രോഗികൾ അവരുടെ പരിചരണ യാത്രകളിലൂടെ നീങ്ങുമ്പോൾ ഹെൽത്ത് കെയർ വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, പലപ്പോഴും ക്ലിനിക്കുകൾ എഴുതുകയും ഇഎച്ച്ആറുകളിൽ സൂക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന കുറിപ്പുകളുടെ രൂപത്തിൽ. ആരോഗ്യ ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഈ ഡാറ്റ വിലപ്പെട്ടതാണ്, പക്ഷേ ആക്സസ് ചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും പലപ്പോഴും ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.

നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി) സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഒരു സാധ്യതയുള്ള പരിഹാരം നൽകുന്നു, കാരണം ഈ ഉപകരണങ്ങൾ കെയർ ടീമുകളെയും ഗവേഷകരെയും ഡാറ്റയുടെ പർവതങ്ങൾ വേർതിരിച്ചറിയാനും ജനസംഖ്യാ ആരോഗ്യ മാനേജ്മെന്റിലെയും ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാന പിന്തുണയിലെയും ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി അർത്ഥവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും സഹായിക്കും.

ആരോഗ്യസംരക്ഷണത്തിലെ എൻഎൽപി ഉപയോഗം എന്ന ആശയം വളരെയധികം ഹൈപ്പിന് വിഷയമാണ്, കാരണം നിലവിലുള്ള ഇഎച്ച്ആർ സിസ്റ്റങ്ങളോടുള്ള ക്ലിനിഷ്യൻ ബേൺഔട്ടും നിരാശയും വ്യവസായത്തെ ബാധിക്കുന്നു, പക്ഷേ എൻഎൽപിയുടെ രണ്ട് പ്രധാന ഘടകങ്ങളായ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് അണ്ടർസ്റ്റാൻഡിംഗ് (എൻഎൽയു), നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ജനറേഷൻ (എൻഎൽജി) എന്നിവ കുറഞ്ഞ ശ്രദ്ധ നേടിയിട്ടുണ്ട്.

ചുവടെ, ഹെൽത്ത്ഐടി അനാലിറ്റിക്സ് എൻഎൽപി, എൻഎൽയു, എൻഎൽജി എന്നിവയിലേക്ക് ആഴത്തിൽ ഇറങ്ങിച്ചെല്ലുകയും അവ തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയുകയും അവയുടെ ആരോഗ്യ പരിരക്ഷാ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യും.

NLP, NLU, NLG എന്നിവയെ വേർതിരിച്ചറിയുക

എൻ എൽ പി, എൻ എൽ യു, എൻ എൽ ജി എന്നിവയെ ബന്ധപ്പെട്ടതും എന്നാൽ വ്യത്യസ്തവുമായ ആശയങ്ങളായി ഐ ബി എം വിശേഷിപ്പിക്കുന്നു. വിശാലമായി, എൻ എൽ യു, എൻ എൽ ജി എന്നിവ എൻ എൽ പിയുടെ ഉപവിഭാഗങ്ങളാണ്.

ഭാഷാശാസ്ത്രം, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ), കമ്പ്യൂട്ടർ, ഡാറ്റാ സയൻസ് എന്നിവയിൽ നിന്ന് എടുത്ത രീതികൾ എൻഎൽപി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച്, എൻഎൽപി ഘടനാരഹിതമായ ഭാഷാ ഡാറ്റയെ നാമകരണം ചെയ്ത എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ വഴി ഘടനാപരമായ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് മാറ്റുന്നു.

ആളുകൾ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ, സ്ഥലങ്ങൾ, അളവുകൾ, ശതമാനങ്ങൾ, സമയങ്ങൾ, പണ മൂല്യങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ച വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കാൻ ടെക്സ്റ്റിനുള്ളിലെ നാമകരണം ചെയ്ത സ്ഥാപനങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു തരം വിവര വേർതിരിച്ചെടുക്കലാണ് നാമകരണം ചെയ്ത എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ.

നാമകരണം ചെയ്ത എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ, വേഡ് പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവയിലൂടെ, ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകൽ അല്ലെങ്കിൽ ഭാഷാ വിവർത്തനം പോലുള്ള ജോലികൾക്കായി എൻഎൽപി ഉപയോഗിക്കാം.

