Globalny rynek przetwarzania języka naturalnego ma wzrosnąć z 1.8 mld USD w 2021 r. do $ 4.3 mld w 2026, rosnąc w CAGR 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 większemu dostępowi do najnowszych technologii, przemysł medyczny może opracować zindywidualizowane plany leczenia, zapewnić dokładne rozwiązania diagnostyczne i zoptymalizować opiekę nad pacjentem.
Przyjrzyjmy się roli NLP w opiece zdrowotnej i jego najczęstsze przypadki 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 opieka zdrowotna NLP. Oto 4 najczęstsze przypadki użycia
Dokumentacja kliniczna
Utrzymywanie Elektroniczna rejestracja zdrowia jest czasochłonne i pracochłonne, a lekarze poświęcają dużo czasu na prowadzenie tych zapisów. Dzięki NLP, klinicyści i lekarze mogą mieć więcej czasu na inwestycje w zadania budujące wartość. Lekarze mogą spisywać notatki pacjentów za pomocą zamiany mowy na tekst, co ułatwia wprowadzanie danych.
Ponadto EHR są nieustrukturyzowane, więc NLP może wydajnie i automatycznie połączyć kilka uwagi kliniczne. System NLP może łatwo łączyć ze sobą różne zapisy kliniczne i diagnostyczne, dokumenty oraz listy lekarzy i przesyłać je jako połączony plik do EHR pacjenta.
Pomóż zapewnić lepszą opiekę nad pacjentem opartą na wartościach.
Typowy rekord pacjenta zawiera tony dane dotyczące opieki zdrowotnej, ale nieustrukturyzowane dane i informacje zwrotne od pacjentów zwykle nie stają się częścią dokumentacji klinicznej. Jednak informacje zwrotne zawierają krytyczny wgląd w doświadczenie pacjenta, który pomaga w podejmowaniu decyzji i usprawnianiu doświadczenia pacjenta.
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 przez pacjenta placówki klinicznej, NLP pomaga analizować opinie, recenzje i posty w mediach społecznościowych po leczeniu aby wyciągnąć przydatne spostrzeżenia. Te spostrzeżenia pomagają świadczeniodawcom zidentyfikować obszary problemowe, które wpływają na doświadczenie pacjenta i opracować metody: poprawa zdrowia pacjenta.
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 przetwarzanie języka naturalnego, lekarze mogą szybko przeglądać duże ilości nieustrukturyzowanych danych klinicznych, aby rozpoznać kwalifikujących się kandydatów nadających się do badań klinicznych. Jest pomocny nie tylko w badaniach i rozwoju leków, ale także w lepszym zrozumieniu schorzeń. Pomaga również pacjentom uzyskać dostęp do opieki eksperymentalnej, która może poprawić stan zdrowia pacjentów.
W jaki sposób organizacje opieki zdrowotnej mogą wykorzystać NLP?
Korzystanie z Technologia NLPorganizacje opieki zdrowotnej mogą zmienić sposób dostarczania pacjentom porodu i opieki.
- 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.
NLP należy uznać za realne rozwiązanie pozwalające złagodzić koszty opieki zdrowotnej, poprawić leczenie diagnostyczne i poprawić wrażenia pacjenta. Systemy NLP wyodrębnij przydatne i skorelowane informacje z dużych ilości nieustrukturyzowanych danych, co pomaga świadczeniodawcom poprawić diagnozę 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 przeczytanie: Możesz również zapoznać się z naszym blogiem na temat rzeczywistych zastosowań uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej tutaj.
