এনএলপি ব্যবহার করে ক্লিনিক্যাল সারাংশ তৈরি করা

তুমি কি সিসিফাস পাথরের কথা শুনেছো?

সিসিফাস সম্পর্কে একটি আকর্ষণীয় কিংবদন্তি আছে, যে মৃত্যুকে ফাঁকি দিয়েছিল। তবে, তাকে পাহাড়ের উপরে একটি পাথর সরানোর কাজ দিয়ে শাস্তি দেওয়া হয়েছিল। এটি একটি আকর্ষণীয় কিংবদন্তি কারণ সিসিফাস যখনই অনুভব করতেন যে তিনি পাথরটিকে পাহাড়ের চূড়ায় ঠেলে দিয়েছেন, তখনই পাহাড়টি আরও বড় হতে থাকে।

স্বাস্থ্যসেবা প্রশাসন সিসিফাসের পাথরের মতোই। এটি অপ্রতিরোধ্য, অপ্রয়োজনীয় এবং চিরস্থায়ী। হাসপাতাল এবং স্বাস্থ্যসেবা কেন্দ্রগুলিতে ক্লিনিকাল ডকুমেন্টেশন প্রক্রিয়ার পরিমাণ বিশাল। পেশাদার এবং স্টেকহোল্ডাররা প্রতিদিন কী রেকর্ড, প্রক্রিয়া এবং পুনরুদ্ধার করে তার একটি সংক্ষিপ্ত ধারণা দেওয়ার জন্য, এখানে একটি অ-সম্পূর্ণ তালিকা দেওয়া হল:

• রোগীর ভর্তি এবং ছাড়ার সারসংক্ষেপ
• রোগীর অগ্রগতির নোট
• নার্স, সার্জন, চিকিৎসক এবং পরামর্শদাতাদের কাছ থেকে নোট
• ল্যাবরেটরি এবং ইমেজিং থেকে বিভিন্ন রিপোর্ট
• ঔষধ প্রশাসনের রেকর্ড
• শারীরিক এবং পেশাগত থেরাপির উপর নোটস
• বীমা ফর্ম, দাবি এবং প্রমাণ
• সম্মতি ফর্ম
• কেস ম্যানেজমেন্ট নোট এবং আরও অনেক কিছু

এখানে উল্লেখিত বেশিরভাগ তথ্য (এবং উল্লেখ করা হয়নি) অসংগঠিত তথ্য হিসেবে উপস্থিত। অর্থাৎ, এগুলি বিভিন্ন ফর্ম্যাট, ধরণ এবং অবস্থানে রয়েছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ডেটা সায়েন্সের মতো উদীয়মান প্রযুক্তির সাহায্যে রোগীর যত্নকে অপ্টিমাইজ করার লক্ষ্যে কাজ করা স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলির জন্য, ডেটা অবশ্যই একটি মানসম্মত পদ্ধতিতে উপলব্ধ হতে হবে যা মেশিন-প্রস্তুত।

তবে, এই ধরনের তথ্য পুনরুদ্ধারের বেশিরভাগ প্রক্রিয়া এখনও ম্যানুয়াল, যার ফলে সময়সাপেক্ষ একঘেয়ে কর্মপ্রবাহ তৈরি হয়। এটি তাদের গুরুত্বপূর্ণ কাজগুলিতে অংশগ্রহণ করতে বাধা দেয় যা উন্নত রোগীর যত্ন প্রদান করতে পারে এবং একই সাথে ত্রুটি এবং অসম্পূর্ণ তথ্যের সম্ভাবনাও বাড়ায়।

কিন্তু ধীরে ধীরে এটি পরিবর্তিত হচ্ছে কারণ আমাদের কাছে উদ্ধারের জন্য NLP মডেল রয়েছে। এই প্রবন্ধে, আমরা কীভাবে NLP সিস্টেমগুলি এই ধরনের ক্লিনিকাল ডকুমেন্টগুলি থেকে সারাংশ বের করতে পারে এবং আরও ভাল প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণের পথ প্রশস্ত করতে পারে তা ব্যাখ্যা করব।