എൻഎൽപിയുടെ ഒരു ഘടകമെന്ന നിലയിൽ, ഒരു വാചകത്തിന്റെ അല്ലെങ്കിൽ വാചകത്തിന്റെ കഷണത്തിന്റെ അർത്ഥം നിർണ്ണയിക്കുന്നതിൽ എൻ എൽ യു ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. എൻ എൽ യു ടൂളുകൾ വാക്യഘടന അല്ലെങ്കിൽ ഒരു വാചകത്തിന്റെ വ്യാകരണ ഘടന, വാക്യത്തിന്റെ ഉദ്ദേശിച്ച അർത്ഥം എന്നിവ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. എൻ എൽ യു സമീപനങ്ങൾ അവർക്ക് പരിശീലനം നൽകുന്ന ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയ്ക്കായി വാക്കുകളും വാക്യങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം വ്യക്തമാക്കുന്ന ഒരു ഓന്റോളജി അല്ലെങ്കിൽ ഘടന സ്ഥാപിക്കുന്നു.

വാക്യഘടന, സെമാന്റിക്സ്, ഒന്റോളജികൾ എന്നിവയെല്ലാം മനുഷ്യ സംസാരത്തിൽ സ്വാഭാവികമായി സംഭവിക്കുന്നു, പക്ഷേ ഓരോന്നിന്റെയും വിശകലനങ്ങൾ മനുഷ്യ ഭാഷയുടെ സൂക്ഷ്മതകൾ കൃത്യമായി പകർത്തുന്നതിന് ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ അല്ലെങ്കിൽ അൽഗോരിതത്തിനായി എൻഎൽയു ഉപയോഗിച്ച് നടത്തണം.

ഉപഭോക്തൃ മനോഭാവങ്ങൾ മനസിലാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ബ്രാൻഡുകളുടെ വികാര വിശകലനത്തിൽ എൻ എൽ യു പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു, കാരണം ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്ബാക്ക് കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ നിരീക്ഷിക്കാനും പോസിറ്റീവ്, നെഗറ്റീവ് അവലോകനങ്ങൾ ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്ത് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനും ഈ സമീപനം കമ്പനികളെ അനുവദിക്കുന്നു.

കമ്പ്യൂട്ടർ റീഡിംഗ് കോംപ്രിഹെൻഷനുമായി എൻഎൽയു ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുമ്പോൾ, ഡാറ്റാ ഇൻപുട്ടുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മനുഷ്യരെപ്പോലെയുള്ള ടെക്സ്റ്റ് പ്രതികരണങ്ങൾ എഴുതാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിൽ എൻഎൽജി ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

എൻഎൽജി ഉപകരണങ്ങൾ സാധാരണയായി എൻഎൽപി ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റും വാക്യഘടന, സെമാന്റിക്സ്, നിഘണ്ടുക്കൾ, മോർഫോളജി തുടങ്ങിയ ഔട്ട്പുട്ട് ഭാഷയുടെ നിയമങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പരിഗണനകളും വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഓരോ പ്രതികരണവും ഉചിതമായി എങ്ങനെ ഉച്ചരിക്കണമെന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ഈ പരിഗണനകൾ എൻ എൽ ജി സാങ്കേതികവിദ്യയെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

ടെക്സ്റ്റ്-ടു-സ്പീച്ച് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ എൻഎൽജി ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഉപയോക്തൃ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് മനുഷ്യസമാനമായ പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ചാറ്റ്ജിപിടി പോലുള്ള ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ടൂളുകൾ ഓടിക്കുന്നു.

ഹെൽത്ത് കെയർ ഉപയോഗ കേസുകൾ

പരിചരണം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും രോഗനിർണയത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനും ക്ലിനിക്കൽ ഗവേഷണം ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നതിനുമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ അവയുടെ ഉപയോഗം ഉൾപ്പെടെ ആരോഗ്യസംരക്ഷണത്തിലെ എൻഎൽപി സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ സാധ്യതയുള്ള പ്രയോജനങ്ങൾ വിശാലമാണ്.

