বিশ্বব্যাপী প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ বাজার 1.8 সালে $2021 বিলিয়ন থেকে বৃদ্ধি পেতে চলেছে 4.3 বিলিয়ন $ 2026 সালে, এই সময়ের মধ্যে 19.0% এর CAGR-এ বৃদ্ধি পেয়েছে।
স্বাস্থ্যসেবার ডিজিটাইজেশন উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পাওয়ার সাথে সাথে, NLP-এর মতো উন্নত প্রযুক্তিগুলি শিল্পকে নিদর্শনগুলি উন্মোচন করতে এবং উপযুক্ত প্রতিক্রিয়া বিকাশের জন্য বিশাল পরিমাণে অসংগঠিত ক্লিনিকাল ডেটা থেকে দরকারী অন্তর্দৃষ্টি বের করতে সহায়তা করছে।
সর্বশেষ প্রযুক্তির আরো অ্যাক্সেস সঙ্গে, স্বাস্থ্যসেবা শিল্প কাস্টমাইজড চিকিত্সা পরিকল্পনা বিকাশ করতে পারে, সঠিক ডায়গনিস্টিক সমাধান প্রদান করতে পারে এবং রোগীর যত্নের অভিজ্ঞতাকে অপ্টিমাইজ করতে পারে।
এর ভূমিকা দেখে নেওয়া যাক স্বাস্থ্যসেবাতে এনএলপি এবং এর শীর্ষ ব্যবহারের ক্ষেত্রে।
স্বাস্থ্যসেবায় এনএলপির ভূমিকা
স্বাস্থ্যসেবা শিল্প প্রচুর অসংগঠিত ক্লিনিকাল এবং রোগীর ডেটা তৈরি করে। এই সমস্ত তথ্যকে ম্যানুয়ালি একত্রিত করা এবং একটি কাঠামোগত বিন্যাসে সংযুক্ত করা চ্যালেঞ্জিং হয়ে ওঠে। এই ট্রিলিয়ন ডেটা ব্যবহার করা গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি স্বাস্থ্যসেবা সরবরাহের উন্নতি করতে, প্রশাসনিক ব্যবস্থাকে স্বয়ংক্রিয় করতে, রোগীর সময় কমাতে এবং রিয়েল-টাইম ডেটা দিয়ে যত্ন উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে।
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অর্থপূর্ণ প্যাটার্ন বের করতে মানুষের বক্তৃতা, প্রতিবেদন, নথি এবং ডেটাবেস থেকে অসংগঠিত মেডিকেল ডেটা সংগ্রহ করতে সহায়তা করে। এই নিদর্শনগুলির সাহায্যে, আপনি রোগীদের আরও ভাল রোগ নির্ণয়, চিকিত্সা এবং সহায়তা প্রসারিত করতে পারেন।
দুটি প্রাথমিক উপায় রয়েছে যাতে NLP স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকে উন্নত করে। একজন চিকিত্সকের বক্তৃতা থেকে এর অর্থ বোঝার মাধ্যমে তথ্য বের করা।
অন্যটি ডাটাবেস এবং নথি থেকে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য ম্যাপ করা হচ্ছে ডাক্তার এবং অনুশীলনকারীদের জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করার জন্য।
স্বাস্থ্যসেবাতে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে
অনেক ব্যবহার ক্ষেত্রে আছে স্বাস্থ্যসেবা এনএলপি. এখানে শীর্ষ 4 ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে৷
ক্লিনিকাল ডকুমেন্টেশন
নিয়ন্ত্রণের বৈদ্যুতিন স্বাস্থ্য রেকর্ডস সময়সাপেক্ষ এবং শ্রমসাধ্য, এবং চিকিত্সকরা এই রেকর্ডগুলি বজায় রাখতে যথেষ্ট সময় ব্যয় করেন। এনএলপির মাধ্যমে, চিকিত্সক এবং ডাক্তাররা মূল্য-নির্মাণের কাজে বিনিয়োগ করার জন্য তাদের হাতে আরও গুণমান সময় পেতে পারেন। চিকিত্সকরা স্পিচ-টু-টেক্সট ব্যবহার করে রোগীর নোটগুলি নামিয়ে নিতে পারেন, যা ডেটা এন্ট্রিকে সহজ করে তোলে।
