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हेल्थकेयर में एनएलपी की भूमिका

23 मार्च, 2020 - पारुल सैनी, वेबमेडी टीम


स्वास्थ्य सेवा उद्योग में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में भारी दिलचस्पी क्यों है?

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) क्या है?

एनएलपी एक एल्गोरिथम-आधारित सिद्धांत है जो टेक्स्ट डेटा, छवियों और अन्य असंगठित डेटा के अध्ययन में सहायता करता है। यह संपूर्ण जर्नल डेटा को सारांशित करता है जिससे कोई भी कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकता है। आज, स्वास्थ्य सेवा में अधिकांश डेटा असंगठित है। इसमें रिकॉर्ड, निर्देश, ब्लॉग और सोशल मीडिया संचार के रूप में डेटा शामिल है। स्वास्थ्य सेवा जैसी स्थिति में, यह असंगठित डेटा की क्षमता को आकर्षित करने के लिए अधिक समझ में आता है।

स्वास्थ्य देखभाल में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग

स्वास्थ्य सेवा में असंगठित डेटा का वर्ग 80% तक है। एनएलपी के बिना, डेटा को समझने योग्य और उपयोगी बनाना लगभग असंभव है। एनएलपी के साथ, इस चंक को संभालना आसान हो जाता है। इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि 2016 में स्वास्थ्य सेवा में एनएलपी पर एक बड़ा 1 बिलियन अमरीकी डालर का निवेश किया गया था। इसमें केवल वृद्धि जारी है, और यह भविष्यवाणी की गई है कि यह 2021 में 2.6 बिलियन अमरीकी डालर हो जाएगा।

एनएलपी के तत्काल परिणामों में से एक नैदानिक दिशानिर्देश तक पहुंचने के लिए आवश्यक समय में कमी है। जानकारों के मुताबिक इसमें 60 फीसदी की गिरावट आई है। ऐसे ही एक शोध में, आईबीएम वाटसन ने एक पायलट कार्यक्रम आयोजित किया, जिसमें आईबीएम ने अपने एल्गोरिथम को 21 मिलियन रिकॉर्डिंग पर चलाया और 85% की दक्षता के साथ, 8500 रोगियों की पहचान की, जो एक सप्ताह में कंजेस्टिव दिल की विफलता का खतरा चलाते हैं।

कुछ क्षेत्र जहां एनएलपी स्वास्थ्य सेवा में सहायता कर सकता है:

  • संदर्भ निकाय में मौजूद प्रमुख विचारों या अभिव्यक्तियों को पहचानकर, काल्पनिक पाठ के लंबे ब्लॉक, जैसे नैदानिक नोट्स या विद्वानों के समाचार पत्र लेख।
  • नैदानिक डेटा ईमानदारी को बढ़ाने के लिए इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड में असंगठित पाठ में मौजूद डेटा घटकों को संगठित सूचियों में मैप करना।
  • लेखन और सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए डेटा को मशीन-पठनीय रूपों से प्राकृतिक भाषा में बदलना।
  • कई डेटा संदर्भों के संयोजन की आवश्यकता वाले असामान्य मुक्त-पाठ प्रश्नों को हल करना।
  • छवियों को परिवर्तित करने के लिए दृश्य चरित्र पहचान में पूर्वसर्ग करना, जैसे पीडीएफ रिपोर्ट या देखभाल सर्वेक्षणों के स्कैन और इमेजिंग समाचार, इन-टेक्स्ट सूचियां जिन्हें तब पार्स और व्याख्या किया जा सकता है।
  • उपयोगकर्ताओं को नैदानिक नोट्स या अन्य डेटा को प्रबंधित करने में सक्षम बनाने के लिए वाक् पहचान को संभालना जिसे बाद में पाठ में परिवर्तित किया जा सकता है।

हेल्थकेयर में एनएलपी की सफलता

हेल्थकेयर इकोसिस्टम बढ़ रहा है। बुद्धिमान प्रौद्योगिकियों की पीढ़ी के साथ, वातावरण एनएलपी के उपयोग के लिए अधिक अनुकूल हो रहा है। सबसे पहले, स्वास्थ्य डेटा में उछाल को प्रबंधित करने की क्षमता बढ़ी है। डेटा में उछाल को प्रबंधित करने के लिए संपूर्ण बड़ा डेटा पारिस्थितिकी तंत्र सामूहिक रूप से आया है। क्लाउड कंप्यूटिंग के लिए धन्यवाद, डेटा एकत्र करना आर्थिक रूप से व्यवहार्य हो गया है। डेटा की भावना पैदा करके, प्रदाताओं ने समझा है कि अधिक सटीक उपचार देना आसान है, उर्फ व्यक्तिगत स्वास्थ्य देखभाल।

