क्या आप नवीन डिजिटल समाधानों की तलाश कर रहे हैं?
एआई प्रोसेसिंग स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं, स्वास्थ्य बीमा कंपनियों और फार्मास्युटिकल कंपनियों को पेटाबाइट पैमाने पर क्लाउड में स्वास्थ्य डेटा को स्टोर करने, बदलने, क्वेरी करने और लगातार विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है।
सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि असंरचित डेटा को गति से सार्थक जानकारी में बदल देता है
असंरचित स्वास्थ्य देखभाल डेटा से सार्थक जानकारी को समझने और निकालने के लिए प्रशिक्षित विशेष एमएल मॉडल का उपयोग करके कच्चे चिकित्सा पाठ डेटा को बदलना। एकीकृत मेडिकल एनएलपी के साथ, आप स्वचालित रूप से संस्थाओं (उदाहरण के लिए, चिकित्सा प्रक्रियाएं और दवाएं), इकाई संबंध (उदाहरण के लिए, दवा और इसकी खुराक), और इकाई लक्षण (उदाहरण के लिए, सकारात्मक या नकारात्मक परीक्षण परिणाम या प्रक्रिया का समय) डेटा निकाल सकते हैं। आपके चिकित्सा पाठ से।
बड़े पैमाने पर, एक समर्पित क्लाउड सेवा के लिए ऑन-प्रिमाइसेस फास्ट हेल्थकेयर इंटरऑपरेबिलिटी रिसोर्सेज (एफएचआईआर) फाइलें, जिसमें मेडिकल नोट्स, लैब रिपोर्ट, बीमा दावे और बहुत कुछ शामिल हैं, आयात करें। इसके बाद, आप डेटा का उपयोग डाउनस्ट्रीम एप्लिकेशन या वर्कफ़्लोज़ में कर सकते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अस्पतालों, स्वास्थ्य बीमा कंपनियों और जीवन विज्ञान संगठनों को देखभाल में अंतराल को बंद करने, देखभाल की गुणवत्ता में उल्लेखनीय सुधार करने और रोगियों के चिकित्सा इतिहास के संपूर्ण दृष्टिकोण को संकलित करके लागत को कम करने में मदद करता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अस्पतालों की दक्षता में सुधार और अस्पताल के कचरे को कम करने के लिए प्रमुख एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग टूल प्रदान करता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग वर्तमान में स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में क्रांति ला रहा है। जब हमारे स्वास्थ्य की बात आती है, तो परिणामों में सुधार के लिए एआई का वादा बहुत पेचीदा हो सकता है। अधिकांश मानवीय निरीक्षण की कमी के कारण कुप्रबंधित देखभाल के डर से दबे हैं। लेकिन सच्चाई यह है कि इस महत्वपूर्ण समय में एआई सबसे अच्छी संभावना है जब हमें स्वास्थ्य प्रणाली में सुधार की जरूरत है। गलत निदान, अनावश्यक परीक्षण, झूठे परीक्षण के परिणाम और उपचार, दोहराव वाले परीक्षण और अनुसंधान स्वास्थ्य सेवा प्रणाली के सामने आने वाली समस्याएं हैं, और स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में सुधार के लिए एआई का लाभ उठाने की आवश्यकता है।
रोगी केस प्रबंधन और परिणाम- चिकित्सा व्यवसायी और स्वास्थ्य सेवा प्रदाता आसानी से प्रबंधन कर सकते हैं और महत्वपूर्ण चिकित्सा डेटा तक पहुंच सकते हैं जो पारंपरिक रूपों में फिट नहीं होते हैं। रोगी अपनी स्वास्थ्य संबंधी चिंताओं को कई स्वरूपों में रिपोर्ट कर सकते हैं, जैसे कि अधिक जानकारी के साथ कथाएँ। केस नोट्स का विश्लेषण करके, प्रदाताओं के पास एक शुरुआती शुरुआत होती है और इससे पहले कि स्थिति अधिक कठिन और इलाज के लिए महंगी हो, चिकित्सा स्थितियों की प्रारंभिक जांच के लिए उम्मीदवारों की पहचान कर सकती है।
नैदानिक अनुसंधान-जीवन विज्ञान और अनुसंधान संगठन रोगियों को नैदानिक परीक्षणों में नामांकित करने के लिए मिलान प्रक्रिया को अनुकूलित कर सकते हैं। क्लिनिकल टेक्स्ट में प्रासंगिक जानकारी का पता लगाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके, शोधकर्ता फार्माकोविजिलेंस में सुधार कर सकते हैं, दवा की प्रतिकूल घटनाओं की निगरानी के लिए पोस्ट-मार्केट निगरानी कर सकते हैं, और फॉलो-अप नोट्स और अन्य क्लिनिकल टेक्स्ट में महत्वपूर्ण जानकारी का आसानी से पता लगाकर चिकित्सीय प्रभावशीलता का आकलन कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यह निगरानी करना आसान और अधिक प्रभावी हो सकता है कि मरीज अपने आख्यानों का विश्लेषण करके कुछ उपचारों पर कैसे प्रतिक्रिया देते हैं।
