Ogrom danych obecnych w placówkach służby zdrowia rośnie dziś niesamowicie. Chociaż dane są uważane za najważniejszy zasób w dzisiejszym cyfrowym świecie, wydaje się, że opieka zdrowotna nie czerpie z nich pełnych korzyści. Niektóre badania sugerują że ponad 80% danych dotyczących opieki zdrowotnej pozostaje nieustrukturyzowanych i nieużywanych po ich utworzeniu.
Jednym z głównych powodów jest to, że większość źródeł danych dotyczących opieki zdrowotnej, takich jak EHR, dane pacjentów, podsumowania diagnostyczne, rejestry postępów, obrazowanie medyczne, recepty itp., nie jest jeszcze do odczytu maszynowego. To znacznie wydłuża czas przetwarzania i segregowania danych w ustrukturyzowanym formacie.
Jednak dzięki wykorzystaniu NLP te nieustrukturyzowane dane dotyczące opieki zdrowotnej można analizować wydajniej i uzyskać z nich cenne spostrzeżenia. Przyjrzyjmy się więc bliżej zastosowaniu NLP w przekształcaniu danych medycznych.
Nieustrukturyzowane dane dotyczące opieki zdrowotnej: dlaczego jest ich mnóstwo?
Podstawową przyczyną ogromnej ilości danych medycznych w nieustrukturyzowanym formacie jest to, że większość oprogramowania medycznego używanego w branży nie jest zaprojektowana do kategorycznej strukturyzowania danych w bazie danych.
Innym istotnym powodem obfitości niewykorzystanych danych są odsyłacze w danych medycznych. W przeciwieństwie do innych branż, opieka zdrowotna w dużym stopniu polega na różnych danych pacjentów, takich jak recepty, zdjęcia rentgenowskie, rezonans magnetyczny itp., aby zapewnić optymalne wyniki leczenia pacjentów.
Niestety, znaczące organizacje medyczne korzystające obecnie z oprogramowania dla służby zdrowia nie oferują możliwości odczytu maszynowego. Ponadto nie mogą skorelować różnych aspektów medycznych i generować dokładnych wyników.
Jednak te wyzwania są obecnie skutecznie pokonywane przy użyciu zaawansowanych maszyn i innowacyjnych rozwiązań NLP dla służby zdrowia.
Dowiedz się więcej o danych szkoleniowych AI w opiece zdrowotnej! Czytaj teraz!
Healthcare NLP Assurance dla lepszych wyników medycznych
Healthcare NLP wykorzystuje aplikacje NLP do szybkiego i precyzyjnego odczytywania i analizowania dużych ilości danych dotyczących opieki zdrowotnej. Poprzez dokładną analizę danych pacjenta, dostawcy usług medycznych szybko identyfikują obszary budzące obawy i podejmują świadome decyzje w celu poprawy opieki nad pacjentem.
Ponadto Healthcare NLP może pomóc zmniejszyć liczbę błędów i poprawić dokładność diagnoz, leczenia i kosztów opieki zdrowotnej. Trzy główne problemy Healthcare NLP to:
- Aby zapewnić wgląd w stan zdrowia pacjentów.
- Aby ostrzec pacjentów o potencjalnych zagrożeniach dla zdrowia.
- Identyfikacja wzorców opieki nad pacjentami.
Healthcare NLP to skuteczny sposób konwertowania danych tekstowych w dowolnym formacie na bardziej ustrukturyzowany format, który można wykorzystać do lepszego raportowania stanu zdrowia i analizy pacjentów.
Cztery główne sposoby, w jakie opieka zdrowotna NLP ułatwia skuteczne rozwiązania zapewniające skuteczne wyniki pacjentów, to:
- Analiza predykcyjna: NLP umożliwia lekarzom przetwarzanie nieustrukturyzowanych danych przy użyciu różnych modeli predykcyjnych w celu uzyskania wglądu w zachowanie pacjentów i wyniki zdrowotne. Dzięki informacjom demograficznym, historii medycznej i notatkom klinicznym rozwiązania NLP mogą skutecznie przewidywać wirusy zakaźne i powstrzymywać je przed masowym rozprzestrzenieniem.
