Naturlig sprogbehandling i sundhedsvæsenet

Topanvendelsestilfælde af naturlig sprogbehandling i sundhedsvæsenet

Det globale marked for behandling af naturligt sprog forventes at stige fra $1.8 milliarder i 2021 til $ 4.3 milliarder i 2026 og voksede med en CAGR på 19.0 % i perioden.

Efterhånden som digitaliseringen af ​​sundhedsvæsenet vokser markant, hjælper avancerede teknologier som NLP industrien med at udvinde nyttig indsigt fra de enorme mængder af ustrukturerede kliniske data for at afdække mønstre og udvikle passende svar.

Med mere adgang til de nyeste teknologier sundhedssektoren kan udvikle skræddersyede behandlingsplaner, levere præcise diagnostiske løsninger og optimere patientbehandlingsoplevelsen.

Lad os se på rollen som NLP i sundhedsvæsenet og dets mest populære anvendelsesmuligheder.

NLPs rolle i sundhedsvæsenet

Sundhedsindustrien producerer tonsvis af ustrukturerede kliniske og patientdata. Det bliver udfordrende manuelt at sortere og korrelere al denne information til et struktureret format. Det er vigtigt at bruge disse billioner af data, da det kan hjælpe med at forbedre leveringen af ​​sundhedsydelser, automatisere administrative systemer, reducere patienttiden og forbedre behandlingen med realtidsdata.

Naturlig sprogbehandling og kunstig intelligens hjælper med at indsamle ustrukturerede medicinske data fra menneskelig tale, rapporter, dokumenter og databaser for at udtrække meningsfulde mønstre. Med disse mønstre kan du udvide bedre diagnose, behandling og støtte til patienter.

Der er to primære måder, hvorpå NLP forbedrer leveringen af ​​sundhedsydelser. Den ene uddrager information fra en læges tale ved at forstå dens betydning.

Den anden er at kortlægge den kritiske information fra databaser og dokumenter for at hjælpe læger og praktiserende læger med at træffe informerede beslutninger.

Forskellige anvendelsestilfælde af naturlig sprogbehandling i sundhedsvæsenet

Der er mange use cases af sundhedspleje NLP. Her er de 4 bedste use cases

Healthcare Nlp Use Cases

  1. Klinisk dokumentation

    Vedligeholdelse Elektronisk sundhedsjournal er tidskrævende og besværligt, og klinikere bruger meget tid på at vedligeholde disse journaler. Med NLP kan klinikere og læger få mere kvalitetstid på hånden til at investere i værdiskabende opgaver. Læger kan nedskrive patientnotater ved hjælp af tale-til-tekst, hvilket gør dataindtastning nemmere.

    Desuden er EPJ'er ustrukturerede, så NLP effektivt og automatisk kan sammensætte flere kliniske noter. NLP-systemet kan nemt samle forskellige kliniske og diagnostiske journaler, dokumenter og lægebreve og uploade dem som en kombineret fil i patientens EPJ.

  2. Hjælp med at levere forbedret værdibaseret patientpleje.

    En typisk patientjournal indeholder tonsvis af sundhedsdata, men ustrukturerede data og patientfeedback bliver normalt ikke en del af de kliniske journaler. Alligevel indeholder feedbacken kritisk indsigt i patientoplevelsen, der hjælper med at træffe beslutninger og strømline patientoplevelsen.

    NLP gør datamining i sundhedsvæsenet muligt, og når læger har adgang til enorme mængder patientdata, hjælper det med at levere grundig ikke-subjektiv sundhedspleje. NLP viser også meget lovende i at identificere huller i ydeevne eller pleje, så korrigerende handling og rapportering til regulatorer ikke er tvetydige.

    Da patientens sundhedspleje fortsætter, efter at patienten forlader det kliniske miljø, NLP hjælper med at analysere feedback efter behandling, anmeldelser og indlæg på sociale medier at få brugbar indsigt. Disse indsigter hjælper plejepersonalet med at identificere problemområder, der påvirker patientoplevelsen og udvikle metoder til forbedring af patientens sundhed.

  3. Forbedret prædiktiv analyse

    Et andet interessant anvendelsestilfælde af NLP er forudsigende og grundlæggende årsagsanalyse ved hjælp af dataaflejringer. Det er muligt at detektere mønstre og undergrupper af grupper, der sandsynligvis har en tilbøjelighed til visse sundhedstilstande. Når en forsinket diagnose af tilstande kan have ødelæggende komplikationer, kan NLP hjælpe med tidlig diagnose.

  4. NLP-værktøjer til at hjælpe med matching af kliniske forsøg

    Med hjælp fra naturlig sprogbehandling, kan læger hurtigt gennemgå store mængder ustrukturerede kliniske data for at genkende kvalificerede kandidater, der er egnede til kliniske forsøg. Det er ikke kun nyttigt i forskning og udvikling af medicin, men også i en bedre forståelse af tilstande. Det hjælper også patienter med at få adgang til eksperimentel behandling, der har potentialet til at forbedre patientens sundhed.

Lad os diskutere dit NLP-træningsdatakrav i dag.

Hvordan kan sundhedsorganisationer udnytte NLP?

Fordele ved Nlp i sundhedssektoren Ved brug af NLP teknologi, kan sundhedsorganisationer transformere, hvordan levering og pleje leveres til patienter.

  • Ved hjælp af NLP kan organisationer sikre, at kritiske sundhedsoplysninger leveres til patienterne og plejepersonalet på det rigtige tidspunkt.
  • Sundhedsoplysninger er normalt fyldt med kompleks terminologi, hvilket gør det vanskeligt for almindelige patienter at forstå betydningen af ​​deres helbredsproblemer eller behandling. Hvornår NLP og maskinlæringsteknologier bruges i sundhedsydelser, øges patienternes bevidsthed om deres helbredsproblemer.
  • Da flere og flere læger og teknikere bruger NLP som et alternativ til håndskriftsnoter, kan EPJ'er være mere patientcentrerede og forståelige.
  • NLP gør det muligt at opdage diagnose-, behandlings- og leveringsfejl. Det er lettere at måle lægens præstation, patientens helbredelse eller reaktion på behandlingen.
  • NLP værktøjer hjælpe sundhedsindustrien med at identificere patienternes kritiske plejebehov. Da læger har adgang til store datasæt, ved hjælp af NLP, kan de identificere mønstre og give rettidig behandling af komplekse problemer.

NLP bør betragtes som en levedygtig løsning til at mindske sundhedsomkostninger, forbedre diagnostisk behandling og forbedre patientoplevelsen. NLP systemer udtrække nyttig og korreleret information fra store mængder af ustrukturerede data, som hjælper plejeudbydere med at forbedre diagnose og tilpasse behandlingsplaner.

Da NLP ikke kommer som en standardløsning, der passer til alle, er det vigtigt at udnytte erfaringerne fra førende teknologiplatforme til at bygge en skræddersyet sundhedsløsning til netop dit behov. Hvis du leder efter en servicepartner, foreslår vi, at du samarbejder med Shaip og tager dine patientplejeløsninger et hak højere.

Yderligere læsning: Du kan også henvise til vores blog om virkelige anvendelser af maskinlæring i sundhedssektoren her.

Social Share

Du vil måske også kunne lide