बचाव के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: हेल्थकेयर में डेटा ओवरलोड से निपटना और स्वास्थ्य डेटा की समझ बनाना | लेख

"हेल्थकेयर में एआई: बेहतर रोगी स्वास्थ्य के लिए चिकित्सा डेटा का एक समग्र अवलोकन"

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) डेटा की भारी मात्रा को संभालकर और उसका अर्थ निकालकर हेल्थकेयर इंडस्ट्री में क्रांति ला रहा है। तकनीक में तेज़ी से हो रही प्रगति के साथ, हेल्थकेयर प्रदाता अब बड़ी मात्रा में मरीज़ों का डेटा एकत्र और संग्रहीत कर सकते हैं, लेकिन चुनौती यह है कि इन सभी का अर्थ निकाला जाए। इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड से लेकर मेडिकल इमेजिंग तक, डेटा की विशाल मात्रा डॉक्टरों और चिकित्सा कर्मियों के लिए रुझानों की पहचान करना, सटीक निदान करना और इष्टतम देखभाल प्रदान करना मुश्किल बना सकती है। हालाँकि, AI मेडिकल डेटा का समग्र अवलोकन प्रदान करके और उन पैटर्न की पहचान करके इस समस्या का समाधान करता है जो अन्यथा किसी का ध्यान नहीं जाता। नतीजतन, हेल्थकेयर प्रदाता मरीज़ों के स्वास्थ्य को ट्रैक करने और बेहतर निर्णय लेने के लिए बेहतर ढंग से सुसज्जित हैं जिससे मरीज़ों के बेहतर परिणाम सामने आते हैं। यह परिचय यह पता लगाएगा कि डेटा ओवरलोड से निपटने और स्वास्थ्य डेटा का अर्थ निकालने के लिए हेल्थकेयर में AI का उपयोग कैसे किया जाता है।

एआई के साथ बड़ी मात्रा में डेटा की व्याख्या करें; आपको जो पता चलेगा उससे आप आश्चर्यचकित होंगे।

स्वास्थ्य सेवा में एआई चिकित्सा डेटा का समग्र अवलोकन प्रदान करता है, जिससे स्वास्थ्य सेवा प्रदाता रोगी के स्वास्थ्य को सूक्ष्म वृद्धि में ट्रैक करने में सक्षम होते हैं। वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने की क्षमता के साथ, एआई उन पैटर्न और रुझानों की पहचान कर सकता है जो अन्यथा किसी का ध्यान नहीं जाता। यह स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को सूचित निर्णय लेने की अनुमति देता है जिससे रोगी के परिणामों में सुधार होता है।

स्वास्थ्य सेवा में एआई का उपयोग करने के प्रमुख लाभों में से एक यह है कि यह समय के साथ मामूली वृद्धि में भी रोगी के स्वास्थ्य को ट्रैक कर सकता है। इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड, प्रयोगशाला के परिणाम और मेडिकल इमेजिंग जैसे डेटा का विश्लेषण करके, एआई रोगी के स्वास्थ्य में उन परिवर्तनों का पता लगा सकता है जो मानव आंखों के लिए स्पष्ट नहीं हो सकते हैं। यह उन स्थितियों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जो धीरे-धीरे बढ़ती हैं, जैसे पुरानी बीमारियां। समय के साथ रोगी के स्वास्थ्य पर नज़र रखने से, एआई स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को स्वास्थ्य में गिरावट के शुरुआती चेतावनी संकेतों का पता लगाने और इसे खराब होने से रोकने के लिए कार्रवाई करने में मदद कर सकता है।

इसके अलावा, AI का उपयोग रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए भी किया जा सकता है। ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करके, AI उन पैटर्न की पहचान कर सकता है जो किसी विशेष परिणाम के संकेत देते हैं, जैसे कि सफल रिकवरी या फिर से बीमारी का आना। इससे स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को संभावित समस्याओं का अनुमान लगाने और उन्हें रोकने के लिए कदम उठाने में मदद मिलती है। AI स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को हृदय रोग या मधुमेह जैसी कुछ स्वास्थ्य स्थितियों के उच्च जोखिम वाले रोगियों की पहचान करने और उनके जोखिम को कम करने के लिए निवारक उपाय करने में भी मदद कर सकता है।

