ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) কম্পিউটারকে মানুষের ভাষা বুঝতে দেয়। এটি পাঠ্য, অডিও এবং অন্যান্য মিডিয়া বিন্যাস ব্যাখ্যা করতে অ্যালগরিদম এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। টোকেনাইজেশন পদ্ধতি প্রো-প্রসেসিং-এ আমরা মানব পাঠ্যে যে তথ্য সরবরাহ করি তা ছোট শব্দার্থিক ইউনিটে বিভক্ত করে।
স্বাস্থ্যসেবা ডোমেনে এনএলপির একীকরণ বিশেষভাবে বায়োমেডিকাল দিকগুলির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। মেডিক্যাল এনএলপি-তে চিকিৎসা সংক্রান্ত নথি, স্বাস্থ্য রিপোর্ট, ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড, স্রাবের সারাংশ, ওষুধের লেবেল, অনলাইন ফোরাম এবং ক্লিনিকাল নথি প্রক্রিয়াকরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এই ব্লগটি ক্লিনিকাল ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) এবং এর অ্যাপ্লিকেশনগুলির সুবিধাগুলি অন্বেষণ করবে৷
ক্লিনিকাল NLP বোঝা
প্রাসঙ্গিক ডেটা বিশ্লেষণ, ব্যাখ্যা এবং মূল্যায়ন করার অন্যতম উপায় হল NLP। এটি ব্যবহার করে, স্বাস্থ্যসেবা পেশাদাররা তাদের সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্যগুলি বের করতে পারে। সাধারণ এনএলপি এবং মেডিকেল এনএলপির মধ্যে প্রধান পার্থক্য হল প্রতিটি সেগমেন্ট কীভাবে এবং কী ধরনের ডেটা প্রক্রিয়া করে। যেখানে আমরা বই, সাধারণ পাঠ্য, লিখিত নথি, ছবি ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত করতে পারি, সাধারণভাবে, NLP, ডেটা উপস্থাপনা এবং নির্বাচন ক্লিনিকাল NLP-তে ভিন্ন।
একটি দক্ষ ক্লিনিকাল এনএলপি সিস্টেম তৈরি করার জন্য, একটি মানদণ্ড রয়েছে যার মধ্যে রয়েছে:
এর মধ্যে অজানা ডেটা সেট থেকে দরকারী তথ্য প্রকাশ করা অন্তর্ভুক্ত। এটি আরও তদন্তের জন্য তথ্যের নির্দিষ্ট দিকগুলিকে স্ট্রীমলাইন এবং লক্ষ্য করতে সহায়তা করে।
এতে, এনএলপি মডেল ইনপুট করা তথ্য ভেঙে দেয় এবং শেয়ার করা তথ্যের অর্থ চিহ্নিত করে। উদাহরণস্বরূপ, যখন একজন ডাক্তার একটি অবস্থা নির্ণয় করেন, তখন চিকিৎসা NLP চিকিত্সকদের উপসংহারে ব্যবহার করার যুক্তি সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে।
এই ধারণাটি দুই বা ততোধিক চিকিৎসা ধারণার মধ্যে সংযোগ জানার জন্য উপযোগী। উদাহরণস্বরূপ, অ্যাসকরবিক অ্যাসিড কীভাবে মানবদেহের অন্যান্য দিক এবং এর অবস্থার সাথে সম্পর্কিত তা জানতে আমরা মেডিকেল NLP ব্যবহার করতে পারি।
স্বাস্থ্যসেবাতে ক্লিনিকাল এনএলপির গুরুত্ব
