဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါ။
ပေးထားသော စာသား သို့မဟုတ် ပုံတွင် ပါရှိသည့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် စက်များကို ကူညီပေးသည့် ဆေးဝါးမှတ်တမ်းများ၊ EHR ဝင်ခွင့်/ဆင်းသက်မှု အနှစ်ချုပ်များ၊ ရောဂါဗေဒ အစီရင်ခံစာများ အစရှိသည်ဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများ၏ အရေးပါသော အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်မှတ်ချက် ဝန်ဆောင်မှုများ ပေးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများသည် သင့်အား စောင့်ရှောက်မှုအတွက် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို တွန်းအားပေးကူညီရန် - ဥပမာ၊ ရောဂါလက္ခဏာများ၊ ရောဂါများ၊ ဓာတ်မတည့်မှုနှင့် ဆေးဝါးများကို ပေးအပ်ရန် သင့်အား ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် စာသားမှတ်တမ်းတွင် ဖော်ပြထားသည့် အမည်ရှိအရာများကို အလိုအလျောက်ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သည့် သီးသန့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ NER APIs (ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသည့် NLP မော်ဒယ်များ) ကိုလည်း ပေးပါသည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ NER APIs များသည် 20M+ ဆက်ဆံရေးနှင့် 1.7M+ ဆေးခန်းဆိုင်ရာ အယူအဆများဖြင့် မူပိုင်အသိပညာဂရပ်ကို လွှမ်းမိုးထားသည်။
ဒေတာလိုင်စင်ရယူခြင်းနှင့် စုဆောင်းခြင်းမှသည် ဒေတာမှတ်စုများအထိ၊ Shaip သည် သင့်အား အကာအကွယ်ပေးထားသည်။
- ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်း၊ အာထရာဆောင်း၊ ရင်သားဓါတ်မှန်ရိုက်ခြင်း၊ CT စကင်န်များ၊ MRI နှင့် ဖိုတွန်ထုတ်လွှတ်မှု ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်းအပါအဝင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်များ၊ ဗီဒီယိုများနှင့် စာသားများ ပြင်ဆင်မှု
- ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အမည်ပေးထားသည့် အကြောင်းအရာခွဲခြားခြင်း၊ စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းစသည့် အပါအဝင်၊ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) အတွက် ဆေးဝါးနှင့် အခြားကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ အသုံးပြုမှုကိစ္စများ
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ မှတ်ချက်ပေးခြင်း ဝန်ဆောင်မှုများ
ကျွန်ုပ်တို့၏ Medical Annotation ဝန်ဆောင်မှုများသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI တိကျမှုကို အားကောင်းစေသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်မှုကို အသုံးပြု၍ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများ၊ စာသားများနှင့် အသံများကို စေ့စေ့စပ်စပ် တံဆိပ်တပ်ပါသည်။ ဤပုံစံများသည် ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ ကုသမှုအစီအစဉ်ဆွဲခြင်းနှင့် လူနာစောင့်ရှောက်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။ အဆင့်မြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနည်းပညာအသုံးချပရိုဂရမ်များအတွက် အရည်အသွေးမြင့်၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသောဒေတာကို သေချာပါစေ။ သင်၏ AI ၏ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ကို ယုံကြည်ပါ။
Image ကိုမှတ်စုများ
X-rays၊ CT scans နှင့် MRI များမှ အမြင်အာရုံအချက်အလက်များကို မှတ်သားခြင်းဖြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ AI ကို မြှင့်တင်ပါ။ ကျွမ်းကျင်သူဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းဖြင့် လမ်းညွှန်ထားသော AI မော်ဒယ်များသည် ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်းတွင် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်ကြောင်း သေချာပါစေ။ သာလွန်ကောင်းမွန်သော ပုံသဏ္ဍာန်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော လူနာရလဒ်များကို ရယူပါ။