ഈ ഉപകരണങ്ങളുടെ ഏറ്റവും മികച്ച ഉപയോഗ കേസുകളിൽ ഒന്ന് ഘടനാരഹിതമായ ഇഎച്ച്ആർ ഡാറ്റ തരംതിരിക്കുകയും മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്, ഇത് ധാരാളം ഉപയോഗ കേസുകളിലുടനീളം പ്രസക്തമായ കഴിവാണ്.

ഇഎച്ച്ആറുകളിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചെടുത്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, ഹൃദയസ്തംഭനത്തിനുള്ള ഗുണനിലവാര നടപടികൾ യാന്ത്രികമാക്കാനും ഇഎച്ച്ആർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒപിയോയിഡ് ദുരുപയോഗം ക്ലാസിഫയറുകളിലെ പക്ഷപാതം തിരിച്ചറിയാനും കോവിഡ് -19 സങ്കീർണതകൾ വിലയിരുത്താനും കടുത്ത മാതൃ രോഗാവസ്ഥ പ്രവചിക്കാനും ബൈപോളാർ ഡിസോർഡറിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ച നേടാനും പൊതുജനാരോഗ്യ ഗവേഷണത്തെ പിന്തുണയ്ക്കാനും രോഗിയുടെ സുരക്ഷാ സംഭവങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്ന ഘടകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും എൻഎൽപി സമീപനങ്ങൾ സഹായിക്കും.

ജനിതക സീക്വൻസിംഗ് വേഗത്തിലാക്കുന്നതിനും എച്ച്പിവിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ക്യാൻസറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉൾപ്പെടെ കൃത്യതയുള്ള മെഡിസിൻ ഗവേഷണം മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകാനും എൻഎൽപി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു.

നിലവിൽ, വിരലിലെണ്ണാവുന്ന ആരോഗ്യ സംവിധാനങ്ങളും അക്കാദമിക് സ്ഥാപനങ്ങളും എൻഎൽപി ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കാലിഫോർണിയ സർവകലാശാല, ഇർവിൻ, മെഡിക്കൽ ഗവേഷണം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു, മൗണ്ട് സിനായ് അതിന്റെ വെബ് അധിഷ്ഠിത രോഗലക്ഷണ ചെക്കറിൽ എൻഎൽപി ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.

എൻഎൽയു വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല, പക്ഷേ ഗവേഷകർ അതിന്റെ ആരോഗ്യസംരക്ഷണ ഉപയോഗ കേസുകൾ അന്വേഷിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് ഹെൽത്ത് കെയർ ഡാറ്റാ മൈനിംഗ്, ചോദ്യ ധാരണ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടവ.

പ്രത്യേകിച്ചും, 2022 ൽ മൾട്ടിമീഡിയ ടൂൾസ് ആൻഡ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഗവേഷണം രോഗികൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദമായ മെഡിക്കൽ വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ട് വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് എം എൽ, എൻ എൽ യു, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനം എന്നിവ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു ചട്ടക്കൂട് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു.

ഡിസ്ചാർജ് സംഗ്രഹങ്ങളിൽ നിന്ന് മരുന്ന് തെറാപ്പി വിവരങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിൽ എൻ എൽ യു സഹായകമാകുമെന്ന് മറ്റൊരു കേസ് പഠനം തെളിയിക്കുന്നു.

എൻഎൽയു പോലെ, എൻഎൽപി സാങ്കേതികവിദ്യകളേക്കാൾ ആരോഗ്യസംരക്ഷണത്തിൽ എൻഎൽജി കൂടുതൽ പരിമിതമായ ഉപയോഗം കണ്ടിട്ടുണ്ട്, പക്ഷേ ആരോഗ്യസംരക്ഷണത്തിന്റെ വൈവിധ്യമാർന്ന വിവര ആവശ്യങ്ങളുടെ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് കാര്യമായ വാഗ്ദാനമുണ്ടെന്ന് ഗവേഷകർ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

ഇഎച്ച്ആർ വേരിയബിളുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സിന്തറ്റിക് ചീഫ് പരാതികൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഐസിയുകളിലെ വിവര പ്രവാഹം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും വ്യക്തിഗത ഇ-ഹെൽത്ത് വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നതിനും പ്രസവാനന്തര രോഗികളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനും എൻഎൽജി ഉപയോഗിക്കാം.

