Det globale marked for behandling af naturligt sprog forventes at stige fra 1.8 milliarder dollars i 2021 til 4.3 milliarder dollars i 2026, med en årlig vækstrate (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 bedre adgang til den nyeste teknologi kan sundhedssektoren udvikle skræddersyede behandlingsplaner, levere præcise diagnostiske løsninger og optimere patientplejeoplevelsen.
Lad os se på NLP's rolle i sundhedsvæsenet og dets vigtigste 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 anvendelsesmuligheder for NLP inden for sundhedsvæsenet . Her er de 4 vigtigste anvendelsesmuligheder.
Klinisk dokumentation
Vedligeholdelse af elektroniske patientjournaler er tidskrævende og besværligt, og klinikere bruger betydelig tid på at vedligeholde disse journaler. Med NLP kan klinikere og læger få mere kvalitetstid til at investere i værdiskabende opgaver. Læger kan nedskrive patientjournaler ved hjælp af tale-til-tekst, hvilket gør dataindtastning nemmere.
EHR'er er også ustrukturerede, så NLP kan effektivt og automatisk sammensætte flere kliniske notater . NLP-systemet kan nemt samle forskellige kliniske og diagnostiske journaler, dokumenter og lægebreve og uploade dem som en samlet fil i patientens EHR.
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. Feedbacken indeholder dog vigtig indsigt i patientoplevelsen, der hjælper med beslutningstagning og strømlining af 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 har forladt det kliniske miljø, hjælper NLP med at analysere feedback, anmeldelser og opslag på sociale medier efter behandling for at få nyttig indsigt. Disse indsigter hjælper behandlere med at identificere problemområder, der påvirker patientoplevelsen, og udvikle metoder til at forbedre patientens sundhed.
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.
NLP-værktøjer til at hjælpe med matching af kliniske forsøg
Ved hjælp af naturlig sprogbehandling kan læger hurtigt gennemgå store mængder ustrukturerede kliniske data for at identificere 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 potentiale til at forbedre patienternes helbred.
Hvordan kan sundhedsorganisationer udnytte NLP?
- 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 brugbar løsning til at mindske sundhedsomkostninger, forbedre diagnostisk behandling og forbedre patientoplevelsen. NLP-systemer udtrækker nyttige og korrelerede oplysninger fra store mængder ustrukturerede data, hvilket hjælper sundhedsudbydere med at forbedre diagnosen 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: For mere information kan du også se vores blog om praktiske anvendelser af maskinlæring i sundhedsvæsenet, som er tilgængelig her.
