Luonnollisen kielen käsittely terveydenhuollossa

Suosituimmat luonnollisen kielen käsittelyn käyttötapaukset terveydenhuollossa

Globaalien luonnollisen kielen käsittelymarkkinoiden on määrä kasvaa 1.8 miljardista dollarista vuonna 2021 $ 4.3 miljardia vuonna 2026, kasvaen 19.0 %:n CAGR:llä kauden aikana.

Kun terveydenhuollon digitalisoituminen lisääntyy merkittävästi, kehittyneet tekniikat, kuten NLP, auttavat alaa poimimaan hyödyllisiä oivalluksia valtavasta määrästä jäsentämätöntä kliinistä dataa, jotta voidaan paljastaa malleja ja kehittää sopivia vastauksia.

Kun uusimmat tekniikat ovat paremmat, terveydenhuollon alalla voi kehittää räätälöityjä hoitosuunnitelmia, tarjota tarkkoja diagnostisia ratkaisuja ja optimoida potilaiden hoitokokemusta.

Katsotaanpa roolia NLP terveydenhuollossa ja sen suosituimmat käyttötapaukset.

NLP:n rooli terveydenhuollossa

Terveydenhuoltoala tuottaa tonnia jäsentämätöntä kliinistä ja potilastietoa. Kaikkien näiden tietojen manuaalinen kokoaminen ja korreloiminen jäsenneltyyn muotoon on haastavaa. Näiden biljoonien tietojen hyödyntäminen on tärkeää, koska se voi auttaa parantamaan terveydenhuollon toimittamista, automatisoimaan hallintojärjestelmiä, vähentämään potilasaikaa ja parantamaan hoitoa reaaliaikaisten tietojen avulla.

Luonnollisen kielen käsittely ja tekoäly auttavat keräämään jäsentämätöntä lääketieteellistä dataa ihmisen puheesta, raporteista, asiakirjoista ja tietokannoista merkityksellisten kuvioiden poimimiseksi. Näiden mallien avulla voit laajentaa potilaille parempaa diagnoosia, hoitoa ja tukea.

On kaksi ensisijaista tapaa, joilla NLP parantaa terveydenhuollon toimittamista. Yksi on tiedon poimiminen lääkärin puheesta ymmärtämällä sen merkitys.

Toinen on kriittisten tietojen kartoittaminen tietokannoista ja asiakirjoista auttaakseen lääkäreitä ja lääkäreitä tekemään tietoisia päätöksiä.

Luonnollisen kielen käsittelyn erilaisia ​​käyttötapauksia terveydenhuollossa

Käyttötapauksia on monia terveydenhuollon NLP. Tässä on 4 suosituinta käyttötapausta

Healthcare NLP -käyttötapaukset

  1. Kliininen dokumentaatio

    ylläpitäminen Sähköiset terveyskertomukset on aikaa vievää ja työlästä, ja kliinikot käyttävät paljon aikaa näiden tietueiden ylläpitoon. NLP:n avulla kliinikot ja lääkärit voivat saada enemmän laatuaikaa investoidakseen arvon rakentamiseen. Lääkärit voivat tehdä muistiinpanoja potilaan muistiinpanoista puhetekstiksi, mikä helpottaa tietojen syöttämistä.

    Lisäksi EHR:t ovat rakenteettomia, joten NLP voi koota useita tehokkaasti ja automaattisesti kliiniset huomautukset. NLP-järjestelmä voi helposti koota erilaisia ​​kliinisiä ja diagnostisia tietueita, asiakirjoja ja lääkärikirjeitä ja ladata ne yhdistettynä tiedostona potilaan EHR:ään.

  2. Auta tarjoamaan tehostettua arvopohjaista potilashoitoa.

    Tyypillinen potilaskertomus sisältää tonnia terveydenhuollon tiedot, mutta jäsentelemätön data ja potilaiden palaute eivät yleensä tule osaksi kliinisiä tietoja. Palaute sisältää kuitenkin kriittisiä näkemyksiä potilaskokemuksesta, joka auttaa päätöksenteossa ja virtaviivaistaa potilaskokemusta.

    NLP mahdollistaa tiedon louhinnan terveydenhuollossa, ja kun lääkäreillä on pääsy valtaviin määriin potilastietoja, se auttaa tarjoamaan perusteellista ei-subjektiivista terveydenhuoltoa. NLP on myös lupaava suorituskyvyn tai hoidon puutteiden tunnistamisessa, jotta korjaavat toimet ja raportointi sääntelyviranomaisille eivät ole yksiselitteisiä.

    Koska potilaan terveydenhuolto jatkuu sen jälkeen, kun potilas on poistunut kliinisestä ympäristöstä, NLP auttaa analysoimaan hoidon jälkeistä palautetta, arvosteluja ja sosiaalisen median viestejä saada hyödyllisiä oivalluksia. Nämä oivallukset auttavat hoidon tarjoajia tunnistamaan ongelma-alueet, jotka vaikuttavat potilaskokemukseen, ja kehittävät menetelmiä niihin parantaa potilaiden terveyttä.

  3. Parannettu ennakoiva analyysi

    Toinen mielenkiintoinen NLP:n käyttötapaus on ennustava ja perussyyanalyysi datatalletusten avulla. On mahdollista havaita ryhmien malleja ja osajoukkoja, joilla on todennäköisesti taipumus tiettyihin terveysongelmiin. Kun sairauksien viivästyneellä diagnoosilla voi olla tuhoisia komplikaatioita, NLP voi auttaa varhaisessa diagnoosissa.

  4. NLP-työkalut kliinisten tutkimusten yhteensovittamiseksi

    Avulla luonnollinen kielenkäsittely, lääkärit voivat nopeasti tarkastella suuria määriä strukturoimatonta kliinistä tietoa tunnistaakseen kliinisiin kokeisiin sopivat ehdokkaat. Se ei ole hyödyllinen vain lääkkeiden tutkimuksessa ja kehittämisessä, vaan myös sairauksien paremmassa ymmärtämisessä. Se auttaa myös potilaita pääsemään kokeelliseen hoitoon, joka voi parantaa potilaan terveyttä.

Kuinka terveydenhuollon organisaatiot voivat hyödyntää NLP: tä?

Nlp:n edut terveydenhuollossa Käyttäminen NLP-tekniikkaa, terveydenhuollon organisaatiot voivat muuttaa tapaa, jolla toimitus ja hoito tarjotaan potilaille.

  • NLP:n avulla organisaatiot voivat varmistaa, että tärkeät terveydenhuollon tiedot toimitetaan potilaille ja hoitajille oikeaan aikaan.
  • Terveydenhuollon tiedot ovat yleensä täynnä monimutkaista terminologiaa, jolloin tavallisten potilaiden on vaikea ymmärtää terveysongelmiensa tai hoitonsa merkitystä. Kun NLP ja koneoppimisteknologiat Kun niitä käytetään terveydenhuollon toimittamisessa, potilaiden tietoisuus terveysongelmistaan ​​lisääntyy.
  • Koska yhä useammat lääkärit ja teknikot käyttävät NLP:tä vaihtoehtona käsinkirjoitetuille muistiinpanoille, EHR:t voivat olla potilaskeskeisempiä ja ymmärrettävämpiä.
  • NLP mahdollistaa diagnoosin, hoidon ja toimitusvirheiden havaitsemisen. Lääkärin suorituskykyä, potilaan toipumista tai hoitoreaktiota on helpompi mitata.
  • NLP työkalut auttaa terveydenhuoltoaloja tunnistamaan potilaiden tehohoidon tarpeet. Koska lääkäreillä on pääsy suuria tietojoukkoja NLP:n avulla, he voivat tunnistaa malleja ja tarjota oikea-aikaista hoitoa monimutkaisiin ongelmiin.

NLP:tä tulisi pitää toteuttamiskelpoisena ratkaisuna terveydenhuollon kustannusten vähentämiseksi, diagnostisen hoidon parantamiseksi ja potilaskokemuksen parantamiseksi. NLP-järjestelmät poimi hyödyllistä ja toisiinsa liittyvää tietoa suurista määristä strukturoimatonta dataa, mikä auttaa hoidon tarjoajia parantamaan diagnoosia ja mukauttamaan hoitosuunnitelmia.

Koska NLP ei ole vakioratkaisu, joka sopii kaikille, on tärkeää hyödyntää johtavien teknologia-alustojen kokemusta räätälöidyn terveydenhuollon vaihtoehdon rakentamiseksi juuri sinun tarpeisiisi. Jos etsit palvelukumppania, suosittelemme työskentelemään Shaipin kanssa ja viemään potilashoitoratkaisujasi pykälän korkeammalle.

Lue lisää: Voit myös tutustua blogiimme koneoppimisen todellisista sovelluksista terveydenhuollossa tätä.

Sosiaalinen osuus