A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy megértsék az emberi nyelvet. Algoritmusokat és gépi tanulást használ a szöveg, hang és egyéb médiaformátumok értelmezéséhez. A tokenizációs módszer az emberi szövegben közölt információkat kisebb szemantikai egységekre osztja a pro-feldolgozás során.
Az NLP integrálása az egészségügyi területen kifejezetten az orvosbiológiai szempontokra összpontosít. Az orvosi NLP magában foglalja az orvosi dokumentumok, egészségügyi jelentések, elektronikus egészségügyi nyilvántartások, elbocsátási összefoglalók, gyógyszercímkék, online fórumok és klinikai dokumentumok feldolgozását. Ez a blog a klinikai természetes nyelvi feldolgozás (NLP) előnyeit és alkalmazásait vizsgálja meg.
A klinikai NLP megértése
Az NLP a releváns adatok elemzésének, értelmezésének és értékelésének egyik módja. Ennek segítségével az egészségügyi szakemberek kivonhatják a döntéseikhez szükséges tényeket. Az általános NLP és az orvosi NLP közötti fő különbség az, hogy az egyes szegmensek hogyan és milyen típusú adatokat dolgoznak fel. Ahol könyveket, általános szövegeket, írott dokumentumokat, képeket stb. foglalhatunk bele, általában az NLP, az adatábrázolás és a kiválasztás különbözik a klinikai NLP-ben.
A hatékony klinikai NLP rendszer felépítéséhez a következő kritériumok érvényesek:
Ez magában foglalja az ismeretlen adatkészletekből származó hasznos információk felfedését. Ez segít racionalizálni és célozni az információk meghatározott szempontjait a további vizsgálathoz.
Ebben az NLP-modell lebontja a bevitt információkat, és azonosítja a megosztott információ jelentését. Például, amikor egy orvos diagnosztizál egy állapotot, az orvosi NLP segíthet azonosítani az orvosok által a következtetések levonásához használt logikát.
Ez a fogalom hasznos két vagy több orvosi fogalom közötti kapcsolat megismeréséhez. Használhatjuk például az orvosi NLP-t, hogy megtudjuk, hogyan kapcsolódik az aszkorbinsav az emberi test más aspektusaihoz és állapotaihoz.
A klinikai NLP jelentősége az egészségügyben
Látva a klinikai természetes nyelvi feldolgozásban (NLP) rejlő lehetőségeket, számos egészségügyi intézmény és szakember integrálja a rendszereit a működésébe. Az információkinyerés segítségével az NLP-képes rendszer hasznos információkat emelhet ki, a szemantikai értelmezések pedig segíthetnek megérteni a kézzel írott szöveg jelentését. Az NLP egy lépéssel tovább megy, hogy megtalálja a kapcsolatot a különböző információk között.
Ezeket a fogalmakat használva az AI NLP segíthet felmérni a szolgáltatott adatok érzelmeit. Az adatok szubjektív megjelenítése mellett az NLP a klinikai feljegyzéseken alapuló orvosi számlázás automatizálásában is segíthet, növelve a pontosságot és a sebességet.
Sőt, a jól képzett NLP rendszer képes prediktív elemzést adni a páciens anamnézisén és az emberi test ismeretén alapul. A klinikai feljegyzések, betegadatok és adatok figyelembevételével egy NLP-megoldás segíthet az egészségügyi intézményeknek a kórházi felvételek és a járványkitörések extrapolálásában.
A klinikai NLP legfontosabb alkalmazásai az egészségügyben
Az NLP-nek az egészségügyben számos olyan alkalmazása van, amelyek lehetővé teszik az egészségügyi szakemberek számára, hogy javítsák munkájukat és jobb eredményeket érjenek el. Íme az NLP néhány alkalmazása az egészségügyben.