ডকুমেন্ট থেকে ক্লিনিক্যাল তথ্য আহরণের জন্য NLP ব্যবহার করা

এনএলপির শক্তি এই যে এটি ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ডস (EHR) এর মধ্যে অসংগঠিত ক্লিনিকাল টেক্সট বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে স্বায়ত্তশাসিতভাবে ক্লিনিকাল সারাংশ তৈরি করতে পারে। এই সিস্টেমগুলি প্রাসঙ্গিক তথ্য আহরণ করে এবং এটিকে একটি সংক্ষিপ্ত এবং কাঠামোগত বিন্যাসে সংগঠিত করে, রোগীর অভিজ্ঞতার একটি বিস্তৃত এবং সহজে হজমযোগ্য সারাংশ তৈরি করে স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের কাজের পরিপূরক হতে পারে।

মূল সুবিধা

উন্নত দক্ষতা

ক্লিনিকাল সারাংশ তৈরির প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করে, আমরা স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের সময় খালি করতে পারি, যাতে তারা সরাসরি রোগীর যত্ন এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ কাজে মনোনিবেশ করতে পারে।

অপ্টিমাইজড নির্ভুলতা

ম্যানুয়াল ডকুমেন্টেশন প্রক্রিয়ার তুলনায় NLP সিস্টেমের ফলে ত্রুটি এবং অসঙ্গতি কমে যেতে পারে। তারা স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের পর্যালোচনার জন্য সম্ভাব্য সমস্যাগুলি সনাক্ত এবং চিহ্নিত করতেও পারে।

বিরামহীন যোগাযোগ

স্পষ্ট এবং সংক্ষিপ্ত সারসংক্ষেপ স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারী এবং সকল স্টেকহোল্ডারদের মধ্যে আরও ভালো যোগাযোগের সুযোগ করে দেয়, যাতে সমস্ত প্রাসঙ্গিক তথ্য সহজেই পাওয়া যায়।

প্রবাহিত কর্মপ্রবাহ

NLP-এর ব্যবহার বিদ্যমান EHR সিস্টেমের সাথে একীভূত করা যেতে পারে, কর্মপ্রবাহকে সহজতর করা যেতে পারে এবং ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং আন্তঃকার্যক্ষমতা উন্নত করা যেতে পারে।

NLP ব্যবহার করে ক্লিনিক্যাল সারাংশ নিষ্কাশন কীভাবে কাজ করে: একটি নমুনা কর্মপ্রবাহ

প্রযুক্তির ভূমিকা হল আমাদের জীবনকে সহজ করা। এই প্রেক্ষাপটে, NLP-এর ব্যবহার স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের দৈনন্দিন চেকলিস্ট থেকে অপ্রয়োজনীয় কাজগুলি দূর করার ক্ষেত্রে অবিশ্বাস্য কাজ করে। কর্মপ্রবাহ সম্পর্কে আপনাকে আরও ভাল ধারণা দেওয়ার জন্য, এখানে একটি সংক্ষিপ্ত তালিকা দেওয়া হল।

NLP এবং AI ব্যবহার করে স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থাপনার ভবিষ্যৎ কেমন হবে

যদিও NLP এখনও তার প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে, এই মুহূর্তে যুগান্তকারী গবেষণা এবং উদ্ভাবন ঘটছে। NLP যে গতিতে বিকশিত হচ্ছে তা স্বাস্থ্যসেবা ক্ষেত্রে যা সম্ভব তার সীমানা অতিক্রম করার ক্ষেত্রে অসাধারণ প্রতিশ্রুতি প্রদর্শন করে।

ভবিষ্যতের উন্নয়ন অন্তর্ভুক্ত হতে পারে: