کیا آپ مریض کے رجسٹریشن فارم سے ڈیٹا نکالنا چاہتے ہیں؟ 98%+ سے زیادہ درستگی کے ساتھ فیلڈز نکالنے کے لیے Nanonets OCR سافٹ ویئر آزمائیں۔
صحت کی دیکھ بھال کی صنعت بڑی مقدار میں ڈیٹا کو ایڈجسٹ کرتی ہے، جن میں سے زیادہ تر غیر ساختہ اور پیچیدہ ہے۔ ذاتی صحت کی معلومات کو اس کی پوری صلاحیت کے مطابق استعمال نہیں کیا گیا ہے کیونکہ دستیاب ڈیٹا بکھرے ہوئے اور الگ تھلگ ہیں۔
لیکن اگر اس ڈیٹا کو درست اور قابل اعتماد معلومات پیدا کرنے کے لیے صحیح طریقے سے نکالا اور منظم کیا جا سکتا ہے جس کا استعمال صحت کی دیکھ بھال کے اہداف کو جلد پتہ لگانے، ترقی میں تاخیر اور متعدد بیماریوں کی روک تھام، اعلیٰ اور بڑھتے ہوئے صحت کی دیکھ بھال کے اخراجات میں کمی، اور مریض میں بہتری کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ مجموعی طور پر بہتر مریضوں کی دیکھ بھال فراہم کرنے کے لیے مواصلت۔
مریض کا رجسٹریشن فارم اور اس میں کیا ہوتا ہے؟
ایک مریض رجسٹریشن فارم ایک دستاویز ہے جو ایک مریض کی طرف سے پُر کیا جاتا ہے جو پہلی بار صحت کی دیکھ بھال کی سہولت کا دورہ کرتا ہے۔ یہ صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کو ان کی مطلوبہ دیکھ بھال حاصل کرنے کے لیے رجسٹر کرنے سے پہلے ذاتی اور صحت سے متعلق معلومات جمع کرنے کے قابل بناتا ہے۔
مریضوں کے رجسٹریشن فارم کے مندرجات صحت کی دیکھ بھال کرنے والے اداروں کے درمیان مختلف ہوں گے، لیکن عمومی مندرجات درج ذیل ہوں گے۔
پہلا حصہ مریض کی تفصیلات کے بارے میں پوچھتا ہے، بشمول ان کا نام، جنس، تاریخ پیدائش، پتہ، ازدواجی حیثیت، رابطے کی معلومات، اور قومی شناخت یا پاسپورٹ نمبر کی شکل میں شناختی نمبر۔
دوسرے حصے میں ہنگامی صورت حال، قریبی رشتہ دار، یا نابالغ کے قانونی سرپرست سے رابطہ کرنے والے اہلکاروں کے بارے میں معلومات شامل ہیں۔
تیسرا حصہ مریض کی انشورنس اسکیم کے بارے میں معلومات رکھتا ہے، بشمول کمپنی کا نام، انشورنس نمبر، اور پالیسی۔
مندرجہ ذیل حصے میں مریض کی رضامندی کا فارم ہے، بشمول مریض کا اعلان، رازداری کا معاہدہ، اور دیگر قانونی طور پر پابند شرائط، جن پر مریض کی تاریخ کے ساتھ دستخط کیے جانے چاہییں۔
مزید برآں، ایسے حصے ہیں جن میں طبی تاریخ، مریض کی موجودہ دوائیں، الرجی، خاندانی تاریخ، منشیات کے استعمال کی تاریخ وغیرہ شامل ہیں۔
A. دستی ڈیٹا انٹری
اس طریقے میں، ایک آپریٹر مریض کے رجسٹریشن فارم میں موجود معلومات کو دستی طور پر ڈیٹا بیس میں فیڈ کرے گا۔ ڈیٹا کے اندراج کے یہ روایتی طریقے آپریٹر کے عوامل پر منحصر ہوتے ہیں اور خودکار نظاموں کے مقابلے میں فوائد سے زیادہ نقصانات کو انجام دیں گے۔
پیشہ
آپریٹر کی تربیت اور انفراسٹرکچر کے لحاظ سے سرمائے کے اخراجات کم ہوں گے کیونکہ دستی ڈیٹا انٹری کے لیے ڈیٹا کو مرتب کرنے اور پیش کرنے کے لیے انتہائی ہنر مند عملے اور جدید ترین سافٹ ویئر اور ہارڈ ویئر کی ضرورت نہیں ہے۔
خامیاں
جیسا کہ صحت کے ریکارڈ کافی تفصیلی ہیں، ڈیٹا نکالنے میں گھنٹے لگتے ہیں اور ٹائپنگ اور حساب کے دوران صحت کی دیکھ بھال کی معلومات میں غلطیاں شامل کر سکتے ہیں، رہنما اصولوں اور تعریفوں پر عمل نہ کرنے سے، اور اس کے نتیجے میں ڈیٹا میں عدم یکسانیت ہو سکتی ہے۔ یہ ناقص تشخیص، غلط نسخے، اور مریض کے منفی نتائج کے نتیجے میں جھڑپوں کے اثرات کا سبب بن سکتا ہے۔
