Természetes nyelvi feldolgozás az egészségügyben

A természetes nyelvi feldolgozás leggyakoribb felhasználási esetei az egészségügyben

A globális természetes nyelvi feldolgozási piac a 1.8-es 2021 milliárd dollárról a tervek szerint növekedni fog 4.3 milliárd $ 2026-ban 19.0%-os CAGR-rel nőtt az időszak alatt.

Ahogy az egészségügy digitalizálása jelentősen növekszik, az olyan fejlett technológiák, mint az NLP, segítik az iparágat abban, hogy hasznos ismereteket nyerjen ki a hatalmas mennyiségű strukturálatlan klinikai adatból a minták feltárásához és a megfelelő válaszok kidolgozásához.

A legújabb technológiákhoz való nagyobb hozzáféréssel a egészségügyi ágazat személyre szabott kezelési terveket dolgozhat ki, pontos diagnosztikai megoldásokat kínálhat és optimalizálhatja a betegellátási élményt.

Nézzük a szerepét NLP az egészségügyben és a legfontosabb használati esetei.

Az NLP szerepe az egészségügyben

Az egészségügyi ágazat rengeteg strukturálatlan klinikai és betegadatot állít elő. Nagy kihívást jelent mindezen információk manuális összegyűjtése és strukturált formátumba való korrelációja. Ennek a billiónyi adatnak a hasznosítása fontos, mivel javíthatja az egészségügyi ellátást, automatizálhatja az adminisztratív rendszereket, csökkentheti a betegek idejét, és valós idejű adatokkal javíthatja az ellátást.

A természetes nyelvi feldolgozás és a mesterséges intelligencia segít az emberi beszédből, jelentésekből, dokumentumokból és adatbázisokból strukturálatlan orvosi adatok gyűjtésében értelmes minták kinyeréséhez. Ezekkel a mintákkal jobb diagnózist, kezelést és támogatást nyújthat a betegeknek.

Két elsődleges módja van annak, hogy az NLP javítsa az egészségügyi ellátást. Az egyik az, hogy információt nyerünk ki az orvos beszédéből a jelentésének megértésével.

A másik a kritikus információk feltérképezése adatbázisokból és dokumentumokból, hogy segítse az orvosokat és a gyakorló orvosokat megalapozott döntések meghozatalában.

A természetes nyelvi feldolgozás különböző használati esetei az egészségügyben

Számos felhasználási eset létezik egészségügyi NLP. Íme a 4 legnépszerűbb használati eset

Healthcare Nlp használati esetek

  1. Klinikai dokumentáció

    fenntartása Elektronikus egészségügyi nyilvántartás időigényes és munkaigényes, és a klinikusok jelentős időt töltenek ezen feljegyzések karbantartásával. Az NLP segítségével a klinikusok és orvosok több minőségi időt kaphatnak az értékteremtő feladatokba való befektetésre. Az orvosok beszéd-szövegké alakítással vehetik fel a betegek jegyzeteit, ami megkönnyíti az adatbevitelt.

    Ezenkívül az EHR-ek strukturálatlanok, így az NLP hatékonyan és automatikusan összeállíthat több elemet klinikai megjegyzések. Az NLP rendszer könnyen összegyűjti a különböző klinikai és diagnosztikai feljegyzéseket, dokumentumokat és orvosi leveleket, és kombinált fájlként feltölti a páciens EHR-ébe.

  2. Segítsen megnövelt értékalapú betegellátást nyújtani.

    Egy tipikus betegnyilvántartás tonnányit tartalmaz egészségügyi adatok, de a strukturálatlan adatok és a betegek visszajelzései általában nem válnak a klinikai feljegyzések részévé. Mindazonáltal a visszajelzések kritikus betekintést nyújtanak a betegek tapasztalataiba, amelyek segítik a döntéshozatalt és a betegélmény egyszerűsítését.

    Az NLP lehetővé teszi az adatbányászatot az egészségügyben, és amikor az orvosok hatalmas mennyiségű betegadatokhoz férnek hozzá, segít az alapos, nem szubjektív egészségügyi ellátásban. Az NLP nagy ígéretet mutat a teljesítményben vagy a gondozásban mutatkozó hiányosságok azonosításában is, így a korrekciós intézkedések és a szabályozó hatóságok felé történő jelentés nem egyértelmű.

