По прогнозам, мировой рынок обработки естественного языка вырастет с 1.8 млрд долларов в 2021 году до 4.3 млрд долларов в 2026 году, демонстрируя среднегодовой темп роста в 19.0% в течение этого периода.
По мере того, как цифровизация здравоохранения значительно растет, передовые технологии, такие как NLP, помогают отрасли извлекать полезную информацию из огромных объемов неструктурированных клинических данных для выявления закономерностей и разработки соответствующих ответов.
Благодаря более широкому доступу к новейшим технологиям, отрасль здравоохранения может разрабатывать индивидуальные планы лечения, предоставлять точные диагностические решения и оптимизировать качество обслуживания пациентов.
Рассмотрим роль НЛП в здравоохранении и основные области его применения.
Роль НЛП в здравоохранении
Индустрия здравоохранения производит тонны неструктурированных клинических данных и данных о пациентах. Становится сложно вручную сопоставлять и сопоставлять всю эту информацию в структурированном формате. Использование этих триллионов данных имеет важное значение, поскольку оно может помочь улучшить оказание медицинской помощи, автоматизировать административные системы, сократить время пребывания пациентов и повысить качество обслуживания с помощью данных в режиме реального времени.
Обработка естественного языка и искусственный интеллект помогают собирать неструктурированные медицинские данные из человеческой речи, отчетов, документов и баз данных для извлечения значимых закономерностей. С помощью этих шаблонов вы можете улучшить диагностику, лечение и поддержку пациентов.
Есть два основных способа, с помощью которых НЛП улучшает оказание медицинской помощи. Один из них извлекает информацию из речи врача, понимая ее смысл.
Другой — получение критически важной информации из баз данных и документов, чтобы помочь врачам и практикующим врачам принимать обоснованные решения.
Различные варианты использования обработки естественного языка в здравоохранении
Существует множество вариантов применения НЛП в здравоохранении . Вот 4 наиболее распространенных из них.
Клиническая документация
Ведение электронных медицинских карт — трудоемкий и длительный процесс, и врачи тратят на это значительное время. Благодаря НЛП (обработке естественного языка) врачи могут высвободить больше времени для выполнения более важных задач. Врачи могут записывать заметки о пациентах с помощью преобразования речи в текст, что упрощает ввод данных.
Кроме того, электронные медицинские карты неструктурированы, поэтому обработка естественного языка (NLP) может эффективно и автоматически объединять различные клинические заметки . Система NLP может легко объединять разрозненные клинические и диагностические записи, документы и письма врачей и загружать их в виде объединенного файла в электронную медицинскую карту пациента.
Помогите обеспечить улучшенный уход за пациентами, основанный на ценности.
Типичная медицинская карта пациента содержит огромное количество медицинских данных, но неструктурированные данные и отзывы пациентов обычно не становятся частью клинических записей. Тем не менее, отзывы содержат важную информацию об опыте пациента, которая помогает в принятии решений и оптимизации обслуживания пациентов.
НЛП делает возможным интеллектуальный анализ данных в здравоохранении, а когда врачи имеют доступ к огромному количеству данных о пациентах, это помогает предоставлять тщательное несубъективное лечение. НЛП также показывает большие перспективы в выявлении пробелов в работе или уходе, чтобы корректирующие действия и отчетность перед регулирующими органами не были двусмысленными.
Поскольку оказание медицинской помощи пациенту продолжается и после того, как он покидает клинику, НЛП помогает анализировать отзывы, обзоры и публикации в социальных сетях после лечения, чтобы извлечь полезные выводы. Эти выводы помогают медицинским работникам выявлять проблемные области, влияющие на опыт пациента, и разрабатывать методы улучшения его здоровья.
Расширенный прогностический анализ
Еще одним интересным вариантом использования NLP является прогнозирование и анализ первопричин с использованием депозитов данных. Можно обнаружить модели и подмножества групп, которые могут иметь склонность к определенным состояниям здоровья. Когда запоздалая диагностика состояний может привести к разрушительным осложнениям, НЛП может помочь в ранней диагностике.
Инструменты НЛП для помощи в сопоставлении клинических испытаний
Благодаря обработке естественного языка врачи могут быстро анализировать большие объемы неструктурированных клинических данных, чтобы выявлять подходящих кандидатов для клинических испытаний. Это полезно не только для исследований и разработок лекарственных препаратов, но и для лучшего понимания заболеваний. Это также помогает пациентам получить доступ к экспериментальному лечению, которое потенциально может улучшить их здоровье.
Как организации здравоохранения могут использовать НЛП?
- Используя NLP, организации могут гарантировать, что важная медицинская информация будет доставлена пациентам и лицам, осуществляющим уход, в нужное время.
- Медицинская информация обычно изобилует сложной терминологией, что затрудняет понимание обычными пациентами важности их проблем со здоровьем или лечения. Когда НЛП и технологии машинного обучения используются в оказании медицинской помощи, повышается осведомленность пациентов о проблемах со здоровьем.
- Поскольку все больше и больше врачей и техников используют NLP в качестве альтернативы рукописным заметкам, EHR могут быть более ориентированными на пациента и понятными.
- НЛП позволяет обнаруживать ошибки в диагностике, лечении и доставке. Легче измерить работу врача, выздоровление пациента или реакцию на лечение.
- Инструменты НЛП помочь отрасли здравоохранения определить потребности пациентов в критической помощи. Поскольку врачи имеют доступ к большие наборы данных с помощью НЛП, они могут выявлять закономерности и своевременно решать сложные проблемы.
Обработка естественного языка (NLP) должна рассматриваться как жизнеспособное решение для снижения затрат на здравоохранение, улучшения диагностики и лечения, а также повышения качества обслуживания пациентов. Системы NLP извлекают полезную и взаимосвязанную информацию из больших объемов неструктурированных данных, что помогает медицинским работникам улучшать диагностику и разрабатывать индивидуальные планы лечения.
Поскольку NLP не является стандартным универсальным решением, важно использовать опыт ведущих технологических платформ для создания индивидуального варианта медицинского обслуживания для ваших конкретных потребностей. Если вы ищете сервисного партнера, мы предлагаем вам работать с Shaip и поднять свои решения по уходу за пациентами на ступеньку выше.
Дополнительная информация: Для получения более подробных сведений вы также можете обратиться к нашему блогу о практическом применении машинного обучения в здравоохранении, доступному здесь.
