Tervishoiu pidevalt arenevas digitaalses maailmas mängivad tehisintellekti (AI) sarnased tehnoloogiad olulist rolli digitaalsete tervishoiustrateegiate kujundamisel. Üks selline tehnoloogia, ekstraktsiooni tehisintellekt, muudab andmete struktureerimise ja ekstraheerimise viisi, pakkudes lahendust tervishoiuorganisatsioonide ees seisvatele väljakutsetele, mis on seotud muutuvate standarditega kooskõlas püsimisega.
Tavapärased andmete sisestamise ja struktureerimise meetodid on tervishoiuteenuse pakkujatele olulised väljakutsed. Piiratud ressursside ja tööjõupuuduse tõttu koormatakse õdesid ja teisi tervishoiutöötajaid aja- ja töömahukate andmete sisestamise ülesannetega, võttes tähelepanu ära oluliselt patsiendihooldusest. Ekstraktsiooni tehisintellekti kasutuselevõtt pakub aga võimalust sellest koormast vabaneda ja protsessi sujuvamaks muuta.
Erinevalt generaalsest AI-st, mis genereerib uut sisu vastuseks küsimustele, keskendub ekstraktsiooni tehisintellekt asjakohase teabe tuvastamisele ja eraldamisele dokumentidelt. Masinõppe mudelite koolitamise abil vormide ja konteksti mõistmiseks suudab ekstraktsiooni tehisintellekt eraldada struktureeritud andmeid, nagu patsiendi demograafilised andmed, diagnoosikoodid ja muud olulised väljad. See kõrvaldab vajaduse käsitsi andmete sisestamise järele ning tagab andmetöötluses täpsuse ja efektiivsuse.
Üks ekstraktsiooni tehisintellekti olulisemaid eeliseid on võime säilitada tõesuse allikas. Näiteks Consensus Cloud Solutions’i clarity lahendus pakub igale eraldatud väljale usaldusväärsuse skoore, võimaldades tervishoiutöötajatel andmete täpsust valideerida. See tagab, et otsuseid saab teha usaldusväärse teabe alusel ning hõlbustab andmete analüüsi ja raporteerimist.
Lisaks võimaldab ekstraktsiooni tehisintellekt tervishoiuorganisatsioonidel kooskõlastuda uute standarditega, nagu HL7 FHIR, ka piiratud ressursside korral. Selle asemel, et investeerida kallitesse tehnoloogiatesse või palgata lisatööjõudu, pakub ekstraktsiooni tehisintellekt kulutõhusat lahendust, mis automatiseerib andmete struktuuri loomise, parandades efektiivsust ja vähendades vigu.
Kuigi võib tekkida muret generaalse AI kasutamise ja võimaluse pärast luua sisu ilma selge tõesuse allikata, kaotab ekstraktsiooni tehisintellekt need mured, tuginedes masinõppe mudelitele ja struktureeritud andmeekstraktsioonile. Selle tehnoloogia kasutamisega saavad tervishoiuorganisatsioonid optimeerida oma töövooge, vähendades tervishoiutöötajate koormust ning tagades täpse ja kooskõlasoleva andmehalduse.
Kokkuvõtteks pakub ekstraktsiooni tehisintellekt tervishoiutööstusele transformaatilist lahendust, muutes andmete struktureerimise revolutsiooniliselt. Dokumentidelt struktureeritud andmete ekstraheerimise automatiseerimisega parandab ekstraktsiooni tehisintellekt protsesse, suurendab efektiivsust ja võimaldab tervishoiuorganisatsioonidel muutuvate standarditega sammu pidada. Ekstraktsiooni tehisintellekti abil saavad tervishoiutöötajad keskenduda kvaliteetsele hooldusele, samal ajal kasutades tehisintellekti jõudu andmehalduse ja analüüsi täiustamiseks.
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br