ဗီဒီယိုမှတ်ချက်များ
အသေးစိတ်ဗီဒီယိုမှတ်ချက်များဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ကို မြှင့်တင်ပါ။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဗီဒီယိုများတွင် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် အပိုင်းခွဲများဖြင့် AI သင်ယူမှုကို ထက်မြက်အောင်ပြုလုပ်ပါ။ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးပို့ခြင်းနှင့် ရောဂါရှာဖွေခြင်းများအတွက် သင်၏ခွဲစိတ်ခန်း AI နှင့် လူနာစောင့်ကြပ်ကြည့်ရှုခြင်းတို့ကို မြှင့်တင်ပါ။
စာသား Annotation
ကျွမ်းကျင်သော မှတ်ကျောက်တင်ထားသော စာသားဒေတာဖြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ချောမွေ့စေသည်။ လက်ဖြင့်ရေးထားသော မှတ်စုများမှ အာမခံအစီရင်ခံစာများအထိ ကျယ်ပြန့်သော စာသားအတွဲများကို လျင်မြန်စွာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ကြွယ်ဝစေပါသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု တိုးတက်မှုများအတွက် တိကျပြီး အရေးယူနိုင်သော ထိုးထွင်းအမြင်များကို သေချာပါစေ။
အသံမှတ်ချက်
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အသံဒေတာကို တိကျစွာ မှတ်သားရန်နှင့် အညွှန်းတပ်ရန် NLP ကျွမ်းကျင်မှုကို အသုံးချပါ။ ချောမွေ့မှုမရှိသော ဆေးခန်းလည်ပတ်မှုများအတွက် အသံ-အကူအညီစနစ်များကို ဖန်တီးပြီး AI အမျိုးမျိုးသော အသံ-အသက်သွင်းထားသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ထုတ်ကုန်များတွင် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ကျွမ်းကျင်သော အသံဒေတာကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်းဖြင့် ရောဂါရှာဖွေရေး တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပါ။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကုဒ်
AI ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကုဒ်များဖြင့် universal codes များအဖြစ်သို့ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစာရွက်စာတမ်းများကို ချောမွေ့စေပါသည်။ တိကျသေချာစေရန်၊ ငွေပေးချေမှု စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်း ကုဒ်နံပါတ်တွင် နောက်ဆုံးပေါ် AI အကူအညီဖြင့် ချောမွေ့သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ဝန်ဆောင်မှုပေးပို့မှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ မှတ်ချက် လုပ်ငန်းစဉ်
မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ယေဘုယျအားဖြင့် သုံးစွဲသူ၏လိုအပ်ချက်နှင့် ကွဲပြားသော်လည်း ၎င်းတွင် အဓိကအားဖြင့် ပါဝင်သည်-
အဆင့် 1: နည်းပညာဆိုင်ရာ ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်မှု (နယ်ပယ်နှင့် မှတ်ချက်လမ်းညွှန်ချက်များကို နားလည်ပါ)
အဆင့် 2: ပရောဂျက်အတွက် သင့်လျော်သော အရင်းအမြစ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခြင်း။
အဆင့် 3: မှတ်ချက်ပေးထားသောစာရွက်စာတမ်းများ၏ တုံ့ပြန်ချက်စက်ဝန်းနှင့် QA
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ မှတ်ချက်များကို အသုံးပြုမှုကိစ္စများ