തടസ്സങ്ങൾ

ആരോഗ്യപരിപാലനത്തിൽ എൻ എൽ പി, എൻ എൽ യു, എൻ എൽ ജി എന്നിവയുടെ വാഗ്ദാനം ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്ക് വിന്യാസത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന പരിമിതികളുണ്ട്.

ഡാറ്റ, പക്ഷപാതം, ഉപകരണ പ്രകടനം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ആശങ്കകളിൽ നിന്ന് ഉത്ഭവിക്കുന്ന ഇവയിൽ പലതും എൻഎൽപി തരങ്ങളിലും ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും പങ്കിടുന്നു.

കാനഡ കമ്മ്യൂണിക്കബിൾ ഡിസീസ് റിപ്പോർട്ടിൽ എഴുതുന്ന ഗവേഷകർ എഐ, എംഎൽ, മറ്റ് നൂതന അനലിറ്റിക്സ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ എന്നിവയുമായി എൻഎൽപി ഒരു പ്രധാന പരിമിതി പങ്കിടുന്നുവെന്ന് അഭിപ്രായപ്പെട്ടു: ഡാറ്റ ആക്സസും ഗുണനിലവാരവും. ഉചിതവും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതുമായ ഡാറ്റയുടെ ലഭ്യത എൻ എൽ പി ടൂളുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് പ്രധാനമാണ്, കൂടാതെ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന ബയോമെഡിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിലവിലുണ്ടെങ്കിലും, അവ ഡാറ്റാ തരം അല്ലെങ്കിൽ ഗവേഷണ മേഖലയാൽ പരിമിതപ്പെടുത്താം.

ഒരു എൻഎൽപി മോഡൽ വികസിപ്പിക്കുന്നതിലും വിന്യസിക്കുന്നതിലും പക്ഷപാതം കണക്കിലെടുക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നത് മോഡൽ ഔട്ട്പുട്ടുകളെ പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കുമെന്നും ആരോഗ്യ അസമത്വങ്ങൾ നിലനിർത്തുമെന്നും രചയിതാക്കൾ സൂചിപ്പിച്ചു. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്കുള്ള ഡാറ്റാ ഉപയോഗവും സ്വകാര്യതാ പരിരക്ഷണങ്ങളും നിർദ്ദേശിക്കുന്ന നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഇതുവരെ സ്ഥാപിച്ചിട്ടില്ലാത്തതിനാൽ സ്വകാര്യതയും ആശങ്കാജനകമാണ്.

ഏതൊരു നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യയെയും പോലെ, എൻഎൽപി ഉപകരണങ്ങൾ ഉദ്ദേശിച്ചതുപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ചട്ടക്കൂടുകളും മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും ഉണ്ടായിരിക്കണമെന്ന് ഗവേഷകർ ശ്രദ്ധിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ചട്ടക്കൂടുകളും മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും ഇതുവരെ വികസിപ്പിച്ചിട്ടില്ല.

ഈ വെല്ലുവിളികൾക്ക് പുറമേ, ജേണൽ ഓഫ് ബയോമെഡിക്കൽ ഇൻഫോർമാറ്റിക്സിൽ നിന്നുള്ള ഒരു പഠനം എൻഎൽപിയുടെ ലക്ഷ്യങ്ങളും ക്ലിനിക്കൽ ഗവേഷണ പഠനങ്ങളും തമ്മിലുള്ള പൊരുത്തക്കേടുകൾ മറ്റൊരു തടസ്സം സൃഷ്ടിക്കുന്നുവെന്ന് പ്രസ്താവിച്ചു.

