در چشم انداز متغیر دیجیتال بهداشت، فناوری‌های نوظهور مانند هوش مصنوعی (AI) نقشی حیاتی در شکل‌دهی به استراتژی‌های بهداشت دیجیتال ایفا می‌کنند. یکی از این فناوری‌ها، هوش مصنوعی استخراج، روشی نوین است که ساختاردهی و استخراج داده از اسناد را ثورتی نو می‌دهد و به سازمان‌های بهداشت در رفع چالش‌هایی که در پیروی از استانداردهای در حال تغییر وجود دارد، کمک می‌کند.
روش‌های سنتی ورود و ساختاردهی داده، چالش‌های قابل توجهی را برای ارائه دهندگان خدمات بهداشتی ایجاد می‌کنند. با منابع محدود و کمبود نیروی کار، پرستاران و سایر حرفه‌های بهداشتی با وظایف ورود داده زمان‌بر مشغول هستند که توجه آن‌ها را از مراقبت ویژه بیمار خارج می‌کند. با این حال، معرفی هوش مصنوعی استخراج راهی برای کاهش این بار و اصلاح فرایند ارائه می‌دهد.
برخلاف هوش مصنوعی ایجادکننده که با استفاده از پرسشنامه‌های مشخص، محتوای جدیدی تولید می‌کند، هوش مصنوعی استخراج بر روی تشخیص و استخراج اطلاعات مرتبط از اسناد تمرکز دارد. با آموزش مدل‌های یادگیری ماشین جهت درک اشکال و سازه متن، هوش مصنوعی استخراج قادر است داده‌های ساختارمندی مانند مشخصات بیمار، کدهای تشخیصی و سایر فیلدهای حیاتی را استخراج کند. این اقدام نیاز به ورود داده دستی را از بین می‌برد و دقت و کارآیی در پردازش داده را تضمین می‌کند.
یکی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی استخراج، توانمندی حفظ منبع حقیقت است. راه حل‌هایی مانند راه حل شفافیت Consensus Cloud Solution امتیازات اعتماد برای هر فیلد استخراج شده را فراهم می‌کند که به حرفه‌ایان بهداشت اجازه می‌دهد صحت داده را تایید کنند. این امر اطمینان می‌دهد که تصمیمات بر اساس اطلاعات قابل اطمینان گرفته شده و تجزیه و تحلیل و گزارش‌دهی داده را آسان می‌کند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی استخراج به سازمان‌های بهداشتی امکان می‌دهد با منابع محدود نیز با استانداردهای جدیدی مانند HL7 FHIR هماهنگ شوند. به جای سرمایه‌گذاری در فناوری‌های گران‌قیمت یا استخدام منابع انسانی اضافی، هوش مصنوعی استخراج یک راه حل هزینه‌مند است که ساختاردهی داده را به‌صورت خودکار انجام می‌دهد و کارایی را ارتقاع می‌دهد و خطاها را کاهش می‌دهد.
هر چند شاید نگرانی‌هایی درباره استفاده از هوش مصنوعی ایجادکننده و قدرت آن در ایجاد محتوا بدون یک منبع حقیقی وجود داشته باشد، هوش مصنوعی استخراج این نگرانی‌ها را با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و استخراج داده‌های ساختارمند حل می‌کند. با بهره‌گیری از این فناوری، سازمان‌های بهداشتی می‌توانند جریان کار خود را بهینه کنند، بار محرومیتی روی حرفه‌ایان بهداشتی را کاهش دهند و از هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت و تحلیل داده‌ها بهره‌برداری نمایند.
به طور خلاصه، هوش مصنوعی استخراج با ارائه راهکاری انقلابی برای صنعت بهداشت، ساختاردهی داده را به روشی نو متحول می‌کند. با خودکارسازی استخراج داده‌های ساختارمند از اسناد، هوش مصنوعی استخراج فرایندها را ساده‌تر می‌کند، کارایی را افزایش می‌دهد و به سازمان‌های بهداشتی امکان می‌دهد با استانداردهای در حال تغییر همگام شوند. با هوش مصنوعی استخراج، حرفه‌ایان بهداشتی می‌توانند بر تأمین مراقبت باکیفیت تمرکز کنند در حالی که از قدرت هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت و تحلیل داده‌ها استفاده کنند.
The source of the article is from the blog mgz.com.tw