အဆင့်မြင့် AI နှင့် ML အယ်လဂိုရီသမ်များသည် အမျိုးမျိုးသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ငန်းစဉ်များကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ပြောင်းလဲလျက်ရှိသည်။ ဤခေတ်မီနည်းပညာများသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုကို အထောက်အကူပြုစေပြီး ထိရောက်မှု၊ တိကျမှုနှင့် လူနာစောင့်ရှောက်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။ ၎င်းတို့၏ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော သက်ရောက်မှုများကို ပိုမိုနားလည်ရန်၊ အောက်ပါအသုံးပြုမှုကိစ္စများကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။
ဒီယိုရောင်ခြည်ကုသမှုပညာ
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဓာတ်မှန်ဗေဒပုံရိပ်မှတ်စုဝန်ဆောင်မှုသည် AI ရောဂါရှာဖွေမှုများကို ထက်မြက်စေပြီး ကျွမ်းကျင်မှုအလွှာတစ်ခု ထပ်မံပါဝင်ပါသည်။ ဓာတ်မှန်၊ MRI နှင့် CT စကင်န်တစ်ခုစီကို ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်သူမှ စေ့စေ့စပ်စပ် တံဆိပ်တပ်ထားပြီး ပြန်လည်သုံးသပ်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းတွင် ဤအပိုအဆင့်သည် မူမမှန်ခြင်းနှင့် ရောဂါများကို AI ၏စွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များထံ မပေးပို့မီ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
နှလုံးရောဂါ
ကျွန်ုပ်တို့၏ နှလုံးရောဂါဗေဒကို အာရုံစိုက်သော ရုပ်ပုံမှတ်စာသည် AI ရောဂါရှာဖွေမှုများကို ထက်မြက်စေသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရှုပ်ထွေးသောနှလုံးနှင့်ပတ်သက်သောပုံများကိုတံဆိပ်ကပ်ကာ ကျွန်ုပ်တို့၏ AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးသော နှလုံးဗေဒပညာရှင်များကို ခေါ်ယူပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် သုံးစွဲသူများထံ ဒေတာမပို့မီ၊ ဤကျွမ်းကျင်သူများသည် ပုံတစ်ပုံချင်းစီကို ထိပ်တန်းအဆင့် တိကျသေချာစေရန် ပြန်လည်သုံးသပ်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် နှလုံးအခြေအနေများကို ပိုမိုတိကျစွာသိရှိနိုင်စေရန် AI ကို စွမ်းအားပေးသည်။
သွားဘက်ဆိုင်ရာ
AI ရောဂါရှာဖွေရေးကိရိယာများကို မြှင့်တင်ရန် သွားဘက်ဆိုင်ရာ အညွှန်းများတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ ပုံမှတ်စာ ဝန်ဆောင်မှု။ သွားပိုးစားခြင်း၊ သွားညှိခြင်းဆိုင်ရာပြဿနာများနှင့် အခြားသွားဘက်ဆိုင်ရာအခြေအနေများကို တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ SME များသည် လူနာများ၏ရလဒ်များကို တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန်နှင့် တိကျသောကုသမှုအစီအစဉ်နှင့် စောစီးစွာသိရှိနိုင်မှုတွင် သွားဆရာဝန်များအား AI ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်မှု
1. Clinical Entity အသိအမှတ်ပြု/မှတ်ချက်
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များနှင့် အသိပညာအမြောက်အမြားကို အဓိကအားဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောပုံစံဖြင့် ဆေးမှတ်တမ်းများတွင် ရရှိနိုင်သည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်း မှတ်ချက်ပေးခြင်းသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာကို ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဖော်မတ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်စေပါသည်။
2. ထည့်သွင်းဖော်ပြချက် မှတ်ချက်
2.1 ဆေးဂုဏ်ရည်များ
ဆေးဝါးများနှင့် ၎င်းတို့၏ ဂုဏ်ရည်များကို ဆေးမှတ်တမ်းတိုင်းနီးပါးတွင် မှတ်တမ်းတင်ထားပြီး၊ ဆေးခန်း၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် လမ်းညွှန်ချက်များနှင့်အညီ ဆေးဝါးများ၏ အမျိုးမျိုးသော ဂုဏ်ရည်များကို ခွဲခြားမှတ်သားနိုင်ပါသည်။
2.2 Lab Data Attributes
