ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ডস এবং এআই: একটি ম্যাচ তৈরি করা হয়েছে স্বর্গে

আসুন বৈদ্যুতিন স্বাস্থ্য রেকর্ড গঠনে AI এর ভূমিকা অন্বেষণ করি।

EHRs এ AI এর ভূমিকা

অপ্রয়োজনীয় কাজ সম্পাদন হ্রাস

AMA দ্বারা প্রকাশিত প্রতিবেদন প্রকাশ করে যে চিকিত্সকরা তাদের প্রায় 50% সময় ব্যয় করে অপ্রয়োজনীয় কাজ যেমন নথি আপডেট করা, অর্ডার এবং রোগীর বিবরণ প্রবেশ করানো, বিলিং এবং আরও অনেক কিছু করতে। এটি রোগীর উন্নত যত্ন এবং রোগ নির্ণয়ের জন্য চিকিত্সকদের ব্যয় করার সময়কে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে।

AI এর সাথে, যাইহোক, চিকিত্সকরা অপ্রয়োজনীয় কাজগুলিতে যে সময় ব্যয় করবেন তা হ্রাস বা সম্পূর্ণভাবে বাদ দেওয়া যেতে পারে। এটি প্রধানত দ্বারা চালিত হয় এনএলপি মডেল যা হাতের লেখা এবং ভয়েস রেকর্ডকে টেক্সটে রূপান্তর করে এবং চিকিত্সকদের প্রাসঙ্গিক তথ্য নির্বিঘ্নে আপডেট করতে সহায়তা করে।

প্রাসঙ্গিক রোগীর ডেটার যথার্থ নিষ্কাশন

অস্ত্রোপচার বা রোগ নির্ণয়ের সময়, স্বাস্থ্যসেবার পরিষেবা সরবরাহ যতটা সম্ভব দ্রুত হওয়া উচিত। এটি বিশেষত জরুরী অবস্থার সময় গুরুত্বপূর্ণ যখন রোগীদের উদাহরণ স্বরূপ দুর্ঘটনার কারণে ভর্তি করা হয়। এই ধরনের ক্ষেত্রে, চিকিত্সক বা অন্যান্য স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের দ্রুত তাদের রোগীদের চিকিত্সা পদ্ধতি শুরু করার জন্য প্রয়োজনীয় সঠিক তথ্য পুনরুদ্ধার করতে সক্ষম হওয়া উচিত।

সেই সময়ে, তারা পাঠ্যের পৃষ্ঠাগুলি স্ক্রোল করতে এবং তারা যা খুঁজছে তা অনুসন্ধান করার সামর্থ্য রাখে না। AI প্রাসঙ্গিক তথ্যের সুনির্দিষ্ট নিষ্কাশনের মাধ্যমে এই উদ্বেগকে প্যাচ করে। বেশ কিছু ক্লাউড-ভিত্তিক EHR পোর্টালে রয়েছে যাকে তারা অ্যাবস্ট্রাক্টর বলে, যা পেশাদারদের রোগীর সম্পর্কে নির্দিষ্ট বিবরণ, নোট বা ডেটা আনতে সাহায্য করে।

অপ্টিমাইজড হেলথ কেয়ার অ্যাডমিনিস্ট্রেশন

অটোমেশন হল EHR-এ AI-এর অন্যতম প্রধান সুবিধা। জটিল অটোমেশন বাস্তবায়ন এবং নির্বিঘ্ন হাসপাতাল পরিচালনার পথ প্রশস্ত করার জন্য বিপুল পরিমাণ ডেটার উপস্থিতি যথেষ্ট।

AI এর মাধ্যমে, বিছানা ব্যবস্থাপনা, অ্যাপয়েন্টমেন্ট ম্যানেজমেন্ট, রোস্টার ডেভেলপমেন্ট, স্টাফিং, কর্মীদের মনোবল এবং আরও অনেক কিছুর মতো উদ্বেগগুলি সহজেই স্থির করা যেতে পারে। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ দ্বারা চালিত স্বয়ংক্রিয় AI মডিউলগুলি প্রশাসকদের পুনরায় ভর্তির পূর্বাভাস দিতে, দিন বা সপ্তাহের জন্য অ্যাপয়েন্টমেন্ট সময়সূচী, রোগীর মৃত্যুর হার, পুনরুদ্ধারের হার এবং এমনকি হাসপাতালের তালিকার সরবরাহ চেইন পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারে।

