हेल्थकेयर में नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग: ए पाथ टू एडॉप्शन

अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन के अनुसार, 2021 में चिकित्सक बर्नआउट दर लगभग 63% तक पहुंच गई, जबकि पेशेवर पूर्ति स्कोर 22% तक गिर गया। ऐसा लगता है कि चिकित्सा क्षेत्र के लिए समाधान खोजने का यह सही समय है।

आपके पास पहले से ही एआई के साथ अनुभव है या नहीं, स्वास्थ्य सेवा में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को लागू करने से आपके कर्मचारियों के कंधों से कुछ भार कम हो सकता है और आपके संचालन को सुव्यवस्थित किया जा सकता है।

MarketsandMarkets की रिपोर्ट है कि स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान बाजार में वैश्विक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का मूल्य 2022 में 2.2 बिलियन डॉलर था और 2027 तक 7.2 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है। और यह प्रवृत्ति जारी रहेगी क्योंकि अधिक चिकित्सा संगठन कस्टम समाधान बनाने के लिए एनएलपी सेवा कंपनियों की ओर रुख करेंगे।

तो, स्वास्थ्य सेवा में एनएलपी का उपयोग कैसे किया जाता है, और इस तकनीक को कैसे लागू किया जाए? पता लगाने के लिए पढ़ते रहे।

स्वास्थ्य सेवा में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्या है?

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) एआई की एक शाखा है जो मौखिक या लिखित प्रारूप में प्रस्तुत असंरचित मानव भाषा से अर्थ निकालने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करती है। एनएलपी के लिए कम्प्यूटेशनल भाषा विज्ञान और अन्य मशीन लर्निंग स्किल्स के ज्ञान की आवश्यकता होती है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण स्वास्थ्य सेवा में लोकप्रियता प्राप्त कर रहा है क्योंकि यह बड़ी मात्रा में असंरचित चिकित्सा डेटा का विश्लेषण कर सकता है, जैसे कि डॉक्टर के नोट्स, मेडिकल रिकॉर्ड, नैदानिक परीक्षण रिपोर्ट और यहां तक कि सेवा समीक्षा जो मरीज सोशल मीडिया पर पोस्ट करते हैं। अनुसंधान से पता चलता है कि लगभग 80% स्वास्थ्य संबंधी डेटा असंरचित है और इसकी पूरी क्षमता का उपयोग नहीं किया जाता है। एनएलपी डॉक्टरों और फार्मासिस्टों को अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए मार्गदर्शन करने के लिए डेटा का विश्लेषण और अंतर्दृष्टि निकालने के द्वारा इसे बदल सकता है।

यहां कुछ मुख्य एनएलपी तकनीकें दी गई हैं जो स्वास्थ्य देखभाल सेटिंग्स में उपयोगी हैं:

• ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) । ओसीआर मुद्रित और हस्तलिखित पाठ को मशीन-पठनीय प्रारूप में परिवर्तित करता है। यह छवियों और तालिकाओं से पाठ निकाल सकता है और इसे आगे की प्रक्रिया के लिए अन्य एनएलपी एल्गोरिदम में पास कर सकता है। यदि आप विषय के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, तो ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन पर हमारी हाल की गाइड देखें।
• पाठ वर्गीकरण । इस दृष्टिकोण में पूर्वनिर्धारित श्रेणियों के आधार पर सिमेंटिक लेबल असाइन करना शामिल है। उदाहरण के लिए, यह डॉक्टरों को उनके मेडिकल नोट्स में कुछ कीवर्ड के आधार पर एक मरीज को "अस्पताल में भर्ती होने के जोखिम" के रूप में लेबल करने की अनुमति देता है।
• नामांकित इकाई मान्यता । यह एक सूचना निष्कर्षण मॉडल है जो पाठ में संस्थाओं को इंगित कर सकता है। चिकित्सक इस तकनीक का उपयोग चिकित्सा डेटा के ढेर से "उपचार" और "लक्षण" जैसी संस्थाओं को निकालने के लिए कर सकते हैं।
• विषय मॉडलिंग । यह तकनीक सामान्य विषयों के आधार पर जानकारी को क्रमबद्ध कर सकती है। उदाहरण के लिए, यह एक विशेष विकार से पीड़ित रोगियों पर सभी डॉक्टरों के नोट्स को एक साथ समूहित कर सकता है।
• संबंध निष्कर्षण । यह एनएलपी पद्धति संस्थाओं के बीच शब्दार्थ संबंध स्थापित कर सकती है। उदाहरण के लिए, यह इंगित कर सकता है कि उस डॉक्टर की देखरेख में उस अस्पताल में एक विशेष रोगी का इलाज किया गया था।

