অ্যামাজন লেক্স ভি 2 ব্যবহার করে একটি কাস্টম ভয়েস সহকারী দিয়ে রোগীর যত্নকে সহজ করুন

গত কয়েক দশক ধরে, চিকিত্সক বার্নআউট স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে একটি চ্যালেঞ্জ হয়ে দাঁড়িয়েছে। যদিও রোগীর মিথস্ক্রিয়া এবং রোগ নির্ণয় একজন চিকিত্সকের কাজের গুরুত্বপূর্ণ দিক, প্রশাসনিক কাজগুলি সমানভাবে ট্যাক্সিং এবং সময়সাপেক্ষ। চিকিত্সক এবং চিকিত্সকদের অবশ্যই প্রতিটি রোগীর জন্য একটি বিশদ মেডিকেল রেকর্ড রাখতে হবে। সেই রেকর্ডটি হাসপাতালের ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ড (EHR) সিস্টেমে সংরক্ষণ করা হয়, একটি ডাটাবেস যাতে হাসপাতালের প্রতিটি রোগীর রেকর্ড থাকে। এই রেকর্ডগুলি বজায় রাখার জন্য, চিকিত্সকরা প্রায়শই EHR সিস্টেমে ম্যানুয়ালি ডেটা প্রবেশ করতে প্রতিদিন একাধিক ঘন্টা ব্যয় করেন, যার ফলে কম উত্পাদনশীলতা এবং বার্নআউট বৃদ্ধি পায়।

চিকিত্সক বার্নআউট হল নেতৃস্থানীয় কারণগুলির মধ্যে একটি যা তাদের কর্মজীবনের সময় ডাক্তারদের জন্য বিষণ্নতা, ক্লান্তি এবং চাপের দিকে পরিচালিত করে। উপরন্তু, এটি উচ্চ টার্নওভার, কম উৎপাদনশীলতা, এবং ব্যয়বহুল চিকিৎসা ত্রুটি হতে পারে, যা মানুষের জীবন ও স্বাস্থ্যকে প্রভাবিত করে।

এই পোস্টে, আপনি ভয়েস সহকারীর গুরুত্ব এবং তারা কীভাবে ডাক্তারদের জন্য প্রশাসনিক কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে পারেন তা শিখবেন। এছাড়াও আমরা PocketSphinx এবং ব্যবহার করে একটি কাস্টম ভয়েস সহকারী তৈরি করে চলেছি অ্যামাজন লেক্স.

চিকিত্সক বার্নআউটের সমাধান হিসাবে ভয়েস সহকারী

ভয়েস সহকারীরা এখন রোগীর যত্নের গুরুত্বপূর্ণ কিন্তু ম্যানুয়াল অংশগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে শুরু করেছে। তারা ডাক্তারদের সময় বাঁচাতে, চাপ কমাতে এবং ক্লিনিকাল ডকুমেন্টেশনের প্রশাসনিক প্রয়োজনীয়তাগুলির বিপরীতে রোগীর উপর ফোকাস করার জন্য আরও বেশি সময় ব্যয় করতে সাহায্য করার জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হতে পারে।

আজ, ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্টগুলি আরও সহজলভ্য হয়ে উঠছে কারণ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ মডেলগুলি অগ্রসর হচ্ছে, ত্রুটিগুলি হ্রাস পাচ্ছে এবং গড় বিকাশকারীর জন্য বিকাশ আরও অ্যাক্সেসযোগ্য হয়ে উঠেছে৷ যাইহোক, বেশিরভাগ ডিভাইস সীমিত, তাই ডেভেলপারদের প্রায়ই তাদের নিজস্ব কাস্টমাইজড সংস্করণ তৈরি করতে হবে।

স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে কাজ করা সলিউশন আর্কিটেক্ট হিসাবে, আমরা হাসপাতাল এবং রোগীর কক্ষে ভয়েস সহকারী গ্রহণের দিকে একটি ক্রমবর্ধমান প্রবণতা দেখতে পাচ্ছি।

