A strukturálatlan egészségügyi adatokban rejlő lehetőségek felszabadítása az NLP segítségével

Az egészségügyi intézményekben manapság rendelkezésre álló rengeteg adat rendkívüli mértékben növekszik. Bár az adatok a legjelentősebb eszköznek számítanak a mai digitális világban, úgy tűnik, hogy az egészségügy nem részesül belőle teljes mértékben. Néhány tanulmányok azt sugallják hogy az egészségügyi adatok több mint 80%-a strukturálatlan és felhasználatlan marad létrehozása után.

Ennek egyik legnagyobb oka, hogy az egészségügyi adatforrások többsége, mint például az EHR, a betegadatok, a diagnosztikai összesítések, az előrehaladási jegyzőkönyvek, az orvosi képalkotások, a receptek stb., még nem olvashatók géppel. Ez jelentősen megnöveli az adatok feldolgozásának és strukturált formátumba történő elkülönítésének idejét.

Az NLP kihasználásával azonban ezek a strukturálatlan egészségügyi adatok hatékonyabban elemezhetők, és értékes betekintést nyerhetünk belőlük. Tehát tanulmányozzuk tovább az NLP felhasználását az orvosi adatok átalakítására.

Strukturálatlan egészségügyi adatok: miért van bőségben?

A strukturálatlan formátumú egészségügyi adatok óriási mennyiségének alapvető oka az, hogy az iparban használt egészségügyi szoftverek többségét nem úgy tervezték, hogy az adatokat kategorikusan strukturálják az adatbázisban.

A fel nem használt adatok bőségének másik létfontosságú oka az orvosi adatok kereszthivatkozása. Más iparágakkal ellentétben az egészségügy nagymértékben támaszkodik a különböző betegadatokra, például receptekre, röntgen-, MRI-vizsgálatokra stb., hogy optimális betegteljesítményt biztosítson.

Sajnos a jelentős egészségügyi szervezetek, amelyek ma egészségügyi szoftvereket használnak, nem kínálnak gépi olvashatóságot. Ezen túlmenően nem tudják a különböző orvosi szempontokat összekapcsolni, és pontos eredményeket generálni.

Ezeket a kihívásokat azonban mára sikeresen leküzdjük fejlett gépek és innovatív egészségügyi NLP-megoldások segítségével.

Tudjon meg többet az egészségügyi AI képzési adatokról! Olvasd Most!

Egészségügyi NLP-biztosítás a jobb orvosi eredményekért

A Healthcare NLP az NLP-alkalmazásokat használja fel nagy mennyiségű egészségügyi adat gyors és pontos olvasásához és elemzéséhez. A páciens adatainak pontos vizsgálatával az egészségügyi szolgáltatók gyorsan azonosítják a problémás területeket, és megalapozott döntéseket hoznak a betegellátás javítása érdekében.

Ezenkívül a Healthcare NLP segíthet csökkenteni a hibákat és javítani a diagnózisok, a kezelések és az egészségügyi költségek pontosságát. A Healthcare NLP három fő szempontja a következő:

• Betekintést nyújtani a betegek egészségi állapotába.
• A betegek figyelmeztetése a lehetséges egészségügyi kockázatokra.
• A betegek ellátási mintáinak azonosítása.

A Healthcare NLP hatékony módszer a szabad formátumú szöveges adatok strukturáltabb formátumra való konvertálására, amely felhasználható jobb egészségügyi jelentésekhez és betegek elemzéséhez.

A négy fő módja annak, hogy az NLP egészségügyi ellátás hatékony megoldásokat segítsen elő a betegek hatékony kimenetelének érdekében:

• Prediktív elemzés: Az NLP lehetővé teszi az orvosok számára, hogy strukturálatlan adatokat dolgozzanak fel különböző prediktív modellek segítségével, hogy betekintést nyerjenek a betegek viselkedésébe és egészségi állapotába. A demográfiai adatokkal, a kórtörténettel és a klinikai feljegyzésekkel az NLP-megoldások hatékonyan előrejelzéseket adhatnak a fertőző vírusokról, és megfékezhetik azokat a tömeges terjedés előtt.
• Hatékony EHR adatfelhasználhatóság: Az egészségügyi NLP lehetővé teszi az orvosok számára, hogy jobb keresést végezzenek, és javítsák jelentési képességeiket az NLP segítségével. Az adatok intelligensebb formában történő elrendezésével az NLP-megoldások segítik az orvosokat az információk gyorsabb és egyszerűbb elérésében.
• NLP alapú fenotipizálás: A mesterséges intelligencia strukturálatlan orvosi dokumentumokból kinyeri a betegadatokat. Az NLP-alapú fenotipizálás képes azonosítani a mintákat és trendeket az orvosi feljegyzésekben, ami tovább segít értékes betekintést nyerni a páciensadatokból. Az ilyen megoldások használatával az orvosok javíthatják a diagnózis pontosságát, csökkenthetik a költségeket és javíthatják a betegek kimenetelét.
• Javulás az általános egészségügyben: Az NLP Healthcare hatékony megoldás az egészségügyi rendszerek és folyamatok minőségének javítására. A mélyreható jelentésekkel és elemzésekkel az NLP-alapú megoldások minőségi, valós idejű eredményeket kínálnak az emberek egészségének javítása érdekében.