कुल मिलाकर, स्वास्थ्य सेवा में एआई चिकित्सा डेटा का समग्र अवलोकन प्रदान करता है और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को मामूली वृद्धि में रोगी के स्वास्थ्य को ट्रैक करने की अनुमति देता है। ऐसे पैटर्न और रुझानों की पहचान करके, जिन पर किसी का ध्यान नहीं गया होता, एआई स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को सूचित निर्णय लेने में मदद करता है जिससे रोगी के परिणामों में सुधार होता है। एआई का उपयोग करके, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता अधिक प्रभावी देखभाल प्रदान कर सकते हैं और लंबे समय में रोगी के परिणामों में सुधार कर सकते हैं।

'स्वास्थ्य सेवा अनुपालन दस्तावेजों से डेटा निकालने के लिए एआई उपकरण'

'एआई और एमएल चिकित्सा कर्मियों को डेटा-संचालित नैदानिक ​​निर्णय समर्थन (सीडीएस) प्रदान कर सकते हैं।'

एआई इन हेल्थकेयर एक प्रमुख शब्द है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और सॉफ्टवेयर, या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग का वर्णन करने के लिए किया जाता है, ताकि जटिल चिकित्सा और स्वास्थ्य देखभाल डेटा के विश्लेषण, प्रस्तुति और समझ में मानवीय धारणा का अनुकरण किया जा सके।

यहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वास्थ्य सेवा के बारे में कुछ रोचक तथ्य और आंकड़े दिए गए हैं!

• एक्सेंचर की एक रिपोर्ट के अनुसार, एआई में 150 तक स्वास्थ्य सेवा अर्थव्यवस्था के लिए 2026 बिलियन डॉलर की वार्षिक बचत करने की क्षमता है।
• डेलॉइट के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि 72% स्वास्थ्य सेवा संगठन एआई और मशीन लर्निंग में निवेश कर रहे हैं।
• जर्नल ऑफ द अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन (जेएएमए) में प्रकाशित एक अध्ययन में पाया गया कि एआई-सहायता प्राप्त डायग्नोस्टिक प्रणालियां त्वचा कैंसर की पहचान मानव त्वचा विशेषज्ञों के समान सटीकता से कर सकती हैं।
• फ्रॉस्ट एंड सुलिवन द्वारा किए गए शोध में पाया गया कि हेल्थकेयर में एआई के लिए वैश्विक बाजार 2.1 में 2018 बिलियन डॉलर से बढ़कर 36.1 तक 2025 बिलियन डॉलर होने की उम्मीद है।
• पीडब्ल्यूसी के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि 64% उपभोक्ता अपॉइंटमेंट शेड्यूल करने और अपने स्वास्थ्य रिकॉर्ड प्रबंधित करने के लिए एआई-संचालित आभासी स्वास्थ्य सहायकों का उपयोग करने के इच्छुक हैं।
• ResearchAndMarkets.com के अनुसार, स्वास्थ्य सेवा में वैश्विक AI बाजार 22.8 तक 2025 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है, जो 42.2 से 2020 तक 2025% की CAGR से बढ़ रहा है।
• अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन (एएमए) के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि 75% चिकित्सकों का मानना ​​है कि एआई स्वास्थ्य देखभाल के भविष्य में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।
• जर्नल ऑफ मेडिकल इंटरनेट रिसर्च के एक अध्ययन के अनुसार, एआई-संचालित चैटबॉट रोगी की सहभागिता और उपचार योजनाओं के पालन में सुधार करने में मदद कर सकते हैं।
• नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ (एनआईएच) के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि एआई में डायग्नोस्टिक इमेजिंग की सटीकता में सुधार करने और रेडियोलॉजिस्ट के वर्कलोड को कम करने में मदद करने की क्षमता है।
• वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम की एक रिपोर्ट के अनुसार, एआई में रोगी के परिणामों में सुधार करने, देखभाल तक पहुंच बढ़ाने और स्वास्थ्य सेवा उद्योग में लागत कम करने की क्षमता है।