এই পোস্টে, আপনি PocketSphinx এবং Amazon Lex ব্যবহার করে কীভাবে একটি কাস্টম ভয়েস সহকারী তৈরি করবেন তা শিখবেন। আমাদের সহজে সেট-আপ এবং পরিচালিত পরিষেবাগুলির সাহায্যে, বিকাশকারীরা এবং উদ্ভাবকরা দৌড়ে মাটিতে আঘাত করতে পারে এবং ভবিষ্যতের ডিভাইসগুলি বিকাশ করা শুরু করতে পারে৷

কাস্টম ভয়েস সহকারী সমাধান আর্কিটেকচার

নিম্নলিখিত আর্কিটেকচার ডায়াগ্রামটি আমাদের সমাধানের উচ্চ-স্তরের ওভারভিউ উপস্থাপন করে।

আমাদের সমাধানে, আমরা প্রথমে একটি ভয়েস সহকারী স্ক্রিপ্টের সাথে ইন্টারফেস করি যা আপনার কম্পিউটারে চলে। জাগ্রত শব্দটি স্বীকৃত হওয়ার পরে, ভয়েস সহকারী আপনি যা বলছেন তা রেকর্ড করা শুরু করে এবং অডিওটি অ্যামাজন লেক্সে পাঠায়, যেখানে এটি একটি ব্যবহার করে এডাব্লুএস ল্যাম্বদা সংরক্ষিত ডামি রোগীর ডেটা পুনরুদ্ধার করার ফাংশন আমাজন ডায়নামোডিবি. সেন্সর ডেটা অন্য পাইথন স্ক্রিপ্ট দ্বারা উত্পন্ন হয়, generate_data.py, যা আপনি আপনার কম্পিউটারে চালান।

সেন্সরের প্রকারের মধ্যে রয়েছে রক্তচাপ, রক্তের গ্লুকোজ, শরীরের তাপমাত্রা, শ্বাসযন্ত্রের হার এবং হার্ট রেট। আমাজন লেক্স একটি ভয়েস বার্তা ফেরত পাঠায় এবং আমরা ব্যবহার করি আমাজন পলি, একটি পরিষেবা যা পাঠ্যকে প্রাণবন্ত বক্তৃতায় পরিণত করে, একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ অভিজ্ঞতা তৈরি করতে।

এখন আপনি এই সমাধানের জন্য প্রয়োজনীয় উপাদান তৈরি করতে প্রস্তুত।

আপনার সমাধান সংস্থান স্থাপন করুন

আপনি আমাদের কাস্টম ভয়েস সহকারী সমাধানের সমস্ত ফাইল খুঁজে পেতে পারেন গিটহুব রেপো. তাদের থেকে ডাউনলোড করা PocketSphinx মডেল ফাইল সহ সমস্ত ফাইল ডাউনলোড করুন রেপো.

আপনি সরাসরি নির্বাচন করে DynamoDB টেবিল এবং Lambda ফাংশন স্থাপন করতে হবে স্ট্যাক চালু করুন.

সার্জারির এডাব্লুএস ক্লাউডফর্মেশন স্ট্যাক সম্পূর্ণ হতে কয়েক মিনিট সময় নেয়। এটি সম্পূর্ণ হলে, আপনি যেতে পারেন Resources ল্যাম্বডা ফাংশন এবং DynamoDB টেবিল তৈরি চেক আউট করতে ট্যাব. Lambda ফাংশনের নামটি নোট করুন কারণ আমরা এটিকে পরে উল্লেখ করি যখন Amazon Lex বট তৈরি করা হয়।

অ্যামাজন লেক্স বট তৈরি করুন

CloudFormation স্ট্যাক সম্পূর্ণ হলে, আমরা Amazon Lex বট তৈরি করতে প্রস্তুত। এই পোস্টের জন্য, আমরা নতুন V2 কনসোল ব্যবহার করি।

1. অ্যামাজন লেক্স কনসোলে, নির্বাচন করুন নতুন Lex V2 কনসোলে স্যুইচ করুন.
2. নেভিগেশন ফলকে, নির্বাচন করুন বট.
3. বেছে নিন বট তৈরি করুন.
4. জন্য বট নামপ্রবেশ করান Healthbot.
5. জন্য বিবরণ, একটি ঐচ্ছিক বিবরণ লিখুন।
6. জন্য রানটাইম ভূমিকা, নির্বাচন করুন মৌলিক Amazon Lex অনুমতি দিয়ে একটি ভূমিকা তৈরি করুন.
7. মধ্যে শিশুদের অনলাইন গোপনীয়তা সুরক্ষা আইন (সিওপিপিএ) অধ্যায়, নির্বাচন করুন না.
8. এর জন্য সেটিংস রাখুন নিষ্ক্রিয় সেশনের সময়সীমা তাদের ডিফল্টে (5 মিনিট)।
9. বেছে নিন পরবর্তী.

