Rozsáhlost dat přítomných ve zdravotnických zařízeních dnes ohromně roste. Přestože jsou data v dnešním digitálním světě považována za nejvýznamnější aktivum, nezdá se, že by z nich zdravotnictví plně těžilo. Nějaký studie naznačují že více než 80 % zdravotnických dat zůstane po svém vytvoření nestrukturovaných a nevyužitých.
Jedním z největších důvodů je, že většina zdrojů zdravotnických dat, jako jsou EHR, údaje o pacientech, diagnostické souhrny, záznamy o pokroku, lékařské zobrazování, recepty atd., dosud nejsou strojově čitelné. To výrazně zvyšuje čas na zpracování a segregaci dat do strukturovaného formátu.
Využitím NLP však mohou být tato nestrukturovaná zdravotnická data analyzována efektivněji a lze z nich odvodit cenné poznatky. Pojďme si tedy prostudovat více o použití NLP při transformaci lékařských dat.
Nestrukturovaná data zdravotní péče: Proč jsou tam hojnost?
Základním důvodem obrovského množství zdravotnických dat v nestrukturovaném formátu je to, že většina zdravotnického softwaru používaného v tomto odvětví není navržena tak, aby data v databázi strukturovala kategoricky.
Dalším zásadním důvodem pro množství nevyužitých dat je křížové odkazování v lékařských datech. Na rozdíl od jiných průmyslových odvětví se zdravotní péče při poskytování optimálních výsledků pacientů silně spoléhá na různá data o pacientech, jako jsou recepty, rentgenové paprsky, MRI atd.
Bohužel velké lékařské organizace, které dnes používají zdravotnický software, nenabízejí strojovou čitelnost. Kromě toho nemohou spojovat různé lékařské aspekty a vytvářet přesné výsledky.
Tyto výzvy jsou však nyní úspěšně překonány pomocí pokročilých strojů a inovativních zdravotnických NLP řešení.
Zjistěte více o datech školení AI ve zdravotnictví! Přečtěte si nyní!
Zdravotní pojištění NLP pro lepší lékařské výsledky
Healthcare NLP využívá aplikace NLP ke čtení a analýze velkých objemů zdravotnických dat rychle a přesně. Přesným prozkoumáním údajů o pacientovi poskytovatelé zdravotní péče rychle identifikují oblasti zájmu a činí informovaná rozhodnutí ke zlepšení péče o pacienty.
Kromě toho může Healthcare NLP pomoci snížit chyby a zlepšit přesnost diagnóz, léčby a nákladů na zdravotní péči. Tři hlavní obavy Healthcare NLP jsou:
- Poskytnout náhled na zdraví pacientů.
- Upozorňovat pacienty na možná zdravotní rizika.
- Identifikovat vzorce péče o pacienty.
Healthcare NLP je účinný způsob, jak převést textová data ve volné formě do strukturovanějšího formátu, který lze použít pro lepší podávání zpráv o zdraví a analýzu pacientů.
Čtyři hlavní způsoby, jak NLP zdravotní péče usnadňuje efektivní řešení pro efektivní výsledky pacientů, jsou:
- Prediktivní analýza: NLP umožňuje lékařům zpracovávat nestrukturovaná data pomocí různých prediktivních modelů, aby získali přehled o chování pacientů a zdravotních výsledcích. S demografickými informacemi, lékařskou anamnézou a klinickými poznámkami mohou řešení NLP efektivně odvodit předpovědi nakažlivých virů a zadržet je před masovým rozšířením.
- Efektivní použitelnost dat EHR: Healthcare NLP umožňuje lékařům provádět lepší vyhledávání a vylepšovat své možnosti podávání zpráv pomocí NLP. Uspořádáním dat do inteligentnější formy pomáhají řešení NLP lékařům rychleji a snadněji přistupovat k informacím.
- Fenotypizace založená na NLP: AI extrahuje smysluplná data pacientů z nestrukturovaných lékařských dokumentů. Fenotypizace založená na NLP dokáže identifikovat vzorce a trendy v lékařských záznamech, což dále pomáhá odhalit cenné poznatky z dat pacientů. Pomocí takových řešení mohou lékaři zlepšit přesnost diagnózy, snížit náklady a zlepšit výsledky pacientů.
- Zlepšení celkové zdravotní péče: NLP Healthcare je efektivní řešení pro zvýšení kvality zdravotnických systémů a procesů. Díky hloubkovým reportům a analýzám nabízejí řešení založená na NLP kvalitativní výsledky v reálném čase pro zlepšení zdraví lidí.
Zkoumání různých případů použití NLP ve zdravotnictví
Zdravotní péče NLP je důležitá technologie s četnými případy použití. Některé z nich jsou uvedeny níže.
Prediktivní zdraví
analýza
Klinický
dokumentace
Automatizované shrnutí klinických poznámek
Kontrola příznaků a
diagnostika
Automatická anotace a analýza lékařských snímků
Inteligentní doporučení dávkování léků
Automatizované hodnocení zdravotních rizik pacienta
Inteligentní doporučení dávkování léků
Diagnostický
podpora
Automatizované lékařské vyhledávání a analýza
Pohled na výzvy a omezení zdravotní péče NLP
Healthcare NLP nabízí skvělé řešení pro zdravotnická zařízení. V procesu však stále existuje několik nevýhod, o kterých se musíte dozvědět.-
Variace v datech zdravotní péče
Údaje o zdravotní péči jsou bohaté, ale v nestrukturovaném formátu a v různých jazycích. To velmi ztěžuje odvodit záměr, kontext a slovní zásobu zdravotnických dat. To je jistě jedna z největších výzev NLP Healthcare, na kterou je třeba se podívat a pracovat na ní. -
Pevné datové struktury
Většina lékařských dat je nestrukturovaná; modely umělé inteligence založené na NLP proto nabízejí řešení pro konsolidaci důležitých lékařských dat ze zobrazování, rentgenových paprsků a dalších nestrukturovaných zdrojů dat. Tato data lze použít pro analýzu a generování cenných informací. -
Strukturování rozsáhlých dat ze zdravotnictví do datových tabulek
Většina lékařských dat v tisících ERP a datových skladech zůstává roky umlčena. Správná struktura dat do datových tabulek a vytvoření relační databáze pro ně může pomoci odvodit z dat užitečné informace. Strukturování aktuálních dat do databází je tedy pro zdravotní péči NLP výzvou, kterou je třeba správně řešit.
