সত্তা নিষ্কাশন ব্যবহার করে অসংগঠিত মেডিকেল ডেটা থেকে প্রয়োজনীয় অন্তর্দৃষ্টি বের করুন।
স্বাস্থ্যসেবায় নামকরণ করা সত্তা স্বীকৃতি (NER) রোগীর নাম, চিকিৎসা পদ এবং অসংগঠিত পাঠ্য থেকে বিভিন্ন পরিভাষার মতো সত্তা সনাক্ত করে এবং শ্রেণীবদ্ধ করে। রোগ, চিকিৎসা এবং লক্ষণের মতো সত্তাগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করে, NER আরও কার্যকর তথ্য নিষ্কাশন এবং চিকিৎসা তথ্য ব্যবস্থাপনা সহজতর করে।
Shaip NER স্বাস্থ্যসেবা প্রতিষ্ঠানগুলিকে অসংগঠিত তথ্যের গুরুত্বপূর্ণ বিবরণ বোঝাতে সাহায্য করার জন্য তৈরি করা হয়েছে, যা মেডিকেল রিপোর্ট, বীমা নথি, রোগীর পর্যালোচনা, ক্লিনিকাল নোট ইত্যাদিতে সত্তাগুলির মধ্যে সংযোগ প্রকাশ করে। সম্পর্ক নিষ্কাশন কৌশলগুলি মেডিকেল সত্তাগুলির মধ্যে সম্পর্কগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে ব্যবহৃত হয়, উন্নত ডেটা কাঠামো এবং স্বাস্থ্যসেবা সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সমর্থন করে। NLP-তে আমাদের গভীর দক্ষতার দ্বারা শক্তিশালী, আমরা অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করি এবং জটিল টীকা প্রকল্পগুলি মোকাবেলা করি, তাদের পরিমাণ নির্বিশেষে।
স্বাস্থ্য রেকর্ডে প্রচুর পরিমাণে চিকিৎসা তথ্য উপস্থিত থাকে, প্রধানত অসংগঠিতভাবে। এই বৃহৎ অসংগঠিত ডেটাসেটগুলি থেকে প্রাসঙ্গিক জৈব চিকিৎসা সত্তা এবং সম্পর্কগুলি বের করে বিশ্লেষণ করার জন্য জৈব চিকিৎসা ক্ষেত্রে বায়োমেডিকেল টেক্সট মাইনিং কৌশলগুলি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। চিকিৎসা সত্তা টীকা এই অসংগঠিত বিষয়বস্তুকে একটি সংগঠিত বিন্যাসে রূপান্তরিত করতে সহায়তা করে।
2.1 ঔষধের বৈশিষ্ট্য
প্রায় প্রতিটি মেডিকেল রেকর্ডে ওষুধ এবং তাদের বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে বিশদ রয়েছে, ক্লিনিকাল অনুশীলনের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক। প্রতিষ্ঠিত নির্দেশিকা অনুসরণ করে এই ওষুধগুলির বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য চিহ্নিত করা এবং চিহ্নিত করা সম্ভব।
2.2 ল্যাব ডেটা অ্যাট্রিবিউট
মেডিকেল রেকর্ডের ল্যাবরেটরি ডেটা প্রায়ই তাদের নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য অন্তর্ভুক্ত করে। আমরা প্রতিষ্ঠিত নির্দেশিকাগুলির সাথে সামঞ্জস্য রেখে ল্যাব ডেটার এই বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে এবং টীকা করতে পারি।
2.3 শারীরিক পরিমাপের বৈশিষ্ট্য
শরীরের পরিমাপ, যা প্রায়শই গুরুত্বপূর্ণ লক্ষণগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে, সাধারণত চিকিৎসা রেকর্ডে তাদের নিজ নিজ বৈশিষ্ট্য সহ নথিভুক্ত করা হয়। আমরা শরীরের পরিমাপের সাথে সম্পর্কিত এই বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যগুলিকে চিহ্নিত করতে এবং টীকাবদ্ধ করতে পারি। এই টীকাগুলি চিকিৎসা রেকর্ডে নথিভুক্ত ক্লিনিকাল ঘটনাগুলি ট্র্যাক এবং বিশ্লেষণ করতেও সাহায্য করতে পারে।
সাধারণ চিকিৎসা NER টীকা ছাড়াও, আমরা অনকোলজির মতো বিশেষায়িত ক্ষেত্রগুলিতে গভীরভাবে অনুসন্ধান করতে পারি। অনকোলজির ক্ষেত্রে, নির্দিষ্ট NER সত্তাগুলি যা টীকাভুক্ত করা যেতে পারে তার মধ্যে রয়েছে: ক্যান্সার সমস্যা, হিস্টোলজি, ক্যান্সার পর্যায়, TNM পর্যায়, ক্যান্সার গ্রেড, মাত্রা, ক্লিনিক্যাল অবস্থা, টিউমার মার্কার পরীক্ষা, ক্যান্সার মেডিসিন, ক্যান্সার সার্জারি, বিকিরণ, জিন অধ্যয়ন, ভেরিয়েশন কোড এবং বডি সাইট।