10. জন্য ভয়েস মিথস্ক্রিয়া, আপনি যে ভয়েস ব্যবহার করতে চান সেটি বেছে নিন।
11. বেছে নিন সম্পন্ন.

কাস্টম স্লট প্রকার, উদ্দেশ্য, এবং উচ্চারণ তৈরি করুন

এখন আমরা সেন্সর, আমাদের উদ্দেশ্য এবং নমুনা উচ্চারণের জন্য একটি কাস্টম স্লট টাইপ তৈরি করি।

1. উপরে স্লট প্রকার পৃষ্ঠা, চয়ন করুন স্লট টাইপ যোগ করুন.
2. বেছে নিন ফাঁকা স্লট টাইপ যোগ করুন.
3. জন্য স্লট টাইপ নাম¸ প্রবেশ করুন SensorType.
4. বেছে নিন বিজ্ঞাপন.
5. সম্পাদক, অধীনে স্লট মান রেজোলিউশন, নির্বাচন করুন স্লট মান সীমাবদ্ধ.

6. নিম্নলিখিত মান যোগ করুন:
   1. রক্তচাপ
   2. রক্তে গ্লুকোজ
   3. শরীরের তাপমাত্রা
   4. হৃদ কম্পন
   5. শ্বাসপ্রশ্বাসের হার

7. বেছে নিন স্লট টাইপ সংরক্ষণ করুন.

উপরে ইন্টেন্টস পৃষ্ঠা, আমাদের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি দুটি উদ্দেশ্য আছে। আমরা রাখা FallbackIntent ডিফল্ট হিসাবে।

8. বেছে নিন নিউইন্টেন্ট.
9. জন্য অভিপ্রায়ের নাম, পরিবর্তন PatientData.

10. মধ্যে নমুনা উচ্চারণ বিভাগে, এই অভিপ্রায় আহ্বান করতে কিছু বাক্যাংশ যোগ করুন।

আমরা নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটে কয়েকটি উদাহরণ প্রদান করি, তবে আপনি নিজেরও যোগ করতে পারেন।

11. মধ্যে স্লট যোগ করুন বিভাগ, জন্য নামপ্রবেশ করান PatientId.
12. জন্য স্লট টাইপপছন্দ করা AMAZON.AlphaNumeric.
13. জন্য অনুরোধ জানানোপ্রবেশ করান What is the patient ID?

এই প্রম্পটটি আসলে গুরুত্বপূর্ণ নয় কারণ আমরা পরিপূর্ণতার জন্য Lambda ব্যবহার করছি।

14. নামের আরেকটি প্রয়োজনীয় স্লট যোগ করুন SensorType.
15. জন্য স্লট টাইপনির্বাচন সেন্সর টাইপ (আমরা এটি আগে তৈরি করেছি)।
16. জন্য অনুরোধ জানানোপ্রবেশ করান What would you like to know?
17. অধীনে কোড হুক, নির্বাচন করুন আরম্ভ এবং বৈধতা জন্য একটি Lambda ফাংশন ব্যবহার করুন এবং পরিপূর্ণতার জন্য একটি Lambda ফাংশন ব্যবহার করুন.

18. বেছে নিন অভিপ্রায় সংরক্ষণ করুন.
19. বেছে নিন নির্মাণ করা.

নির্মাণ সম্পূর্ণ হতে কয়েক মিনিট সময় লাগতে পারে।

একটি নতুন সংস্করণ তৈরি করুন

আমরা এখন আমাদের নতুন উদ্দেশ্য নিয়ে একটি নতুন সংস্করণ তৈরি করি। আমরা উৎপাদনে খসড়া সংস্করণ ব্যবহার করতে পারি না।

1. নির্মাণ সম্পূর্ণ হলে, উপর বট সংস্করণ পৃষ্ঠা, চয়ন করুন সংস্করণ তৈরি করুন.
2. সমস্ত সেটিংস তাদের ডিফল্টে রাখুন।
3. বেছে নিন সৃষ্টি.