    Mivel a betegek egészségügyi ellátása azután is folytatódik, hogy a beteg elhagyja a klinikai környezetet, Az NLP segít a kezelés utáni visszajelzések, vélemények és közösségi média bejegyzések elemzésében hogy hasznos meglátásokat merítsen. Ezek a betekintések segítenek az ellátást nyújtóknak azonosítani a problémás területeket, amelyek befolyásolják a betegek tapasztalatait, és módszereket dolgoznak ki erre a betegek egészségének javítása.

  3. Továbbfejlesztett prediktív elemzés

    Az NLP másik érdekes felhasználási esete a prediktív és a kiváltó ok elemzése az adatlerakódások felhasználásával. Lehetőség van olyan csoportok mintáinak és részhalmazainak kimutatására, amelyek hajlamosak bizonyos egészségügyi állapotokra. Ha az állapotok késleltetett diagnózisa pusztító szövődményekkel járhat, az NLP segíthet a korai diagnózisban.

  4. NLP-eszközök a klinikai vizsgálatok egyeztetésében

    A rendszer segítségével a természetes nyelvfeldolgozás, az orvosok gyorsan áttekinthetnek nagy mennyiségű strukturálatlan klinikai adatot, hogy felismerjék a klinikai vizsgálatokra alkalmas jelölteket. Ez nem csak a gyógyszerek kutatásában és fejlesztésében segít, hanem az állapotok jobb megértésében is. Segít abban is, hogy a betegek olyan kísérleti ellátáshoz jussanak, amely javíthatja a betegek egészségét.

Hogyan hasznosíthatják az egészségügyi szervezetek az NLP-t?

Az NLP előnyei az egészségügyben <p></p> NLP technológia, az egészségügyi szervezetek átalakíthatják a betegek szállításának és ellátásának módját.

  • Az NLP használatával a szervezetek biztosíthatják, hogy a kritikus egészségügyi információk a megfelelő időben eljuttassák a betegeket és a gondozókat.
  • Az egészségügyi információk általában tele vannak bonyolult terminológiával, ami megnehezíti a hétköznapi betegek számára, hogy megértsék egészségügyi problémáik vagy kezelésük jelentőségét. Mikor NLP és gépi tanulási technológiák Az egészségügyi ellátásban használatosak, a betegek tudatossága nő egészségügyi problémáikkal kapcsolatban.
  • Mivel egyre több orvos és technikus használja az NLP-t a kézírásos jegyzetek alternatívájaként, az EHR-ek betegközpontúbbak és érthetőbbek lehetnek.
  • Az NLP lehetővé teszi a diagnózis, a kezelés és a szállítási hibák észlelését. Könnyebb mérni az orvos teljesítményét, a beteg felépülését vagy a kezelésre adott reakcióját.
  • NLP eszközök segítse az egészségügyi ágazatokat a betegek kritikus ellátási igényeinek azonosításában. Mivel az orvosok hozzáférhetnek nagy adathalmazok, az NLP segítségével, képesek azonosítani a mintákat, és időben kezelni tudják az összetett problémákat.

Az NLP-t életképes megoldásnak kell tekinteni az egészségügyi költségek csökkentésére, a diagnosztikai kezelés javítására és a betegek élményének javítására. NLP rendszerek hasznos és korrelált információkat nyerhet ki nagy mennyiségű strukturálatlan adatból, ami segít az ellátást nyújtóknak a diagnózis javításában és a kezelési tervek testreszabásában.

Mivel az NLP nem szabványos, mindenki számára megfelelő megoldás, fontos, hogy a vezető technológiai platformok tapasztalatait kihasználva személyre szabott egészségügyi megoldást alakítsunk ki az Ön egyedi igényeinek megfelelően. Ha szervizpartnert keres, javasoljuk, hogy működjön együtt a Shaip-pal, és emelje fel betegellátási megoldásait.

További olvasnivalók: Olvassa el blogunkat a gépi tanulás valós alkalmazásairól az egészségügyben itt.

Közösségi megosztás