نکالے گئے ڈیٹا کی پیچیدگی کی وجہ سے، روایتی طریقے صرف پیشین گوئیوں کے لیے عام طور پر جمع کردہ متغیرات کی محدود تعداد کا استعمال کرتے ہیں۔ یہ مریضوں پر غلط مثبت اور غلط الارم پیدا کر سکتا ہے، جس کے نتیجے میں الرٹ تھکاوٹ ہو سکتی ہے، اور طبی لحاظ سے اہم واقعات چھوٹ جائیں گے، جس کی وجہ سے مریض کا انتظام خراب ہو جاتا ہے۔
B. الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز (EHR)
EHR ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار حاصل کرتا ہے، جو کہ کئی صحت کے اداروں بشمول ہسپتالوں، جنرل فزیشن پریکٹسز، لیبارٹریز، فارمیسیز وغیرہ میں بکھرا اور الگ تھلگ ہے۔
پیشہ
EHR نے ڈیٹا انٹری، کیلکولیشنز، اور گائیڈ لائنز اور ڈیٹا کی تعریفوں پر عمل نہ کرنے میں آپریٹر کی سطح کی غلطیوں کو کم کیا ہے، جس سے طبی غلطیوں کو کم کیا گیا ہے۔ مریض کے لیے فراہم کی جانے والی دیکھ بھال کے معیار میں بہتری آئی ہے، جس کا ثبوت 2011 میں ریاستہائے متحدہ کے ڈاکٹروں کے درمیان کیے گئے ایک مطالعے سے ظاہر ہوتا ہے کہ EHR نے 65% ممکنہ دواؤں کی غلطیوں سے آگاہ کیا ہے اور 62٪ لیب کی اہم اقدار، مریضوں کی مجموعی دیکھ بھال میں 78 فیصد اضافہ۔
EHR اور گہری سیکھنے کی تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے درست پیشین گوئیوں کے بعد مناسب تشخیص، مناسب تحقیقات، اور انتظام کے ذریعے صحت کی دیکھ بھال کے اخراجات کو کم کیا گیا ہے۔
EHR کے استعمال نے ہیلتھ انفارمیشن ایکسچینج (HIE) کے عمل کو فعال کیا، جہاں مختلف تنظیموں کے درمیان مریض کی سطح کی معلومات کا اشتراک کیا جاتا ہے۔ اس نے طبی پریکٹیشنرز کے لیے اپنے میڈیکل ریکارڈ تک آسان رسائی پیدا کر دی ہے جب مریض مختلف مقامات پر صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں سے طبی امداد حاصل کرتے ہیں۔
خامیاں
مختلف صحت کے اداروں کے پاس ڈیٹا پیش کرنے کے لیے قدرے مختلف فارمیٹس ہیں۔ دریں اثنا، رہنما خطوط مختلف ہیں، اور بیماریوں کی بین الاقوامی درجہ بندی (ICD) کے ذریعے کی گئی تشخیص EHR کی پیشین گوئیوں میں بے ترتیب غلطیاں ڈال سکتی ہیں۔ لہٰذا، یکساں اصطلاحات، نظام کے فن تعمیر، اور اشاریہ سازی کا نہ ہونا EHR سے متوقع فوائد کو کم کر سکتا ہے۔
EHR ہارڈ ویئر اور آپریٹر کی تربیت کے لیے اعلیٰ آغاز کے اخراجات سے منسلک ہے، جو کہ کمپیوٹر کی خواندگی اور ڈیٹا بیس ہینڈلنگ میں صارفین کی عدم مساوات کی وجہ سے متغیر ہو سکتا ہے۔
مریضوں کی حساس معلومات کی رازداری اور سلامتی خطرے میں ہے کیونکہ ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار ایک ساتھ جمع ہے، اور مناسب حفاظتی اقدامات نہیں ہیں۔
C. ہائبرڈ نقطہ نظر
جیسا کہ EHR میں دستیاب معلومات غیر معیاری کوڈز اور ڈھانچے کی شکل میں ہیں، صحت کے ڈیٹا کی تبدیلی اور لوڈنگ کے طریقے جیسے کہ ڈائنامک ETL (ایکسٹریکشن، ٹرانسفارمیشن، اور لوڈنگ) EHR ڈیٹا کو ری اسٹرکچر کرنے اور ایک عام فارمیٹ میں تبدیل کرنے کے لیے پریکٹس کے لیے آئے ہیں۔ اور مختلف تنظیموں اور ریسرچ ڈیٹا نیٹ ورکس کے درمیان ہم آہنگی کے لیے معیاری اصطلاحات۔
Nanonets ایک AI پر مبنی OCR سافٹ ویئر (GDPR اور SOC2 شکایت) ہے جو میڈیکل کو خودکار کر سکتا ہے۔ دستاویز پروسیسنگ بغیر کوڈ ورک فلوز کے ساتھ۔
Nanonets صحت کی دیکھ بھال کے دستاویز کی پروسیسنگ کے متعدد مراحل کو خودکار کر سکتے ہیں بشمول:
دستاویز اپ لوڈ، ڈیٹا نکالنا, ڈیٹا پروسیسنگ (ڈیٹا کی صفائی، فارمیٹنگ، تبدیلی)، منظوری، اور دستاویز آرکائیونگ.
