उन्नत NLP और छद्म लेबलिंग का उपयोग करके नैदानिक रोगी नोटों का स्वचालित अंकन

नैदानिक रोगी नोटें रोगी बातचीत, निदान और चिकित्सा अभ्यास में उपचार योजनाओं का दस्तावेजीकरण करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। इन नोटों का सटीक मूल्यांकन सुनिश्चित करना चिकित्सा शिक्षा और प्रमाणन के लिए आवश्यक है। हालांकि, मैन्युअल मूल्यांकन जटिल और समय-सापेक्ष है, जो अक्सर अस्थिरता और संसाधन-गहन आकलन का परिणाम होता है। इन चुनौतियों से निपटने के लिए, यह शोध अत्याधुनिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) तकनीकों, विशेष रूप से मास्क्ड लैंग्वेज मॉडलिंग (MLM) प्रेट्रेनिंग, और छद्म लेबलिंग का उपयोग करता है। हमारी कार्यप्रणाली दक्षता और प्रभावशीलता को बढ़ाती है, प्रदर्शन की स्कूलंति के बिना प्रशिक्षण समय को काफी कम करती है। प्रायोगिक परिणामों से मॉडल प्रदर्शन में सुधार दिखाई देता है, जो नैदानिक नोट आकलन में संभावित परिवर्तन दर्शाता है।