ক্লিনিকাল ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) এর সম্ভাবনা দেখে, বেশ কিছু স্বাস্থ্যসেবা প্রতিষ্ঠান এবং পেশাদাররা তাদের কার্যক্রমে এর সিস্টেমগুলিকে একীভূত করছে। তথ্য নিষ্কাশন ব্যবহার করে, একটি NLP-সক্ষম সিস্টেম দরকারী তথ্য হাইলাইট করতে পারে, এবং শব্দার্থিক ব্যাখ্যাগুলি হাতে লেখা পাঠের অর্থ বুঝতে সাহায্য করতে পারে। NLP তথ্যের বিভিন্ন অংশের মধ্যে সংযোগ খুঁজে পেতে আরও এক ধাপ এগিয়ে যায়।
এই ধারণাগুলি ব্যবহার করে, একটি AI NLP প্রদত্ত ডেটার অনুভূতি পরিমাপ করতে সাহায্য করতে পারে। তথ্যের বিষয়গত উপস্থাপনা ছাড়াও, NLP ক্লিনিকাল নোটের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয় চিকিৎসা বিলিংকেও সাহায্য করতে পারে যা সঠিকতা এবং গতি বৃদ্ধি করে।
তাছাড়া ক ভাল-প্রশিক্ষিত এনএলপি সিস্টেম ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ প্রদান করতে পারে রোগীর ইতিহাস এবং মানবদেহের বোঝার উপর ভিত্তি করে। ক্লিনিকাল নোট, রোগীর ডেটা এবং ডেটা বিবেচনায় নিয়ে, একটি NLP সমাধান একটি স্বাস্থ্যসেবা প্রতিষ্ঠানকে হাসপাতালে ভর্তি এবং রোগের প্রাদুর্ভাবকে এক্সট্রাপোলেট করতে সহায়তা করতে পারে।
স্বাস্থ্যসেবাতে ক্লিনিকাল এনএলপির মূল অ্যাপ্লিকেশন
স্বাস্থ্যসেবাতে এনএলপির বেশ কয়েকটি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যা চিকিৎসা পেশাদারদের তাদের কাজের উন্নতি করতে এবং আরও ভাল ফলাফল পেতে দেয়। এখানে স্বাস্থ্যসেবায় NLP এর কয়েকটি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে।
- মেডিকেল কোডিং: কম্পিউটার-অ্যাসিস্টেড কোডিং (CAC) ক্লিনিকাল এনএলপি তৈরির এন্ট্রি সহ একটি উচ্চ স্তরে রয়েছে। এনএলপির ডেটা নিষ্কাশন ক্ষমতা বিবেচনায় নিয়ে, এটি চিকিৎসা তথ্য, ক্লিনিকাল শর্তাবলী, পদ্ধতি, ওষুধ, রোগ নির্ণয়, পরিষেবা এবং সরঞ্জাম রূপান্তর করতে পারে। প্রমিত কোড চিকিৎসা বিলিং, মান নিয়ন্ত্রণ, চিকিৎসা গবেষণা, এবং জনস্বাস্থ্য ট্র্যাকিং সিস্টেমে সাহায্য করতে পারে। ফলস্বরূপ, স্বাস্থ্যসেবা শিল্প উচ্চ দক্ষতা, নির্ভুলতা এবং গতি থেকে প্রচুর উপকৃত হতে পারে।
- ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সমর্থন: NLP এর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ক্ষমতা বিবেচনায় নিয়ে, ডাক্তাররা এটিকে আরও ভাল ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহার করতে পারেন। চিকিৎসা সংক্রান্ত ত্রুটি কমানোর সম্ভাবনা নিয়ে আমরা কম্পিউটারাইজড সংক্রমণ সনাক্তকরণের দিকে এগিয়ে যেতে পারি। ক্লিনিকাল নোট এবং এর অ্যালগরিদম থেকে ডেটা ব্যবহার করে, একটি NLP সিস্টেম ডাক্তার এবং চিকিত্সকদের লক্ষ্যযুক্ত চিকিত্সা প্রদানের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার হয়ে উঠতে পারে।
