Планируется, что мировой рынок обработки естественного языка вырастет с 1.8 млрд долларов в 2021 году до 4.3 млрд долларов США в 2026 г., увеличившись в среднем на 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.
Имея более широкий доступ к новейшим технологиям, медицинской отрасли может разрабатывать индивидуальные планы лечения, предоставлять точные диагностические решения и оптимизировать уход за пациентами.
Давайте посмотрим на роль НЛП в здравоохранении и его основные варианты использования.
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 использования здравоохранение НЛП. Вот 4 лучших варианта использования
Клиническая документация
Сохранение Электронные медицинские отчеты отнимает много времени и сил, и клиницисты тратят много времени на ведение этих записей. С НЛП клиницисты и врачи могут получить больше свободного времени, чтобы инвестировать в задачи по созданию ценности. Врачи могут записывать записи пациентов с помощью преобразования речи в текст, что упрощает ввод данных.
Кроме того, ЭУЗ неструктурированы, поэтому НЛП может эффективно и автоматически объединять несколько клинические записи. Система НЛП может легко собирать воедино разрозненные клинические и диагностические записи, документы и письма врача и загружать их в виде объединенного файла в электронную медицинскую карту пациента.
Помогите обеспечить улучшенный уход за пациентами, основанный на ценности.
Типичная карта пациента содержит тонны данные здравоохранения, но неструктурированные данные и отзывы пациентов обычно не становятся частью истории болезни. Тем не менее, обратная связь содержит критическую информацию об опыте пациента, которая помогает в принятии решений и оптимизации опыта пациента.
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 уход за пациентом продолжается после того, как пациент покидает клинику, НЛП помогает анализировать отзывы, обзоры и сообщения в социальных сетях после лечения. сделать полезные выводы. Эти идеи помогают поставщикам медицинских услуг выявлять проблемные области, влияющие на опыт пациентов, и разрабатывать методы их устранения. улучшение здоровья пациентов.
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
С помощью обработки естественного языка, врачи могут быстро просмотреть большое количество неструктурированных клинических данных, чтобы распознать подходящих кандидатов, подходящих для клинических испытаний. Это полезно не только для исследования и разработки лекарств, но и для лучшего понимания состояний. Это также помогает пациентам получить доступ к экспериментальной помощи, которая может улучшить их здоровье.
Как организации здравоохранения могут использовать НЛП?
. НЛП технологии, организации здравоохранения могут изменить способ доставки и ухода за пациентами.
- 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.
NLP следует рассматривать как жизнеспособное решение для снижения затрат на здравоохранение, улучшения диагностического лечения и повышения качества обслуживания пациентов. Системы НЛП извлекать полезную и коррелированную информацию из большого количества неструктурированных данных, что помогает поставщикам медицинских услуг улучшать диагностику и настраивать 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.
Дополнительное чтение: Вы также можете обратиться к нашему блогу о реальных применениях машинного обучения в здравоохранении. здесь.