অনকোলজির জন্য NER মডেল তৈরি এবং প্রয়োগের মূল উপাদানগুলির মধ্যে রয়েছে একটি শক্তিশালী গবেষণা পদ্ধতি প্রতিষ্ঠা, মডেল কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের পুঙ্খানুপুঙ্খ মূল্যায়ন এবং নির্ভুলতা এবং দক্ষতা উন্নত করার জন্য ডোমেন-নির্দিষ্ট কৌশলগুলির একীকরণ।
প্রাথমিক ক্লিনিকাল সত্তা এবং তাদের সম্পর্কগুলি চিহ্নিত এবং টীকা করার পাশাপাশি, আমরা নির্দিষ্ট ওষুধ বা পদ্ধতির সাথে সম্পর্কিত পার্শ্ব প্রতিক্রিয়াগুলিও হাইলাইট করতে পারি। রূপরেখাযুক্ত পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে:
ক্লিনিকাল সত্তা এবং তাদের সম্পর্কগুলি চিহ্নিত করার বাইরে, আমরা এই ক্লিনিকাল সত্তাগুলির সাথে সম্পর্কিত স্থিতি, নেতিবাচকতা এবং বিষয়কেও শ্রেণীবদ্ধ করতে পারি।
ডেটা বিজ্ঞানীরা ডেটা তৈরিতে 80% এর বেশি সময় ব্যয় করেন। আউটসোর্সিংয়ের মাধ্যমে, দলটি অ্যালগরিদমগুলির বিকাশের দিকে মনোনিবেশ করতে পারে, এনইআর বের করার ক্লান্তিকর অংশটি আমাদের কাছে ছেড়ে দেয়।
এমএল মডেলগুলির জন্য ডেটাসেটের বড় অংশ সংগ্রহ এবং ট্যাগিং প্রয়োজন, যার জন্য সংস্থাগুলিকে অন্যান্য দল থেকে সংস্থানগুলি সংগ্রহ করতে হবে। আমরা ডোমেন বিশেষজ্ঞদের অফার করি যারা সহজেই স্কেল করা যায়।
ডেডিকেটেড ডোমেন বিশেষজ্ঞরা, যারা ডে-ইন এবং ডে-আউট টীকা করে – যে কোনও দিন – একটি দলের তুলনায় একটি উচ্চতর কাজ করবে, যা তাদের ব্যস্ত সময়সূচীতে টীকামূলক কাজগুলিকে মিটমাট করে।
আমাদের ডেটা গুণমান নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়া, টেক যাচাইকরণ এবং বহু-পর্যায়ের QA, আমাদের এমন গুণমান সরবরাহ করতে সহায়তা করে যা প্রত্যাশার চেয়ে বেশি।
আমরা গোপনীয়তা নিশ্চিত করতে গোপনীয়তার সাথে ডেটা নিরাপত্তার সর্বোচ্চ মান বজায় রাখার জন্য প্রত্যয়িত
দক্ষ কর্মীদের কিউরেটিং, প্রশিক্ষণ এবং পরিচালনার বিশেষজ্ঞ হিসাবে, আমরা বাজেটের মধ্যে প্রকল্পগুলি সরবরাহ করা নিশ্চিত করতে পারি।
উচ্চ নেটওয়ার্ক আপ-টাইম এবং ডেটা, পরিষেবা এবং সমাধানের সময়মত বিতরণ।
উপকূলীয় এবং অফশোর সংস্থানগুলির একটি পুল সহ, আমরা বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রয়োজন অনুসারে দলগুলি তৈরি এবং স্কেল করতে পারি।
একটি বৈশ্বিক কর্মশক্তি, শক্তিশালী প্ল্যাটফর্ম এবং অপারেশনাল প্রক্রিয়ার সমন্বয়ে, Shaip সবচেয়ে চ্যালেঞ্জিং AI চালু করতে সাহায্য করে।
বিশ্ব-নেতৃস্থানীয় এআই পণ্য তৈরির জন্য দলগুলিকে ক্ষমতায়ন করা।
শক্তিশালী স্বাস্থ্যসেবা NER সিস্টেম তৈরির জন্য কার্যকর তথ্য সংগ্রহ এবং তথ্যের প্রাপ্যতা নিশ্চিত করা অপরিহার্য। প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া এবং সূক্ষ্ম সুরকরণ প্রক্রিয়া উভয়ই উচ্চ-মানের, সু-টীকাযুক্ত ডেটাসেটের উপর নির্ভর করে নির্দিষ্ট চিকিৎসা NER কাজের জন্য মডেল কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার জন্য।
আপনার অনন্য AI/ML সমাধানের জন্য আমরা কীভাবে একটি কাস্টম NER ডেটাসেট সংগ্রহ করতে পারি তা জানতে এখনই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন
ক্লিনিক্যাল এনইআর হল একটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) কৌশল যা অসংগঠিত চিকিৎসা তথ্য থেকে রোগ, লক্ষণ, ওষুধ এবং পদ্ধতির মতো নির্দিষ্ট সত্তা সনাক্ত এবং নিষ্কাশন করতে ব্যবহৃত হয়। এটি অ্যানোটেটেড ডেটাসেটগুলিতে AI মডেলগুলিকে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে এবং ক্লিনিক্যাল শব্দগুলিকে সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে প্রশিক্ষণ দিয়ে কাজ করে।