एनएलपी स्वास्थ्य देखभाल में मामलों का उपयोग करता है

हेल्थकेयर एनएलपी क्या है और यह कैसे काम करता है, यह जानने के बाद, आइए देखें कि यह स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में कैसे योगदान दे सकता है।

नैदानिक प्रलेखन प्रबंधन

अनुसंधान से पता चलता है कि चिकित्सक अपने द्वारा देखे जाने वाले प्रत्येक रोगी के लिए औसतन ईएचआर पर 16 मिनट खर्च करते हैं । यह समय मरीजों की देखभाल में व्यतीत हो सकता था। इसके बजाय, यह स्क्रीन पर बर्बाद हो जाता है और डॉक्टर बर्नआउट में योगदान देता है।

भाषण मान्यता के माध्यम से नैदानिक दस्तावेज़ीकरण बढ़ाना

स्वास्थ्य देखभाल में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण चिकित्सकों को इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) के साथ काम करने में सहायता कर सकता है। डॉक्टर अपने नोट्स को ट्रांसक्रिप्ट करने के लिए बिल्ट-इन एनएलपी क्षमताओं के साथ स्पीच-टू-टेक्स्ट रूपांतरण टूल का उपयोग कर सकते हैं और उन्हें संबंधित पेटेंट के ईएचआर क्षेत्रों में दर्ज कर सकते हैं। साथ ही, चिकित्सा कर्मचारी ईएचआर से प्रासंगिक डेटा निकालने के लिए एनएलपी टूल से पूछताछ कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, नुआंस का ड्रैगन मेडिकल वन समाधान एक क्लाउड-आधारित वाक् पहचान उपकरण है जो चिकित्सा कर्मियों को उनके ईएचआर में मरीजों की कहानियों को दस्तावेज करने में मदद करता है। कंपनी का दावा है कि उनके समाधान को लागू करने से क्लिनिकल दस्तावेज़ीकरण पर लगने वाला समय आधा हो जाएगा। कॉनकॉर्ड अस्पताल ने ड्रैगन मेडिकल वन को तैनात किया, और 75% कर्मचारियों ने अधिक सटीक नैदानिक दस्तावेज़ीकरण की सूचना दी ।

निर्णय लेने में डॉक्टरों का समर्थन करना

एनएलपी समाधान नैदानिक दस्तावेजों का विश्लेषण भी कर सकते हैं और वास्तविक समय में निर्णय लेने में चिकित्सकों का समर्थन कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, डॉक्टर के नोट्स का विश्लेषण करने के बाद, सिस्टम अस्पताल के बिस्तर की मांग का अनुमान लगा सकता है, जिससे अस्पताल के कर्मचारियों को आने वाले रोगियों को तैयार करने और समायोजित करने का समय मिलता है।

मेडिकल कोडिंग और बिलिंग

मेडिकल कोडिंग का मतलब क्लिनिकल नोट्स से बिल योग्य जानकारी प्राप्त करना और इसे मानकीकृत मेडिकल कोड में स्थानांतरित करना है। परंपरागत रूप से, एक मानव सांकेतिक शब्दों में बदलनेवाला यह कार्य करेगा। लेकिन मैनुअल कोडिंग धीमी है और त्रुटि की संभावना है, जिसका अर्थ है कि प्रदाता मुआवजे में पूरी राशि का दावा करने और प्राप्त करने में सक्षम नहीं हो सकता है।

एनएलपी-संचालित कंप्यूटर-सहायता कोडिंग (सीएसी) उपकरण डॉक्टर नोट्स और रोगी ईएचआर से विभिन्न उपचारों और प्रक्रियाओं के बारे में जानकारी प्राप्त कर सकते हैं, और दावों को ठोस बनाने के लिए संबंधित बीमा कोड प्रदान करते हैं।