Nanonets آپ کی مخصوص ضروریات پر عمل کرتا ہے، اور مکمل طور پر بغیر کوڈ کے پلیٹ فارم ہونے کی وجہ سے، اسے تنظیم میں کوئی بھی شخص استعمال کر سکتا ہے۔
آئیے دیکھتے ہیں کہ آپ اسے میڈیکل رجسٹریشن فارم سے ڈیٹا نکالنے کے لیے کیسے استعمال کر سکتے ہیں۔
سب سے پہلے، اسے استعمال کرنے کے لئے، Nanonets پر ایک مفت اکاؤنٹ بنائیں یا اپنے اکاؤنٹ میں لاگ ان کریں۔
اپنی مرضی کے مطابق OCR ماڈل منتخب کریں۔ اس ماڈل کو تربیت دینے کے لیے، آپ کو دس میڈیکل رپورٹس فراہم کرنا ہوں گی۔
مجھے ایسا کرنے کی ضرورت کیوں ہے؟ دس طبی دستاویزات فراہم کرنے سے آپ کو AI کو اپنی دستاویز کو موثر طریقے سے پہچاننے کی تربیت دینے میں مدد ملے گی۔
ایک بار تربیت حاصل کرنے کے بعد، اب آپ اپنے ڈیٹا کو فارمیٹ کرنے کے لیے قواعد ترتیب دے سکتے ہیں۔ آپ صفر کی تعداد کو تبدیل کر سکتے ہیں یا ڈیٹا بیس میں قدر تلاش کر سکتے ہیں اور ان بغیر کوڈ کے اصولوں کے ساتھ۔
اگلا مرحلہ برآمد کرنا اور اس طریقہ کا انتخاب کرنا ہے جس طرح آپ اپنی میڈیکل رپورٹس سے ڈیٹا برآمد کرنا چاہتے ہیں۔ اختیارات کو دریافت کریں یا انضمام کا انتخاب کریں اور اسے براہ راست اپنے ہیلتھ کیئر EHR سسٹم سے جوڑیں۔
مزید کرنے کی ضرورت ہے؟ ہمارے AI ماہرین کے ساتھ کال کریں جہاں آپ ہمیں اپنے استعمال کے معاملے کی وضاحت کر سکتے ہیں، اور ہم آپ کے لیے ورک فلو ترتیب دیں گے۔
کیوں Nanonets؟
Nanonets ایک ذہین OCR پلیٹ فارم ہے۔ مریض کے رجسٹریشن فارم سے متن کی شناخت کے لیے اسے کسی ٹیمپلیٹ کی ضرورت نہیں ہے۔ یہ کسی غیر تسلیم شدہ دستاویز سے متن کی آسانی سے شناخت کر سکتا ہے۔
یہ استعمال کرنا آسان ہے، 1 دن میں ترتیب دیا جا سکتا ہے، اور ڈیٹا نکالنے کے دوران 99%+ درستگی کو یقینی بناتا ہے۔
لیکن باقاعدہ OCR خصوصیات کے علاوہ، یہاں وہی ہے جو Nanonets کو الگ کرتا ہے:
بے مثال امیج پروسیسنگ
مختلف صحت کے اداروں کے لیے مریض کے رجسٹریشن فارم مختلف ہو سکتے ہیں۔ Nanonets کسی بھی دستاویز یا تصویر سے ڈیٹا نکالنے کا کام سنبھال سکتے ہیں، جو شروع کرنے کے لیے بالکل درست نہیں ہے۔ اعلی درجے کی پری اور پوسٹ پروسیسنگ کے ساتھ، پلیٹ فارم ڈیسکو، دوبارہ ترتیب، گھماؤ، فصل، اور مبہم مماثلت انجام دے سکتا ہے، لہذا آپ کو ہر بار اپنے رجسٹریشن فارم سے صحیح ڈیٹا حاصل ہوتا ہے۔
بہترین درجے کا OCR
Nanonets 98%+ سے زیادہ درستگی کے ساتھ آپ کے طبی دستاویز سے ڈیٹا نکال سکتے ہیں۔ یہ 40+ سے زیادہ زبانوں کا پتہ لگا سکتا ہے اور حسب ضرورت OCR سپورٹ کو سپورٹ کرتا ہے۔
طاقتور انضمام
آپ Nanonets کے ساتھ آسانی سے اپنے سسٹمز میں ڈیٹا انٹری کو خودکار کر سکتے ہیں۔ Nanonets کے انضمام کے ساتھ اپنے دستاویزات کو اسکین کریں اور 500+ کاروباری سافٹ ویئر میں مریضوں کے پروفائلز کو ریئل ٹائم میں اپ ڈیٹ کریں۔
خودکار حسب ضرورت کام کے بہاؤ
بغیر کوڈ ورک فلوز کے ساتھ دستاویز کی اسکریننگ، مریض کی آن بورڈنگ، ڈیٹا فارمیٹنگ، ڈیٹا کی افزودگی، میڈیکل رپورٹ جمع کرنا، ڈیٹا کی مطابقت پذیری، دستاویز کی مماثلت اور مزید بہت کچھ۔ بس اپنے قوانین میں پنچ کریں اور اسے آٹو پائلٹ موڈ پر سیٹ کریں۔