चिकित्सा जानकारी तेजी से और सटीक रूप से निकालें

उन्नत मशीन लर्निंग मॉडल द्वारा संचालित, AI और ML जटिल चिकित्सा जानकारी को जल्दी और अधिक सटीक रूप से समझते और पहचानते हैं। उदाहरण के लिए, सिस्टम “मेथिसिलिन-प्रतिरोधी स्टैफिलोकोकस ऑरियस” (अक्सर “MRSA” के रूप में इनपुट किया जाता है) को निकाल सकता है, इसे “J15.212” ICD-10-CM कोड से जोड़ सकता है, और संदर्भ प्रदान कर सकता है जैसे कि किसी मरीज का परीक्षण सकारात्मक या नकारात्मक है, ताकि निकाले गए शब्द को सार्थक बनाया जा सके।

गोपनीय रोगी जानकारी को सुरक्षित रखें

AI और ML के लिए उपकरणों की एक श्रृंखला स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र को दृढ़ता से अनुपालन करने और रोगी डेटा की सुरक्षा करने में मदद करने के लिए कई क्षमताएँ प्रदान करती है। यह सेवा HIPAA-योग्य है और सामान्य डेटा सुरक्षा विनियमन (GDPR) का पालन करते हुए मेडिकल रिकॉर्ड सिस्टम में संग्रहीत संरक्षित स्वास्थ्य जानकारी (PHI) की पहचान कर सकती है। इसके अलावा, हमारे डेवलपर्स HIPAA की पहचान हटाने की सुरक्षित हार्बर विधि में वर्णित अनुसार प्रासंगिक रोगी पहचानकर्ताओं को निकालकर और फिर उनकी पहचान करके डेटा गोपनीयता और मजबूत सुरक्षा समाधान तैनात कर सकते हैं।

कम चिकित्सा दस्तावेज़ प्रसंस्करण शुल्क

यह सेवा रोगी के रिकॉर्ड, बिलिंग और नैदानिक ​​अनुक्रमण से असंरचित चिकित्सा पाठ को संसाधित करने और कोडिंग करने की लागत को स्वचालित और कम करना आसान बनाती है। डेवलपर्स की हमारी टीम मौजूदा वर्कफ़्लो सिस्टम और एप्लिकेशन में एकीकृत हो सकती है।

स्वास्थ्य सेवा में एआई के उपयोग में हम आपकी कैसे मदद कर सकते हैं?

हेल्थकेयर में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के रोजमर्रा के उपयोग में नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) एप्लिकेशन शामिल हैं जो क्लिनिकल डॉक्यूमेंटेशन को समझ और वर्गीकृत कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एनएलपी सिस्टम रोगियों पर असंरचित नैदानिक ​​​​नोटों का विश्लेषण कर सकते हैं, गुणवत्ता को समझने, विधियों में सुधार और बेहतर रोगी परिणामों में अविश्वसनीय अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।

'आज, स्वास्थ्य संबंधी अधिकांश डेटा डॉक्टरों के नोट्स, क्लिनिकल ट्रायल रिपोर्ट और मरीज़ों के स्वास्थ्य रिकॉर्ड जैसे मेडिकल टेक्स्ट से मुक्त है। हालाँकि, डेटा को मैन्युअल रूप से निकालना एक समय लेने वाली प्रक्रिया है, और डेटा निकालने के लिए स्वचालित, नियम-आधारित प्रयास पूरी कहानी को कैप्चर नहीं करते हैं क्योंकि वे संदर्भ को ध्यान में नहीं रखते हैं। इस वजह से, स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान उद्योग को आगे बढ़ाने, मरीज़ों के परिणामों में सुधार करने और दक्षता बनाने के लिए आवश्यक बड़े पैमाने पर विश्लेषण में डेटा अनुपयोगी रहता है।'

इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) से एआई-संचालित निष्कर्षण

विशेषताएं

अभिनव आइटम जो डेटा सेट को नए स्तरों तक बढ़ाते हैं। असंरचित चिकित्सा पाठ से सटीक और तेज़ी से जानकारी निकालें।