स्वास्थ्य सेवा में CAC प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का एक उदाहरण 3M 360 Encompass System है। कंपनी 150 से अधिक कोडिंग विशेषज्ञों को नियुक्त करती है और नवीनतम नियमों के साथ अद्यतित रहती है। यह समाधान कोडर्स को मरीज के दस्तावेज़ों को एकत्र करने और उनका विश्लेषण करने, ऑटो-सुझाए गए टैग और व्यापक समीक्षा और अनुमोदन उपकरण प्रदान करने में सहायता करता है।

नैदानिक परीक्षण प्रबंधन

अध्ययनों से पता चलता है कि लगभग 80% नैदानिक परीक्षण विलंबित या समाप्त हो जाते हैं क्योंकि वे पर्याप्त प्रतिभागियों की भर्ती नहीं कर सकते हैं। मेडिकल एनएलपी योग्य परीक्षण उम्मीदवारों की तलाश में मरीजों के मेडिकल डेटा को स्कैन करके भर्ती में तेजी ला सकता है। तकनीक उन लोगों की भी मदद कर सकती है जो नैदानिक परीक्षणों में भाग लेना चाहते हैं। यह पात्रता मानदंड को प्रश्नों में बदल सकता है, जिससे उम्मीदवारों को कई परीक्षणों के माध्यम से तेजी से फ़िल्टर करने की अनुमति मिलती है। कनाडा में मुख्यालय, इंस्पिरेटा ने एक समाधान बनाया जो रोगी भर्ती की सुविधा के लिए स्वास्थ्य सेवा में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को नियोजित करता है। इसका एनएलपी इंजन क्लिनिकल दस्तावेज़ों को माइन करता है और असंरचित डेटा को रोगी पात्रता पर संरचित अंतर्दृष्टि में स्थानांतरित करता है।

एक और सफल एनएलपी प्लेटफॉर्म, लिंगुआमैटिक्स एनएलपी , न केवल रोगियों की भर्ती में मदद कर सकता है बल्कि परीक्षण डिजाइन और साइट चयन में भी सहायता कर सकता है। यह समाचार फ़ीड, पेटेंट, चिकित्सा साहित्य और समान परीक्षण विवरण जैसे विभिन्न स्रोतों को पार्स कर सकता है।

इस क्षेत्र में एआई के अन्य उपविषय कैसे योगदान करते हैं, यह जानने के लिए नैदानिक परीक्षणों में एआई पर हमारे लेख का संदर्भ लें।

रोगी भावना विश्लेषण

एनएलपी को स्वास्थ्य सेवा में लागू करने से चिकित्सा कर्मचारियों को विभिन्न सोशल मीडिया प्लेटफॉर्मों से ग्राहकों की समीक्षाओं और राय का एकत्रीकरण और विश्लेषण करने में मदद मिलती है। नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग टूल्स हजारों समीक्षाओं को प्रोसेस कर सकते हैं ताकि मरीजों को मिलने वाली देखभाल के प्रति उनके रवैये का पता लगाया जा सके। ऐसे उपकरण उन पहलुओं की पहचान कर सकते हैं जो रोगियों को निराश करते हैं, उन्हें आवृत्ति के आधार पर खंडित करते हैं, और सबसे आवर्ती नकारात्मक प्रतिक्रिया के लिए सुधारों को लागू करना शुरू करते हैं।

उदाहरण के लिए, " मैंने रिसेप्शनिस्ट से बात करने के लिए फोन पर 30 मिनट तक प्रतीक्षा की " जैसी टिप्पणी प्रशासनिक कर्मचारियों के साथ एक नकारात्मक अनुभव का संकेत देती है।

भावना विश्लेषण में हेल्थकेयर एनएलपी से लाभ उठाने का एक अन्य तरीका सर्वेक्षण परिणामों को प्रोसेस करना है। सोशल मीडिया पर भरोसा करने के बजाय, स्वास्थ्य सुविधाएं लक्षित सर्वेक्षणों की रचना कर सकती हैं, उन्हें रोगियों के बीच वितरित कर सकती हैं, और प्रत्येक प्रतिक्रिया की स्वतः समीक्षा करने के लिए एनएलपी समाधानों का उपयोग कर सकती हैं।