ဓာတ်ခွဲခန်းဒေတာအများစုသည် ဆေးမှတ်တမ်းတစ်ခုတွင် ၎င်းတို့၏ အရည်အချင်းများဖြင့် ပါ၀င်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် လမ်းညွှန်ချက်များအရ ဓာတ်ခွဲခန်းဒေတာ၏ အမျိုးမျိုးသော အရည်အချင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး မှတ်သားထားနိုင်ပါသည်။
2.3 ခန္ဓာကိုယ် အတိုင်းအတာ အရည်အချင်းများ
ခန္ဓာကိုယ် တိုင်းတာခြင်းအား ဆေးမှတ်တမ်းတစ်ခုတွင် ၎င်းတို့၏ အရည်အချင်းများဖြင့် လိုက်ပါဆောင်ရွက်ပါသည်။ ၎င်းတွင် အများအားဖြင့် အရေးကြီးသော လက္ခဏာများ ပါဝင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ခန္ဓာကိုယ်တိုင်းတာခြင်း၏ အမျိုးမျိုးသော ဂုဏ်သတ္တိများကို ခွဲခြားမှတ်သားနိုင်ပြီး မှတ်သားနိုင်ပါသည်။
3. Oncology Specific NER မှတ်ချက်
ယေဘူယျဆေးဘက်ဆိုင်ရာ NER မှတ်ချက်နှင့်အတူ၊ ကင်ဆာရောဂါ၊ ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်းစသည့် ဒိုမိန်းဆိုင်ရာ သီးခြားမှတ်ချက်များပေါ်တွင်လည်း လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ ဤတွင် ကင်ဆာရောဂါဆိုင်ရာ သီးခြား NER အစိတ်အပိုင်းများကို မှတ်သားထားနိုင်သော ကင်ဆာပြဿနာ၊ Histology၊ ကင်ဆာအဆင့်၊ TNM အဆင့်၊ ကင်ဆာအဆင့်၊ အတိုင်းအတာ၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအခြေအနေ၊ အကျိတ်အမှတ်အသားစစ်ဆေးမှု၊ ကင်ဆာဆေးပညာ၊ ကင်ဆာခွဲစိတ်မှု၊ ဓါတ်ရောင်ခြည်၊ မျိုးရိုးဗီဇလေ့လာချက်၊ ပုံစံကွဲကုဒ်၊ ခန္ဓာကိုယ်ဆိုဒ်
4. Adverse Effect NER & Relationship မှတ်ချက်
အဓိက ဆေးခန်းများနှင့် ဆက်စပ်မှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် မှတ်သားခြင်းနှင့်အတူ၊ အချို့သော ဆေးဝါးများ သို့မဟုတ် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ၏ ဆိုးကျိုးများကို မှတ်သားနိုင်ပါသည်။ နယ်ပယ်မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်- ဘေးထွက်ဆိုးကျိုးများနှင့် ၎င်းတို့၏ အကြောင်းရင်းခံများကို တံဆိပ်ကပ်ခြင်း။ ဆိုးကျိုးနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှု အကြောင်းရင်းကြား ဆက်စပ်မှုကို သတ်မှတ်ပေးခြင်း။
5. ဆက်ဆံရေး မှတ်ချက်
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ entities များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး အမှတ်အသားပြုပြီးနောက်၊ သက်ဆိုင်ရာ entities များကြားတွင် သက်ဆိုင်ရာ ဆက်ဆံရေးကိုလည်း သတ်မှတ်ပေးပါသည်။ ဆက်ဆံရေးများသည် အယူအဆနှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အယူအဆများကြားတွင် ရှိနေနိုင်သည်။
6. ပြောဆိုချက် မှတ်ချက်
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအကြောင်းအရာများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့်အတူ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်းများ၏ အဆင့်အတန်း၊ အဆိုးမြင်မှုနှင့် ဘာသာရပ်တို့ကိုလည်း သတ်မှတ်ပေးနိုင်ပါသည်။
7. ယာယီမှတ်စု
ဆေးမှတ်တမ်းမှ ယာယီအကြောင်းအရာများကို မှတ်သားခြင်း၊ လူနာ၏ခရီး၏ အချိန်ဇယားကို တည်ဆောက်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ ၎င်းသည် သီးခြားဖြစ်ရပ်တစ်ခုနှင့် ဆက်စပ်သည့် ရက်စွဲအား ကိုးကားချက်နှင့် အကြောင်းအရာကို ပေးဆောင်သည်။ ဤတွင် ရက်စွဲများ- ရောဂါရှာဖွေသည့်ရက်စွဲ၊ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းရက်စွဲ၊ ဆေးဝါးစတင်သည့်ရက်စွဲ၊ ဆေးဝါးကုန်ဆုံးရက်စွဲ၊ ဓာတ်ရောင်ခြည်စတင်သည့်ရက်စွဲ၊ ဓာတ်ရောင်ခြည်ထုတ်သည့်ရက်စွဲ၊ ဝင်ခွင့်ရက်စွဲ၊ ဆင်းမည့်ရက်၊ တိုင်ပင်ဆွေးနွေးသည့်ရက်စွဲ၊ မှတ်ချက်ရက်စွဲ၊ စတင်သည့်ရက်စွဲ။
8. အပိုင်း မှတ်ချက်