- জনসংখ্যা স্বাস্থ্য ব্যবস্থাপনা: অসংগঠিত ডেটা বাছাই এবং সংগঠিত করার এনএলপির ক্ষমতা যত্নশীল পর্যবেক্ষণ এবং বিশ্লেষণের সাথে স্বাস্থ্যের ফলাফলে সহায়তা করে। ঝুঁকি স্তরবিন্যাস কৌশল ব্যবহার করে, একটি NLP সিস্টেম উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ রোগীদের সনাক্ত করতে রোগীর রেকর্ড মূল্যায়ন করতে পারে।
এছাড়াও, স্বাস্থ্য বৈষম্য বিশ্লেষণের সাথে, একটি এনএলপি সিস্টেম জনসংখ্যার স্বাস্থ্য বৈষম্য সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে। এটি ব্যবহার করে, আমরা নির্দিষ্ট জনসংখ্যার গোষ্ঠীর স্বাস্থ্য সমস্যা এবং উদ্বেগগুলি সনাক্ত করতে পারি।
এই অ্যাপ্লিকেশনগুলি ছাড়াও, একটি NLP সিস্টেম সাহায্য করতে পারে ওষুধের আবিষ্কার. এনএলপি বিশেষভাবে লক্ষ্যে সাহায্য করতে পারে রোগী শনাক্তকরণ, ওষুধের যৌগ স্ক্রীনিং, ক্লিনিকাল ট্রায়াল পদ্ধতি ডিজাইন করা এবং ট্রায়ালের জন্য রোগীদের নিয়োগ করা. আমরা গ্রাহকদের ভার্চুয়াল সহকারী প্রদান করতে চ্যাটবট চালানোর জন্য NLP ব্যবহার করতে পারি।
মেডিকেল এনএলপি ডেটাসেটের ভূমিকা
ডেটা আজ সর্বব্যাপী, কিন্তু এটি খণ্ডিত এবং বৈচিত্র্যময়। একটি এনএলপি সিস্টেম অসংগঠিত ডেটা বোঝাতে পারে, কিন্তু ডাটা ফিডিং করতে হবে। প্রাসঙ্গিক বোঝার জন্য, একটি NLP মডেলের মেডিকেল ডেটাসেটে অ্যাক্সেস প্রয়োজন। এটি লাইনের মধ্যে পার্সিং এবং পড়ার জন্য এই ডেটা ব্যবহার করে।
একটি NLP ডেটাসেট তৈরি করতে, আমাদের প্রথমে লেবেল তৈরি করতে হবে। প্রাথমিকভাবে, উপস্থাপিত তথ্য অনুযায়ী দ্রুত লেবেল তৈরি করা চালিয়ে যান। একবার হয়ে গেলে, আপনি লেবেলগুলিকে পরিমার্জন করতে পারেন এবং তারপর উপযুক্ত সংযোগগুলি খুঁজে পেতে তাদের পরীক্ষা করতে পারেন৷
আপনি সঠিক লেবেলিং সহ পরিমার্জিত কিন্তু অসংগঠিত ডেটা না হওয়া পর্যন্ত একই প্রক্রিয়া অনুসরণ করুন। লেবেলিংয়ের বিষয়ে কথা বললে, মেডিকেল এনএলপি ডেটাসেট তৈরির জন্য এটি একটি বড় চ্যালেঞ্জ। একের জন্য, চিকিৎসা ক্ষেত্রের জটিলতা বিবেচনা করে আমাদের মেডিকেল ডেটা লেবেলিংয়ের দক্ষতা প্রয়োজন।
আরেকটি চ্যালেঞ্জ টীকাতে আসে, বিশেষ করে ডেটা লেবেলিংয়ের মতবিরোধ। বিষয়ভিত্তিক কাজ এবং উপাদানগুলির জন্য টীকাটি আরও জটিল, যা আরও মতবিরোধকে আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে।
ক্লিনিক্যাল ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) সিস্টেম বায়োমেডিকাল ডেটা প্রসেসিং এবং এর কার্যকরী বিশ্লেষণের জন্য অপরিহার্য। স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে NLP অন্তর্ভুক্ত হলে, আমরা আরও ভাল রোগীর যত্ন, লক্ষ্যযুক্ত চিকিত্সা এবং নির্ভুল ফলাফলগুলি অনুভব করতে পারি। এ শিপ, আমরা NLP মডেল ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়া সহজতর করে বড় ডেটাসেট সংগ্রহ, টীকা এবং ডি-শনাক্ত করার জন্য স্বাস্থ্যসেবা AI ডোমেনে কাজ করি।
