వాటాదారులకు అందుబాటులో ఉన్న ఆరోగ్య సంరక్షణ డేటాలో 80% కంటే ఎక్కువ నిర్మాణాత్మకంగా లేదని ఇది కొత్త సమాచారం లేదా గణాంకాలు కాదు. EHRల పెరుగుదల ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులు వారి ప్రయోజనాల కోసం పరస్పరం పనిచేయగల డేటాను యాక్సెస్ చేయడం, నిల్వ చేయడం మరియు సవరించడం విపరీతంగా సులభతరం చేసింది. EHRలలో అందుబాటులో ఉన్న వివిధ రకాల నిర్మాణాత్మక డేటా యొక్క సంక్షిప్త ఉదాహరణను మీకు అందించడానికి, ఇక్కడ ఒక శీఘ్ర జాబితా ఉంది:
రోగుల నుండి క్లినికల్ నోట్స్, ప్రిస్క్రిప్షన్లు, రోగ నిర్ధారణలు, లక్షణాల వివరణలు, చికిత్సలు మరియు మరిన్ని
రోగి ఆసుపత్రిలో చేరడం, మందులు, రోగ నిర్ధారణ, రోగ నిర్ధారణ, తదుపరి సంరక్షణ సిఫార్సులు మరియు మరిన్నింటిపై అంతర్దృష్టులను కలిగి ఉన్న డిశ్చార్జ్ సారాంశాలు.
పాథాలజీ మరియు రేడియాలజీ నివేదికలు
ఎక్స్-కిరణాలు, MRIలు, CT స్కాన్లు, అల్ట్రాసౌండ్లు మరియు మరిన్ని వంటి వైద్య చిత్రాలు
అయితే, EHRల నుండి కీలక సమాచారాన్ని సేకరించే సాంప్రదాయిక పద్ధతులు ప్రధానంగా మాన్యువల్గా ఉన్నాయి, అంతర్దృష్టుల కోసం వ్యక్తిగత పారామితులు, సమాచారం మరియు లక్షణాలను గుర్తించడంలో మానవ గంటలు ఇందులో ఉన్నాయి. కానీ పెరిగిన వినియోగంతో కృత్రిమ మేధస్సు (AI) ఆరోగ్య సంరక్షణలో, ప్రత్యేకంగా AI-ఆధారిత క్లినికల్ NLP నమూనాలు, EHR లలో నిర్మాణాత్మకం కాని డేటాను గుర్తించడం మరియు సేకరించడం ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులకు సులభతరం అయింది.
ఈ వ్యాసంలో, ఇది ఎందుకు ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది, దీన్ని ఎలా సజావుగా చేయవచ్చు అనే దానిపై మనం వెలుగు చూస్తాము (లో AI మోడ్), మరియు ఈ ప్రక్రియలోని సవాళ్లు కూడా.
EHR ల నుండి క్లినికల్ సమాచారాన్ని సంగ్రహించడానికి NLP ని ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు
పెరిగిన సామర్థ్యం
మానవులు లోపాలకు గురవుతారు మరియు తరచుగా సమయ నిర్వహణలో సమస్యలను ఎదుర్కొంటారు, ఫలితంగా ఆరోగ్య సంరక్షణ డేటా ఆలస్యంగా డెలివరీ అవుతుంది లేదా రాజీపడిన నాణ్యతతో సకాలంలో డెలివరీ అవుతుంది. పనిని ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా AI-మోడ్ NLP నమూనాలు, అటువంటి సందర్భాలను తగ్గించవచ్చు. ఆటోమేషన్ మాన్యువల్ శ్రమను తగ్గిస్తుంది, మందులు, ప్రయోగశాలలు, అలెర్జీలు మొదలైన వాటి వెలికితీతను వేగవంతం చేస్తుంది, వైద్యులు & డేటా శాస్త్రవేత్తలు డేటా గొడవ కంటే నిర్ణయం తీసుకోవడంపై ఎక్కువ దృష్టి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
మెరుగైన డేటా సంపూర్ణత
మానవులు విస్మరించే నిర్మాణాత్మకం కాని డేటా నుండి క్లిష్టమైన అంతర్దృష్టులను గుర్తించి సంకలనం చేయవచ్చు AI నమూనాలు పెద్ద, విభిన్న డేటాసెట్లపై శిక్షణ పొందినప్పుడు. ఇది గాలి చొరబడని పరిశోధన, ఆవిష్కరణ, రోగ నిర్ధారణ మరియు వైద్య సంరక్షణలో సహాయపడే అనుమితులు మరియు అంతర్దృష్టుల సమగ్ర డేటాబేస్లకు దారితీస్తుంది - ముఖ్యంగా ఆరోగ్య సంరక్షణ NLP పనుల కోసం నమూనాలు చక్కగా ట్యూన్ చేయబడినప్పుడు.