၎င်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ စာရွက်စာတမ်းများ၊ ရုပ်ပုံများ သို့မဟုတ် ဒေတာ၏ ကွဲပြားသော ကဏ္ဍများ သို့မဟုတ် အစိတ်အပိုင်းများကို စနစ်တကျ စုစည်းခြင်း၊ အညွှန်းတပ်ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ စာရွက်စာတမ်းမှ သက်ဆိုင်ရာကဏ္ဍများ၏ မှတ်ချက်နှင့် ကဏ္ဍများကို ၎င်းတို့၏ အမျိုးအစားများအလိုက် အမျိုးအစားခွဲခြင်းတို့ကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ၎င်းသည် ဆေးခန်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ပံ့ပိုးမှု၊ ဆေးသုတေသနနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစသည့် ရည်ရွယ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် အလွယ်တကူရနိုင်သော အချက်အလက်များကို ဖန်တီးရာတွင် ကူညီပေးသည်။
9. ICD-10-CM & CPT Coding
လမ်းညွှန်ချက်များအရ ICD-10-CM နှင့် CPT ကုဒ်များ၏ မှတ်ချက်။ တံဆိပ်တပ်ထားသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကုဒ်တစ်ခုစီအတွက်၊ တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ကို သက်သေအထောက်အထားပြသော အထောက်အထား (စာသားအတိုအထွာများ) ကို ကုဒ်နှင့်အတူ မှတ်စုပေးပါမည်။
10. RXNORM Coding
လမ်းညွှန်ချက်များအရ RXNORM ကုဒ်များ၏ မှတ်ချက်။ အညွှန်းတပ်ထားသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကုဒ်တစ်ခုစီအတွက်၊ တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ကို သက်သေအထောက်အထားပြသော အထောက်အထား (စာသားအတိုအထွာများ) ကိုလည်း ကုဒ်နှင့်အတူ မှတ်စုပေးပါမည်။
11. SNOMED Coding
လမ်းညွှန်ချက်များအရ SNOMED ကုဒ်များ၏ မှတ်ချက်။ တံဆိပ်တပ်ထားသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကုဒ်တစ်ခုစီအတွက်၊ တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ကို သက်သေအထောက်အထားပြသော အထောက်အထား (စာသားအတိုအထွာများ) ကို ကုဒ်နှင့်အတူ မှတ်စုပေးပါမည်။
12. UMLS Coding
လမ်းညွှန်ချက်များအရ UMLS ကုဒ်များ၏ မှတ်ချက်။ တံဆိပ်တပ်ထားသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကုဒ်တစ်ခုစီအတွက်၊ တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ကို သက်သေအထောက်အထားပြသော အထောက်အထား (စာသားအတိုအထွာများ) ကို ကုဒ်နှင့်အတူ မှတ်စုပေးပါမည်။
13. CT Scan ရိုက်ပါ။
ကျွန်ုပ်တို့၏ ရုပ်ပုံမှတ်စာဝန်ဆောင်မှုသည် အသေးစိတ်ခန္ဓာဗေဒဆိုင်ရာဖွဲ့စည်းပုံများကို စိတ်အားထက်သန်စွာအာရုံစိုက်ပြီး AI လေ့ကျင့်မှုအတွက် တိကျသောတံဆိပ်ကပ်ခြင်းအတွက် CT စကင်န်များကို အထူးပြုပါသည်။ ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်သူများသည် သုံးသပ်ရုံသာမက ပုံတစ်ပုံချင်းစီအတွက် ထိပ်တန်းအဆင့် တိကျမှုအတွက်လည်း လေ့ကျင့်ပေးပါသည်။ ဤစေ့စပ်သေချာသည့် လုပ်ငန်းစဉ်သည် ရောဂါရှာဖွေရေးကိရိယာများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။
14 ။ MRI
ကျွန်ုပ်တို့၏ MRI ရုပ်ပုံမှတ်စာ ဝန်ဆောင်မှုသည် AI အဖြေရှာခြင်းများကို ကောင်းမွန်စွာ ချိန်ညှိပေးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများသည် ပေးပို့ခြင်းမပြုမီ တိကျသေချာစေရန် စကင်န်တစ်ခုစီကို လေ့ကျင့်ပေးပြီး ပြန်လည်သုံးသပ်ပါသည်။ AI မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့သည် MRI စကင်န်များကို တိကျစွာ တံဆိပ်တပ်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကွဲလွဲချက်များနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ကူညီပေးသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဝန်ဆောင်မှုများဖြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအကဲဖြတ်မှုများနှင့် ကုသမှုအစီအစဉ်များတွင် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပါ။
15. XRAY