हाल के एक अध्ययन में, शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक एनएलपी समाधान बनाया है जो यह निर्धारित करने के लिए सर्वेक्षण परिणामों को स्कैन कर सकता है कि मरीज अपने स्वास्थ्य सेवा प्रदाता के बारे में कैसा महसूस करते हैं। टीम ने ओपन-एंडेड प्रश्नों के साथ एक सर्वेक्षण तैयार किया, इसे वेस्टिबुलर स्वाइनोमा रोगियों पर वितरित किया और 534 प्रतिक्रियाएँ प्राप्त कीं। एल्गोरिथ्म ने प्रतिक्रियाओं को दो समूहों में वर्गीकृत किया - सकारात्मक और नकारात्मक भावनाएं। इस वर्गीकरण में मानव विशेषज्ञों द्वारा निर्मित मैन्युअल वर्गीकरण के साथ 90% ओवरलैप था।

यदि आप इस बारे में अधिक जानना चाहते हैं कि भावना विश्लेषण आपकी ग्राहक सेवा को कैसे बढ़ावा दे सकता है, तो हमारे ब्लॉग लेख को देखें।

दवाओं की खोज

प्रभावी उम्मीदवार दवाओं को खोजने के लिए, वैज्ञानिकों को पहले जैविक उत्पत्ति की पहचान करने और बीमारी को समझने की जरूरत है। इसमें बड़ी मात्रा में चिकित्सा साहित्य, रोगी डेटा, और बहुत कुछ की समीक्षा करना शामिल है। स्वास्थ्य देखभाल में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण इस सारी जानकारी के माध्यम से जल्दी से छान-बीन कर सकता है, जो प्रासंगिक है उसे निकाल सकता है, और इसे एक सम्मोहक प्रारूप में शोधकर्ताओं के सामने पेश कर सकता है ताकि वे समान बीमारियों के बारे में जान सकें और उनका इलाज कैसे किया गया।

उदाहरण के लिए, टेक्सास स्थित लिम्बा एक एआई-संचालित सॉफ्टवेयर प्रदान करता है जो एनएलपी को लागू करके दवा की खोज में सहायता कर सकता है, जैसे कि जीन कार्ड, पबमेड प्रकाशन, मालिकाना वैश्विक अनुसंधान डेटा रिपॉजिटरी, नैदानिक परीक्षण प्रलेखन, और बहुत से स्रोतों से असंरचित डेटा का विश्लेषण करने के लिए। . उपलब्ध रोग-संबंधी ज्ञान को आत्मसात करने के बाद, उपकरण मौजूदा दवाओं का एक ऑन्कोलॉजी बनाता है जो नई प्रभावी दवाओं की खोज के लिए आशाजनक अनुसंधान क्षेत्रों को उजागर करता है।

इसके अतिरिक्त, एनएलपी विभिन्न दवाओं के प्रतिकूल प्रभावों का पता लगाने के लिए सोशल मीडिया फीड और मरीजों के मेडिकल रिकॉर्ड का विश्लेषण कर सकता है। कुछ उपकरण किसी दवा के दुष्प्रभाव का सेवन की गई खुराक और उपयोग की आवृत्ति से भी सहसंबंधित कर सकते हैं।

दवा की खोज में एआई के अधिक रोमांचक अनुप्रयोगों के लिए आप हमारे ब्लॉग को देख सकते हैं।

स्वास्थ्य सेवा में एनएलपी कार्यान्वयन की चुनौतियाँ

स्वास्थ्य सेवा में नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग को लागू करने के कई फायदे हैं। लेकिन अगर आप इस तकनीक के साथ अपने अभ्यास को बढ़ाने का निर्णय लेते हैं, तो यहां वे चुनौतियां हैं जिनका सामना आपको करना पड़ सकता है।

स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र की विशिष्ट भाषा आवश्यकताएं

डॉक्टरों के पास क्लिनिकल नोट्स और अन्य मेडिकल दस्तावेज़ लिखने का अपना विशिष्ट तरीका है। यह शैली विशेष रूप से शब्दजाल, संक्षिप्ताक्षर और संक्षिप्त रूप से भारी है, और इसका संदर्भ सीमित है। भ्रम को जोड़ने के लिए, यूनिफाइड मेडिकल लैंग्वेज सिस्टम मेटाथेसॉरस में मौजूद क्लिनिकल संक्षिप्ताक्षरों में से प्रत्येक के कई अर्थ हैं ।