উন্নত আন্তঃকার্যক্ষমতা

যদিও রোগীদের ডেটা ক্লাউডে বিদ্যমান, তবুও তারা এখনও অনেকাংশে মানসম্মত নয়। একই হাসপাতালের মধ্যে সংস্থা এবং এমনকি দল জুড়ে রোগীর ডেটা ফর্ম্যাটিং বা উপস্থাপনার মধ্যে পার্থক্য রয়েছে। AI EHR-এর প্রমিতকরণ সক্ষম করতে পারে এবং ডেটা আন্তঃঅপারেবল করে তুলতে পারে যাতে যেকোনো স্টেকহোল্ডার তাদের মস্তিস্ক ভেঙ্গে যে ডেটা খুঁজছেন তা পুনরুদ্ধার করতে পারে।

এআই এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলি নিশ্চিত করতে পারে ক্লিনিকাল ডকুমেন্টেশন পদ্ধতিগুলি সম্পন্ন হয়েছে, নির্দিষ্ট বিন্যাস বজায় রাখা হয়েছে, বাহ্যিক উত্স থেকে বাল্ক ডেটার ব্যাচগুলি বের করা এবং রূপান্তর করা হয়েছে এবং EHR এবং তাদের কার্যকারিতাগুলিকে স্ট্রিমলাইন করার জন্য আরও অনেক কিছু করতে পারে।

EHR-এ AI বাস্তবায়নে চ্যালেঞ্জ

EHRs অপ্টিমাইজ করার জন্য AI এর বাস্তবায়ন একটি কঠিন কাজ। প্রতিটি সংস্থাকে বেশ কয়েকটি বিদ্যমান অপারেশনাল ত্রুটিগুলি ঠিক করতে হবে, তাদের পরিচালনার অনুশীলনগুলিকে মানসম্মত করতে হবে, জড়িত শেখার বক্ররেখাকে কমিয়ে আনতে হবে, সঠিক প্রযুক্তিগত স্ট্যাক থাকতে হবে এবং আরও অনেক কিছু করতে হবে।

এবং এই জিনিসগুলি শুধুমাত্র অপারেশনাল দিক. বাস্তবায়নের প্রযুক্তিগত দিকও রয়েছে। এর মধ্যে রয়েছে:

• এআই প্রসেসের জন্য প্রয়োজনীয় স্টোরেজ স্পেস স্থাপন এবং ধারাবাহিকভাবে বজায় রাখা
• ডেটা যতটা সম্ভব বায়ুরোধী এবং সুরক্ষিত করুন কারণ EHR-এ রোগী এবং ব্যক্তিদের সম্পর্কে সবচেয়ে গোপনীয় কিছু ব্যক্তিগত তথ্য থাকে।
• প্রাসঙ্গিক ডেটা ইন্টারঅপারেবল করুন
• বিদ্যমান (এবং নতুন) HIPAA প্রবিধান এবং মানগুলির সম্মতি বজায় রাখুন এবং স্থায়ীভাবে উচ্চ স্তরের ডেটা গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা বজায় রাখুন
• ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন অনুশীলন এবং আরও অনেক কিছু মেনে চলার যত্ন নিন

মোড়ক উম্মচন

EHR-এ AI বাস্তবায়নের সুবিধা এবং চ্যালেঞ্জগুলি সম্ভবত একই গুরুত্ব বহন করে। যাইহোক, সর্বোত্তম অনুশীলন এবং ব্যবস্থাপনাগত সিদ্ধান্ত পরিবর্তনের মাধ্যমে চ্যালেঞ্জগুলি সহজেই অতিক্রম করা যেতে পারে। আরও ভাল এবং আরও প্রভাবশালী স্বাস্থ্যসেবা রক্ষণাবেক্ষণ করা ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ডের মানের উপর নির্ভর করে এবং এটি অর্জনের সবচেয়ে যুক্তিযুক্ত উপায়গুলির মধ্যে একটি হল এআই বাস্তবায়নের মাধ্যমে।