আপনি এখন দেখতে হবে Version 1 তালিকাভুক্ত বট সংস্করণ পাতা.

একটি উপনাম তৈরি করুন

এখন আমরা স্থাপন করার জন্য একটি উপনাম তৈরি করি।

1. অধীনে বিস্তৃতি নেভিগেশন ফলকে, নির্বাচন করুন ওরফে.
2. বেছে নেওয়া হয়েছে উপনাম তৈরি করুন.
3. জন্য ওরফে নাম¸ প্রবেশ করুন prod.
4. এই উপনামটিকে সাম্প্রতিকতম সংস্করণের সাথে যুক্ত করুন (Version 1).

5. বেছে নিন সৃষ্টি.
6. উপরে ওরফে পৃষ্ঠা, আপনি এইমাত্র তৈরি করা উপনাম চয়ন করুন।
7. অধীনে ভাষাসমূহনির্বাচন ইংরেজি (US).

8. জন্য উৎস, আপনি আগে সংরক্ষিত Lambda ফাংশন নির্বাচন করুন।
9. জন্য ল্যাম্বডা ফাংশন সংস্করণ বা উপনামনির্বাচন $শেষ.

10. বেছে নিন সংরক্ষণ করুন.

আপনার কাছে এখন একটি কার্যকরী অ্যামাজন লেক্স বট রয়েছে যার সাথে আপনি পরীক্ষা শুরু করতে পারেন। আমরা এগিয়ে যাওয়ার আগে, বট আইডি এবং ওরফে আইডি সংরক্ষণ করতে ভুলবেন না।

বট আইডি বট বিবরণ পৃষ্ঠায় অবস্থিত.

উপনাম আইডি অবস্থিত ওরফে পাতা.

আপনাকে ভয়েস সহকারী স্ক্রিপ্টে এই মানগুলি প্রতিস্থাপন করতে হবে voice_assistant.py পরে।

নিম্নলিখিত বিভাগগুলিতে, আমরা ব্যাখ্যা করি যে কীভাবে একটি কাস্টম ওয়েক শব্দ সনাক্ত করতে পকেটস্পিনক্স ব্যবহার করতে হয় সেইসাথে কীভাবে সমাধানটি ব্যবহার শুরু করতে হয়।

ওয়েক শব্দ স্বীকৃতির জন্য PocketSphinx ব্যবহার করুন

আমাদের সমাধানের প্রথম ধাপে আমরা Amazon Lex-এ পাঠানোর জন্য আপনার আদেশ শোনা শুরু করার আগে একটি কাস্টম ওয়েক শব্দ ব্যবহার করা জড়িত। ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্টদের একটি সর্বদা চালু, অত্যন্ত নির্ভুল, এবং ছোট ফুটপ্রিন্ট প্রোগ্রামের প্রয়োজন একটি জেগে থাকা শব্দের জন্য ক্রমাগত শোনার জন্য। এটি সাধারণত কারণ তারা একটি ছোট, কম ব্যাটারি ডিভাইস যেমন একটি Amazon ইকোতে হোস্ট করা হয়।

জাগ্রত শব্দ স্বীকৃতির জন্য, আমরা প্রতিটি অডিও খণ্ড প্রক্রিয়া করার জন্য কার্নেগি মেলন ইউনিভার্সিটি দ্বারা তৈরি ওপেন-সোর্স ক্রমাগত বক্তৃতা শনাক্তকরণ ইঞ্জিন PocketSphinx ব্যবহার করি। আমরা PocketSphinx ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি কারণ এটি একটি বিনামূল্যে, নমনীয়, এবং সঠিক ওয়েক সিস্টেম প্রদান করে ভাল পারফরম্যান্স সহ।