X-ray ပုံမှတ်စာသည် AI ရောဂါရှာဖွေမှုများကို ထက်မြက်စေသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် အရိုးကျိုးခြင်းနှင့် မူမမှန်မှုများကို တိကျစွာဖော်ထုတ်ခြင်းဖြင့် ပုံတစ်ပုံချင်းစီကို ဂရုတစိုက်အညွှန်းတပ်ပါသည်။ ဖောက်သည်ပေးပို့ခြင်းမပြုမီ ထိပ်တန်းတိကျမှုအတွက်လည်း ၎င်းတို့သည် ဤတံဆိပ်များကို လေ့ကျင့်ပေးပြီး ပြန်လည်သုံးသပ်ပါသည်။ သင်၏ AI ကို ပြုပြင်ရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ရယူရန် ကျွန်ုပ်တို့ကို ယုံကြည်ပါ။
အောင်မြင်မှုပုံပြင်များ
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအာမခံမှတ်ချက်
ကြိုတင်ခွင့်ပြုချက်လုပ်ငန်းစဉ်သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများ၊ ငွေပေးချေသူများနှင့် ကုသမှုများ လမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် အဓိကဖြစ်သည်။ ဆေးမှတ်တမ်းများကို မှတ်သားခြင်းသည် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကူညီပေးခဲ့ပါသည်။ ၎င်းသည် စံချိန်စံညွှန်းများကို လိုက်နာစဉ်တွင် မေးခွန်းများနှင့် ကိုက်ညီပြီး သုံးစွဲသူ၏ အလုပ်အသွားအလာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသည်။
ပြဿနာ: ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာ sensitivity ပေးထားသည့် တင်းကျပ်သောအချိန်ဇယားအတွင်း တိကျစွာလုပ်ဆောင်ရမည့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအမှုပေါင်း 6,000 ၏ မှတ်ချက်။ အရည်အသွေးမှတ်စာများနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန် HIPAA ကဲ့သို့ မွမ်းမံထားသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလမ်းညွှန်ချက်များနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာစည်းမျဉ်းများကို တင်းကျပ်စွာလိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။
ဖြေရှင်းချက်: ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အမှုပေါင်း 6,000 ကျော်ကို မှတ်တမ်းတင်ထားပြီး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စာရွက်စာတမ်းများကို ဆေးခန်းမေးခွန်းပုံစံများနှင့် ဆက်စပ်ထားသည်။ ၎င်းသည် ဆေးခန်းလမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာစဉ်တွင် တုံ့ပြန်မှုများနှင့် သက်သေအထောက်အထားများကို စေ့စေ့စပ်စပ်ချိတ်ဆက်ရန် လိုအပ်သည်။ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရမည့် အဓိကစိန်ခေါ်မှုများမှာ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲအတွက် တင်းကျပ်သော နောက်ဆုံးရက်များဖြစ်ပြီး စဉ်ဆက်မပြတ် ပြောင်းလဲနေသော ဆေးခန်းဆိုင်ရာစံနှုန်းများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းဖြစ်သည်။
Shaip ကို သင်၏ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ မှတ်ချက်များကို ပါတနာအဖြစ် ရွေးချယ်ရန် အကြောင်းပြချက်များ
လူပုဂၢဳိလ္မ်ား
အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -
- Data Creation, Labeling & QA အတွက် 30,000+ ပူးပေါင်းသူ
- စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
- အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
- Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့
ဖြစ်စဉ်
အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်
- ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
- Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
- စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop
ပလက်ဖောင်း
မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။
- Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
- ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
- မြန် TAT
- ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ
အဘယ်ကြောင့် Shaip?