ক্লিনিক্যাল এনইআর অসংগঠিত চিকিৎসা তথ্যকে কাঠামোগত, কার্যকর অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তর করতে সাহায্য করে। এটি এআইকে রোগ নির্ণয় উন্নত করতে, রোগীর যত্নের প্রবণতা সনাক্ত করতে এবং আরও ভাল সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করতে সক্ষম করে, যা পরিণামে স্বাস্থ্যসেবার ফলাফল উন্নত করে।
NER ক্লিনিকাল নোট, ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড (EHR), প্যাথলজি রিপোর্ট এবং রেডিওলজি সারাংশ থেকে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বের করতে ব্যবহৃত হয়। এটি বিশ্লেষণ এবং কর্মক্ষম দক্ষতার জন্য চিকিৎসা অবস্থা, চিকিৎসা এবং ল্যাবের ফলাফলের মতো সত্তা সনাক্ত করতে সহায়তা করে।
চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে রয়েছে জটিল চিকিৎসা পরিভাষা, সংক্ষিপ্ত রূপ এবং ডকুমেন্টেশন শৈলীর বৈচিত্র্য পরিচালনা করা। HIPAA এর মতো নিয়ম মেনে চলা নিশ্চিত করা এবং বিভিন্ন ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সময় নির্ভুলতা বজায় রাখাও উল্লেখযোগ্য বাধা।
ক্লিনিক্যাল এনইআর মডেলগুলিকে ডোমেন-নির্দিষ্ট ডেটাসেট ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় যাতে সংক্ষিপ্ত রূপ এবং জটিল শব্দের প্রেক্ষাপট এবং অর্থ বোঝা যায়। এই প্রশিক্ষণ চিকিৎসা ভাষার ভিন্নতা সত্ত্বেও প্রাসঙ্গিক সত্তাগুলি বের করার ক্ষেত্রে উচ্চ নির্ভুলতা নিশ্চিত করে।
প্রশিক্ষণের জন্য ক্লিনিকাল নোট, EHR, প্যাথলজি রিপোর্ট এবং অন্যান্য স্বাস্থ্যসেবা নথির মতো টীকাযুক্ত ডেটাসেট প্রয়োজন। নির্ভুলতা এবং প্রাসঙ্গিকতা নিশ্চিত করার জন্য এই ডেটাসেটগুলিকে ডোমেন বিশেষজ্ঞদের দ্বারা সাবধানতার সাথে লেবেল করা উচিত।
ক্লিনিক্যাল এনইআর ইএইচআর ডেটা নিষ্কাশন, রোগ ও ওষুধ সনাক্তকরণ, বীমা দাবি প্রক্রিয়াকরণ স্বয়ংক্রিয়করণ এবং ক্লিনিক্যাল গবেষণায় সহায়তা করার ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়। এটি ডায়াগনস্টিকস এবং চিকিৎসা পরিকল্পনায় সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সমর্থন করে এমন এআই মডেল তৈরির জন্যও গুরুত্বপূর্ণ।
অসংগঠিত ডেটা থেকে মূল তথ্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিষ্কাশনের মাধ্যমে, ক্লিনিক্যাল এনইআর ম্যানুয়াল প্রচেষ্টা হ্রাস করে, রোগীর চার্টিং এবং দাবি প্রক্রিয়াকরণের মতো প্রক্রিয়াগুলিকে দ্রুততর করে এবং উন্নত রোগীর যত্নের জন্য কার্যকর অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
সংবেদনশীল চিকিৎসা তথ্য পরিচালনার জন্য HIPAA-এর মতো গোপনীয়তা বিধিমালা কঠোরভাবে মেনে চলা প্রয়োজন। রোগীর গোপনীয়তা রক্ষা করার জন্য, AI মডেলগুলির জন্য উচ্চমানের প্রশিক্ষণ তথ্য প্রদানের পাশাপাশি, টীকাযুক্ত তথ্য অবশ্যই সনাক্তকরণ থেকে বিচ্ছিন্ন করতে হবে।
Shaip সঠিক এবং স্কেলেবল ক্লিনিক্যাল NER সমাধান প্রদানের জন্য ডোমেন দক্ষতা, উন্নত অ্যানোটেশন সরঞ্জাম এবং একটি শক্তিশালী গুণমান নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়াকে একত্রিত করে। তাদের পরিষেবাগুলি স্বাস্থ্যসেবা AI প্রকল্পগুলির অনন্য চাহিদা পূরণের জন্য তৈরি করা হয়েছে, যা সম্মতি এবং নির্ভুলতা নিশ্চিত করে।