আপনার কাস্টম ওয়েক শব্দ তৈরি করুন

PocketSphinx ব্যবহার করে ভাষার মডেল তৈরি করা সহজ। প্রথম ধাপ হল একটি কর্পাস তৈরি করা। আপনি অন্তর্ভুক্ত মডেলটি ব্যবহার করতে পারেন যা "Amazon" এর সাথে প্রাক-প্রশিক্ষিত হয় তাই আপনি যদি আপনার নিজের ওয়েক ওয়ার্ডকে প্রশিক্ষণ দিতে না চান তবে আপনি পরবর্তী ধাপে যেতে পারেন। যাইহোক, আমরা আপনাকে ভয়েস সহকারী স্ক্রিপ্টের সাথে ব্যবহার করার জন্য আপনার নিজস্ব কাস্টম ওয়েক শব্দ তৈরি করে পরীক্ষা করার জন্য উত্সাহিত করি।

কর্পাস হল বাক্যের একটি তালিকা যা আপনি ভাষা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করেন। আপনি ফাইলটিতে আমাদের পূর্ব-নির্মিত কর্পাস ফাইলটি খুঁজে পেতে পারেন corpus.txt যা আপনি আগে ডাউনলোড করেছেন।

1. আপনি যে মূল বাক্যাংশ বা জাগানো শব্দটি ব্যবহার করতে চান তার উপর ভিত্তি করে কর্পাস ফাইলটি পরিবর্তন করুন এবং তারপরে যান৷ LMTool পৃষ্ঠা.
2. বেছে নিন ব্রাউজ করুন এবং নির্বাচন করুন corpus.txt আপনার তৈরি করা ফাইল
3. বেছে নিন নলেজ বেস কম্পাইল করুন.
4. টুলটি তৈরি করা ফাইলগুলি ডাউনলোড করুন এবং আপনি পূর্বে ডাউনলোড করা উদাহরণ কর্পাস ফাইলগুলি প্রতিস্থাপন করুন।
5. প্রতিস্থাপন করুন KEY_PHRASE এবং DICT পাইথন স্ক্রিপ্টের ভেরিয়েবলগুলি নতুন ফাইল এবং ওয়াক ওয়ার্ড প্রতিফলিত করতে।

6. আপনি ভয়েস সহকারী স্ক্রিপ্টে আগে যে মানগুলি সংরক্ষণ করেছিলেন তার সাথে বট আইডি এবং বট ওরফে আইডি আপডেট করুন৷

আপনার কম্পিউটারে ভয়েস সহকারী স্ক্রিপ্ট সেট আপ করুন

GitHub সংগ্রহস্থলে, আপনি এই পোস্টের জন্য যে দুটি পাইথন স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করেন তা ডাউনলোড করতে পারেন: generate_data.py এবং voice_assistant.py.

আপনি স্ক্রিপ্টটি চালানোর আগে আপনাকে অবশ্যই কয়েকটি ধাপ সম্পূর্ণ করতে হবে, যথা সঠিক পাইথন সংস্করণ এবং লাইব্রেরি ইনস্টল করা।

1. ডাউনলোড এবং ইন্সটল পাইথন 3.6.

PocketSphinx Python 3.6 পর্যন্ত সমর্থন করে। আপনার যদি পাইথনের অন্য সংস্করণ ইনস্টল করা থাকে তবে আপনি ব্যবহার করতে পারেন pyenv পাইথন সংস্করণগুলির মধ্যে স্যুইচ করতে।

2. ইনস্টল করুন পকেটফিক্স.
3. ইনস্টল করুন পিয়াউডিও.
4. Boto3 ইনস্টল করুন।

আপনি ব্যবহার নিশ্চিত করুন সর্বশেষ সংস্করণ ব্যবহার করে pip install boto3==<version>.

5. ইনস্টল করুন দ্য এডাব্লুএস কমান্ড লাইন ইন্টারফেস (AWS CLI) এবং আপনার প্রোফাইল কনফিগার করুন.

আপনার যদি না থাকে এডাব্লুএস আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) ব্যবহারকারী এখনো, আপনি পারেন একটি তৈরী কর. নিশ্চিত করুন যে আপনি অঞ্চলটিকে একই অঞ্চলে সেট করেছেন যেখানে আপনি আপনার সংস্থানগুলি আগে তৈরি করেছিলেন৷

আপনার ভয়েস সহকারী শুরু করুন

এখন যেহেতু আমরা সবকিছু সেট আপ করেছি, আপনার কম্পিউটারে একটি টার্মিনাল খুলুন এবং চালান generate_data.py.