এছাড়াও, ইএইচআরগুলি অসংগঠিত, তাই এনএলপি দক্ষতার সাথে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে বেশ কয়েকটি একসাথে রাখতে পারে ক্লিনিকাল নোট. এনএলপি সিস্টেম সহজেই আলাদা আলাদা ক্লিনিকাল এবং ডায়াগনস্টিক রেকর্ড, নথি এবং চিকিত্সকের চিঠিগুলিকে একত্রিত করতে পারে এবং রোগীর EHR-এ একটি সম্মিলিত ফাইল হিসাবে আপলোড করতে পারে।
উন্নত মূল্য-ভিত্তিক রোগীর যত্ন প্রদানে সহায়তা করুন।
একটি সাধারণ রোগীর রেকর্ড টন ধারণ করে স্বাস্থ্যসেবা তথ্য, কিন্তু অসংগঠিত ডেটা এবং রোগীর প্রতিক্রিয়া সাধারণত ক্লিনিকাল রেকর্ডের অংশ হয়ে ওঠে না। তবুও, প্রতিক্রিয়াটিতে রোগীর অভিজ্ঞতার সমালোচনামূলক অন্তর্দৃষ্টি রয়েছে যা রোগীর অভিজ্ঞতাকে সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং প্রবাহিত করতে সহায়তা করে।
এনএলপি স্বাস্থ্যসেবায় ডেটা মাইনিংকে সম্ভব করে তোলে এবং যখন ডাক্তারদের বিপুল পরিমাণ রোগীর ডেটাতে অ্যাক্সেস থাকে, তখন এটি সম্পূর্ণ অ-বিষয়ভিত্তিক স্বাস্থ্যসেবা সরবরাহ করতে সহায়তা করে। NLP পারফরম্যান্স বা যত্নের ফাঁকগুলি চিহ্নিত করার ক্ষেত্রেও দুর্দান্ত প্রতিশ্রুতি দেখায় যাতে সংশোধনমূলক পদক্ষেপ এবং নিয়ন্ত্রকদের কাছে প্রতিবেদন করা অস্পষ্ট না হয়।
যেহেতু রোগীর ক্লিনিকাল সেটিং ছেড়ে যাওয়ার পরে রোগীর স্বাস্থ্যসেবা অব্যাহত থাকে, NLP চিকিত্সা-পরবর্তী প্রতিক্রিয়া, পর্যালোচনা এবং সামাজিক মিডিয়া পোস্টগুলি বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে দরকারী অন্তর্দৃষ্টি আঁকা. এই অন্তর্দৃষ্টিগুলি যত্ন প্রদানকারীদের সমস্যা ক্ষেত্রগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করে যা রোগীর অভিজ্ঞতাকে প্রভাবিত করে এবং এর জন্য পদ্ধতিগুলি বিকাশ করে রোগীর স্বাস্থ্যের উন্নতি।
উন্নত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ
এনএলপির আরেকটি আকর্ষণীয় ব্যবহারের ক্ষেত্রে তথ্য জমা ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এবং মূল কারণ বিশ্লেষণ। নির্দিষ্ট স্বাস্থ্য অবস্থার প্রবণতা থাকতে পারে এমন গোষ্ঠীর প্যাটার্ন এবং উপসেটগুলি সনাক্ত করা সম্ভব। যখন অবস্থার বিলম্বিত নির্ণয়ের ফলে বিধ্বংসী জটিলতা হতে পারে, তখন NLP প্রাথমিক রোগ নির্ণয়ে সাহায্য করতে পারে।
ক্লিনিকাল ট্রায়াল ম্যাচিং এ সাহায্য করার জন্য NLP টুল
সাহায্যে স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, ক্লিনিকাল ট্রায়ালের জন্য উপযুক্ত প্রার্থীদের চিনতে ডাক্তাররা দ্রুত প্রচুর পরিমাণে অসংগঠিত ক্লিনিকাল ডেটা পর্যালোচনা করতে পারেন। এটি শুধুমাত্র ওষুধের গবেষণা এবং উন্নয়নে সহায়ক নয় বরং অবস্থার আরও ভাল বোঝার ক্ষেত্রেও। এটি রোগীদের পরীক্ষামূলক যত্নে অ্যাক্সেস পেতে সহায়তা করে যা রোগীর স্বাস্থ্যের উন্নতি করার সম্ভাবনা রাখে।
কিভাবে স্বাস্থ্যসেবা সংস্থা NLP লিভারেজ করতে পারে?
