Frigørelse af potentialet ved ustrukturerede sundhedsdata ved hjælp af NLP

Mængden af ​​data, der findes i sundhedsinstitutioner i dag, vokser enormt. Selvom data betragtes som det vigtigste aktiv i nutidens digitale verden, ser sundhedsvæsenet ikke ud til fuldt ud at drage fordel af det. Nogle undersøgelser antyder at over 80 % af sundhedsdata forbliver ustrukturerede og ubrugte efter oprettelsen.

En af de største årsager til det er, at størstedelen af ​​sundhedsdatakilder som EPJ, patientdata, diagnostiske oversigter, statusregistreringer, medicinsk billedbehandling, recepter osv. endnu ikke er maskinlæsbare. Dette øger betydeligt tiden til at behandle og adskille dataene i et struktureret format.

Men ved at udnytte NLP kan disse ustrukturerede sundhedsdata analyseres mere effektivt, og værdifuld indsigt kan udledes af dem. Så lad os studere mere om brugen af ​​NLP til at transformere medicinske data.

Ustrukturerede sundhedsdata: Hvorfor er det i overflod?

Den grundlæggende årsag til den enorme mængde sundhedsdata i ustruktureret format er, at det meste af sundhedsplejesoftware, der bruges i industrien, ikke er designet til at strukturere dataene kategorisk i databasen.

En anden vigtig årsag til overfloden af ​​ubrugte data er krydshenvisninger i medicinske data. I modsætning til andre industrier er sundhedsvæsenet stærkt afhængig af forskellige patientdata, såsom recepter, røntgenstråler, MRI'er osv., for at give optimale patientresultater.

Desværre tilbyder betydelige medicinske organisationer, der bruger sundhedssoftware i dag, ikke maskinlæsbarhed. Desuden kan de ikke co-relatere forskellige medicinske aspekter og generere nøjagtige resultater.

Imidlertid er disse udfordringer nu overvundet med succes ved hjælp af avancerede maskiner og innovative sundhedspleje NLP-løsninger.

Lær mere om Healthcare AI-træningsdata! Læs nu!

Healthcare NLP Assurance for forbedrede medicinske resultater

Healthcare NLP udnytter NLP-applikationer til at læse og analysere store mængder sundhedsdata hurtigt og præcist. Ved nøjagtigt at undersøge patientens data identificerer læger hurtigt bekymringsområder og træffer informerede beslutninger for at forbedre patientbehandlingen.

Derudover kan Healthcare NLP hjælpe med at reducere fejl og forbedre nøjagtigheden af ​​diagnoser, behandlinger og sundhedsomkostninger. De tre største bekymringer ved Healthcare NLP er:

• At give indsigt i patientens sundhed.
• At advare patienter om potentielle sundhedsrisici.
• At identificere plejemønstre for patienterne.

Healthcare NLP er en effektiv måde at konvertere fri-form tekstdata til et mere struktureret format, der kan bruges til bedre helbredsrapportering og patientanalyse.

De fire vigtigste måder, hvorpå NLP-sundhedspleje letter effektive løsninger til effektive patientresultater, er:

• Forudsigende analyse: NLP gør det muligt for læger at behandle ustrukturerede data ved hjælp af forskellige prædiktive modeller for at få indsigt i patientadfærd og sundhedsresultater. Med demografiske oplysninger, sygehistorie og kliniske noter kan NLP-løsninger effektivt udlede forudsigelser om smitsomme vira og indeholde dem før massespredning.
• Effektiv EPJ-dataanvendelse: Healthcare NLP giver læger mulighed for at foretage bedre søgninger og forbedre deres rapporteringsmuligheder ved hjælp af NLP. Ved at arrangere dataene i en mere intelligent form hjælper NLP-løsninger læger med at få adgang til information hurtigere og lettere.
• NLP-baseret fænotypning: AI udtrækker meningsfulde patientdata fra ustrukturerede medicinske dokumenter. NLP-baseret fænotypning kan identificere mønstre og tendenser i medicinske journaler, hvilket yderligere hjælper med at afdække værdifuld indsigt fra patientdata. Ved at bruge sådanne løsninger kan læger forbedre diagnosens nøjagtighed, reducere omkostningerne og forbedre patientresultaterne.
• Forbedring i det overordnede sundhedsvæsen: NLP Healthcare er en effektiv løsning til at øge kvaliteten af ​​sundhedssystemer og processer. Med dybdegående rapportering og analyser tilbyder NLP-baserede løsninger kvalitative realtidsresultater for at forbedre folks sundhed.