- Efektywna użyteczność danych EHR: Healthcare NLP umożliwia lekarzom lepsze wyszukiwanie i zwiększanie możliwości raportowania za pomocą NLP. Organizując dane w bardziej inteligentnej formie, rozwiązania NLP pomagają lekarzom w szybszym i łatwiejszym dostępie do informacji.
- Fenotypowanie oparte na NLP: Sztuczna inteligencja wyodrębnia istotne dane pacjentów z nieustrukturyzowanych dokumentów medycznych. Fenotypowanie oparte na NLP może identyfikować wzorce i trendy w dokumentacji medycznej, co dodatkowo pomaga odkryć cenne spostrzeżenia z danych pacjentów. Korzystając z takich rozwiązań, lekarze mogą poprawić trafność diagnozy, obniżyć koszty i poprawić wyniki leczenia pacjentów.
- Poprawa ogólnej opieki zdrowotnej: NLP Healthcare to skuteczne rozwiązanie poprawiające jakość systemów i procesów opieki zdrowotnej. Dzięki dogłębnemu raportowaniu i analityce rozwiązania oparte na NLP oferują jakościowe wyniki w czasie rzeczywistym w celu poprawy zdrowia ludzi.
Odkrywanie różnorodnych przypadków użycia NLP w opiece zdrowotnej
Opieka zdrowotna NLP to ważna technologia o wielu zastosowaniach. Niektóre z nich wymieniono poniżej.
Przewidywanie zdrowia
analiza
Kliniczne
dokumentacja
Automatyczne podsumowanie notatek klinicznych
Sprawdzanie objawów i
diagnostyka
Zautomatyzowana adnotacja i analiza obrazów medycznych
Inteligentne zalecenia dotyczące dawkowania leków
Zautomatyzowana ocena ryzyka dla zdrowia pacjenta
Inteligentne zalecenia dotyczące dawkowania leków
Diagnostyczny
wsparcie
Zautomatyzowane wyszukiwanie i analiza medyczna
Rzut oka na wyzwania i ograniczenia NLP w opiece zdrowotnej
Healthcare NLP oferuje wspaniałe rozwiązanie dla instytucji opieki zdrowotnej. Jednak nadal istnieje kilka wad tego procesu, o których musisz się dowiedzieć.-
Różnice w danych dotyczących opieki zdrowotnej
Dane dotyczące opieki zdrowotnej są obfite, ale w nieustrukturyzowanym formacie iw różnych językach. To sprawia, że niezwykle trudno jest wydedukować intencję, kontekstualność i słownictwo danych dotyczących opieki zdrowotnej. Jest to z pewnością jedno z największych wyzwań NLP Healthcare, któremu należy się przyjrzeć i nad którym należy pracować. -
Sztywne struktury danych
Większość danych medycznych jest nieustrukturyzowana; w związku z tym modele sztucznej inteligencji oparte na NLP oferują rozwiązania do konsolidacji ważnych danych medycznych z obrazowania, promieni rentgenowskich i innych nieustrukturyzowanych źródeł danych. Dane te można wykorzystać do analizy i generowania cennych spostrzeżeń. -
Strukturyzacja obszernych danych dotyczących opieki zdrowotnej w tabelach danych
Większość danych medycznych w tysiącach systemów ERP i hurtowni danych pozostaje wyciszona przez lata. Prawidłowe uporządkowanie danych w tabelach danych i utworzenie dla nich relacyjnej bazy danych może pomóc w uzyskaniu wnikliwych informacji z danych. W związku z tym ustrukturyzowanie bieżących danych w bazach danych jest wyzwaniem dla opieki zdrowotnej NLP, które należy odpowiednio rozwiązać.
Potrzebujesz wydajnego rozwiązania NLP dla opieki zdrowotnej?
Opieka zdrowotna NLP jest z pewnością sposobem na postęp dla przedsiębiorstw służby zdrowia. Dzięki postępującej technologii i większej dbałości o osiąganie lepszych wyników pacjentów, NLP jest podstawowym rozwiązaniem dla opieki zdrowotnej. Jeśli Ty również szukasz innowacyjnych, niezawodnych i skalowalnych rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji dla swojej organizacji opieki zdrowotnej, możesz to zrobić skontaktuj się z naszymi ekspertami Shaip.Poznaj nasze usługi i rozwiązania w zakresie przetwarzania języka naturalnego
