Szacuje się, że globalny rynek przetwarzania języka naturalnego wzrośnie z 1.8 mld dolarów w 2021 r. do 4.3 mld dolarów w 2026 r., przy średniorocznym tempie wzrostu na poziomie 19.0% w tym okresie.
Wraz ze znacznym wzrostem cyfryzacji opieki zdrowotnej, zaawansowane technologie, takie jak NLP, pomagają branży wydobywać przydatne spostrzeżenia z ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych klinicznych w celu odkrywania wzorców i opracowywania odpowiednich reakcji.
Dzięki szerszemu dostępowi do najnowszych technologii branża opieki zdrowotnej może opracowywać spersonalizowane plany leczenia, dostarczać dokładne rozwiązania diagnostyczne i optymalizować opiekę nad pacjentem.
Przyjrzyjmy się roli przetwarzania języka naturalnego w opiece zdrowotnej i jego najczęstszym przypadkom użycia.
Rola NLP w opiece zdrowotnej
Branża opieki zdrowotnej produkuje mnóstwo nieustrukturyzowanych danych klinicznych i danych pacjentów. Ręczne zestawienie i skorelowanie wszystkich tych informacji w ustrukturyzowanym formacie staje się trudne. Wykorzystanie tych bilionów danych jest ważne, ponieważ może pomóc usprawnić świadczenie opieki zdrowotnej, zautomatyzować systemy administracyjne, skrócić czas pacjentów i poprawić opiekę dzięki danym w czasie rzeczywistym.
Przetwarzanie języka naturalnego i sztuczna inteligencja pomagają zbierać nieustrukturyzowane dane medyczne z ludzkiej mowy, raportów, dokumentów i baz danych w celu wyodrębnienia znaczących wzorców. Dzięki tym wzorcom możesz rozszerzyć lepszą diagnostykę, leczenie i wsparcie dla pacjentów.
Istnieją dwa podstawowe sposoby, w jakie NLP usprawnia świadczenie opieki zdrowotnej. Jednym z nich jest wydobywanie informacji z wypowiedzi lekarza poprzez zrozumienie jej znaczenia.
Drugim jest mapowanie krytycznych informacji z baz danych i dokumentów, aby pomóc lekarzom i praktykom w podejmowaniu świadomych decyzji.
Różne przypadki użycia przetwarzania języka naturalnego w opiece zdrowotnej
Istnieje wiele przypadków użycia przetwarzania języka naturalnego w opiece zdrowotnej . Oto 4 najpopularniejsze przypadki użycia.
Dokumentacja kliniczna
Prowadzenie elektronicznej dokumentacji medycznej jest czasochłonne i pracochłonne, a lekarze poświęcają na to dużo czasu. Dzięki przetwarzaniu języka naturalnego lekarze i klinicyści mogą zyskać więcej czasu na realizację zadań generujących wartość. Lekarze mogą zapisywać notatki pacjentów, wykorzystując funkcję zamiany mowy na tekst, co ułatwia wprowadzanie danych.
Ponadto EHR są niestrukturyzowane, dzięki czemu NLP może sprawnie i automatycznie łączyć wiele notatek klinicznych . System NLP może z łatwością łączyć rozbieżne zapisy kliniczne i diagnostyczne, dokumenty oraz pisma od lekarzy i przesyłać je jako połączony plik do EHR pacjenta.
Pomóż zapewnić lepszą opiekę nad pacjentem opartą na wartościach.
Typowa dokumentacja medyczna pacjenta zawiera mnóstwo danych medycznych, ale nieustrukturyzowane dane i opinie pacjentów zazwyczaj nie są częścią dokumentacji klinicznej. Mimo to, informacje zwrotne zawierają kluczowe informacje na temat doświadczeń pacjenta, które pomagają w podejmowaniu decyzji i usprawnianiu leczenia.
NLP umożliwia eksplorację danych w opiece zdrowotnej, a gdy lekarze mają dostęp do ogromnych ilości danych pacjentów, pomaga w zapewnieniu dokładnej, niesubiektywnej opieki zdrowotnej. NLP wykazuje również wielką obietnicę w identyfikowaniu luk w wydajności lub opiece, tak aby działania naprawcze i raportowanie do organów regulacyjnych nie były niejednoznaczne.