اور مزید. Nanonets آپ کی ضروریات کے مطابق حسب ضرورت ہے اور سفید لیبل OCR سافٹ ویئر اور آن پریمائز یا کلاؤڈ ہوسٹنگ کے اختیارات پیش کرتا ہے۔
کیا آپ کو مریض کے رجسٹریشن فارم سے ڈیٹا نکالنے کی ضرورت ہے؟
اگر ایسا ہے، Nanonets کی طرف بڑھیں۔ or ہماری ٹیم کے ساتھ کال کا شیڈول بنائیں۔
ٹیکنالوجی
ہیلتھ انفارمیشن مینجمنٹ سسٹم جو EHR استعمال کرتے ہیں انہیں تیز رفتار، قابل اعتماد انٹرنیٹ تک رسائی، ہارڈ ویئر اور سافٹ ویئر کے ساتھ مہنگے نیٹ ورک کنکشن کی ضرورت ہوتی ہے۔ اعلیٰ سٹارٹ اپ لاگت اور سستی اور موثر ٹیکنالوجی کی عدم دستیابی کی وجہ سے، خودکار ڈیٹا نکالنے کے مصنوعی ذہانت پر مبنی طریقوں کو لاگو کرنا صرف کچھ تنظیموں میں ایک مستقل پروگرام ہوگا۔
ڈیٹا کی ملکیت
صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کے درمیان موجودہ مسابقتی تعلقات کے ساتھ، معلومات کے تبادلے کی قسم اور مقدار کے حوالے سے مسائل پیدا ہوتے ہیں۔ اشتراک کردہ ملکیتی معلومات ٹیکنالوجی فروشوں کے ذریعہ 'صرف پڑھنے' کی بنیاد پر محدود ہیں۔ لہذا، تازہ ترین معلومات دستیاب نہیں ہوں گی.
مریضوں کی رازداری کے خدشات
چونکہ ذاتی صحت کی معلومات سے نمٹا جاتا ہے، تنظیموں کے درمیان معلومات کا اشتراک صرف پرائیویسی قوانین کی پابندی کرتے ہوئے مریضوں کی دیکھ بھال کے لیے کیا جاتا ہے۔ معلومات کے غیر قانونی افشاء کو روکنے کے لیے قانونی ذمہ داریاں وابستہ ہیں۔ لہذا، ڈیٹا کے تبادلے میں نقصان کا خطرہ ہمیشہ ممکنہ انعامات سے زیادہ ہونا چاہیے۔
A. بہتر ڈیٹا کی درستگی
سست، غلطی کا شکار روایتی ڈیٹا انٹری کے طریقوں کے بجائے جو ملازمین کی قیمتی صلاحیتوں کو ضائع کرتے ہیں، خودکار ڈیٹا نکالنا بار بار استعمال کے ساتھ زیادہ درستگی کو یقینی بناتا ہے۔
چونکہ EHR سے ڈیٹا نکالنے اور مفت متن کو گہری سیکھنے کی تکنیکوں میں شامل کیا جاتا ہے، صحت کی دیکھ بھال کے مختلف ڈومینز پر درست اور درست پیشین گوئیاں کی جاتی ہیں اور وسائل کی دیکھ بھال اور استعمال کے معیار اور نتائج سے متعلق۔ قابل اعتماد اور درست معلومات درست تشخیص اور مناسب انتظام میں مدد کرے گی، مریض کے نتائج کو بہتر بنائے گی۔
B. کارکردگی میں اضافہ
خودکار نظام بکھری ہوئی اور الگ تھلگ ذاتی صحت کی معلومات کو اکٹھا کریں گے، جو ابھی تک اپنی پوری صلاحیت کے ساتھ استعمال کی گئی ہے، ایک منظم شکل میں فراہم کی جانے والی دیکھ بھال کی تاثیر اور کارکردگی کو بہتر بنائے گی۔
2016 میں کیے گئے ایک مطالعے سے یہ بات سامنے آئی کہ ڈیٹا تجزیہ کار اپنے کام کے اوقات کا صرف 20 فیصد ڈیٹا کے تجزیہ پر صرف کرتے ہیں جبکہ باقی وقت ڈیٹا اکٹھا کرنے اور نکالنے میں صرف ہوتا ہے۔ خودکار ڈیٹا نکالنے سے افرادی قوت اور دستی غلطی کا شکار ڈیٹا نکالنے میں ضائع ہونے والے وقت کو کم کرتا ہے اور انہیں مریضوں کی دیکھ بھال کو بڑھانے کی ہدایت کرتا ہے۔
C. بہتر مریض کی دیکھ بھال