चिकित्सा रिपोर्ट

आज, स्वास्थ्य संबंधी अधिकांश डेटा मेडिकल टेक्स्ट से मुक्त है, जैसे कि डॉक्टरों के नोट्स, क्लिनिकल ट्रायल रिपोर्ट और मरीज़ों के स्वास्थ्य रिकॉर्ड। हालाँकि, डेटा को मैन्युअल रूप से निकालना समय लेने वाला है, और डेटा निकालने के लिए स्वचालित, नियम-आधारित प्रयास पूरी कहानी को कैप्चर नहीं करते हैं क्योंकि वे संदर्भ को ध्यान में रखने में विफल रहते हैं। इस वजह से, स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान उद्योग को आगे बढ़ाने, मरीज़ों के परिणामों में सुधार करने और दक्षता बनाने के लिए आवश्यक बड़े पैमाने पर विश्लेषण में डेटा अनुपयोगी रहता है।

ट्रैक और माप

कई चिकित्सा क्षेत्रों में नैदानिक ​​परीक्षणों के लिए रोगियों की भर्ती के लिए उचित चयन मानदंड जल्दी से खोजे जाने चाहिए। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग असंरचित पाठ में जटिल चिकित्सा जानकारी को समझते हैं और पहचानते हैं ताकि अनुक्रमण और खोज को आसान बनाने में मदद मिल सके। इसके बाद, रोगी के नैदानिक ​​इतिहास के बारे में जानकारी मिलती है।

स्वास्थ्य सेवा में एआई को कैसे एकीकृत और सहयोगित किया जा सकता है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डेटा को प्रबंधित और विश्लेषण करने, निर्णय लेने और स्वास्थ्य देखभाल में बातचीत करने में मदद कर सकता है, इसलिए यह नियत है। थकाऊ कार्यों के बोझ को दूर करने के लिए और चिकित्सकों की भूमिकाओं और रोजमर्रा की प्रथाओं को बदलने के लिए चिकित्सा कर्मियों को समय वापस देना।

निदान में काफी सुधार करें

रोगी के नोट्स में सही निदान ढूँढना, जिसे अस्पताल या क्लिनिक के लिए अंतर्राष्ट्रीय रोग वर्गीकरण (ICD) में मान्य कोड से मैप किया जाना चाहिए, समय लेने वाला और थकाऊ हो सकता है। इसके अलावा, ऐसे निदान निकालना जिन्हें अलग-अलग तरीकों से दर्शाया जा सकता है, विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण है। उदाहरण के लिए, "एट्रियल फ़िब्रिलेशन" को कभी-कभी "AF" कहा जाता है। AI और ML हमारे सिस्टम के भीतर चिकित्सा पाठ में संक्षिप्ताक्षर, गलत वर्तनी और टाइपो की सटीक पहचान कर सकते हैं। इससे मेडिकल कोडर को असंरचित नोट्स का विश्लेषण करने में लगने वाला समय कम हो जाता है, क्लिनिकल स्टाफ पर समय का बोझ कम होता है और दक्षता में सुधार होता है।

बुद्धिमान खोज

अस्पताल प्रणालियों में प्रतिदिन पेटाबाइट्स के असंरचित डेटा का उत्पादन होने के साथ, हमारा लक्ष्य इस जानकारी को मूल्यवान अंतर्दृष्टि में बदलना है जिसे कुशलतापूर्वक एक्सेस और समझा जा सके। हम अपने ग्राहकों को चिकित्सा दस्तावेजों से जानकारी को जल्दी से निकालने और बनाने में मदद करने के लिए AI और ML को अपनाते हैं ताकि रोगियों का एक व्यापक, अनुदैर्ध्य दृश्य बनाया जा सके और निर्णय समर्थन और जनसंख्या विश्लेषण को सक्षम किया जा सके।

मेडिकल को समझें

मेडिकल नेम्ड एंटिटी एंड रिलेशनशिप एक्सट्रैक्शन (एनईआरई), एपीआई दवा, चिकित्सा स्थिति, परीक्षण, उपचार और प्रक्रियाओं (टीटीपी), शरीर रचना और संरक्षित स्वास्थ्य सूचना (पीएचआई) जैसी चिकित्सा जानकारी देता है। यह दवाओं और टीटीपी से जुड़े निकाले गए उप-प्रकारों के बीच संबंधों की भी पहचान करता है। इकाई "लक्षण" (नकारात्मक, या यदि निदान एक संकेत या लक्षण है) के रूप में प्रासंगिक जानकारी भी है। नीचे दी गई तालिका प्रासंगिक उप-प्रकारों और इकाई लक्षणों के साथ निकाले गए डेटा को दिखाती है।

एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (एपीआई) - कनेक्टर

एक सरल API के साथ, हम डेटा के संदर्भ को बनाए रखते हुए चिकित्सा स्थितियों, दवाओं, खुराक, परीक्षण, उपचार और प्रक्रियाओं, और संरक्षित स्वास्थ्य जानकारी जैसी जानकारी को तेज़ी से और सटीक रूप से निकाल सकते हैं। हम निकाली गई जानकारी के बीच संबंधों की पहचान कर सकते हैं ताकि आपको जनसंख्या स्वास्थ्य विश्लेषण, नैदानिक ​​परीक्षण प्रबंधन, फार्माकोविजिलेंस और सारांशीकरण जैसे उपयोग मामलों के लिए एप्लिकेशन बनाने में मदद मिल सके।

मेडिकल ओन्टोलॉजी के संबंध में

मेडिकल ऑन्कोलॉजी लिंकिंग एपीआई चिकित्सा जानकारी की पहचान करते हैं और इसे मानक चिकित्सा ऑन्कोलॉजी कोड और अवधारणाओं से जोड़ते हैं। उदाहरण के लिए, InferICD10CM API के साथ चिकित्सा स्थितियां ICD-51-CM कोड (जैसे "सिरदर्द" "R10" कोड से संबंधित हैं) से जुड़ी हुई हैं। इसके विपरीत, दवाएं RxNorm कोड से जुड़ी होती हैं ("एसिटामिनोफिन / कोडीन" "C2341132" क्यूई से जुड़ी होती है)। इसके अलावा, मेडिकल ओन्टोलॉजी लिंकिंग एपीआई भी प्रासंगिक जानकारी को इकाई लक्षणों (जैसे निषेध) के रूप में पहचानते हैं।

'हम आपको पेटाबाइट्स के असंरचित चिकित्सा डेटा को समझने, विश्लेषण करने और खोजने के लिए नवीनतम नवीन प्रौद्योगिकी, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उपयोग करने में मदद कर सकते हैं।'

हमारे निःशुल्क AI (ROI) कैलकुलेटर का उपयोग करके पता लगाएं कि आप AI के साथ कितने दस्तावेज़ संसाधित कर सकते हैं और आपको क्या लाभ मिल सकते हैं

सरल इनपुट निर्देश:
अपनी वर्तमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण आवश्यकताओं के बारे में कुछ जानकारी दर्ज करें; आपको सटीक होने की आवश्यकता नहीं है - आप जितनी बार चाहें उतनी बार विभिन्न परिदृश्यों की जांच कर सकते हैं। स्वचालन कारक को समायोजित करके यह अनुमान लगाएं कि आप मानवीय हस्तक्षेप के बिना कितनी दस्तावेज़ प्रसंस्करण स्वचालित करना चाहते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस | समग्र देखभाल | रोगी की रिकवरी | हेल्थकेयर | डेटा विश्लेषण | रीयल-टाइम विश्लेषण | पुरानी बीमारियाँ | भविष्यवाणी | रोगी परिणाम | प्रारंभिक चेतावनी के संकेत | निवारक उपाय | स्वास्थ्य की स्थिति | हृदय रोग | मधुमेह | प्रभावी देखभाल | स्वास्थ्य सेवा प्रदाता | मेडिकल डेटा | रोगी स्वास्थ्य | रुझान | पैटर्न | पुरानी बीमारी प्रबंधन | शीघ्र निदान | रोगी निगरानी | मेघ | सेवाएं | प्रदाता | अनुमापकता | लचीलापन | AI/ML/NLP के साथ क्लाउड आधारित समझ

एआई का लाभ उठाना कैसे शुरू करें?

नई नवोन्मेषी एआई तकनीक जबरदस्त हो सकती है—हम यहां आपकी मदद कर सकते हैं! सबसे जटिल, लंबे दस्तावेज़ों से जानकारी निकालने, समझने, विश्लेषण करने, समीक्षा करने, तुलना करने, समझाने और व्याख्या करने के लिए हमारे एआई समाधानों का उपयोग करके, हम आपको एक नए रास्ते पर ले जा सकते हैं, आपका मार्गदर्शन कर सकते हैं, आपको दिखा सकते हैं कि यह कैसे किया जाता है, और आपका समर्थन कर सकते हैं सब तरह से।
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