Naturlig sprogbehandling (NLP) gør det muligt for computere at forstå menneskeligt sprog. Den bruger algoritmer og maskinlæring til at fortolke tekst, lyd og andre medieformater. Tokeniseringsmetoden opdeler den information, vi giver i menneskelig tekst, til mindre semantiske enheder i pro-behandling.
Integrationen af NLP i sundhedsdomænet fokuserer specifikt på de biomedicinske aspekter. Medicinsk NLP omfatter behandling af medicinske dokumenter, sundhedsrapporter, elektroniske sundhedsjournaler, udskrivningsresuméer, lægemiddeletiketter, onlinefora og kliniske dokumenter. Denne blog vil udforske fordelene ved klinisk Natural Language Processing (NLP) og dens applikationer.
Forståelse af klinisk NLP
NLP er en af måderne til at analysere, fortolke og evaluere data, der er relevante. Ved at bruge dette kan sundhedspersonale uddrage de fakta, de skal bruge for at træffe beslutninger. Den største forskel mellem generel NLP og medicinsk NLP er, hvordan og hvilken type data hvert segment behandler. Hvor vi kan inkludere bøger, generel tekst, skriftlige dokumenter, billeder osv., generelt er NLP, datarepræsentation og udvælgelse anderledes i klinisk NLP.
For at opbygge et effektivt klinisk NLP-system er der et kriterium, herunder:
Dette omfatter afsløring af nyttige oplysninger fra ukendte datasæt. Dette hjælper med at strømline og målrette specifikke aspekter af information til yderligere undersøgelse.
I denne nedbryder NLP-modellen den indtastede information og identificerer betydningen af den delte information. For eksempel, når en læge diagnosticerer en tilstand, kan medicinsk NLP hjælpe med at identificere den begrundelse, læger bruger til at konkludere.
Dette koncept er nyttigt til at kende sammenhængen mellem to eller flere medicinske begreber. For eksempel kan vi bruge medicinsk NLP til at vide, hvordan ascorbinsyre relaterer til andre aspekter af den menneskelige krop og dens tilstande.
Betydningen af klinisk NLP i sundhedsvæsenet
Da de ser potentialet ved klinisk Natural Language Processing (NLP), er flere sundhedsinstitutioner og fagfolk ved at integrere dets systemer i deres operationer. Ved at bruge informationsudtrækning kan et NLP-aktiveret system fremhæve nyttig information, og semantiske fortolkninger kan hjælpe med at forstå betydningen af håndskrevet tekst. NLP går et skridt videre for at finde sammenhængen mellem forskellige informationer.
Ved at bruge disse begreber kan en AI NLP hjælpe med at måle følelserne i de leverede data. Udover den subjektive repræsentation af data, kan NLP også hjælpe med at automatisere medicinsk fakturering baseret på kliniske noter, der øger nøjagtigheden og hastigheden.
Desuden a veltrænet NLP-system kan give forudsigende analyse baseret på patientens historie og forståelse af den menneskelige krop. Under hensyntagen til de kliniske notater, patientdata og data kan en NLP-løsning hjælpe en sundhedsinstitution med at ekstrapolere hospitalsindlæggelser og sygdomsudbrud.
Nøgleanvendelser af klinisk NLP i sundhedsvæsenet
NLP i sundhedsvæsenet har flere applikationer, der gør det muligt for læger at forbedre deres arbejde og få bedre resultater. Her er et par anvendelser af NLP i sundhedsvæsenet.
- Medicinsk kodning: Computerassisteret kodning (CAC) er på en høj piedestal, med kliniske NLP-indtastninger. Under hensyntagen til NLP's dataudtræksfunktioner kan den konvertere medicinsk information, kliniske termer, procedurer, medicin, diagnoser, tjenester og udstyr. Den standardiserede kode kan hjælpe med medicinsk fakturering, kvalitetskontrol, medicinsk forskning og folkesundhedssporingssystemer. Som et resultat kan sundhedsindustrien drage uhyre fordel af højere effektivitet, nøjagtighed og hastighed.
- Klinisk beslutningsstøtte: Under hensyntagen til NLP's prædiktive analyseevner kan læger bruge det til at træffe bedre kliniske beslutninger. Med potentialet til at reducere medicinske fejl, kan vi bevæge os fremad mod computeriseret infektionsdetektion. Ved at bruge data fra kliniske noter og dets algoritmer kan et NLP-system blive et vigtigt værktøj for læger og læger til at yde målrettet behandling.
- Befolkningssundhedsstyring: NLPs evne til at sortere og organisere ustrukturerede data hjælper med sundhedsresultater med omhyggelig overvågning og analyse. Ved hjælp af risikostratificeringsteknikker kan et NLP-system evaluere patientjournaler for at identificere højrisikopatienter.
Plus, med analyse af sundhedsforskelle, kan et NLP-system hjælpe med at identificere sundhedsforskelle i befolkningen. Ved at bruge dette kan vi identificere sundhedsproblemer og bekymringer for specifikke demografiske grupper.
Udover disse applikationer kan et NLP-system også hjælpe med lægemiddelforskning. NLP kan specifikt hjælpe med mål patientidentifikation, screening af medicinforbindelser, design af kliniske forsøgsprocedurer og rekruttering af patienter til forsøg. Vi kan også bruge NLP til at køre chatbots for at levere virtuelle assistenter til kunder.
Rollen af medicinske NLP-datasæt
Data er allestedsnærværende i dag, men de er fragmenterede og mangfoldige. An NLP-system kan give mening med ustrukturerede data, men indføring af data skal ske. For kontekstuel forståelse skal en NLP-model have adgang til medicinske datasæt. Den bruger disse data til at analysere og læse mellem linjerne.
For at bygge et NLP-datasæt skal vi først oprette etiketter. I første omgang skal du fortsætte med at lave etiketterne hurtigt i henhold til de præsenterede data. Når du er færdig, kan du forfine etiketterne og derefter teste dem for at finde passende forbindelser.
Følg den samme proces, indtil du har raffinerede, men ustrukturerede data med nøjagtig mærkning. Når vi taler om mærkning, er dette en stor udfordring for at skabe medicinske NLP-datasæt. For det første har vi brug for ekspertise inden for medicinsk datamærkning i betragtning af kompleksiteten af det medicinske område.
En anden udfordring kommer i annotering, specifikt uenighederne i datamærkning. Annotering er mere kompleks for subjektive opgaver og elementer, hvilket kan give anledning til uenigheder.
NLP-systemet (Clinical Natural Language Processing) er afgørende for biomedicinsk databehandling og dens effektive analyse. Med NLP inkluderet i sundhedssektoren kan vi opleve bedre patientbehandling, målrettede behandlinger og præcise resultater. På Saip, arbejder vi i sundheds-AI-domænet for at indsamle, annotere og afidentificere store datasæt, hvilket gør NLP-modeludviklingsprocessen nemmere.