কমপক্ষে এক মিনিটের জন্য এটি চালানো নিশ্চিত করুন যাতে টেবিলটি শালীনভাবে জনবহুল হয়। আমাদের ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট কেবলমাত্র টেবিলে ঢোকানো সর্বশেষ ডেটা নিয়ে প্রশ্ন করে, তাই এটি একবার চলার পরে আপনি এটি বন্ধ করতে পারেন। উত্পন্ন রোগীর আইডিগুলি 0-99-এর মধ্যে, এবং পরে জিজ্ঞাসা করা হয়।

ডেটা তৈরি হচ্ছে তা নিশ্চিত করতে টেবিলটি পরীক্ষা করুন।

এখন আপনি চালাতে পারেন voice_assistant.py.

আপনার কম্পিউটার আপনার আগে সেট করা ওয়েক ওয়ার্ড (অথবা ডিফল্ট “Amazon”) শুনছে এবং জেগে থাকার শব্দটি সনাক্ত না করা পর্যন্ত রেকর্ডিং শুরু করে না। পকেটস্ফিনক্সের ডিকোডার ব্যবহার করে জাগ্রত শব্দ সনাক্তকরণ প্রক্রিয়া করা হয়। ডিকোডার ক্রমাগত জন্য চেক KEYPHRASE or WakeWord অডিও চ্যানেলে।

কথোপকথন শুরু করতে, আপনি আগে আপনার অভিপ্রায়ে যে উচ্চারণ সেট করেছিলেন তা বলুন। নীচে একটি নমুনা কথোপকথন আছে:

আপনি: আরে আমাজন

আপনি: আমি রোগীর তথ্য পেতে চাই।

লেক্স: আপনি যে রোগীর তথ্য পেতে চান তার আইডি কী?

আপনি: 45

লেক্স: আপনি জন স্মিথ সম্পর্কে কি জানতে চান?

আপনি: রক্তচাপ

লেক্স: জন স্মিথের রক্তচাপ 120/80।

উপসংহার

অভিনন্দন! আপনি একটি স্বাস্থ্যসেবা ভয়েস সহকারী সেট আপ করেছেন যা রোগীর তথ্য পুনরুদ্ধার বট হিসাবে কাজ করতে পারে। এখন আপনি একটি ব্যক্তিগতকৃত ভয়েস সহকারী তৈরির দিকে প্রথম ধাপ সম্পন্ন করেছেন।

চিকিত্সক বার্নআউট একটি গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা যা সমাধান করা দরকার। ভয়েস সহকারীরা, তাদের ক্রমবর্ধমান পরিশীলিততার সাথে, ভার্চুয়াল লেখক, সহকারী এবং আরও অনেক কিছু হিসাবে পরিবেশন করে চিকিৎসা সম্প্রদায়ের মধ্যে একটি পার্থক্য তৈরি করতে সহায়তা করতে পারে। ওষুধের অর্ডার দেওয়া বা রোগীর তথ্য পুনরুদ্ধার করার মতো সামান্য কাজের জন্য চিকিত্সকদের বোঝার পরিবর্তে, তারা নিজেদেরকে আলাদা করা প্রশাসনিক কাজগুলি থেকে মুক্তি দিতে উদ্ভাবনী প্রযুক্তি ব্যবহার করতে পারে।

আমরা কিছু রোগীর তথ্য পুনরুদ্ধার করার সহজ কাজ সহ একটি ভয়েস সহকারী তৈরি করতে PocketSphinx এবং Amazon Lex ব্যবহার করেছি। আপনার কম্পিউটারে প্রোগ্রামটি চালানোর পরিবর্তে, আপনি পাইথন সমর্থন করে এমন যেকোনো ছোট ডিভাইসে হোস্ট করার চেষ্টা করতে পারেন, যেমন রাস্পবেরি পাই।

উপরন্তু, Amazon Lex হয় HIPAA-যোগ্য, যার মানে আপনি HL7/FHIR মান অনুসরণ করে বিদ্যমান স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থার সাথে এটিকে একীভূত করতে পারেন।

