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

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

परिचय

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) भारी मात्रा में डेटा से निपटकर और इसकी समझ बनाकर हेल्थकेयर उद्योग में क्रांति ला रहा है। प्रौद्योगिकी में तेजी से प्रगति के साथ, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता अब बड़ी मात्रा में रोगी डेटा एकत्र और संग्रहीत करने में सक्षम हैं, लेकिन चुनौती यह सब समझने में निहित है। 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। हालांकि, एआई चिकित्सा डेटा का समग्र अवलोकन प्रदान करके और उन पैटर्नों की पहचान करके इस समस्या का समाधान प्रदान कर रहा है जो अन्यथा किसी का ध्यान नहीं गया होता। नतीजतन, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता रोगी के स्वास्थ्य को ट्रैक करने और सूचित निर्णय लेने के लिए बेहतर ढंग से सुसज्जित हैं जिससे रोगी के बेहतर परिणाम सामने आते हैं। यह परिचय यह पता लगाएगा कि डेटा अधिभार से निपटने और स्वास्थ्य डेटा की समझ बनाने के लिए स्वास्थ्य सेवा में एआई का उपयोग कैसे किया जा रहा है।

मुख्य कहानी

हेल्थकेयर में एआई चिकित्सा डेटा का एक समग्र अवलोकन प्रदान करता है, जो स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को मामूली वृद्धि में रोगी के स्वास्थ्य को ट्रैक करने में सक्षम बनाता है। वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने की क्षमता के साथ, एआई पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान कर सकता है जो अन्यथा किसी का ध्यान नहीं गया होता। यह स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को सूचित निर्णय लेने की अनुमति देता है जिससे रोगी के बेहतर परिणाम सामने आते हैं।

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, एआई का उपयोग रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए भी किया जा सकता है। ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करके, एआई ऐसे पैटर्न की पहचान कर सकता है जो किसी विशेष परिणाम का संकेत देते हैं, जैसे कि एक सफल रिकवरी या रिलैप्स। यह स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को संभावित समस्याओं का अनुमान लगाने और उन्हें रोकने के लिए कदम उठाने की अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, AI स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को उन रोगियों की पहचान करने में भी मदद कर सकता है जो कुछ स्वास्थ्य स्थितियों, जैसे हृदय रोग या मधुमेह के उच्च जोखिम में हैं, और उनके जोखिम को कम करने के लिए निवारक उपाय करते हैं।

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।

AI और ML में चिकित्सा कर्मियों को डेटा-संचालित नैदानिक ​​​​निर्णय समर्थन (CDS) प्रदान करने की क्षमता है।

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।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और हेल्थकेयर के बारे में कुछ रोचक तथ्य और आंकड़े!

• Accenture की एक रिपोर्ट के अनुसार, AI में 150 तक हेल्थकेयर अर्थव्यवस्था के लिए सालाना 2026 बिलियन डॉलर की 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।
• अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन (जेएएमए) के जर्नल में प्रकाशित एक अध्ययन में पाया गया कि एआई-समर्थित डायग्नोस्टिक सिस्टम मानव त्वचा विशेषज्ञों के समान सटीकता के साथ त्वचा कैंसर की पहचान करने में सक्षम थे।
• 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।
• PwC के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि 64% उपभोक्ता अपॉइंटमेंट शेड्यूल करने और अपने स्वास्थ्य रिकॉर्ड के प्रबंधन के लिए AI-संचालित आभासी स्वास्थ्य सहायकों का उपयोग करने के इच्छुक हैं।
• ResearchAndMarkets.com द्वारा अनुसंधान, स्वास्थ्य सेवा बाजार में वैश्विक एआई 22.8 तक $2025 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है, जो पूर्वानुमान अवधि 42.2-2020 के दौरान 2025% की सीएजीआर 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 व्यस्तता 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, एआई और एमएल जटिल चिकित्सा जानकारी को जल्दी और अधिक सटीक रूप से समझते हैं और पहचानते हैं। उदाहरण के लिए, सिस्टम "मेथिसिलिन-प्रतिरोधी स्टैफिलोकोकस ऑरियस" (अक्सर "MRSA" के रूप में इनपुट) को निकाल सकता है, इसे "J15.212" ICD-10-CM कोड से जोड़ सकता है, और संदर्भ प्रदान कर सकता है जैसे कि क्या रोगी ने सकारात्मक परीक्षण किया है या नकारात्मक, निकाले गए शब्द को सार्थक बनाने के लिए।

गोपनीय रोगी जानकारी को सुरक्षित रखें

एआई और एमएल के लिए उपकरणों की एक श्रृंखला हेल्थकेयर क्षेत्र को मजबूती से अनुपालन करने और रोगी डेटा की रक्षा करने में मदद करने के लिए कई क्षमताएं प्रदान करती है। सेवा HIPAA योग्य है और सामान्य डेटा संरक्षण विनियम (GDPR) का पालन करते हुए मेडिकल रिकॉर्ड सिस्टम में संग्रहीत संरक्षित स्वास्थ्य सूचना (PHI) की पहचान कर सकती है। इसके अलावा, हमारे डेवलपर एचआईपीएए की डी-पहचान की सेफ हार्बर विधि में वर्णित प्रासंगिक रोगी पहचानकर्ताओं की पहचान करके डेटा गोपनीयता और मजबूत सुरक्षा समाधान तैनात कर सकते हैं।

