Nie jest to żadna nowość ani statystyka, że ponad 80% danych medycznych dostępnych dla interesariuszy ma charakter nieustrukturyzowany. Rozwój elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) wykładniczo ułatwił pracownikom służby zdrowia dostęp do interoperacyjnych danych, ich przechowywanie i modyfikowanie do własnych celów. Aby przedstawić krótki przykład różnych typów nieustrukturyzowanych danych dostępnych w EHR, oto krótka lista:
Notatki kliniczne pacjentów, recepty, diagnozy, opisy objawów, metod leczenia i wiele więcej
Podsumowania wypisów ze szpitala zawierające informacje na temat hospitalizacji pacjenta, przyjmowanych leków, diagnozy, prognozy, zaleceń dotyczących dalszej opieki i inne
Raporty patologiczne i radiologiczne
Obrazy medyczne, takie jak zdjęcia rentgenowskie, rezonans magnetyczny, tomografia komputerowa, USG i inne
Jednak konwencjonalne metody wydobywania kluczowych informacji z EHR były przeważnie ręczne i wymagały poświęcenia wielu godzin pracy na identyfikację poszczególnych parametrów, informacji i atrybutów w celu uzyskania wglądu. Jednak wraz ze wzrostem wykorzystania Artificial Intelligence (AI) w opiece zdrowotnej, w szczególności Kliniczne modele NLP oparte na sztucznej inteligencji, pracownikom służby zdrowia łatwiej jest teraz wyszukiwać i wyodrębniać niestrukturyzowane dane z EHR.
W tym artykule wyjaśnimy, dlaczego jest to korzystne i jak można to zrobić bezproblemowo (w Tryb AI), a także wyzwań, jakie się z tym procesem wiążą.
Zalety wykorzystania przetwarzania języka naturalnego (NLP) do ekstrakcji informacji klinicznych z EHR
Zwiększona wydajność
Ludzie są podatni na błędy i często napotykają problemy z zarządzaniem czasem, co skutkuje opóźnieniem w dostarczaniu danych medycznych lub ich terminowym dostarczaniem z obniżoną jakością. Automatyzacja zadań Modele NLP w trybie AITakie sytuacje można złagodzić. Automatyzacja redukuje nakład pracy ręcznej, przyspiesza ekstrakcję danych, takich jak leki, wyniki badań laboratoryjnych, alergie itp., umożliwiając klinicystom i analitykom danych skupienie się na podejmowaniu decyzji, a nie na ich przetwarzaniu.
Zwiększona kompletność danych
Kluczowe wnioski z niestrukturyzowanych danych, które mogą zostać przeoczone przez ludzi, można wykryć i skompilować za pomocą Modele AI po przeszkoleniu na dużych, zróżnicowanych zbiorach danych. Rezultatem są kompleksowe bazy danych wniosków i spostrzeżeń, które wspomagają rzetelne badania, innowacje, diagnostykę i opiekę medyczną — zwłaszcza gdy modele są precyzyjnie dostrojone do zadań NLP w opiece zdrowotnej.
Terminowa identyfikacja ryzyka
Kliniczne przetwarzanie języka naturalnego (NLP) oparte na sztucznej inteligencji pozwala szybko identyfikować potencjalne zagrożenia, takie jak interakcje leków czy zdarzenia niepożądane, umożliwiając szybką interwencję. Modele oparte na technikach analityki predykcyjnej i AI w trybie wykrywania ryzyka może nawet przewidywać wystąpienie niektórych chorób dziedzicznych lub chorób związanych ze stylem życia w oparciu o dostępne dane z elektronicznej dokumentacji medycznej.
Lepsza opieka nad pacjentem
Informacje pozyskane za pomocą przetwarzania języka naturalnego w trybie sztucznej inteligencji (AI) wspierają ukierunkowane interwencje, spersonalizowane plany leczenia i lepszą komunikację między pracownikami służby zdrowia. Na przykład, wcześniejsze sygnalizowanie alergii wysokiego ryzyka lub niepożądanych reakcji na leki umożliwia profilaktykę.
Zwiększony potencjał badawczy
Wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (NLP) oparte na sztucznej inteligencji do wyodrębniania ustrukturyzowanych danych z obszernych, nieustrukturyzowanych elektronicznych systemów dokumentacji medycznej (EHR), naukowcy uzyskują dostęp do obszernych zbiorów danych klinicznych na potrzeby badań epidemiologicznych, ochrony zdrowia populacji i odkrywania spostrzeżeń medycznych, które w przeciwnym razie pozostałyby ukryte.
Wyodrębnianie szczegółów z niestrukturyzowanych danych EHR 101: przykładowy przepływ pracy
Proces pozyskiwania wniosków z nieustrukturyzowanych danych EHR jest systematyczny i musi być przeprowadzany indywidualnie dla każdego przypadku. Wymagania domeny, problemy i wyzwania typowe dla danej organizacji opieki zdrowotnej, aplikacje zorientowane na cel oraz związane z nimi implikacje są subiektywne i właśnie dlatego proces powinien uwzględniać również czynniki wpływające na Twoją organizację i jej wizję.
Jednak, jak każde podejście ma swój specyficzny przepływ pracy lub praktyczną zasadę, przygotowaliśmy również przewodnik, do którego możesz się odwołać.
Akwizycja i wstępne przetwarzanie danych: Pierwszym krokiem jest kompilacja danych z EHR zawierających notatki kliniczne, listy leków, listy alergenów i raporty z zabiegów. Wstępne przetwarzanie w trybie sztucznej inteligencji obejmuje deidentyfikację, czyszczenie, normalizację i tokenizację w celu przygotowania danych w spójnych formatach (formaty tekstowe, ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane).