यहां तक कि पूर्ण रूप से लिखे गए शब्द भी भ्रमित करने वाले हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, "डिस्चार्ज" का अर्थ संदर्भ के आधार पर या तो अस्पताल से छुट्टी या शारीरिक तरल पदार्थ हो सकता है।

और यदि आप अपने क्लिनिक से परे स्वास्थ्य सेवा में एनएलपी के अनुप्रयोग का विस्तार करना चाहते हैं और इसका उपयोग सोशल मीडिया पर रोगी की प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने के लिए करना चाहते हैं, तो आपको इसे उन विशिष्ट संक्षिप्ताक्षरों और इमोटिकॉन्स से परिचित कराने की आवश्यकता है, जिनका उपयोग लोग शब्दों के बजाय अपनी भावनाओं को व्यक्त करने के लिए करते हैं।

यदि आप तैयार-निर्मित सामान्य-उद्देश्य एनएलपी एल्गोरिदम प्राप्त करते हैं, तो आपको उन्हें स्वास्थ्य देखभाल सेटिंग्स में संचालित करने के लिए फिर से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होगी। और इससे भी बेहतर, उन्हें अपने डॉक्टरों द्वारा उपयोग की जाने वाली शब्दावली से परिचित कराएं।

मानव भाषा जटिलता से संबंधित मुद्दे

स्पष्ट रूप से उल्लेखित और स्पष्ट शब्दों का पता लगाने के लिए एनएलपी एल्गोरिदम को तैनात करना अपेक्षाकृत आसान है। लेकिन मानव भाषा हमेशा इतनी सीधी नहीं होती है। कभी-कभी, एल्गोरिदम को निम्नलिखित से निपटने की आवश्यकता होगी:

• अनुमान । स्वास्थ्य सेवा में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल को इनपुट टेक्स्ट से जानकारी प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि आप जानना चाहते हैं कि क्या किसी मरीज को सामाजिक समर्थन प्राप्त है, तो हो सकता है कि उनके मेडिकल नोट्स में इसका स्पष्ट उल्लेख न हो। हालाँकि, "रिश्तेदार बिस्तर के पास" जैसा कुछ हो सकता है, जिसका अर्थ है कि रोगी के पास समर्थन का एक रूप है।
• कीवर्ड से परे शब्दार्थ । एक बुनियादी कीवर्ड-संचालित एनएलपी दो बयानों को "पत्नी दवा के साथ रोगी की मदद करता है" और "रोगी दवा के साथ पत्नी की मदद करता है" को समान रूप से देखेगा, जबकि वास्तव में दोनों मामलों में शब्दार्थ बहुत अलग हैं।
• निषेध । चिकित्सा स्थितियों की अनुपस्थिति को इंगित करने के लिए चिकित्सक अक्सर नकारात्मकता का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, एक डॉक्टर इस तथ्य को दर्ज करने के लिए लिख सकता है कि "मस्तिष्क दुर्दमता से इंकार किया गया था" कि एक घातक ब्रेन ट्यूमर नहीं मिला था। मेडिकल एनएलपी एल्गोरिदम बीमारी की उपस्थिति के साथ इसे गलत नहीं कर सकते।

लक्षित व्यावसायिक मामलों के आधार पर तय करें कि आपके एल्गोरिदम को कितना उन्नत होना चाहिए। और यदि आप अधिक बुनियादी समाधान चुनते हैं, तो उनकी सीमाओं से अवगत रहें।

पूर्वाग्रह और व्याख्यात्मकता

किसी भी अन्य एआई तकनीक की तरह, चिकित्सा क्षेत्र में एनएलपी असंतुलित डेटासेट पर प्रशिक्षण के दौरान या जब यह काम पर सीखना जारी रखता है तो विभिन्न प्रकार के पूर्वाग्रह प्राप्त कर सकता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण-आधारित उपकरणों में लिंग पूर्वाग्रह सबसे प्रमुख प्रकारों में से एक है। उदाहरण के लिए, GPT-3 पुरुषों को उन नौकरियों से जोड़ता है जिनके लिए उच्च-स्तरीय शिक्षा की आवश्यकता होती है, जैसे कि डॉक्टर, जबकि महिलाएं कम ज्ञान-गहन व्यवसायों से जुड़ी होती हैं, जैसे नर्स।