لوگ مختلف مقامات سے صحت کی سہولیات تک رسائی حاصل کریں گے۔ لہذا، ایک باہم مربوط اور خودکار نظام صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کو مریض کی حالت کی واضح تصویر فراہم کرے گا، اور مستقل اور موثر انتظام کی پیشکش کی جا سکتی ہے۔ 30 - 50% ریاستہائے متحدہ کے معالجین نے اطلاع دی ہے کہ الیکٹرانک سسٹم تجویز کردہ دیکھ بھال اور مناسب تحقیقات فراہم کرنے میں فائدہ مند ہیں اور مطالعہ کی آبادی کے 78% میں مریضوں کی مجموعی دیکھ بھال کے ذریعے مریضوں کے اچھے رابطے کی اجازت دیتے ہیں۔
D. اخراجات میں کمی
چونکہ مریض کے ریکارڈ مختلف ڈومینز پر بہت سارے ڈیٹا فراہم کرتے ہیں، اس لیے دستی ڈیٹا کا اندراج وقت طلب اور مہنگا ہو گا جس کے ناقص قابل قدر غلط نتائج ہوں گے۔ اگرچہ خودکار ڈیٹا نکالنے کی ابتدائی لاگت بہت زیادہ ہے، طویل مدت میں، لاگت میں کمی اس وقت حاصل کی جا سکتی ہے جب انسانی محنت کو استعمال کرنے والی باقاعدہ دہرائی جانے والی سرگرمیوں کو منظم اور درست ڈیٹا اور پیشین گوئیاں حاصل کرنے کے لیے خودکار بنایا جا سکے۔
الگ تھلگ ڈیٹا اکٹھا کرنے کے برخلاف، خودکار ڈیٹا اکٹھا کرنا اور مرتب کرنا ذاتی صحت کی معلومات کا مرکزی کنٹرول شدہ ڈیٹا بیس فراہم کرے گا جو کہ بہت سے صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کے درمیان استعمال کیا جا سکتا ہے، جس سے ڈیٹا ڈپلیکیشن کے اخراجات کو کم کیا جا سکتا ہے۔
E. ہموار کام کا بہاؤ اور فیصلہ سازی۔
فاسٹ ہیلتھ کیئر انٹرآپریبلٹی ریسورسز (FHIR) پر مبنی EHR اور گہرے سیکھنے کے طریقے متعدد مراکز میں طبی واقعات کے بارے میں درست پیشین گوئیاں فراہم کر سکتے ہیں۔ شرح اموات، دوبارہ داخلے، ہسپتال میں قیام کی مدت، وغیرہ پر پیشین گوئیاں کی جاتی ہیں جو طلب تک پہنچنے کے لیے دستیاب وسائل کا انتظام کرنے میں معاون ثابت ہوں گی۔ مریض کے رجسٹریشن فارم سے نکالے گئے غیر/نیم ساختہ ڈیٹا کو علاج کے اثرات اور کوتاہیوں کی نشاندہی کرنے اور کسی خاص حالت والے مریض میں متوقع نتائج کا تعین کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
حوالہ جات:
- Choi, E., Schuetz, A., Stewart, WF, & Sun, J. (2016)۔ دل کی ناکامی کے آغاز کے ابتدائی پتہ لگانے کے لئے بار بار نیورل نیٹ ورک ماڈلز کا استعمال۔ جرنل آف دی امریکن میڈیکل انفارمیٹکس ایسوسی ایشن، 24(2)، 361-370۔ لنک: https://doi.org/10.1093/jamia/ocw112
- Jones, SS, Rudin, RS, Perry, T., & Shekelle, PG (2012)۔ ہیلتھ انفارمیشن ٹیکنالوجی: بامعنی استعمال پر توجہ کے ساتھ ایک تازہ ترین منظم جائزہ۔ انٹرنل میڈیسن کی تاریخ، 156(1)، 48-54۔ لنک: https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-1-201201030-00007
- Kharrazi, H., Anzaldi, LJ, Hernandez, L., Davison, A., Boyd, CM, & Leff, B. (2018)۔ دائمی حالات کے انتظام کے لیے ڈیجیٹل ہیلتھ ٹیکنالوجیز کے اطلاق کی سائنس کی حالت۔ JMIR mHealth and uHealth, 6(4), e107. لنک: https://doi.org/10.2196/mhealth.8474
- King, J., Patel, V., Jamoom, EW, & Furukawa, MF (2014)۔ الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈ کے استعمال کے طبی فوائد: قومی نتائج۔ ہیلتھ سروسز ریسرچ، 49(1 Pt 2) 392-404۔ لنک: https://doi.org/10.1111/1475-6773.12135
