Luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) avulla tietokoneet voivat ymmärtää ihmisen kieltä. Se käyttää algoritmeja ja koneoppimista tulkitsemaan tekstiä, ääntä ja muita mediamuotoja. Tokenisointimenetelmä jakaa ihmistekstissä antamamme tiedon pienemmiksi semanttisiksi yksiköiksi proprosessoinnissa.
NLP:n integrointi terveydenhuollon alalla keskittyy erityisesti biolääketieteellisiin näkökohtiin. Lääketieteellinen NLP sisältää lääketieteellisten asiakirjojen, terveysraporttien, sähköisten terveyskertomusten, kotiutusyhteenvedon, lääkemerkintöjen, online-foorumien ja kliinisten asiakirjojen käsittelyn. Tämä blogi tutkii kliinisen Natural Language Processingin (NLP) ja sen sovellusten etuja.
Kliinisen NLP:n ymmärtäminen
NLP on yksi tavoista analysoida, tulkita ja arvioida merkityksellistä tietoa. Tämän avulla terveydenhuollon ammattilaiset voivat poimia tosiasiat, joita he tarvitsevat tehdäkseen päätöksiä. Suurin ero yleisen NLP:n ja lääketieteellisen NLP:n välillä on se, miten ja minkä tyyppisiä tietoja kukin segmentti käsittelee. Missä voimme sisällyttää kirjoja, yleistä tekstiä, kirjallisia asiakirjoja, kuvia jne., yleensä NLP, tietojen esitys ja valinta ovat erilaisia kliinisessä NLP:ssä.
Tehokkaan kliinisen NLP-järjestelmän rakentamiseksi on olemassa seuraavat kriteerit:
Tämä sisältää hyödyllisen tiedon paljastamisen tuntemattomista tietojoukoista. Tämä auttaa virtaviivaistamaan ja kohdistamaan tiettyjä tietoja lisätutkimuksia varten.
Tässä NLP-malli pilkkoo syötetyn tiedon ja tunnistaa jaetun tiedon merkityksen. Esimerkiksi kun lääkäri diagnosoi tilan, lääketieteellinen NLP voi auttaa tunnistamaan perusteet, joita lääkärit käyttävät johtopäätökseen.
Tämä käsite on hyödyllinen kahden tai useamman lääketieteellisen käsitteen välisen yhteyden tuntemisessa. Voimme esimerkiksi käyttää lääketieteellistä NLP:tä tietääksemme, kuinka askorbiinihappo liittyy muihin ihmiskehon ja sen tiloihin.
Kliinisen NLP:n merkitys terveydenhuollossa
Nähdessään kliinisen Natural Language Processingin (NLP) mahdollisuudet useat terveydenhuollon laitokset ja ammattilaiset integroivat sen järjestelmiä osaksi toimintaansa. Tiedonpoiston avulla NLP-yhteensopiva järjestelmä voi korostaa hyödyllistä tietoa, ja semanttiset tulkinnat voivat auttaa ymmärtämään käsin kirjoitetun tekstin merkitystä. NLP menee askeleen pidemmälle löytääkseen yhteyden eri tiedon välillä.
Näitä käsitteitä käyttämällä tekoälyn NLP voi auttaa arvioimaan toimitettujen tietojen tunteita. Tietojen subjektiivisen esityksen lisäksi NLP voi myös auttaa automatisoimaan lääketieteellistä laskutusta kliinisten muistiinpanojen perusteella, mikä lisää tarkkuutta ja nopeutta.
Lisäksi a hyvin koulutettu NLP-järjestelmä voi tarjota ennustavan analyysin perustuu potilaan historiaan ja ymmärrykseen ihmiskehosta. Kun otetaan huomioon kliiniset muistiinpanot, potilastiedot ja tiedot, NLP-ratkaisu voi auttaa terveydenhuollon laitosta ekstrapoloimaan sairaalahoitoa ja tautitapauksia.
Kliinisen NLP:n keskeiset sovellukset terveydenhuollossa
Terveydenhuollon NLP:llä on useita sovelluksia, joiden avulla lääketieteen ammattilaiset voivat parantaa työtään ja saada parempia tuloksia. Tässä on muutamia NLP:n sovelluksia terveydenhuollossa.