നിർദ്ദിഷ്ട ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ മോഡൽ ചെയ്യുന്ന വാക്ക്, വാചകം- അല്ലെങ്കിൽ ഡോക്യുമെന്റ് ലെവൽ വ്യാഖ്യാനങ്ങളിൽ എൻഎൽപി ഉപകരണങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു, അതേസമയം ക്ലിനിക്കൽ ഗവേഷണ പഠനങ്ങൾ ഒരു രോഗി അല്ലെങ്കിൽ ജനസംഖ്യാ തലത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, രചയിതാക്കൾ അഭിപ്രായപ്പെട്ടു. മറികടക്കാൻ കഴിയില്ലെങ്കിലും, ഈ വ്യത്യാസങ്ങൾ എൻ എൽ പി നയിക്കുന്ന മെഡിക്കൽ ഗവേഷണത്തിന് ഉചിതമായ മൂല്യനിർണ്ണയ രീതികൾ നിർവചിക്കുന്നത് ഒരു പ്രധാന വെല്ലുവിളിയാക്കുന്നു.

സ്വീകാര്യമായ തലത്തിൽ പ്രകടനം നടത്തുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ എല്ലാത്തരം എൻഎൽപി സാങ്കേതികവിദ്യകളും ഹെൽത്ത് കെയർ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ കൂടുതൽ പരിമിതപ്പെടുന്നു.

ആരോഗ്യപരിപാലനത്തിൽ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകളും ഉപകരണങ്ങളും ഫലപ്രദവും സുരക്ഷിതവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് കർശനമായ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുകയോ മറികടക്കുകയോ ചെയ്യുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, എൻ എൽ പി ഉപകരണങ്ങൾ ഈ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കാനോ ഒരേ ജോലി ചെയ്യുന്ന ഒരു മനുഷ്യനുമായി മത്സരിക്കാനോ കഴിയില്ലെന്ന് തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്.

ക്ലിനിക്കൽ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് എൻഎൽപിയെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ സോഫ്റ്റ്വെയറിന് 7 ശതമാനം വരെ പിശക് നിരക്ക് ഉണ്ടെന്ന് ജാമ നെറ്റ്വർക്ക് ഓപ്പണിൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഒരു പഠനം തെളിയിച്ചു. ഈ പിശകുകൾ രോഗിയുടെ സുരക്ഷാ സംഭവങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാമെന്ന് ഗവേഷകർ അഭിപ്രായപ്പെട്ടു, മാനുവൽ എഡിറ്റിംഗും മനുഷ്യ മെഡിക്കൽ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷനിസ്റ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള അവലോകനവും നിർണായകമാണെന്ന് മുന്നറിയിപ്പ് നൽകി.

അതുപോലെ, മെഡിക്കേഷൻ മോണിറ്ററിംഗ് പ്രോഗ്രാമുകൾ അന്വേഷിക്കുന്ന 2020 ഗവേഷണത്തിൽ ഒപിയോയിഡ് ഉപയോഗ വൈകല്യം (ഒയുഡി) തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ എൻഎൽപി മനുഷ്യരേക്കാൾ വളരെ കുറവാണെന്ന് കണ്ടെത്തി. മൊത്തത്തിൽ, മനുഷ്യ നിരൂപകർ ഒരു എൻഎൽപി ഉപകരണത്തേക്കാൾ ഇഎച്ച്ആർ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏകദേശം 70 ശതമാനം കൂടുതൽ ഒയുഡി രോഗികളെ തിരിച്ചറിഞ്ഞു.

അമേരിക്കൻ മെഡിക്കൽ ഇൻഫോർമാറ്റിക്സ് അസോസിയേഷന്റെ ജേണലിൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച 2018 ലെ ഒരു പഠനമനുസരിച്ച്, മെഡിക്കൽ ഗവേഷകർക്ക് മൂല്യവത്തായ ഡാറ്റാ ഉറവിടമായ സോഷ്യൽ മീഡിയ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അർത്ഥവത്തായതും ആരോഗ്യസംരക്ഷണവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതുമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ എൻഎൽപി മോഡലുകൾ പാടുപെടുന്നു.

ആരോഗ്യപരിപാലനത്തിലെ എൻ എൽ പി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഈ പരിമിതികൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, അവയുടെ പോരായ്മകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും ക്ലിനിക്കൽ ക്രമീകരണങ്ങളിൽ ഫലപ്രദമായി വിന്യസിക്കുന്നതിനും അവരുടെ സാധ്യതകൾ കാര്യമായ ഗവേഷണത്തെ നയിക്കും.