- Rajkomar, A., Oren, E., Chen, K., Dai, AM, Hajaj, N., Hardt, M., … & Sundberg, P. (2018)۔ الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز کے ساتھ توسیع پذیر اور درست گہری تعلیم۔ NPJ ڈیجیٹل میڈیسن، 1(1)، 1-10۔ لنک: https://doi.org/10.1038/s41746-018-0029-1
- Savova, GK, Masanz, JJ, Ogren, PV, Zheng, J., Sohn, S., Kipper-Schuler, KC, & Chute, CG (2010)۔ میو کلینیکل ٹیکسٹ اینالیسس اینڈ نالج ایکسٹریکشن سسٹم (cTAKES): فن تعمیر، اجزاء کی تشخیص اور ایپلی کیشنز۔ جرنل آف دی امریکن میڈیکل انفارمیٹکس ایسوسی ایشن، 17(5)، 507-513۔ لنک: https://doi.org/10.1136/jamia.2009.001560
- ٹیری، این پی (2012)۔ بگ ڈیٹا کے دور میں مریض کی پرائیویسی کی حفاظت کرنا۔ UMKC قانون کا جائزہ، 81، 385. لنک: https://ssrn.com/abstract=2108079
- Vest, JR, & Gamm, LD (2011)۔ صحت سے متعلق معلومات کا تبادلہ: مستقل چیلنجز اور نئی حکمت عملی۔ جرنل آف دی امریکن میڈیکل انفارمیٹکس ایسوسی ایشن، 17(3)، 288-294۔ لنک: https://doi.org/10.1136/jamia.2010.003673
- Ong, TC, Kahn, MG, Kwan, BM, Yamashita, T., Brandt, E., Hosokawa, P., Uhrich, C., & Schilling, LM (2017)۔ Dynamic-ETL: ہیلتھ ڈیٹا نکالنے، تبدیلی اور لوڈنگ کے لیے ایک ہائبرڈ اپروچ۔ بی ایم سی میڈیکل انفارمیٹکس اور فیصلہ سازی۔, 17(1). https://doi.org/10.1186/s12911-017-0532-3
- Joseph, N., Lindblad, I., Zaker, S., Elfversson, S., Albinzon, M., Ødegård, Ø., Hantler, L., & Hellström, PM (2022)۔ الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈز کا خودکار ڈیٹا نکالنا: گیسٹرو اینٹرولوجیکل کلینیکل ٹرائلز میں اہلیت کے لیے ریسرچ ڈیٹا بیس بنانے کے لیے ڈیٹا مائننگ کی درستگی۔ اپسالا جرنل آف میڈیکل سائنسز, 127. https://doi.org/10.48101/ujms.v127.8260
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 ڈیٹا انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ایڈریین ایشلے کے ساتھ مستقبل کا نقشہ بنانا۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- PREIPO® کے ساتھ PRE-IPO کمپنیوں میں حصص خریدیں اور بیچیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- :کہاں
- ][p
- $UP
- 1
- 2011
- 2012
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2022
- 30
- 8
- a
- ہمارے بارے میں
- بدسلوکی
- تک رسائی حاصل
- کے مطابق
- اکاؤنٹ
- درستگی
- درست
- حاصل
- حاصل کیا
- کے پار
- سرگرمیوں
- شامل کریں
- پتہ
- اعلی درجے کی
- فوائد
- منفی
- سستی
- عمر
- معاہدہ
- AI
- انتباہ
- یلرجی
- کی اجازت
- ہمیشہ
- امریکی
- کے درمیان
- رقم
- an
- تجزیہ
- تجزیہ کار کہتے ہیں
- اور
- اور بنیادی ڈھانچہ
- کوئی بھی
- کسی
- علاوہ
- درخواست
- ایپلی کیشنز
- نقطہ نظر
- نقطہ نظر
- مناسب
- منظوری
- فن تعمیر
- کیا
- مصنوعی
- مصنوعی ذہانت
- AS
- اسسٹنس
- منسلک
- ایسوسی ایشن
- At
- خود کار طریقے سے
- آٹومیٹڈ
- autopilot
- دستیاب
- کی بنیاد پر
- بنیاد
- BE
- رہا
- اس سے پہلے
- کیا جا رہا ہے
- فائدہ مند
- فوائد
- کے درمیان
- بگ
- بگ ڈیٹا
- بائنڈنگ