ব্যক্তিগতকৃত স্বাস্থ্যসেবা সহকারীরা চিকিত্সক এবং নার্সদের তাদের রোগীদের যত্ন নিতে সাহায্য করার জন্য অত্যাবশ্যক হতে পারে এবং সেন্সর ডেটা পুনরুদ্ধার করা অনেকগুলি ব্যবহারের ক্ষেত্রের মধ্যে একটি যা কার্যকর হতে পারে। অন্যান্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে যেমন ওষুধের অর্ডার দেওয়া এবং কথোপকথন তৈরি করা হাসপাতাল জুড়ে ডাক্তার এবং নার্সদের উপকার করতে পারে।

আমরা আপনাকে অ্যামাজন লেক্স ব্যবহার করে দেখতে এবং আপনি কী করতে পারেন তা দেখার জন্য চ্যালেঞ্জ জানাতে চাই!

---

লেখক সম্পর্কে

ডেভিড কিউ এইচসিএলএস সেক্টরে কাজ করা একজন সলিউশন আর্কিটেক্ট, স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলিকে AWS-এ নিরাপদ এবং মাপযোগ্য সমাধান তৈরি করতে সহায়তা করে। তিনি ক্লাউড প্রযুক্তি এবং বড় ডেটা প্রসেসিং সম্পর্কে অন্যদের শিক্ষিত করার বিষয়ে উত্সাহী৷ কাজের বাইরে, তিনি গিটার, ভিডিও গেমস, সিগার এবং হুইস্কি বাজানো উপভোগ করেন। ডেভিড সেন্ট লুইসের ওয়াশিংটন ইউনিভার্সিটি থেকে অর্থনীতি এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে স্নাতক করেছেন।

মনীশ আগরওয়াল অগ্রণী অত্যাধুনিক হেলথকেয়ার স্টার্টআপ থেকে শুরু করে Apple এবং Amazon-এর মতো কোম্পানিতে ব্যাপক স্কেল উদ্ভাবন প্রদান করা পর্যন্ত 20+ বছরের প্রকৌশল অভিজ্ঞতার অধিকারী একজন প্রযুক্তি উত্সাহী। AI/ML এবং স্বাস্থ্যসেবায় গভীর দক্ষতা থাকার কারণে, তিনি সত্যিই বিশ্বাস করেন যে AI/ML আগামী 4-5 বছরে স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে সম্পূর্ণ বিপ্লব ঘটাবে। তার আগ্রহের মধ্যে রয়েছে যথার্থ ওষুধ, ভার্চুয়াল সহকারী, স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি/ড্রোন, এআর/ভিআর এবং ব্লকচেইন। মনীশ ইন্ডিয়ান ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি (IIT) থেকে ব্যাচেলর অফ টেকনোলজি করেছেন।

নবনীত শ্রীবাস্তব, একজন প্রিন্সিপাল সলিউশন আর্কিটেক্ট, কীভাবে নিরাপদ, মাপযোগ্য, এবং খরচ-বিল্ডিং করা যায় সে সম্পর্কে গ্রাহকদের শিক্ষিত করার সময় ডেটা লেক, ডেটা জাল, ইলেকট্রনিক মেডিকেল রেকর্ড, ডিভাইস এবং AI/ML-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনগুলি স্থাপন করতে প্রদানকারী সংস্থা এবং স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলিকে সাহায্য করার জন্য দায়ী। কার্যকর AWS সমাধান। তিনি গ্রাহক এবং অংশীদারদের জড়িত করার জন্য কৌশলগত পরিকল্পনা তৈরি করেন এবং AWS-এর মধ্যে প্রযুক্তিগতভাবে নিবদ্ধ HCLS বিশেষজ্ঞদের একটি সম্প্রদায়ের সাথে কাজ করেন। নবনীতের NYIT থেকে MBA এবং সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে স্নাতক এবং AWS-এ স্থাপত্যের জন্য বেশ কয়েকটি সহযোগী এবং পেশাদার শংসাপত্র রয়েছে।

সূত্র: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/simplify-patient-care-with-a-custom-voice-assistant-using-amazon-lex-v2/