လှူသောအဖွဲ့
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဒေတာပြင်ဆင်မှုတွင် ၎င်းတို့၏အချိန် 80% ကျော်ကို အသုံးပြုသည်ဟု ခန့်မှန်းရသည်။ Outsourcing ဖြင့်၊ သင့်အဖွဲ့သည် ခိုင်မာသော အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကို အာရုံစိုက်နိုင်ပြီး၊ အမည်ပေးထားသည့် အဖွဲ့အစည်းအသိအမှတ်ပြုဒေတာအတွဲများကို ကျွန်ုပ်တို့ထံ စုဆောင်းစုဆောင်းခြင်း၏ ပျင်းစရာကောင်းသည့်အပိုင်းကို ချန်ထားခဲ့နိုင်ပါသည်။
Scalability ဖြစ်သည်
ပျမ်းမျှ ML မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ကုမ္ပဏီများမှ အခြားအဖွဲ့များမှ အရင်းအမြစ်များကို ထုတ်ယူရန် လိုအပ်သည့် အမည်ပေးထားသော ဒေတာအတွဲအမြောက်အများကို စုစည်းခြင်းနှင့် တဂ်လုပ်ခြင်း လိုအပ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ကဲ့သို့ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များနှင့်အတူ၊ သင့်လုပ်ငန်းကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ အလွယ်တကူ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အလွယ်တကူပြုလုပ်နိုင်သော ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများကို ပေးဆောင်ထားပါသည်။
အရည်အသွေးကောင်း
နေ့ရော၊ နေ့ပါထွက်ရေးကိုရည်ညွှန်းသောအထူးရည်ညွှန်းဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများသည်သူတို့၏အလုပ်များအချိန်ဇယားများတွင်မှတ်စုများကိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်လိုအပ်သောအဖွဲ့နှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်သာလွန်သောအလုပ်ကိုလုပ်ပါ။ ပြောစရာမလိုတော့ပါဘူး၊ ၎င်းသည်ပိုမိုကောင်းမွန်သော output ကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။
စစ်ဆင်ရေး Excellence
ကျွန်ုပ်တို့၏သက်သေပြထားသော ဒေတာအရည်အသွေးအာမခံချက်လုပ်ငန်းစဉ်၊ နည်းပညာအတည်ပြုချက်များနှင့် QA အဆင့်များစွာသည် ကျွန်ုပ်တို့အား မျှော်လင့်ထားသည်ထက်ကျော်လွန်သည့် အကောင်းဆုံးအတန်းအစားအရည်အသွေးကို ပေးအပ်နိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
လျှို့ဝှက်ရေးဖြင့် လုံခြုံရေး
ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များနှင့် လျှို့ဝှက်မှုကိုသေချာစေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များနှင့်အလုပ်လုပ်စဉ်တွင် ဒေတာလုံခြုံရေး၏ အမြင့်ဆုံးစံချိန်စံညွှန်းများကို ထိန်းသိမ်းထားသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အသိအမှတ်ပြုခံရပါသည်။
အပြိုင်အဆိုင်စျေးနှုန်း
ကျွမ်းကျင်လုပ်သားများကို ပြုစုခြင်း၊ လေ့ကျင့်ပေးခြင်း နှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများအနေနှင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် စီမံကိန်းများကို ဘတ်ဂျက်အတွင်း ပေးပို့နိုင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။
အကြံပြုအရင်းအမြစ်များ
ဘလော့ခ်
အမည်ပေးထားသည့် Entity Recognition (NER) – သဘောတရား၊ အမျိုးအစားများ
Entity Recognition (NER) ဟုအမည်ပေးထားသည့် ထိပ်တန်းစက်သင်ယူမှုနှင့် NLP မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန် ကူညီပေးသည်။ NER အသုံးပြုမှု-ဖြစ်ရပ်များ၊ ဥပမာများနှင့် အခြားအရာများစွာကို ဤစူပါသတင်းပေးပို့စ်တွင် လေ့လာပါ။
ဘလော့ခ်
Healthcare Labeling Co ကို မငှားခင် မေးသင့်တဲ့ မေးခွန်း ၅ ခု
အရည်အသွေးပြည့်မီသော လေ့ကျင့်ရေး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာအတွဲသည် AI အခြေခံဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံစံ၏ ရလဒ်ကို တိုးတက်စေသည်။ ဒါပေမယ့် မှန်ကန်တဲ့ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုပေးသူကို ဘယ်လိုရွေးချယ်မလဲ။
ဘလော့ခ်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းနှင့်မှတ်စု၏အခန်းကဏ္