ప్రమాదాలను సకాలంలో గుర్తించడం
AI-ఆధారిత క్లినికల్ NLP ఔషధ పరస్పర చర్యలు లేదా ప్రతికూల సంఘటనలు వంటి సంభావ్య ప్రమాదాలను త్వరగా గుర్తించగలదు, సకాలంలో జోక్యాలను అనుమతిస్తుంది. ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ టెక్నిక్ల ద్వారా ఆధారితమైన నమూనాలు మరియు AI మోడ్లో ఉంది అందుబాటులో ఉన్న EHR డేటా ఆధారంగా, రిస్క్ డిటెక్షన్ కొన్ని వంశపారంపర్య వ్యాధులు లేదా జీవనశైలికి గురయ్యే వ్యాధుల ఆగమనాన్ని కూడా అంచనా వేయగలదు.
మెరుగైన పేషెంట్ కేర్
AI-మోడ్ NLP ద్వారా సేకరించిన సమాచారం లక్ష్య జోక్యాలు, వ్యక్తిగతీకరించిన చికిత్సా ప్రణాళికలు మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణుల మధ్య మెరుగైన కమ్యూనికేషన్కు మద్దతు ఇస్తుంది. ఉదాహరణకు, అధిక-ప్రమాదకర అలెర్జీలు లేదా ప్రతికూల ఔషధ ప్రతిచర్యలను ముందుగానే గుర్తించడం, నివారణ సంరక్షణను ప్రారంభించడం.
మెరుగైన పరిశోధన సామర్థ్యం
విస్తారమైన, నిర్మాణాత్మకం కాని EHRల నుండి నిర్మాణాత్మక డేటాను సేకరించేందుకు AI-ఆధారిత NLPని ఉపయోగించడం ద్వారా, పరిశోధకులు ఎపిడెమియోలాజికల్ అధ్యయనాలు, జనాభా ఆరోగ్యం మరియు దాగి ఉండే వైద్య అంతర్దృష్టుల ఆవిష్కరణ కోసం పెద్ద ఎత్తున క్లినికల్ డేటాసెట్లకు ప్రాప్యతను పొందుతారు.
అన్స్ట్రక్చర్డ్ EHR డేటా 101 నుండి వివరాలను సంగ్రహించడం: ఒక నమూనా వర్క్ఫ్లో
నిర్మాణాత్మకం కాని EHR డేటా నుండి అంతర్దృష్టులను సేకరించే ప్రక్రియ క్రమబద్ధమైనది మరియు కేసు-వారీగా చేయాలి. డొమైన్ అవసరాలు, ఆరోగ్య సంరక్షణ సంస్థ-స్థానిక ఆందోళనలు మరియు సవాళ్లు, ఉద్దేశ్యం-ఆధారిత అప్లికేషన్లు మరియు వాటి చుట్టుపక్కల చిక్కులు ఆత్మాశ్రయమైనవి మరియు అందుకే ఈ ప్రక్రియ మీ సంస్థ మరియు దాని దృష్టిని ప్రభావితం చేసే అంశాలను కూడా పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.
అయితే, ప్రతి విధానానికి ఒక నిర్దిష్ట వర్క్ఫ్లో లేదా నియమ నిబంధనల విధానం ఉన్నట్లుగా, మీరు సూచించడానికి మేము ఒక ప్రైమర్ను కూడా జాబితా చేసాము.
డేటా సముపార్జన & ప్రీప్రాసెసింగ్: మొదటి దశ క్లినికల్ నోట్స్, మందుల జాబితాలు, అలెర్జీ జాబితాలు మరియు ప్రక్రియ నివేదికలను కలిగి ఉన్న EHR డేటాను సంకలనం చేయడం. AI-మోడ్ ప్రీప్రాసెసింగ్లో స్థిరమైన ఫార్మాట్లలో (టెక్స్ట్ ఫార్మాట్లు, స్ట్రక్చర్డ్ vs అన్స్ట్రక్చర్డ్) డేటాను సిద్ధం చేయడానికి డి-ఐడెంటిఫికేషన్, క్లీనింగ్, నార్మలైజేషన్ మరియు టోకనైజేషన్ ఉన్నాయి.
