Не является новой информацией или статистикой тот факт, что более 80% медицинских данных, доступных заинтересованным сторонам, неструктурированы. Развитие электронных медицинских карт (ЭМК) экспоненциально упростило для медицинских работников доступ, хранение и изменение совместимых данных в своих целях. Вот краткий список различных типов неструктурированных данных, доступных в ЭМК:
Клинические заметки пациентов, рецепты, диагнозы, описания симптомов, методы лечения и многое другое
Выписные эпикризы, содержащие информацию о госпитализации пациента, лекарствах, диагнозе, прогнозе, рекомендациях по последующему уходу и т. д.
Отчеты по патологии и рентгенологии
Медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ, КТ, УЗИ и т. д.
Однако традиционные методы извлечения критически важной информации из электронных медицинских карт (ЭМК) были преимущественно ручными, требующими многочасовой работы человека для определения индивидуальных параметров, информации и атрибутов для анализа. Однако с ростом использования Искусственный интеллект (AI) в здравоохранении, в частности Клинические модели обработки естественного языка на основе искусственного интеллекта, медицинским работникам стало проще находить и извлекать неструктурированные данные из электронных медицинских карт.
В этой статье мы расскажем, почему это выгодно, как это можно сделать без проблем (в Режим AI), а также трудности, возникающие в этом процессе.
Преимущества использования обработки естественного языка для извлечения клинической информации из электронных медицинских карт
Повышенная эффективность
Люди склонны к ошибкам и часто сталкиваются с проблемами управления временем, что приводит к задержкам в предоставлении медицинских данных или к несвоевременной доставке с ухудшением качества. Автоматизируя задачу с помощью Модели обработки естественного языка в режиме ИИ, такие случаи можно минимизировать. Автоматизация сокращает ручной труд, ускоряет извлечение таких данных, как лекарства, результаты анализов, аллергии и т. д., позволяя врачам и специалистам по анализу данных сосредоточиться на принятии решений, а не на обработке данных.
Повышенная полнота данных
Критические выводы из неструктурированных данных, которые могут быть упущены из виду людьми, могут быть обнаружены и скомпилированы AI модели при обучении на больших и разнообразных наборах данных. Это приводит к созданию обширных баз данных с выводами и идеями, которые помогают в точных исследованиях, инновациях, диагностике и оказании медицинской помощи, особенно когда модели точно настроены для задач обработки естественного языка в здравоохранении.
Своевременное выявление рисков
Клиническая обработка естественного языка с помощью искусственного интеллекта позволяет быстро выявлять потенциальные риски, такие как взаимодействие лекарств или нежелательные явления, что позволяет своевременно принимать меры. Модели, основанные на методах предиктивной аналитики и ИИ в режиме обнаружения риска может даже предсказать возникновение определенных наследственных заболеваний или заболеваний, связанных с образом жизни, на основе имеющихся данных электронных медицинских карт.
Улучшенный уход за пациентами
Информация, полученная с помощью обработки естественного языка в режиме искусственного интеллекта, способствует целенаправленным вмешательствам, персонализированным планам лечения и улучшению коммуникации между медицинскими работниками. Например, раннее выявление аллергий высокого риска или нежелательных лекарственных реакций, что позволяет проводить профилактическую медицинскую помощь.
Расширенный исследовательский потенциал
Используя обработку естественного языка на основе искусственного интеллекта для извлечения структурированных данных из обширных неструктурированных электронных медицинских карт, исследователи получают доступ к крупномасштабным наборам клинических данных для эпидемиологических исследований, изучения здоровья населения и открытия медицинских идей, которые в противном случае остались бы скрытыми.
Извлечение информации из неструктурированных данных EHR: пример рабочего процесса
Процесс извлечения информации из неструктурированных данных электронных медицинских карт (ЭМК) носит систематический характер и должен осуществляться в каждом конкретном случае. Требования к предметной области, проблемы и задачи, присущие медицинским организациям, целевые приложения и их сопутствующие последствия субъективны, и именно поэтому процесс должен учитывать эти факторы, влияющие на вашу организацию и её видение.
Однако, поскольку каждый подход подразумевает определенный рабочий процесс или практическое правило, мы также составили для вас руководство, к которому вы можете обратиться.
Сбор и предварительная обработка данных: Первым шагом является сбор данных электронных медицинских карт, содержащих клинические заметки, списки лекарств, списки аллергий и отчёты о процедурах. Предварительная обработка в режиме ИИ включает деидентификацию, очистку, нормализацию и токенизацию для подготовки данных в согласованных форматах (текстовых, структурированных и неструктурированных).