कम चिकित्सा दस्तावेज़ प्रसंस्करण शुल्क

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

हेल्थकेयर में AI का उपयोग करने 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, अधिकांश स्वास्थ्य डेटा डॉक्टर के नोट्स, नैदानिक ​​परीक्षण रिपोर्ट और रोगी स्वास्थ्य रिकॉर्ड जैसे चिकित्सा पाठ से मुक्त है। हालाँकि, डेटा को मैन्युअल रूप से निकालना एक समय लेने वाली प्रक्रिया है, और डेटा को निकालने के लिए स्वचालित, नियम-आधारित प्रयास पूरी कहानी को कैप्चर नहीं करते हैं क्योंकि वे संदर्भ को ध्यान में रखते हुए कम हो जाते हैं। उसके कारण, हेल्थकेयर और जीवन विज्ञान उद्योग को आगे बढ़ाने, रोगी परिणामों में सुधार करने और दक्षता पैदा करने के लिए आवश्यक बड़े पैमाने पर विश्लेषण में डेटा अनुपयोगी रहता है।

विशेषताएं

डेटा सेट को नए स्तरों तक बढ़ाने वाले अभिनव आइटम

असंरचित चिकित्सा पाठ से सटीक और शीघ्रता से जानकारी निकालें

चिकित्सा रिपोर्ट

आज, अधिकांश स्वास्थ्य डेटा डॉक्टर के नोट्स, नैदानिक ​​परीक्षण रिपोर्ट और रोगी स्वास्थ्य रिकॉर्ड जैसे चिकित्सा पाठ से मुक्त है। हालाँकि, डेटा को मैन्युअल रूप से निकालने में समय लगता है, और डेटा को निकालने के लिए स्वचालित, नियम-आधारित प्रयास पूरी कहानी को कैप्चर नहीं करते हैं क्योंकि वे संदर्भ को ध्यान में रखते हुए कम हो जाते हैं। उसके कारण, हेल्थकेयर और जीवन विज्ञान उद्योग को आगे बढ़ाने, रोगी परिणामों में सुधार करने और दक्षता पैदा करने 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 खोजा जाना चाहिए। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग इंडेक्सिंग और खोज को आसान बनाने में मदद करने के लिए असंरचित पाठ में मिली जटिल चिकित्सा जानकारी को समझते हैं और पहचानते हैं। इसके बाद, रोगी के नैदानिक ​​इतिहास में एक अंतर्दृष्टि।

हेल्थकेयर में AI को कैसे एकीकृत और सहयोग करें?

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

एक अस्पताल या क्लिनिक के लिए, रोगी नोटों में सही निदान खोजने की प्रक्रिया जिसे रोगों के अंतर्राष्ट्रीय वर्गीकरण (ICD) में मान्य कोड से मैप किया जाना चाहिए, समय लेने वाली और थकाऊ हो सकती है। इसके अलावा, उन निदानों को निकालना विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण है जिन्हें विभिन्न तरीकों से दर्शाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, "अलिंद फिब्रिलेशन" को कभी-कभी "AF" के रूप में लिखा जाता है। AI और ML हमारे सिस्टम के भीतर मेडिकल टेक्स्ट में संक्षिप्त रूप, गलत वर्तनी और टाइपो की सही पहचान कर सकते हैं। यह उस समय को कम करता है जब एक मेडिकल कोडर को असंरचित नोट्स का विश्लेषण करने में खर्च करना चाहिए, नैदानिक ​​​​कर्मचारियों पर समय का बोझ कम हो जाता है, और दक्षता में सुधार होता है।

बुद्धिमान खोज

अस्पताल प्रणालियों में प्रतिदिन पेटाबाइट्स के असंरचित डेटा के उत्पादन के साथ, हमारा लक्ष्य इस जानकारी को लेना और इसे मूल्यवान अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करना है जिसे कुशलता से पहुँचा और समझा जा सकता है। हम रोगियों के व्यापक, देशांतरीय दृष्टिकोण का निर्माण करने और निर्णय समर्थन और जनसंख्या विश्लेषण को सक्षम करने के लिए चिकित्सा दस्तावेजों से जानकारी को जल्दी से निकालने और निर्माण करके अपने ग्राहकों की मदद करने के लिए एआई और एमएल को गले लगाते हैं।

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 साधारण एपीआई 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 जल्दी और सटीक रूप से निकाल सकते हैं। जनसंख्या स्वास्थ्य विश्लेषण, नैदानिक ​​परीक्षण प्रबंधन, फार्माकोविजिलेंस और सारांश जैसे उपयोग के मामलों के लिए एप्लिकेशन बनाने में आपकी मदद करने के लिए हम निकाली गई जानकारी के बीच संबंधों की पहचान कर सकते हैं।

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 नवीनतम नवीन प्रौद्योगिकी को लागू करने में आपकी सहायता कर सकते हैं; आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, और मशीन लर्निंग असंरचित चिकित्सा डेटा के पेटाबाइट्स को समझने, विश्लेषण करने और खोजने के लिए।

आप हमें अपना साथी क्यों मानें?

हमारे पास एफटीएसई 100 उद्यमों में जटिल परियोजनाओं को पूरा करने का एक सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड है।

हम सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

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