जीवन विज्ञान और अनुसंधान संगठन रोगियों को नैदानिक परीक्षणों में नामांकित करने के लिए मिलान प्रक्रिया को अनुकूलित कर सकते हैं। क्लिनिकल टेक्स्ट में प्रासंगिक जानकारी का पता लगाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करते हुए, शोधकर्ता फार्माकोविजिलेंस में सुधार कर सकते हैं, दवा की प्रतिकूल घटनाओं की निगरानी के लिए पोस्ट-मार्केट निगरानी कर सकते हैं और फॉलो-अप नोट्स और अन्य क्लिनिकल टेक्स्ट में महत्वपूर्ण जानकारी का आसानी से पता लगाकर चिकित्सीय प्रभावशीलता का आकलन कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, यह निगरानी करना आसान और अधिक प्रभावी हो सकता है कि मरीज अपने आख्यानों का विश्लेषण करके कुछ उपचारों पर कैसे प्रतिक्रिया देते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक पूर्व प्रशिक्षित प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) मॉडल का उपयोग असंरचित डेटा का विश्लेषण करने के लिए करता है - संरचना का पता लगाने के माध्यम से नैदानिक पाठ। इकाई के लिए एक दृष्टिकोण विभिन्न चिकित्सा सूचनाओं का एक पाठ्य संदर्भ है जैसे: चिकित्सा स्थितियां, दवाएं, या संरक्षित स्वास्थ्य सूचना (पीएचआई)। कुछ प्रक्रियाएँ संस्थाओं का पता लगाकर और फिर उन संस्थाओं को मानकीकृत ऑन्कोलॉजी से जोड़कर एक कदम आगे जाती हैं। मॉडल को चिकित्सा ग्रंथों के एक बड़े निकाय पर लगातार प्रशिक्षित किया जाता है, इसलिए आपको प्रशिक्षण डेटा प्रदान करने की आवश्यकता नहीं है। सभी परिणामों में एक कॉन्फिडेंस स्कोर शामिल होता है, जो इस विश्वास को इंगित करता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पता लगाई गई संस्थाओं की सटीकता में है।
हम शक्तिशाली और सटीक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोगों में पाठ विश्लेषण क्षमताओं का निर्माण करने के लिए एपीआई के माध्यम से प्रसंस्करण का विस्तार करते हैं।
पाठ का सटीक विश्लेषण करने के लिए गहन शिक्षण तकनीक का उपयोग करके। सटीकता में सुधार के लिए हमारे मॉडल को लगातार कई डोमेन में नए डेटा के साथ प्रशिक्षित किया जाता है।
कई दस्तावेज़ों से जानकारी की पहचान करें, जिससे रोगी के स्वास्थ्य और देखभाल में तेजी से अंतर्दृष्टि संभव हो सके।
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।
एआई और एमएल के लिए उपकरणों की एक श्रृंखला हेल्थकेयर क्षेत्र को दृढ़ता से अनुपालन करने और रोगी डेटा की रक्षा करने में मदद करने के लिए कई क्षमताएं प्रदान करती है। सेवा एचआईपीएए योग्य है और सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर) का पालन करते हुए मेडिकल रिकॉर्ड सिस्टम में संग्रहीत संरक्षित स्वास्थ्य सूचना (पीएचआई) की पहचान कर सकती है। इसके अलावा, हमारे डेवलपर्स डेटा गोपनीयता और मजबूत सुरक्षा समाधानों को निकालने और फिर प्रासंगिक रोगी पहचानकर्ताओं की पहचान करके तैनात कर सकते हैं जैसा कि एचआईपीएए की डी-आइडेंटिफिकेशन की सेफ हार्बर विधि में वर्णित है।
यह सेवा रोगी के रिकॉर्ड, बिलिंग और नैदानिक अनुक्रमण से असंरचित चिकित्सा पाठ को संसाधित करने और कोडिंग की लागत को स्वचालित और कम करना आसान बनाती है। हमारे डेवलपर्स की टीम मौजूदा वर्कफ़्लो सिस्टम और एप्लिकेशन में एकीकृत हो सकती है
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 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।
किसी अस्पताल या क्लिनिक के लिए, रोगी के नोटों में सही निदान ढूँढना जिसे रोगों के अंतर्राष्ट्रीय वर्गीकरण (ICD) में मान्य कोड से मैप किया जाना चाहिए, समय लेने वाला और थकाऊ हो सकता 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।
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।
हम जो भी वातावरण बनाते हैं, वह सुरक्षा को ध्यान में रखकर बनाया गया है, न कि किसी विचार के बाद। हम अपने ग्राहकों के डेटा और प्रतिष्ठा को बहुत गंभीरता से लेते हैं और हमारे सभी बुनियादी ढांचे कम से कम पीसीआई डीएसएस या उच्चतर तक सुरक्षित हैं। आईटी सुरक्षा हमारी प्राथमिकता है, और हम अपने ज्ञान और अनुभव के साथ इसका लाभ उठाते हैं।
हम एआई और एमएल जैसी नवीनतम, सबसे नवीन तकनीकों में निवेश करते हैं क्योंकि वे हमारे ग्राहकों के लिए सबसे अधिक मूल्य जोड़ते हैं। हमें अत्यधिक संतुष्टि तब मिलती है जब हम व्यवसायों को सुरक्षित वातावरण में सबसे अधिक कुशलता से आईटी प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने में मदद कर सकते हैं। लक्ष्य यह है कि हमारे ग्राहकों को उनके निवेश से दस गुना लाभ मिले।
हम विशेषज्ञों को आपके व्यवसाय के सभी गतिशील भागों को स्थानांतरित करने के लिए आवश्यक कठिन कौशल और अनुभव प्रदान करते हैं। हमारा उद्देश्य हमेशा कार्रवाई योग्य खुफिया जानकारी प्रदान करना रहा है जो हमारे ग्राहक के व्यवसाय में वास्तविक अंतर डालता है। यह उन्हें बढ़ने में मदद करता है!
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