Обработка НЛП / Обучение модели ИИ: Затем собранные данные передаются в ваши алгоритмы обработки естественного языка или модели искусственного интеллекта для анализа текстовых данных и определения ключевых клинических сущностей, таких как диагнозы, лекарства, аллергии и процедуры. Обучение в режиме искусственного интеллекта включает в себя контролируемое обучение, иногда неконтролируемое или полуконтролируемое, с использованием размеченных наборов данных.
Извлечение информации: В зависимости от того, следует ли ваша модель контролируемым или неконтролируемым стратегиям обучения (или гибридному режиму ИИ), она извлекает соответствующую информацию о каждом объекте, включая его тип, дату, связанные детали, серьезность, дозировку и т. д.
Валидация и клинический надзор: После того, как модель на основе ИИ извлечёт информацию, её клиническая точность должна быть подтверждена медицинскими специалистами. Системы с участием человека и экспертная обратная связь гарантируют надёжность извлечения данных.
Интеграция данных и взаимодействие: Структурированные данные затем интегрируются в систему электронных медицинских карт (EHR) или другие соответствующие базы данных. Обеспечивается соответствие HL7 FHIR и другим стандартам здравоохранения, а также поддерживается взаимодействие.
Цикл клинического использования и обратной связи: Интеграция позволяет медицинским работникам использовать извлеченную информацию для принятия клинических решений, проведения исследований и реализации инициатив в области общественного здравоохранения. Обратная связь в режиме ИИ помогает со временем повышать точность модели, адаптируясь к новым типам данных или лингвистическим шаблонам.
Проблемы использования обработки естественного языка для извлечения данных из электронных медицинских карт
Извлечение неструктурированных данных из электронных медицинских карт — амбициозная задача, которая может упростить жизнь заинтересованных сторон в сфере здравоохранения. Однако существуют узкие места, которые могут помешать бесперебойному процессу внедрения. Давайте рассмотрим наиболее распространённые проблемы, чтобы вы могли заранее разработать стратегии для их решения или минимизации.
Качество, разнообразие и смещение данных: Точность извлечения данных из электронных медицинских карт зависит от качества, согласованности и репрезентативности данных. Различия в форматах, терминологии, неполные записи или предвзятые выборки могут снизить эффективность модели ИИ.
Конфиденциальность, безопасность и соответствие требованиям в режиме ИИ: Необходимо принять меры для обеспечения конфиденциальности и безопасности данных пациентов при обработке и хранении данных с использованием технологий обработки естественного языка и искусственного интеллекта. Необходимо соблюдать такие нормативные требования, как GDPR, HIPAA и т. д. Это включает в себя деидентификацию, безопасное хранение и контроль доступа.
Клиническая проверка и интерпретируемость: Извлечённая информация требует проверки медицинскими специалистами для обеспечения её точности и клинической значимости. Сложная терминология, неоднозначные формулировки или редкие состояния могут сбивать модели с толку. Кроме того, системы на базе ИИ должны быть понятными, чтобы врачи им доверяли.
Интеграция, взаимодействие и стандарты: Извлеченные данные должны быть легко интегрированы с существующими системами электронных медицинских карт и другими ИТ-системами здравоохранения. Модели ИИ должны поддерживать HL7, FHIR, SNOMED, RadLex и т. д. для обеспечения совместимости.
Масштабируемость и обслуживание: В режиме искусственного интеллекта системы требуют постоянного переобучения, мониторинга и управления версиями для учета новых клинических практик, развивающейся медицинской терминологии или изменений в стиле документации.
Требования к затратам и ресурсам: Разработка, обучение, проверка и развертывание систем обработки естественного языка на базе искусственного интеллекта требуют инвестиций в аннотацию данных, экспертный надзор, вычислительные ресурсы и квалифицированный персонал.
Заключение
Короче говоря, потенциал безграничен, когда вы используете НЛП на основе искусственного интеллекта для извлечения медицинских данных из электронных медицинских карт. Для обеспечения надёжности внедрения мы рекомендуем решить эти проблемы, усилить клинический надзор и обеспечить ответственное внедрение в режиме искусственного интеллекта.
Если вы хотите проложить путь к строгому соблюдению требований к данным здравоохранения и получить наилучшие результаты Данные обучения ИИ Чтобы получить доступ к своим моделям, свяжитесь с нами. Будучи пионерами отрасли, мы понимаем специфику вашей отрасли, ваши корпоративные цели и тонкости обучения клинической модели обработки естественного языка, оптимизированной для здравоохранения и ИИ. Свяжитесь с нами сегодня.