- Lääketieteellinen koodaus: Computer-Assisted Coding (CAC) on korkealla jalustalla, ja kliininen NLP tekee merkintöjä. Kun NLP:n tiedonkeruuominaisuudet otetaan huomioon, se voi muuntaa lääketieteellisiä tietoja, kliinisiä termejä, toimenpiteitä, lääkkeitä, diagnooseja, palveluita ja laitteita. Standardoitu koodi voi auttaa lääketieteellisessä laskutuksessa, laadunvalvonnassa, lääketieteellisessä tutkimuksessa ja kansanterveyden seurantajärjestelmissä. Tämän seurauksena terveydenhuoltoala voi hyötyä valtavasti paremmasta tehokkuudesta, tarkkuudesta ja nopeudesta.
- Kliinisen päätöksen tuki: Ottaen huomioon NLP:n ennustavat analyysiominaisuudet, lääkärit voivat käyttää sitä tehdäkseen parempia kliinisiä päätöksiä. Lääketieteellisten virheiden vähentämisen ansiosta voimme siirtyä kohti tietokoneistettua infektioiden havaitsemista. Kliinisistä muistiinpanoista ja sen algoritmeista saatujen tietojen avulla NLP-järjestelmästä voi tulla tärkeä työkalu lääkäreille ja lääkäreille kohdennetun hoidon tarjoamisessa.
- Väestön terveydenhuolto: NLP:n kyky lajitella ja järjestää jäsentämätöntä dataa auttaa terveysvaikutuksissa huolellisen seurannan ja analyysin avulla. Riskien kerrostumistekniikoita käyttämällä NLP-järjestelmä voi arvioida potilastietoja korkean riskin potilaiden tunnistamiseksi.
Lisäksi terveyserojen analyysin avulla NLP-järjestelmä voi auttaa tunnistamaan väestön terveyserot. Tämän avulla voimme tunnistaa tiettyjen väestöryhmien terveysongelmat ja huolenaiheet.
Näiden sovellusten lisäksi NLP-järjestelmä voi myös auttaa lääkekehityksen. NLP voi erityisesti auttaa tavoitteen saavuttamisessa potilaiden tunnistaminen, lääkeyhdisteiden seulonta, kliinisten tutkimusmenetelmien suunnittelu ja potilaiden rekrytointi tutkimuksiin. Voimme myös käyttää NLP:tä chatbottien ajamiseen tarjotaksemme asiakkaille virtuaalisia avustajia.
Lääketieteellisten NLP-tietosarjojen rooli
Tietoa on nykyään kaikkialla, mutta se on hajanaista ja monimuotoista. An NLP-järjestelmä voi ymmärtää jäsentämätöntä dataa, mutta tietojen syöttäminen on tehtävä. Asiayhteyden ymmärtämiseksi NLP-malli tarvitsee pääsyn lääketieteellisiin tietoihin. Se käyttää näitä tietoja jäsentämään ja lukemaan rivien välistä.
NLP-tietojoukon rakentamiseksi meidän on ensin luotava tunnisteet. Jatka aluksi tarrojen valmistamista nopeasti esitettyjen tietojen mukaan. Kun olet valmis, voit tarkentaa tarroja ja testata niitä löytääksesi sopivat liitännät.
Noudata samaa prosessia, kunnes olet tarkentanut mutta jäsentämätöntä tietoa tarkalla merkinnällä. Merkinnöistä puhuttaessa tämä on yksi suuri haaste lääketieteellisten NLP-tietosarjojen luomisessa. Ensinnäkin tarvitsemme asiantuntemusta lääketieteellisten tietojen merkitsemisestä lääketieteen alan monimutkaisuuden vuoksi.
Toinen haaste liittyy huomautuksiin, erityisesti erimielisyydet tietojen merkitsemisessä. Annotointi on monimutkaisempaa subjektiivisissa tehtävissä ja elementeissä, mikä voi lisätä erimielisyyksiä.
Clinical Natural Language Processing (NLP) -järjestelmä on välttämätön biolääketieteellisen tiedonkäsittelyn ja sen tehokkaan analysoinnin kannalta. Kun NLP sisältyy terveydenhuoltoalaan, voimme kokea parempaa potilaiden hoitoa, kohdennettuja hoitoja ja tarkkoja tuloksia. klo Shaip, työskentelemme terveydenhuollon tekoälytoimialalla suurten tietojoukkojen keräämiseksi, merkitsemiseksi ja tunnistamiseksi, mikä helpottaa NLP-mallin kehitysprosessia.