- لانے
- کاروبار
- لیکن
- by
- فون
- کر سکتے ہیں
- دارالحکومت
- قبضہ
- پرواہ
- لے جانے کے
- کیس
- کیونکہ
- مراکز
- چیلنجوں
- تبدیل
- چن
- درجہ بندی
- صفائی
- واضح
- کلینکل
- طبی ٹیسٹ
- بادل
- بادل ہوسٹنگ
- مجموعہ
- COM
- کس طرح
- کامن
- عام طور پر
- مواصلات
- کمپنی کے
- مقابلے میں
- مقابلہ
- شکایت
- مکمل طور پر
- پیچیدہ
- پیچیدگی
- جزو
- کمپیوٹر
- اندراج
- شرط
- حالات
- رازداری
- رابطہ قائم کریں
- کنکشن
- رضامندی
- متواتر
- تعمیر
- رابطہ کریں
- پر مشتمل ہے
- مندرجات
- کنٹرول
- تبادلوں سے
- درست
- قیمت
- قیمت میں کمی
- اخراجات
- سکتا ہے
- تخلیق
- بنائی
- اہم
- فصل
- موجودہ
- اپنی مرضی کے
- مرضی کے مطابق
- ڈی اے
- اعداد و شمار
- ڈیٹا تجزیہ
- ڈیٹا کی افزودگی
- ڈیٹا انٹری
- ڈیٹا ایکسچینج
- اعداد و شمار کوجھنا
- ڈیٹا بیس
- ڈیٹا بیس
- تاریخ
- دن
- فیصلہ
- گہری
- گہری سیکھنے
- تاخیر
- نجات
- ڈیمانڈ
- تفصیلی
- تفصیلات
- کھوج
- اس بات کا تعین
- مختلف
- مختلف
- ڈیجیٹل
- ڈیجیٹل ہیلتھ
- براہ راست
- انکشاف
- بیماریوں
- do
- دستاویز
- دستاویزات
- کرتا
- نہیں کرتا
- ڈومینز
- کیا
- دو
- کے دوران
- متحرک
- e
- ابتدائی
- آسانی سے
- آسان
- موثر
- تاثیر
- اثرات
- کارکردگی
- مؤثر طریقے سے
- الیکٹرانک
- الیکٹرانک صحت کے ریکارڈ
- اہلیت
- ایمرجنسی
- ملازم
- چالو حالت میں
- کے قابل بناتا ہے
- بڑھانے کے
- بہتر
- بڑھانے
- یقینی بناتا ہے
- اندراج
- نقائص
- وغیرہ
- Ether (ETH)
- تشخیص
- بھی
- واقعات
- ہر کوئی
- ایکسچینج
- موجودہ
- توقع
- ماہرین
- وضاحت
- تلاش
- برآمد
- نکالنے
- نکالنے
- سہولیات
- سہولت
- عوامل
- ناکامی
- جھوٹی
- خاندان
- فاسٹ
- تھکاوٹ
- خصوصیات
- قطعات
- بھرے
- پہلا
- پہلی بار
- توجہ مرکوز
- کے بعد
- مندرجہ ذیل ہے
- کے لئے
- فارم
- فارمیٹ
- فارم
- بکھری
- مفت
- سے
- مکمل
- حاصل کرنا
- جمع
- جمع
- GDPR
- جنرل
- حاصل
- اہداف
- اچھا
- گوگل
- زیادہ سے زیادہ
- بڑھتے ہوئے
- ولی
- ہدایات
- ہینڈل
- ہینڈلنگ
- ہارڈ ویئر
- ہے
- ہونے
- صحت
- حفظان صحت
- صحت سے متعلق معلومات
- صحت کی خدمات
- صحت کی دیکھ بھال
- صحت کی دیکھ بھال کی صنعت
- ہارٹ
- قلب کی ناکامی
- مدد
- یہاں
- ہائی
- انتہائی
- تاریخ
- ہسپتال
- ہسپتالوں
- ہوسٹنگ
- HOURS
- کس طرح
- HTTPS
- انسانی
- ہائبرڈ
- i
- شناخت
- شناخت
- شناختی
- if
- تصویر
- پر عمل درآمد
- بہتر
- بہتری
- کو بہتر بنانے کے
- in
- سمیت
- شامل
- اضافہ
- صنعت
- اسماتایں
- معلومات
- انفارمیشن ٹیکنالوجی
- انفراسٹرکچر
- اداروں
- انشورنس
- انضمام
- انضمام
- انٹیلی جنس
- انٹیلجنٹ
- باہم منسلک
- اندرونی
- بین الاقوامی سطح پر
- انٹرنیٹ
- انٹرنیٹ تک رسائی
- انٹرویوبلائٹی
- میں
- تحقیقات
- الگ الگ
- IT
- میں
- جرنل
- صرف
- رشتہ داروں
- علم
- لیب
- لیبر
- زبانیں
- بڑے
- قانون
- قوانین
- معروف
- سیکھنے
- قانونی
- لمبائی
- کم
- ذمہ داریاں
- لمیٹڈ
- LINK
- خواندگی
- لوڈ کر رہا ہے
- مقامات
- لاگ ان
- لانگ
- دیکھو
- تلاش
- بنا
- انتظام
- انتظام
- دستی
- دستی طور پر
- بہت سے
- کے ملاپ
- مئی..
