ব্যক্তিগত স্বাস্থ্য-কেয়ার রুটিং
স্ব-রেফারেল। রোগীর প্রবেশ করা, রিয়েল-টাইম ডেটার উপর ভিত্তি করে, একটি এআই-সক্ষম সিস্টেম রোগীকে প্রয়োজনীয় যত্নের বিষয়ে সুপারিশ প্রদান করে।
ব্যক্তিগতকৃত আউটরিচ. ব্যক্তিগতকৃত, সরাসরি রোগীর আউটরিচ (উদাহরণস্বরূপ, স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারী এবং চ্যাটবট থেকে বার্তা, যত্নের সুপারিশ) তৈরি করার নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে রিয়েল-টাইম রোগীর ডেটা ক্যাপচার করা হয় এবং বিশ্লেষণ করা হয়।
ব্যক্তিগত স্বাস্থ্য-যত্ন পরিষেবা
আচরণগত পরিবর্তন। ব্যক্তিরা পরিবার পরিকল্পনার বিকল্পগুলির উপর বাস্তব-সময়, লক্ষ্যযুক্ত তথ্য বা কাস্টমাইজড গাইডেন্স পান।
ডেটা-চালিত রোগ নির্ণয়। রোগীদের দ্বারা প্রদত্ত উপসর্গ এবং অন্যান্য তথ্য বিশ্লেষণ করে অবস্থা নির্ণয় করুন।
ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সমর্থন। স্বাস্থ্যকর্মীরা রোগীর ডেটার উপর ভিত্তি করে সেরা-অনুশীলন পরিবার পরিকল্পনা যত্নের রিয়েল-টাইম নির্দেশিকা পান।
AI-সুবিধাযুক্ত যত্ন। রোগীরা তাদের উপসর্গ এবং পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে পরিবার পরিকল্পনার জন্য স্ব-যত্নের জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনের নির্দেশনা পান।
সম্মতি পর্যবেক্ষণ। রোগীর-ব্যবহারের ডেটার উপর ভিত্তি করে ওষুধের সম্মতি সম্পর্কে ব্যবহারকারী বা প্রদানকারীদের সতর্ক করুন।
স্বাস্থ্য ব্যবস্থা
ক্ষমতা পরিকল্পনা এবং কর্মী ব্যবস্থাপনা. সংস্থানগুলির পূর্বাভাস এবং পরিকল্পনা করতে সহায়তা করার জন্য সুবিধা-স্তরের যত্নের চাহিদা এবং স্বাস্থ্যকর্মীদের প্রাপ্যতার ডেটা পরীক্ষা করুন।
মানের নিশ্চয়তা এবং প্রশিক্ষণ. অতীতের সিদ্ধান্তগুলি বিশ্লেষণ করুন এবং প্রদত্ত পরিবার পরিকল্পনা পরিষেবাগুলির গুণমান এবং দক্ষতা উন্নত করতে কোথায় ত্রুটিগুলি করা হতে পারে তা চিহ্নিত করুন।
মেডিকেল রেকর্ড. কাজটিতে প্রদানকারীর সময় ব্যয় সীমিত করতে ইলেকট্রনিক মেডিকেল রেকর্ড তৈরিতে সহায়তা করুন।
কোডিং এবং বিলিং. সঠিক কোডিং নিশ্চিত করার জন্য চিকিৎসা নোট বিশ্লেষণ করে সহায়তা প্রদানকারীর অর্থায়ন ফাংশন; বিলিং কৌশলগুলিও অপ্টিমাইজ করা হয়।