Zpracování přirozeného jazyka ve zdravotnictví

Nejčastější případy použití zpracování přirozeného jazyka ve zdravotnictví

Globální trh zpracování přirozeného jazyka se má zvýšit z 1.8 miliardy dolarů v roce 2021 na $ 4.3 miliardy v roce 2026, během období rostla o CAGR 19.0 %.

Vzhledem k tomu, že digitalizace zdravotnictví výrazně roste, pokročilé technologie, jako je NLP, pomáhají průmyslu získat užitečné poznatky z obrovského množství nestrukturovaných klinických dat, aby bylo možné odhalit vzorce a vyvinout vhodné reakce.

Díky většímu přístupu k nejnovějším technologiím Zdravotnictví může vyvinout přizpůsobené léčebné plány, poskytnout přesná diagnostická řešení a optimalizovat zkušenosti s péčí o pacienty.

Podívejme se na roli NLP ve zdravotnictví a jeho nejčastější případy použití.

Role NLP ve zdravotnictví

Zdravotnický průmysl produkuje tuny nestrukturovaných klinických dat a dat o pacientech. Stává se náročným ručně srovnávat a korelovat všechny tyto informace do strukturovaného formátu. Využití těchto bilionů dat je důležité, protože může pomoci zlepšit poskytování zdravotní péče, automatizovat administrativní systémy, zkrátit čas pacientů a zlepšit péči pomocí dat v reálném čase.

Zpracování přirozeného jazyka a umělá inteligence pomáhají shromažďovat nestrukturovaná lékařská data z lidské řeči, zpráv, dokumentů a databází a extrahovat smysluplné vzorce. S těmito vzory můžete pacientům rozšířit lepší diagnostiku, léčbu a podporu.

Existují dva hlavní způsoby, jak NLP zlepšuje poskytování zdravotní péče. Jedním z nich je získávání informací z řeči lékaře pochopením jejího významu.

Druhým je mapování kritických informací z databází a dokumentů, které pomáhají lékařům a praktikům činit informovaná rozhodnutí.

Různé případy použití zpracování přirozeného jazyka ve zdravotnictví

Existuje mnoho případů použití zdravotnictví NLP. Zde jsou 4 nejčastější případy použití

Případy použití NLP pro zdravotnictví

  1. Klinická dokumentace

    Udržování Elektronické zdravotní záznamy je časově náročné a pracné a kliničtí lékaři tráví mnoho času udržováním těchto záznamů. Díky NLP mohou kliničtí lékaři a lékaři získat více kvalitního času, aby mohli investovat do úkolů budování hodnoty. Lékaři si mohou zapisovat poznámky pacientů pomocí převodu řeči na text, což usnadňuje zadávání dat.

    EHR jsou také nestrukturované, takže NLP může efektivně a automaticky sestavit několik klinické poznámky. Systém NLP může snadno spojit různé klinické a diagnostické záznamy, dokumenty a dopisy lékařů a nahrát je jako kombinovaný soubor do EHR pacienta.

  2. Pomozte poskytovat vylepšenou péči o pacienty založenou na hodnotě.

    Typický záznam pacienta obsahuje tuny zdravotní údaje, ale nestrukturovaná data a zpětná vazba od pacientů se obvykle nestávají součástí klinických záznamů. Přesto zpětná vazba obsahuje kritické poznatky o pacientových zkušenostech, které pomáhají při rozhodování a zefektivňují pacientovu zkušenost.

    NLP umožňuje dolování dat ve zdravotnictví, a když mají lékaři přístup k obrovskému množství dat pacientů, pomáhá poskytovat důkladnou nesubjektivní zdravotní péči. NLP je také velmi slibná při identifikaci mezer ve výkonu nebo péči, aby nápravná opatření a podávání zpráv regulačním orgánům nebyly nejednoznačné.

    Vzhledem k tomu, že zdravotní péče o pacienta pokračuje i poté, co pacient opustí klinické prostředí, NLP pomáhá analyzovat zpětnou vazbu po ošetření, recenze a příspěvky na sociálních sítích čerpat užitečné poznatky. Tyto poznatky pomáhají poskytovatelům péče identifikovat problémové oblasti, které ovlivňují zkušenosti pacientů, a vyvíjet pro ně metody zlepšení zdraví pacientů.

  3. Vylepšená prediktivní analýza

    Dalším zajímavým případem použití NLP je prediktivní analýza a analýza hlavních příčin pomocí datových depozit. Je možné odhalit vzorce a podskupiny skupin, které pravděpodobně mají sklon k určitým zdravotním stavům. Když opožděná diagnóza stavů může mít zničující komplikace, NLP může pomoci při včasné diagnostice.

  4. NLP nástroje na pomoc při párování klinických studií

    S pomocí zpracování přirozeného jazykamohou lékaři rychle zkontrolovat velké množství nestrukturovaných klinických dat, aby rozpoznali vhodné kandidáty vhodné pro klinické studie. Pomáhá nejen při výzkumu a vývoji léků, ale také při lepším pochopení podmínek. Pomáhá také pacientům získat přístup k experimentální péči, která má potenciál zlepšit zdraví pacientů.

Pojďme si dnes probrat váš požadavek na data školení NLP.

Jak mohou zdravotnické organizace využít NLP?

Výhody NLP Ve zdravotnictví Použití Technologie NLPZdravotnické organizace mohou změnit způsob poskytování a péče pacientům.

  • Pomocí NLP mohou organizace zajistit, aby byly kritické informace o zdravotní péči doručeny pacientům a pečovatelům ve správný čas.
  • Informace o zdravotní péči jsou obvykle prošpikovány složitou terminologií, což ztěžuje běžným pacientům pochopit význam jejich zdravotních problémů nebo léčby. Když NLP a technologie strojového učení se používají při poskytování zdravotní péče, zvyšuje se povědomí pacientů o jejich zdravotních problémech.
  • Vzhledem k tomu, že stále více lékařů a techniků používá NLP jako alternativu k ručně psaným poznámkám, mohou být EHR více zaměřené na pacienta a srozumitelnější.
  • NLP umožňuje odhalit chyby v diagnostice, léčbě a doručení. Je jednodušší měřit výkon lékaře, zotavení pacienta nebo reakci na léčbu.
  • NLP nástroje pomoci zdravotnickým odvětvím identifikovat potřeby kritické péče pacientů. Protože lékaři mají přístup k velké datové sady s pomocí NLPmohou identifikovat vzorce a poskytnout včasnou léčbu složitým problémům.

NLP by mělo být považováno za životaschopné řešení pro zmírnění nákladů na zdravotní péči, zlepšení diagnostické léčby a zlepšení zkušeností pacientů. NLP systémy extrahovat užitečné a korelované informace z velkého množství nestrukturovaných dat, což pomáhá poskytovatelům péče zlepšit diagnostiku a přizpůsobit plány léčby.

Protože NLP nepřichází jako standardní univerzální řešení, je důležité využít zkušenosti předních technologických platforem k vytvoření přizpůsobené možnosti zdravotní péče pro vaše konkrétní potřeby. Pokud hledáte servisního partnera, doporučujeme vám spolupracovat se společností Shaip a posouvat svá řešení péče o pacienty o stupeň výš.

Další čtení: Můžete se také podívat na náš blog o skutečných aplikacích strojového učení ve zdravotnictví zde.

Sociální sdílení

Mohlo by se vám také líbit