Zpracování přirozeného jazyka (NLP) umožňuje počítačům porozumět lidské řeči. K interpretaci textu, zvuku a dalších mediálních formátů využívá algoritmy a strojové učení. Metoda tokenizace rozdvojuje informace, které poskytujeme v lidském textu, na menší sémantické jednotky v pro-processingu.
Integrace NLP do oblasti zdravotnictví se konkrétně zaměřuje na biomedicínské aspekty. Lékařské NLP zahrnuje zpracování lékařských dokumentů, zdravotních zpráv, elektronických zdravotních záznamů, souhrnů propuštění, štítků léků, online fór a klinických dokumentů. Tento blog prozkoumá výhody klinického zpracování přirozeného jazyka (NLP) a jeho aplikací.
Pochopení klinického NLP
NLP je jedním ze způsobů, jak analyzovat, interpretovat a vyhodnocovat data, která jsou relevantní. Pomocí toho mohou zdravotníci extrahovat fakta, která potřebují k rozhodování. Hlavní rozdíl mezi obecným NLP a lékařským NLP spočívá v tom, jak a jaký typ dat každý segment zpracovává. Tam, kde můžeme zahrnout knihy, obecný text, psané dokumenty, obrázky atd., se obecně NLP, reprezentace dat a výběr v klinickém NLP liší.
Pro vybudování účinného klinického systému NLP existují kritéria, která zahrnují:
To zahrnuje odhalování užitečných informací z neznámých souborů dat. To pomáhá zefektivnit a zaměřit se na konkrétní aspekty informací pro další zkoumání.
V tomto modelu NLP rozloží zadané informace a identifikuje význam sdílených informací. Například, když lékař diagnostikuje stav, lékařské NLP může pomoci identifikovat důvody, které lékaři používají k závěru.
Tento koncept je užitečný pro poznání spojení mezi dvěma nebo více medicínskými koncepty. Například můžeme použít lékařské NLP, abychom věděli, jak souvisí kyselina askorbová s jinými aspekty lidského těla a jeho stavů.
Význam klinického NLP ve zdravotnictví
Vzhledem k potenciálu klinického zpracování přirozeného jazyka (NLP) několik zdravotnických institucí a odborníků integruje jeho systémy do svých operací. Pomocí extrakce informací může systém s podporou NLP zvýraznit užitečné informace a sémantické interpretace mohou pomoci pochopit význam ručně psaného textu. NLP jde ještě o krok dále při hledání spojení mezi různými informacemi.
Pomocí těchto konceptů může AI NLP pomoci změřit pocity z poskytovaných dat. Kromě subjektivní reprezentace dat může NLP také pomoci automatizovat lékařské účtování na základě klinických poznámek zvyšujících přesnost a rychlost.
Navíc, dobře vyškolený systém NLP může poskytnout prediktivní analýzu na základě pacientovy anamnézy a pochopení lidského těla. Vezmeme-li v úvahu klinické poznámky, údaje o pacientech a data, může řešení NLP pomoci zdravotnickému zařízení extrapolovat přijetí do nemocnice a propuknutí onemocnění.
Klíčové aplikace klinického NLP ve zdravotnictví
NLP ve zdravotnictví má několik aplikací, které umožňují lékařům zlepšit svou práci a dosáhnout lepších výsledků. Zde je několik aplikací NLP ve zdravotnictví.
- Lékařské kódování: Počítačem podporované kódování (CAC) je na vysokém piedestalu, přičemž záznamy provádí klinické NLP. S ohledem na možnosti extrahování dat NLP může převádět lékařské informace, klinické termíny, postupy, léky, diagnózy, služby a vybavení. Standardizovaný kód může pomoci s lékařským účtováním, kontrolou kvality, lékařským výzkumem a systémy sledování veřejného zdraví. V důsledku toho může zdravotnický průmysl nesmírně těžit z vyšší účinnosti, přesnosti a rychlosti.
- Podpora klinického rozhodování: Vezmeme-li v úvahu možnosti prediktivní analýzy NLP, mohou jej lékaři použít k lepším klinickým rozhodnutím. S potenciálem snížit lékařské chyby se můžeme posunout vpřed směrem k počítačové detekci infekcí. Pomocí dat z klinických záznamů a jejich algoritmů se systém NLP může stát životně důležitým nástrojem pro lékaře a lékaře k poskytování cílené léčby.
- Řízení zdraví populace: Schopnost NLP třídit a organizovat nestrukturovaná data pomáhá při pečlivém sledování a analýze zdravotních výsledků. Pomocí technik stratifikace rizika může systém NLP vyhodnotit záznamy pacientů a identifikovat vysoce rizikové pacienty.
Navíc s analýzou zdravotních rozdílů může systém NLP pomoci identifikovat zdravotní rozdíly v populaci. Pomocí toho můžeme identifikovat zdravotní problémy a obavy konkrétních demografických skupin.
Kromě těchto aplikací může pomoci i NLP systém objev drog. NLP může konkrétně pomoci s cílem identifikace pacientů, screening léčivých látek, navrhování postupů klinických zkoušek a nábor pacientů pro zkoušky. Můžeme také použít NLP ke spuštění chatbotů, kteří zákazníkům poskytují virtuální asistenty.
Role lékařských NLP datových sad
Data jsou dnes všudypřítomná, ale jsou roztříštěná a různorodá. An Systém NLP může dávat smysl nestrukturovaným datům, ale musí být provedeno vkládání dat. Pro kontextové porozumění potřebuje model NLP přístup k lékařským datovým sadám. Tato data používá pro analýzu a čtení mezi řádky.
Abychom vytvořili datovou sadu NLP, musíme nejprve vytvořit štítky. Zpočátku pokračujte v rychlé výrobě štítků podle předložených údajů. Po dokončení můžete štítky upřesnit a poté je otestovat, abyste našli vhodná spojení.
Postupujte stejným způsobem, dokud nebudete mít upřesněná, ale nestrukturovaná data s přesným označením. Když mluvíme o označování, je to jedna velká výzva pro vytváření lékařských datových sad NLP. Za prvé potřebujeme odborné znalosti v oblasti označování lékařských údajů, vzhledem ke složitosti lékařského oboru.
Další výzva přichází v anotaci, konkrétně neshody v označování dat. Anotace je složitější u subjektivních úkolů a prvků, což může dále podporovat neshody.
Systém Clinical Natural Language Processing (NLP) je nezbytný pro zpracování biomedicínských dat a jejich efektivní analýzu. S NLP zahrnutým do zdravotnického průmyslu můžeme zažít lepší péči o pacienty, cílenou léčbu a přesné výsledky. Na Saippracujeme v doméně umělé inteligence ve zdravotnictví, abychom shromažďovali, komentovali a deidentifikovali velké soubory dat, což usnadňuje proces vývoje modelu NLP.