Szkolenie z zakresu przetwarzania NLP/modelu AI: Skompilowane dane są następnie wprowadzane do algorytmów przetwarzania języka naturalnego (NLP) lub modeli sztucznej inteligencji (AI), aby analizować dane tekstowe i identyfikować kluczowe jednostki kliniczne, takie jak diagnozy, leki, alergie i procedury. Trening w „trybie AI” obejmuje uczenie nadzorowane, czasami nienadzorowane lub półnadzorowane, z wykorzystaniem oznaczonych zbiorów danych.
Ekstrakcja informacji: W zależności od tego, czy Twój model korzysta ze strategii uczenia nadzorowanego czy nienadzorowanego (lub korzysta z hybrydowego trybu sztucznej inteligencji), wyodrębnia on istotne informacje o każdej jednostce, w tym jej typ, datę, powiązane szczegóły, stopień zaawansowania, dawkę itp.
Walidacja i nadzór kliniczny: Gdy model oparty na sztucznej inteligencji wyekstrahuje informacje, muszą one zostać zweryfikowane przez pracowników służby zdrowia pod kątem dokładności klinicznej. Systemy z udziałem człowieka i pętle sprzężenia zwrotnego od ekspertów zapewniają niezawodność ekstrakcji.
Integracja danych i interoperacyjność: Ustrukturyzowane dane są następnie integrowane z systemem EHR lub innymi odpowiednimi bazami danych, zapewniając zgodność ze standardem HL7 FHIR i innymi standardami opieki zdrowotnej oraz wspierając interoperacyjność.
Cykl wykorzystania klinicznego i informacji zwrotnej: Integracja umożliwia pracownikom służby zdrowia wykorzystywanie wyodrębnionych informacji do podejmowania decyzji klinicznych, badań i inicjatyw z zakresu zdrowia publicznego. Pętle sprzężenia zwrotnego w trybie sztucznej inteligencji (AI) pomagają z czasem zwiększać dokładność modelu, dostosowując się do nowych typów danych lub wzorców językowych.
Wyzwania związane z wykorzystaniem przetwarzania języka naturalnego do ekstrakcji danych z EHR
Zadanie wyodrębniania nieustrukturyzowanych danych z EHR jest ambitne i może ułatwić życie interesariuszom w sektorze opieki zdrowotnej. Istnieją jednak wąskie gardła, które mogą utrudniać płynny proces wdrożenia. Przyjrzyjmy się najczęstszym problemom, aby móc proaktywnie opracować strategie ich rozwiązania lub złagodzenia.
Jakość, różnorodność i stronniczość danych: Dokładność ekstrakcji NLP zależy od jakości, spójności i reprezentatywności danych EHR. Różne formaty, terminologie, niekompletne zapisy lub stronnicze próbki mogą obniżyć wydajność modelu AI.
Prywatność, bezpieczeństwo i zgodność w trybie AI: Należy wdrożyć środki zapewniające prywatność pacjentów i bezpieczeństwo danych podczas przetwarzania i przechowywania danych z wykorzystaniem przetwarzania języka naturalnego (NLP) i sztucznej inteligencji (AI). Należy przestrzegać wytycznych regulacyjnych, takich jak RODO, HIPAA itp. Obejmuje to anonimizację, bezpieczne przechowywanie i kontrolę dostępu.
Walidacja kliniczna i interpretowalność: Wyodrębnione informacje wymagają weryfikacji przez pracowników służby zdrowia w celu zapewnienia ich dokładności i znaczenia klinicznego. Złożona terminologia, niejednoznaczne sformułowania lub rzadkie schorzenia mogą wprowadzać zamieszanie w modelach. Ponadto systemy oparte na sztucznej inteligencji muszą być zrozumiałe, aby lekarze mogli im zaufać.
Integracja, interoperacyjność i standardy: Wyekstrahowane dane muszą być płynnie zintegrowane z istniejącymi systemami EHR i innymi systemami informatycznymi opieki zdrowotnej. Modele sztucznej inteligencji powinny obsługiwać standardy HL7, FHIR, SNOMED, RadLex itp., aby zapewnić interoperacyjność.
Skalowalność i konserwacja: W trybie sztucznej inteligencji systemy wymagają ciągłego ponownego szkolenia, monitorowania i wersjonowania, aby uwzględniać nowe praktyki kliniczne, ewoluującą terminologię medyczną i zmiany w stylu dokumentacji.
Wymagania dotyczące kosztów i zasobów: Opracowywanie, szkolenie, walidacja i wdrażanie systemów przetwarzania języka naturalnego opartych na sztucznej inteligencji wymaga inwestycji w adnotacje danych, nadzór ekspertów, zasoby obliczeniowe i wykwalifikowany personel.
Uwagi końcowe
Krótko mówiąc, potencjał jest nieograniczony, gdy się go wdraża NLP oparte na sztucznej inteligencji do wyodrębniania danych medycznych z EHR. Aby zapewnić niezawodne wdrożenia, zalecamy podjęcie wyzwań, egzekwowanie nadzoru klinicznego i zapewnienie odpowiedzialnego wdrożenia w „trybie sztucznej inteligencji”.
Jeśli chcesz utorować drogę do ścisłej zgodności z wymogami dotyczącymi danych dotyczących opieki zdrowotnej i uzyskać najlepsze Dane treningowe AI W sprawie swoich modeli możesz się z nami skontaktować. Jako pionierzy w branży, rozumiemy domenę, wizje Twojego przedsiębiorstwa i zawiłości związane z trenowaniem klinicznego modelu przetwarzania języka naturalnego (NLP) zoptymalizowanego pod kątem sztucznej inteligencji, natywnego dla opieki zdrowotnej. Skontaktuj się z nami już dziś.
