लविता सलाहकार परिषद में आपका स्वागत है - हार्वर्ड मेडिकल स्कूल के प्रोफेसर टिम मिलर, क्लिनिकल और बायोमेडिकल जानकारी के लिए एनएलपी अनुप्रयोगों के विशेषज्ञ

हमें यह घोषणा करते हुए खुशी हो रही है कि डॉ. टिम मिलर, हार्वर्ड मेडिकल स्कूल में सहायक प्रोफेसर ( लिंक ), और बोस्टन चिल्ड्रेन हॉस्पिटल में कम्प्यूटेशनल हेल्थ इंफॉर्मेटिक्स प्रोग्राम ( लिंक ) में संकाय सदस्य, लविता सलाहकार परिषद में शामिल हो गए हैं।

प्रोफेसर मिलर हार्वर्ड मेडिकल स्कूल में मशीन लर्निंग फॉर मेडिकल लैंग्वेज लैब के पीआई (प्रमुख अन्वेषक) हैं। उनका शोध नैदानिक ​​पाठ के प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के लिए नए एल्गोरिदम विकसित करने के लिए समर्पित है, जिसका उद्देश्य स्वास्थ्य संबंधी ग्रंथों से महत्वपूर्ण जानकारी निकालने के उद्देश्य से नैदानिक ​​अनुसंधान को सुव्यवस्थित करना और स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों को और अधिक कुशल बनाना है। उनकी प्रयोगशाला ने क्लिनिकल एनएलपी के लिए डोमेन अनुकूलन की महत्वपूर्ण समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करने और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड से रोगी के प्रतिनिधित्व को सीखने वाली परियोजनाओं को वित्त पोषित किया है। प्रो. मिलर ने मिनेसोटा विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान में अपनी पीएचडी पूरी की।

क्लिनिकल रिसर्च के एनएलपी में प्रो मिलर की विशेषज्ञता

क्लिनिकल एनएलपी के क्षेत्र में प्रो. मिलर के काम ने क्लिनिकल रिसर्च-इनेबलिंग फेनोटाइपिंग एप्लिकेशन से लेकर क्लिनिकल टेक्स्ट के सिमेंटिक प्रोसेसिंग तक, एनएलपी और मशीन लर्निंग में मुख्य योगदान के लिए अनुप्रयोगों ( लिंक ) की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर किया है। उन्होंने टेम्पोरल रिलेशन एक्सट्रैक्शन में सिंटैक्टिक योगदान के लिए तकनीक विकसित की है और ओपन सोर्स प्रोजेक्ट Apache cTAKES (क्लिनिकल टेक्स्ट एनालिसिस एंड नॉलेज एक्सट्रैक्शन सिस्टम) में महत्वपूर्ण योगदान दिया है।

स्वास्थ्य संबंधी ग्रंथों की बढ़ती मात्रा, जैसे इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड, नैदानिक ​​परीक्षण रिपोर्ट और वैज्ञानिक साहित्य, बहुमूल्य जानकारी का खजाना रखती है जो स्वास्थ्य देखभाल और नैदानिक ​​अनुसंधान में क्रांति ला सकती है। इन ग्रंथों से महत्वपूर्ण जानकारी निकालने के लिए एआई और एनएलपी प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके इस क्षमता को अनलॉक करने के सबसे आशाजनक तरीकों में से एक है, अंततः नैदानिक ​​​​अनुसंधान को सुव्यवस्थित करना और स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली की दक्षता में वृद्धि करना।

नैदानिक ​​अनुसंधान के संदर्भ में, एनएलपी बड़ी मात्रा में डेटा से संबंधित जानकारी को जल्दी और सटीक रूप से निकालने में शोधकर्ताओं की मदद कर सकता है। यह प्रक्रिया ज्ञान के विश्लेषण और संश्लेषण को काफी तेज कर सकती है, जिससे तेजी से खोज और अधिक कुशल नैदानिक ​​परीक्षण हो सकते हैं। नैदानिक ​​परीक्षण रिपोर्ट, वैज्ञानिक लेख, और अन्य स्वास्थ्य संबंधी ग्रंथों से जानकारी के निष्कर्षण को स्वचालित करके, शोधकर्ता परिकल्पना निर्माण, प्रयोगात्मक डिजाइन और डेटा व्याख्या पर अधिक समय व्यतीत कर सकते हैं।

हम अपने सलाहकार के रूप में प्रो मिलर के साथ काम करने के लिए भाग्यशाली हैं। बोर्ड पर अपनी विशेषज्ञता के साथ, लविता अपनी तरह के पहले रोगी संचालित स्वास्थ्य सूचना बाज़ार में निरंतर विकास और नवीनता के लिए तैयार है। क्लिनिकल एनएलपी में प्रो मिलर का ज्ञान, अनुभव और जुनून लविता के दृष्टिकोण में योगदान देगा, जिससे दुनिया भर के लोग अपने स्वास्थ्य डेटा का प्रबंधन, साझा और उपयोग कर सकते हैं, स्वास्थ्य सेवाओं तक बेहतर पहुंच को सक्षम कर सकते हैं और रोगियों के जीवन में सुधार कर सकते हैं।