NLP ప్రాసెసింగ్ / AI మోడల్ శిక్షణ: సంకలనం చేయబడిన డేటాను మీ NLP అల్గారిథమ్లు లేదా AI మోడళ్లలోకి ఫీడ్ చేసి, టెక్స్ట్ డేటాను విశ్లేషించి, రోగ నిర్ధారణలు, మందులు, అలెర్జీలు మరియు విధానాలు వంటి కీలకమైన క్లినికల్ ఎంటిటీలను గుర్తిస్తారు. “AI మోడ్”లో శిక్షణలో లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్లను ఉపయోగించి పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం, కొన్నిసార్లు పర్యవేక్షించబడని లేదా సెమీ-పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం ఉంటాయి.
సమాచార సంగ్రహణ: మీ మోడల్ పర్యవేక్షించబడిన లేదా పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస వ్యూహాలను (లేదా హైబ్రిడ్ AI మోడ్) అనుసరిస్తుందా అనే దాని ఆధారంగా, ఇది ప్రతి ఎంటిటీ గురించి దాని రకం, తేదీ, సంబంధిత వివరాలు, తీవ్రత, మోతాదు మొదలైన వాటితో సహా సంబంధిత సమాచారాన్ని సంగ్రహిస్తుంది.
ధ్రువీకరణ & క్లినికల్ పర్యవేక్షణ: AI-ఆధారిత మోడల్ సమాచారాన్ని సంగ్రహించిన తర్వాత, క్లినికల్ ఖచ్చితత్వం కోసం ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులు దానిని ధృవీకరించాలి. హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్ సిస్టమ్లు మరియు నిపుణుల ఫీడ్బ్యాక్ లూప్లు సంగ్రహణ నమ్మదగినదని నిర్ధారిస్తాయి.
డేటా ఇంటిగ్రేషన్ & ఇంటర్ఆపెరాబిలిటీ: నిర్మాణాత్మక డేటా తరువాత EHR వ్యవస్థ లేదా ఇతర సంబంధిత డేటాబేస్లలోకి విలీనం చేయబడుతుంది. HL7 FHIR, ఇతర ఆరోగ్య సంరక్షణ ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చూసుకోవడం మరియు ఇంటర్ఆపెరాబిలిటీకి మద్దతు ఇవ్వడం.
క్లినికల్ యుటిలైజేషన్ & ఫీడ్బ్యాక్ సైకిల్: ఈ ఏకీకరణ ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులు క్లినికల్ నిర్ణయం తీసుకోవడం, పరిశోధన మరియు ప్రజారోగ్య కార్యక్రమాల కోసం సేకరించిన సమాచారాన్ని ఉపయోగించుకునేలా చేస్తుంది. AI మోడ్ ఫీడ్బ్యాక్ లూప్లు కాలక్రమేణా మోడల్ ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడంలో సహాయపడతాయి, కొత్త రకాల డేటా లేదా భాషా నమూనాలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి.
EHR డేటాను సంగ్రహించడానికి NLPని ఉపయోగించుకోవడంలో సవాళ్లు
EHRల నుండి నిర్మాణాత్మకం కాని డేటాను సంగ్రహించే పని ప్రతిష్టాత్మకమైనది మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ వాటాదారుల జీవితాలను సులభతరం చేస్తుంది. అయితే, సజావుగా అమలు ప్రక్రియకు ఆటంకం కలిగించే అడ్డంకులు ఉన్నాయి. మీరు వాటిని పరిష్కరించడానికి లేదా తగ్గించడానికి ముందస్తు వ్యూహాలను కలిగి ఉండటానికి అత్యంత సాధారణ ఆందోళనలను చూద్దాం.
డేటా నాణ్యత, వైవిధ్యం & పక్షపాతం: NLP వెలికితీత యొక్క ఖచ్చితత్వం EHR డేటా యొక్క నాణ్యత, స్థిరత్వం మరియు ప్రాతినిధ్యంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. విభిన్న ఫార్మాట్లు, పరిభాషలు, అసంపూర్ణ రికార్డులు లేదా పక్షపాత నమూనాలు AI మోడల్ పనితీరును దిగజార్చవచ్చు.