ব্যবহার এনএলপি প্রযুক্তি, স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলি কীভাবে রোগীদের ডেলিভারি এবং যত্ন প্রদান করা হয় তা পরিবর্তন করতে পারে।
- এনএলপি ব্যবহার করে, সংস্থাগুলি নিশ্চিত করতে পারে যে গুরুতর স্বাস্থ্যসেবা সংক্রান্ত তথ্য সঠিক সময়ে রোগী এবং তত্ত্বাবধায়কদের কাছে পৌঁছে দেওয়া হয়েছে।
- স্বাস্থ্যসেবা সংক্রান্ত তথ্য সাধারণত জটিল পরিভাষায় ধাঁধাঁযুক্ত হয়, যা সাধারণ রোগীদের জন্য তাদের স্বাস্থ্য সমস্যা বা চিকিৎসার তাৎপর্য বোঝা কঠিন করে তোলে। কখন এনএলপি এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি স্বাস্থ্যসেবা বিতরণে ব্যবহৃত হয়, রোগীদের তাদের স্বাস্থ্য সমস্যা সম্পর্কে সচেতনতা বৃদ্ধি পায়।
- যেহেতু আরও বেশি সংখ্যক ডাক্তার এবং প্রযুক্তিবিদরা হাতের লেখা নোটের বিকল্প হিসাবে NLP ব্যবহার করছেন, তাই EHRগুলি আরও রোগীকেন্দ্রিক এবং বোধগম্য হতে পারে।
- এনএলপি রোগ নির্ণয়, চিকিৎসা এবং প্রসবের ত্রুটি সনাক্ত করা সম্ভব করে তোলে। চিকিত্সকের কর্মক্ষমতা, রোগীর পুনরুদ্ধার বা চিকিত্সার প্রতিক্রিয়া পরিমাপ করা সহজ।
- এনএলপি সরঞ্জাম স্বাস্থ্যসেবা শিল্পগুলিকে রোগীদের গুরুতর যত্নের প্রয়োজনগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করে। যেহেতু চিকিৎসকদের প্রবেশাধিকার রয়েছে NLP এর সাহায্যে বড় ডেটাসেট, তারা নিদর্শন সনাক্ত করতে পারে এবং জটিল সমস্যাগুলির সময়মত চিকিত্সা প্রদান করতে পারে।
স্বাস্থ্যসেবা খরচ কমাতে, রোগ নির্ণয়ের চিকিৎসা উন্নত করতে এবং রোগীর অভিজ্ঞতা বাড়ানোর জন্য এনএলপিকে একটি কার্যকর সমাধান হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। এনএলপি সিস্টেম প্রচুর পরিমাণে অসংগঠিত ডেটা থেকে দরকারী এবং সম্পর্কযুক্ত তথ্য বের করে, যা যত্ন প্রদানকারীদের রোগ নির্ণয়ের উন্নতি করতে এবং চিকিত্সার পরিকল্পনাগুলি কাস্টমাইজ করতে সহায়তা করে।
যেহেতু NLP একটি মানক এক-আকার-ফিট-সমস্ত সমাধান হিসাবে আসে না, তাই আপনার বিশেষ প্রয়োজনের জন্য একটি কাস্টমাইজড স্বাস্থ্যসেবা বিকল্প তৈরি করতে অগ্রণী প্রযুক্তি প্ল্যাটফর্মগুলির অভিজ্ঞতা ব্যবহার করা গুরুত্বপূর্ণ। আপনি যদি একজন পরিষেবা অংশীদার খুঁজছেন, আমরা আপনাকে Shaip এর সাথে কাজ করার এবং আপনার রোগীর যত্নের সমাধানগুলিকে আরও উচ্চতর করার পরামর্শ দিই।
অতিরিক্ত পড়া: এছাড়াও আপনি স্বাস্থ্যসেবাতে মেশিন লার্নিং এর বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে আমাদের ব্লগটি উল্লেখ করতে পারেন এখানে.
