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.
Potřebujete efektivní řešení NLP ve zdravotnictví?
Zdravotnictví NLP je jistě způsob, jak se posunout vpřed pro zdravotnické podniky. Díky vyspělé technologii a zvýšené pozornosti k dosažení lepších výsledků pacientů je NLP základním řešením pro zdravotní péči. Pokud i vy hledáte inovativní, spolehlivá a škálovatelná řešení v oblasti AI pro vaši zdravotnickou organizaci, můžete obraťte se na naše odborníky Shaip.Prozkoumejte naše služby a řešení pro zpracování přirozeného jazyka