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ချသည့် ဒေတာဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်း၏အခန်းကဏ္ဍ၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာအကောင်အထည်ဖော်မှုများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ သိရှိရန်ဆက်လက်ဖတ်ရှုပါ…
ရှုပ်ထွေးသော ပရောဂျက်များအတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု သတိပေးချက် ကျွမ်းကျင်သူများကို ရှာဖွေနေပါသလား။
မင်းရဲ့ထူးခြားတဲ့ AI/ML ဖြေရှင်းချက်အတွက် ဒေတာအတွဲကို ဘယ်လိုစုဆောင်းပြီး မှတ်စုထုတ်နိုင်မလဲဆိုတာ လေ့လာဖို့ အခုပဲ ဆက်သွယ်လိုက်ပါ။
မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ)
Entity Recognition သည် Natural Language Processing ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ NER ၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ တည်ဆောက်ပုံနှင့်ဖွဲ့စည်းပုံမထားသော အချက်အလက်များကို စီမံဆောင်ရွက်ပြီး အဆိုပါအမည်ပေးထားသည့်အရာများကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားရန်ဖြစ်သည်။ အချို့သော ဘုံအမျိုးအစားများမှာ အမည်၊ တည်နေရာ၊ ကုမ္ပဏီ၊ အချိန်၊ ငွေကြေးတန်ဖိုးများ၊ ပွဲလမ်းသဘင်များနှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်သည်။
အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ NER သည်-
အမည်ပေးထားသည့် အရာအား အသိအမှတ်ပြုခြင်း/ထောက်လှမ်းခြင်း - စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုရှိ စကားလုံးတစ်လုံး သို့မဟုတ် စကားလုံးစီးရီးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း။
အမည်ပေးထားသော entity အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း - ရှာဖွေတွေ့ရှိထားသော အရာတိုင်းကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။
Natural Language processing သည် စကားပြောနှင့် စာသားမှ အဓိပ္ပါယ်ကို ထုတ်ယူနိုင်သည့် အသိဉာဏ်ရှိသော စက်များကို တီထွင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ Machine Learning သည် သဘာဝဘာသာစကား ဒေတာအစုံအလင် အများအပြားကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့် ဤအသိဉာဏ်ရှိသော စနစ်များကို ဆက်လက်သင်ယူရန် ကူညီပေးပါသည်။ ယေဘူယျအားဖြင့် NLP တွင် အဓိက အမျိုးအစားသုံးမျိုး ပါဝင်သည်။
ဘာသာစကား၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့်စည်းမျဉ်းများကိုနားလည်ခြင်း - Syntax
စကားလုံးများ၊ စာသားနှင့် အပြောအဆိုများ၏ အဓိပ္ပါယ်ကို ရယူပြီး ၎င်းတို့၏ ဆက်ဆံရေးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း - ဝေါဟာရများ
ပြောသောစကားလုံးများကို ခွဲခြားသိမြင်ပြီး ၎င်းတို့ကို စာသားအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း - မိန့်ခွန်း
ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော entity အမျိုးအစားခွဲခြင်း၏ ဘုံဥပမာအချို့မှာ-
Person: Michael Jackson၊ Oprah Winfrey၊ Barack Obama၊ Susan Sarandon
တည်နေရာ: ကနေဒါ၊ ဟိုနိုလူလူ၊ ဘန်ကောက်၊ ဘရာဇီး၊ ကိန်းဘရစ်
အဖွဲ့အစည်းက: Samsung၊ Disney၊ Yale တက္ကသိုလ်၊ Google
အချိန်: 15.35 12 PM၊
NER စနစ်များဖန်တီးခြင်းအတွက် မတူညီသောနည်းလမ်းများမှာ-
အဘိဓာန်အခြေခံစနစ်များ
စည်းကမ်းအခြေခံစနစ်များ
စက်သင်ယူမှုအခြေခံစနစ်များ
ချောမွေ့သော ဖောက်သည် ပံ့ပိုးမှု
ထိရောက်သော လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ်များ
ရိုးရှင်းသော အကြောင်းအရာ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။
ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များကို အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ခြင်း။
တိကျသော အကြောင်းအရာ အကြံပြုချက်