AI మోడ్లో గోప్యత, భద్రత & సమ్మతి: NLP/AI-ఆధారిత ప్రాసెసింగ్ మరియు నిల్వ సమయంలో రోగి గోప్యత మరియు డేటా భద్రతను నిర్ధారించడానికి చర్యలు అమలు చేయాలి. GDPR, HIPAA మొదలైన నియంత్రణ మార్గదర్శకాలను పాటించాలి. ఇందులో గుర్తింపు రద్దు, సురక్షిత నిల్వ మరియు యాక్సెస్ నియంత్రణలు ఉంటాయి.
క్లినికల్ ధ్రువీకరణ & వివరణ: సంగ్రహించిన సమాచారం యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు క్లినికల్ ఔచిత్యాన్ని నిర్ధారించడానికి ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులచే ధృవీకరించబడాలి. సంక్లిష్టమైన పరిభాషలు, అస్పష్టమైన పదజాలం లేదా అరుదైన పరిస్థితులు నమూనాలను గందరగోళానికి గురి చేస్తాయి. అలాగే, వైద్యులు వాటిని విశ్వసించేలా AI-మోడ్ వ్యవస్థలు వివరించదగినవిగా ఉండాలి.
ఇంటిగ్రేషన్, ఇంటర్ఆపరేబిలిటీ & ప్రమాణాలు: సంగ్రహించబడిన డేటాను ఇప్పటికే ఉన్న EHR వ్యవస్థలు మరియు ఇతర ఆరోగ్య సంరక్షణ IT వ్యవస్థలతో సజావుగా అనుసంధానించాలి. పరస్పర సామర్థ్యాన్ని నిర్ధారించడానికి AI నమూనాలు HL7, FHIR, SNOMED, RadLex మొదలైన వాటికి మద్దతు ఇవ్వాలి.
స్కేలబిలిటీ & నిర్వహణ: AI మోడ్లో, కొత్త క్లినికల్ పద్ధతులు, అభివృద్ధి చెందుతున్న వైద్య పరిభాష లేదా డాక్యుమెంటేషన్ శైలిలో మార్పులకు అనుగుణంగా వ్యవస్థలకు నిరంతర పునఃశిక్షణ, పర్యవేక్షణ మరియు సంస్కరణ అవసరం.
ఖర్చు & వనరుల అవసరాలు: AI-ఆధారిత NLP వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడం, శిక్షణ ఇవ్వడం, ధృవీకరించడం మరియు అమలు చేయడం కోసం డేటా ఉల్లేఖనం, నిపుణుల పర్యవేక్షణ, గణన వనరులు మరియు అర్హత కలిగిన సిబ్బందిలో పెట్టుబడి అవసరం.
ఫైనల్ థాట్స్
సంక్షిప్తంగా, మీరు అమలు చేసినప్పుడు సంభావ్యత అపరిమితంగా ఉంటుంది AI-ఆధారిత NLP EHRల నుండి ఆరోగ్య సంరక్షణ డేటాను సంగ్రహించడానికి. ఫూల్-ప్రూఫ్ అమలుల కోసం, సవాళ్లను పరిష్కరించడం, క్లినికల్ పర్యవేక్షణను అమలు చేయడం మరియు “AI మోడ్”లో బాధ్యతాయుతమైన విస్తరణను నిర్ధారించడం మేము సిఫార్సు చేస్తున్నాము.
మీరు ఆరోగ్య సంరక్షణ డేటా ఆదేశాలకు గాలి చొరబడని సమ్మతికి మార్గం సుగమం చేయాలని మరియు ఉత్తమమైన వాటిని పొందాలని చూస్తున్నట్లయితే AI శిక్షణ డేటా మీ నమూనాల కోసం, మీరు మమ్మల్ని సంప్రదించవచ్చు. పరిశ్రమ మార్గదర్శకుడిగా, మేము డొమైన్, మీ సంస్థ దృక్పథాలు మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ-స్థానిక, AI-ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన క్లినికల్ NLP మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడంలో ఉన్న చిక్కులను అర్థం చేసుకున్నాము. ఈరోజే మమ్మల్ని సంప్రదించండి.