- بامعنی
- دریں اثناء
- اقدامات
- طبی
- ادویات
- دوا
- طریقہ
- طریقوں
- ایم ہیلتھ
- کانوں کی کھدائی
- معمولی
- موڈ
- ماڈل
- ماڈل
- زیادہ
- سب سے زیادہ
- ایک سے زیادہ
- بھیڑ
- نام
- قومی
- ضرورت ہے
- ضروریات
- نیٹ ورک
- نیٹ ورک
- عصبی
- عصبی نیٹ ورک
- نئی
- اگلے
- NIH
- اب
- تعداد
- OCR
- او سی آر سافٹ ویئر
- of
- کی پیشکش کی
- تجویز
- on
- جہاز
- ایک
- صرف
- آپریٹر
- مخالفت کی
- آپشنز کے بھی
- or
- تنظیم
- تنظیمیں
- منظم
- دیگر
- ہمارے
- باہر
- نتائج
- نتائج
- پر
- مجموعی طور پر
- خاص طور پر
- پاسپورٹ
- مریض
- مریضوں کی دیکھ بھال
- مریضوں
- کامل
- انجام دینے کے
- ذاتی
- ذاتی صحت
- کارمک
- ڈاکٹر
- تصویر
- مقام
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پالیسی
- غریب
- آبادی
- ممکن
- پروسیسنگ
- ممکنہ
- پریکٹس
- طریقوں
- پری
- پیشن گوئی
- نسخہ
- حال (-)
- کی روک تھام
- روک تھام
- کی رازداری
- رازداری کے قوانین
- مسائل
- عمل
- پروسیسنگ
- پروفائلز
- پروگرام
- بڑھنے
- مناسب
- ملکیت
- حفاظت
- فراہم
- فراہم
- فراہم کرنے والے
- فراہم کرنے
- کارٹون
- معیار
- بے ترتیب
- قیمتیں
- تک پہنچنے
- پڑھیں
- اصل وقت
- وصول
- تسلیم
- سفارش کی
- ریکارڈ
- ریکارڈ
- کو کم
- کم
- کم
- کو کم کرنے
- میڈیکل کو کم کرنا
- کمی
- حوالہ جات
- کے بارے میں
- رجسٹر
- رجسٹریشن
- باقاعدہ
- تعلقات
- قابل اعتماد
- بار بار
- بار بار
- رپورٹ
- اطلاع دی
- رپورٹیں
- کی ضرورت
- ضروریات
- تحقیق
- وسائل
- باقی
- تنظیم نو
- نتیجہ
- نتیجے
- انکشاف
- کا جائزہ لینے کے
- انعامات
- رسک
- قوانین
- رن
- s
- توسیع پذیر
- اسکین
- سکیم
- سائنس
- اسکریننگ
- دوسری
- سیکشن
- سیکشنز
- سیکورٹی
- حفاظتی اقدامات
- طلب کرو
- حساس
- سروسز
- مقرر
- سیٹ
- جنس
- مشترکہ
- اشتراک
- مختصریاں
- ہونا چاہئے
- دستخط
- اہم
- ہنر مند
- تھوڑا سا مختلف
- سست
- So
- سافٹ ویئر کی
- کچھ
- بہتر
- مخصوص
- تیزی
- خرچ
- خرچ
- سٹاف
- داؤ
- معیار
- شروع کریں
- شروع
- حالت
- امریکہ
- درجہ
- رہنا
- مرحلہ
- مراحل
- حکمت عملیوں
- سویوستیت
- منظم
- مطالعہ
- مادہ
- اس طرح
- اتوار
- حمایت
- کی حمایت کرتا ہے
- کے نظام
- سسٹمز
- لیتا ہے
- ٹیلنٹ
- ٹیم
- تکنیک
- ٹیکنالوجی
- ٹیکنالوجی
- سانچے
- دس
- اصطلاحات۔
- شرائط
- سے
- کہ
- ۔
- کے بارے میں معلومات
- ان
- ان
- وہاں.
- لہذا
- یہ
- تھرڈ
- اس
- اگرچہ؟
- کے ذریعے
- وقت
- وقت لگتا
- کرنے کے لئے
- مل کر
- روایتی
- ٹرین
- تربیت یافتہ
- ٹریننگ
- تبدیل
- تبدیلی
- ٹرائلز
- قسم
- متحدہ
- ریاست ہائے متحدہ امریکہ
- اپ ڈیٹ کرنے کے لئے
- اپ ڈیٹ کریں
- اپ ڈیٹ
- us
- استعمال
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیس
- استعمال کیا جاتا ہے
- صارفین
- کا استعمال کرتے ہوئے
- استعمال
- استعمال کیا
- قیمتی
- قیمت
- قابل قدر
- اقدار
- دکانداروں
- دورے
- حجم
- W
- چاہتے ہیں
- فضلے کے
- راستہ..
- we
- کیا
- جب
- جس
- جبکہ
- ڈبلیو
- گے
- ساتھ
- کام
- کام کا بہاؤ
- کام کے بہاؤ
- افرادی قوت۔
- ابھی
- آپ
- اور
- زیفیرنیٹ