Integracja technologii z opieką zdrowotną doprowadziła do przełomowych postępów, a jednym z nich jest medyczne lub kliniczne przetwarzanie języka naturalnego (NLP).
Kliniczne NLP łączy sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i przetwarzanie języka w celu analizowania i interpretowania złożonych zestawów danych medycznych, w tym elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) i notatek klinicznych. Ta technologia ma potencjał, by zmienić opiekę nad pacjentem i usprawnić przepływy pracy medycznej.
Wśród najpopularniejszych przypadków użycia NLP w opiece zdrowotnej znajdują się:
- Dokumentacja kliniczna – NLP ma kluczowe znaczenie w prowadzeniu kompleksowej i dokładnej dokumentacji pacjentów.
- Wspomaganie decyzji klinicznych – NLP pomaga pracownikom służby zdrowia w diagnozowaniu i leczeniu pacjentów, dostarczając rekomendacje w czasie rzeczywistym na podstawie analizy dokumentów medycznych.
- Dopasowywanie badań klinicznych – NLP przyspiesza proces dopasowywania kwalifikujących się pacjentów do odpowiednich badań klinicznych.
- Korekta ryzyka i hierarchiczne kategorie stanu – NLP przyczynia się do rzetelnego porównania wyników pacjentów u różnych dostawców opieki zdrowotnej poprzez dokładne przypisanie kodów HCC.
- Implikacje dyktowania i EMR – integracja NLP z systemami dyktowania znacznie poprawiła technologię rozpoznawania mowy, umożliwiając pracownikom służby zdrowia tworzenie i aktualizowanie dokumentacji pacjentów za pomocą poleceń głosowych.
- Zarządzanie przeglądami i analiza nastrojów — NLP można stosować w zarządzaniu przeglądami i analizie nastrojów w celu monitorowania opinii pacjentów, identyfikowania trendów w zadowoleniu i poprawy ogólnej jakości opieki.
Ponieważ technologia wciąż ewoluuje, możemy spodziewać się jeszcze bardziej transformacyjnych zastosowań NLP w różnych domenach.
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