रोगी सहयोग भी अधिक फलदायी हो गया है क्योंकि एनएलपी ने ईएचआर जानकारी को समझना शुरू कर दिया है। एल्गोरिदम का एक सेट मेडिकल रिकॉर्ड के विशाल संस्करणों के माध्यम से काम कर सकता है और उनसे समझ प्राप्त कर सकता है और उपयोगी ज्ञान प्राप्त कर सकता है, जिसका उपयोग रोगी साक्षरता के विकास के लिए किया जा सकता है। इसके साथ, स्वास्थ्य सेवा की स्थिति में उन्नति की आवश्यकता को इसकी जड़ में ही पहुँचाया जाता है। एनालिटिक्स उन रोगियों के वर्गीकरण में भी सुधार करता है जिन्हें देखभाल की आवश्यकता होती है या हमले के जोखिम को बढ़ाते हैं।

हेल्थकेयर में एनएलपी के वास्तविक-विश्व उदाहरण

  • एक वास्तविक जीवन उपयोग का मामला अमेरिकी युद्धपोतों में संकट के संकेतों का वर्णन है। 80% दक्षता के साथ, कोड ने 2 मिलियन से अधिक लंबे EHR रिकॉर्ड के सभी डेटा को चबाया। यह मूल रूप से आत्महत्या या आत्महत्या की कोशिशों के नोटिस को मान्यता देता है।
  • एनएलपी से लैस वाक् धारणा स्वास्थ्य सेवा को बदलने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रही है। यह नोट्स श्रुतलेख के साथ देखभाल करने वालों के लिए समय बचा रहा है और ईएचआर डेटा और नैदानिक दस्तावेज़ीकरण के लिए मौखिक निर्देश अनुवाद की विधि को सुव्यवस्थित किया है।
  • एनएलपी में क्लिनिकल ट्रायल मैचिंग का बढ़ता उपयोग देखा जा रहा है। यह पंजीकरण के लक्ष्यों तक पहुंचने में सहायता कर रहा है। एनएलपी का उपयोग करते हुए, स्वास्थ्य सेवा संगठन यह पहचान सकते हैं कि किन समस्याओं के लिए अधिक अतिरिक्त देखभाल समन्वय की आवश्यकता है। जहां तक देखभाल की गुणवत्ता का सवाल है, एनएलपी निर्विवाद रूप से बार को बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण लाभ प्रदान कर रहा है।

मूल्य-आधारित देखभाल प्रदान करने के लिए एनएलपी का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

एनएलपी उपकरण देखभाल की गुणवत्ता का अनुमान लगाने और उसे बढ़ाने का अधिक प्रभावी तरीका भी दे सकते हैं। यह रोगियों को वर्तमान उपचार योजना से अधिक उपयुक्त उपचार योजना में स्थानांतरित करने की अनुमति दे सकता है।

स्वास्थ्य सेवा एक जटिल प्रक्रिया है। देखभाल चक्र में मानव जुड़ाव की एक उल्लेखनीय डिग्री त्रुटियों को पेश कर सकती है, कभी-कभी शायद खतरनाक भी। एक नाजुक स्थिति में, इन गलतियों का देखभाल प्रसाद पर एक ख़तरनाक प्रभाव पड़ सकता है। रोगी देखभाल का मूल्यांकन करने और इन त्रुटियों को पहचानने के लिए एनएलपी एल्गोरिदम लागू किया जा सकता है।

एनएलपी उपकरण डॉक्टरों के लिए एक बेंचमार्क भी स्थापित कर सकते हैं। डेटा निष्कर्षण में शामिल त्रुटियों की सीमा को कम करने के अलावा, वे देखभाल वितरण के गुणवत्ता माप की खोज कर सकते हैं।

संक्षेप में, कोई भी विश्वसनीय रूप से कह सकता है कि एनएलपी ने एक दस्तावेज़ के ढेर के नीचे एक बार आराम करने के बाद जानकारी खोली है। बोर्ड पर सही भागीदार के साथ, स्वास्थ्य सेवा संगठन मुनाफे की कटाई शुरू कर सकते हैं।

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