दुर्भाग्य से, एआई पूर्वाग्रह स्वास्थ्य सेवा में असामान्य नहीं है। उदाहरण के लिए, एक एल्गोरिद्म जिसे रोगियों की बीमारी की गंभीरता को निर्धारित करना था, ने काले रोगियों के लिए आवश्यक देखभाल के स्तर को महत्वपूर्ण रूप से कम कर दिया , क्योंकि ऐतिहासिक रूप से, सफेद रोगियों की जरूरतों पर अधिक पैसा खर्च किया गया था।

जब एल्गोरिदम "ब्लैक बॉक्स" मॉडल होते हैं, जो यह नहीं समझाते हैं कि वे अपने निष्कर्ष पर कैसे पहुंचे, तो पक्षपात करना मुश्किल हो सकता है। इस मुद्दे का एक समाधान व्याख्यात्मक एआई को तैनात करना है। इस तकनीक के साथ, स्वास्थ्य देखभाल प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उपकरण उनकी सिफारिशों को सही ठहराते हैं, जिससे आप यह सत्यापित कर सकते हैं कि वे पक्षपाती हैं या नहीं।

पक्षपात का पता लगाने का एक अन्य तरीका एक क्यूरेटेड डेटासेट का उपयोग कर रहा है जिसे वैज्ञानिकों ने विशिष्ट प्रकार के पूर्वाग्रहों का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया है। यह समाधान बड़े अनुप्रयोगों के लिए मापनीय नहीं है लेकिन सीमित उपयोग के साथ अच्छी तरह से काम करता है।

ऊपर प्रस्तुत तीन एनएलपी-विशिष्ट चुनौतियों के अलावा, आप किसी भी एआई-संचालित तकनीक को लागू करने से जुड़ी सामान्य बाधाओं का सामना कर सकते हैं, जैसे:

• विरासत प्रणालियों के साथ एकीकरण । कई स्वास्थ्य सेवा संगठन अभी भी पुरानी विरासत प्रणालियों पर भरोसा करते हैं जो एआई-संचालित तकनीक के साथ काम करने और बड़ी मात्रा में डेटा से निपटने के लिए नहीं बनाई गई हैं।
• अपर्याप्त प्रशिक्षण डेटा । चिकित्सा सुविधाएं पर्याप्त, उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा प्रदान करने के लिए संघर्ष करती हैं जो लक्षित आबादी का ईमानदारी से प्रतिनिधित्व करता है।
• नैतिक विचार और नैतिक खतरे । अस्पताल एआई का उपयोग करने के साथ आने वाली जिम्मेदारी के साथ संघर्ष करते हैं, जैसे कि सही उपचार का चयन करने पर अंतिम निर्णय किसका होता है, और यदि उपचार काम नहीं करता है तो कौन जिम्मेदार है।

अधिक विस्तृत विवरण के लिए, शीर्ष AI कार्यान्वयन चुनौतियों पर हमारा लेख देखें।

स्वास्थ्य देखभाल में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का चरण-दर-चरण कार्यान्वयन

यदि आप स्वास्थ्य देखभाल में एनएलपी का उपयोग करना चाहते हैं, तो आप इन चरणों का पालन कर सकते हैं:

• संभावित उपयोग के मामलों की पहचान करें । निर्धारित करें कि आप एनएलपी के साथ किन समस्याओं को हल करना चाहते हैं और क्या आपको उन्नत भाषा प्रसंस्करण क्षमताओं की आवश्यकता है, जैसे कि निषेध और अनुमान।
• एनएलपी समाधान बनाएं/खरीदें । तय करें कि क्या आप तैयार एनएलपी उपकरण प्राप्त करना चाहते हैं या अपना स्वयं का अनुकूलित उत्पाद बनाना चाहते हैं। ऑफ-द-शेल्फ समाधान सीमित फंड वाली कंपनियों और लचीली आंतरिक प्रक्रियाओं के अनुकूल हैं जिन्हें बाहरी उत्पाद को समायोजित करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। एक कस्टम-निर्मित समाधान पर विचार करें यदि आपके पास कठोर वर्कफ़्लोज़ हैं, कुछ स्केलेबल की तलाश कर रहे हैं, और नए टूल को लीगेसी सिस्टम के साथ एकीकृत करने की आवश्यकता है। बाद वाले मामले में, आपको सहयोग करने के लिए एक विश्वसनीय एआई हेल्थकेयर समाधान कंपनी की तलाश करनी होगी।
• प्रशिक्षण डेटासेट तैयार करें । भले ही आपने पिछले चरण में तैयार समाधान का विकल्प चुना हो, फिर भी आपको इष्टतम प्रदर्शन के लिए इसे फिर से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होगी, क्योंकि मुख्यधारा के एनएलपी मॉडल स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र की बारीकियों को संभालने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं। आपको एक प्रशिक्षण डेटासेट तैयार करने की आवश्यकता होगी जो पूर्वाग्रह मुक्त हो और आपकी लक्षित आबादी का प्रतिनिधि हो।
• मॉडल को प्रशिक्षित और मान्य करें । पूर्वाग्रह, प्रयोज्यता के लिए उपकरण का परीक्षण करें और यह बाकी वर्कफ़्लो के साथ कैसे एकीकृत होता है।
• सुनिश्चित करें कि आपके एल्गोरिदम अनुपालन कर रहे हैं । यदि आप चिकित्सा क्षेत्र में एआई मॉडल बनाना और/या अपनाना चाहते हैं, तो अनुपालन अत्यंत महत्वपूर्ण है। आपके टूल्स को यूएस फूड एंड ड्रग एडमिनिस्ट्रेशन (FDA), जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन (GDPR), और आपके संचालन के देशों में किसी भी अन्य नियामक निकायों का अनुपालन करने की आवश्यकता है। आप स्वास्थ्य सेवा आईटी मानकों पर हमारे हाल के लेख में विषय के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।
• अपने मौजूदा सिस्टम के साथ एकीकृत करें । यदि आपने एक कस्टम हेल्थकेयर समाधान का विकल्प चुना है और एक तकनीकी विक्रेता को काम पर रखा है, तो वे आपके सिस्टम की बारीकियों को ध्यान में रखते हुए एनएलपी टूल का डिजाइन और निर्माण करेंगे। वे आपकी विरासत प्रणालियों के साथ समाधान को एकीकृत करने में भी आपकी मदद करेंगे।
• एल्गोरिदम की लगातार निगरानी और समायोजन करें । स्वास्थ्य सेवा में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को लागू करने का प्रयास समाप्त नहीं होता है। आपको यह सुनिश्चित करने के लिए एनएलपी मॉडल का ऑडिट करने की आवश्यकता है कि वे अभी भी वांछित परिणाम दे रहे हैं और लक्षित उपयोग के मामलों में किसी भी बदलाव को दर्शाने के लिए उन्हें अपडेट करें।

समापन विचार

एनएलपी के स्वास्थ्य सेवा में कई अनुप्रयोग हैं। यह मेडिकल कोडिंग पर समय बचाने में मदद कर सकता है, नैदानिक परीक्षणों के लिए प्रतिभागियों की भर्ती की सुविधा प्रदान कर सकता है, भावना विश्लेषण के माध्यम से रोगियों को खुश रख सकता है, और भी बहुत कुछ।

स्वास्थ्य सेवा में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को सफलतापूर्वक लागू करने के लिए, चिकित्सा क्षेत्र में अनुभव रखने वाले एक विश्वसनीय मशीन लर्निंग वेंडर को खोजने के लिए समय समर्पित करें। एक टेक पार्टनर आपकी मदद करेगा:

• कस्टम एनएलपी मॉडल बनाना और प्रशिक्षण देना जो:
  • पक्षपात से मुक्त हैं
  • अपने बाकी सिस्टम के साथ मूल रूप से फ़िट करें
  • अपने अभ्यास की शब्दावली के अनुरूप बनाएं और जटिलता की वांछित डिग्री प्राप्त करें
• स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र की गोपनीयता आवश्यकताओं का अनुपालन करना
• जरूरत पड़ने पर एल्गोरिदम को ऑडिट करने और अपडेट करने में आपकी सहायता करना

एनएलपी के साथ अपनी चिकित्सा पद्धति को बढ़ाना चाहते हैं? हमें एक लाइन ड्रॉप करें ! हम आपकी आंतरिक प्रणालियों और शब्दावली के अनुरूप एक अनुरूप समाधान बनाने में आपकी मदद करेंगे।