- Orvosi kódolás: A számítógéppel segített kódolás (CAC) magas szinten áll, a klinikai NLP-bejegyzésekkel. Az NLP adatkinyerési képességeit figyelembe véve képes orvosi információkat, klinikai kifejezéseket, eljárásokat, gyógyszereket, diagnózisokat, szolgáltatásokat és berendezéseket konvertálni. A szabványos kód segíthet az orvosi számlázásban, a minőség-ellenőrzésben, az orvosi kutatásban és a közegészségügyi nyomon követési rendszerekben. Ennek eredményeként az egészségügyi ipar óriási előnyökhöz juthat a nagyobb hatékonyságból, pontosságból és sebességből.
- Klinikai döntéstámogatás: Figyelembe véve az NLP prediktív elemzési képességeit, az orvosok felhasználhatják jobb klinikai döntések meghozatalára. Az orvosi hibák csökkentésének lehetőségével előreléphetünk a fertőzések számítógépes felismerése felé. A klinikai feljegyzésekből és algoritmusaiból származó adatok felhasználásával az NLP-rendszer létfontosságú eszközzé válhat az orvosok és az orvosok számára a célzott kezelés biztosításához.
- Népesség-egészségügyi menedzsment: Az NLP képessége a strukturálatlan adatok rendezésére és rendszerezésére alapos megfigyelés és elemzés révén segíti az egészségügyi eredményeket. A kockázati rétegződési technikák használatával az NLP-rendszer ki tudja értékelni a betegrekordokat a magas kockázatú betegek azonosítása érdekében.
Ráadásul az egészségügyi egyenlőtlenségek elemzésével az NLP-rendszer segíthet azonosítani a lakosság egészségi egyenlőtlenségeit. Ennek segítségével azonosíthatjuk az egyes demográfiai csoportok egészségügyi problémáit és gondjait.
Ezen alkalmazások mellett egy NLP rendszer is segíthet gyógyszerkutatási. Az NLP kifejezetten segíthet a célzásban betegek azonosítása, gyógyszervegyületek szűrése, klinikai vizsgálati eljárások megtervezése és betegek toborzása a vizsgálatokhoz. Az NLP-t chatbotok futtatására is használhatjuk, hogy virtuális asszisztenseket biztosítsunk az ügyfeleknek.
Az orvosi NLP-adatkészletek szerepe
Az adatok ma mindenütt jelen vannak, de töredezettek és sokfélék. An Az NLP rendszer értelmet adhat a strukturálatlan adatoknak, de az adatok betáplálását meg kell tenni. A kontextuális megértéshez az NLP-modellnek hozzá kell férnie az orvosi adatkészletekhez. Ezeket az adatokat a sorok közötti elemzéshez és olvasáshoz használja.
Az NLP-adatkészlet létrehozásához először címkéket kell létrehoznunk. Kezdetben folytassa a címkék gyors elkészítését a bemutatott adatok szerint. Ha elkészült, finomíthatja a címkéket, majd tesztelheti őket, hogy megtalálja a megfelelő kapcsolatokat.
Kövesse ugyanazt a folyamatot mindaddig, amíg finomított, de strukturálatlan adatokat nem kap pontos címkézéssel. Ha a címkézésről beszélünk, ez az egyik nagy kihívás az orvosi NLP-adatkészletek létrehozásában. Először is, az orvosi terület összetettsége miatt szakértelemre van szükségünk az orvosi adatok címkézésében.
Egy másik kihívást jelent az annotáció, különösen az adatcímkézés terén tapasztalható nézeteltérések. Az annotáció bonyolultabb a szubjektív feladatok és elemek esetében, ami tovább szíthatja a nézeteltéréseket.
A Clinical Natural Language Processing (NLP) rendszer elengedhetetlen az orvosbiológiai adatfeldolgozáshoz és annak hatékony elemzéséhez. Az egészségügyi ágazatba bevont NLP-vel jobb betegellátást, célzott kezeléseket és precíz eredményeket tapasztalhatunk. Nál nél Shaip, az egészségügyi mesterséges intelligencia területén dolgozunk nagy adatkészletek összegyűjtésén, annotálásán és azonosításán, így megkönnyítve az NLP-modell fejlesztési folyamatát.