Ponieważ opieka zdrowotna nad pacjentem jest kontynuowana po opuszczeniu placówki klinicznej, NLP pomaga analizować opinie, recenzje i wpisy w mediach społecznościowych po zakończeniu leczenia, aby uzyskać przydatne wnioski. Wnioski te pomagają świadczeniodawcom zidentyfikować obszary problemowe, które wpływają na doświadczenia pacjentów, i opracować metody poprawy ich stanu zdrowia.
Ulepszona analiza predykcyjna
Innym interesującym przypadkiem użycia NLP jest predykcyjna i analiza przyczyn źródłowych z wykorzystaniem depozytów danych. Możliwe jest wykrycie wzorców i podzbiorów grup, które mogą mieć skłonność do pewnych schorzeń. Kiedy opóźniona diagnoza stanów może mieć niszczące komplikacje, NLP może pomóc we wczesnej diagnozie.
Narzędzia NLP pomagające w dopasowaniu badań klinicznych
Dzięki przetwarzaniu języka naturalnego lekarze mogą szybko analizować duże ilości nieustrukturyzowanych danych klinicznych, aby zidentyfikować kandydatów kwalifikujących się do badań klinicznych. Jest to pomocne nie tylko w badaniach i rozwoju leków, ale także w lepszym zrozumieniu schorzeń. Pomaga również pacjentom uzyskać dostęp do opieki eksperymentalnej, która może poprawić ich stan zdrowia.
W jaki sposób organizacje opieki zdrowotnej mogą wykorzystać NLP?
- Korzystając z NLP, organizacje mogą zapewnić dostarczanie krytycznych informacji dotyczących opieki zdrowotnej pacjentom i opiekunom we właściwym czasie.
- Informacje dotyczące opieki zdrowotnej są zwykle pełne skomplikowanej terminologii, co utrudnia zwykłym pacjentom zrozumienie znaczenia ich problemów zdrowotnych lub leczenia. Kiedy NLP i technologie uczenia maszynowego są wykorzystywane w świadczeniu opieki zdrowotnej, zwiększa się świadomość pacjentów na temat ich problemów zdrowotnych.
- Ponieważ coraz więcej lekarzy i techników używa NLP jako alternatywy dla notatek odręcznych, EHR mogą być bardziej zorientowane na pacjenta i zrozumiałe.
- NLP umożliwia wykrycie błędów diagnozy, leczenia i porodu. Łatwiej jest zmierzyć wydajność lekarza, powrót pacjenta do zdrowia lub reakcję na leczenie.
- Narzędzia NLP pomóc sektorom opieki zdrowotnej zidentyfikować potrzeby pacjentów w zakresie intensywnej opieki. Ponieważ lekarze mają dostęp do duże zbiory danych, przy pomocy NLP, mogą identyfikować wzorce i zapewniać terminowe rozwiązywanie złożonych problemów.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) powinno być uważane za realne rozwiązanie pozwalające obniżyć koszty opieki zdrowotnej, usprawnić diagnostykę i poprawić doświadczenia pacjentów. Systemy przetwarzania języka naturalnego (NLP) wydobywają użyteczne i skorelowane informacje z dużych ilości nieustrukturyzowanych danych, co pomaga świadczeniodawcom opieki zdrowotnej udoskonalić diagnostykę i dostosować plany leczenia.
Ponieważ NLP nie jest standardowym rozwiązaniem uniwersalnym, ważne jest, aby wykorzystać doświadczenie wiodących platform technologicznych w celu stworzenia dostosowanej do indywidualnych potrzeb opcji opieki zdrowotnej. Jeśli szukasz partnera serwisowego, sugerujemy współpracę z firmą Shaip i podniesienie swoich rozwiązań w zakresie opieki nad pacjentem o krok wyżej.
Dodatkowe materiały: Więcej informacji można znaleźć na naszym blogu poświęconym praktycznym zastosowaniom uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej, dostępnym tutaj.
