Обработка естественного языка (NLP) позволяет компьютерам понимать человеческий язык. Он использует алгоритмы и машинное обучение для интерпретации текста, аудио и других форматов мультимедиа. Метод токенизации разбивает информацию, которую мы предоставляем в человеческом тексте, на более мелкие семантические единицы при предварительной обработке.
Интеграция НЛП в сферу здравоохранения особенно сосредоточена на биомедицинских аспектах. Медицинское НЛП включает обработку медицинских документов, отчетов о состоянии здоровья, электронных медицинских карт, сводок выписки, этикеток на лекарства, онлайн-форумов и клинических документов. В этом блоге будут рассмотрены преимущества клинической обработки естественного языка (NLP) и ее приложений.
Понимание клинического НЛП
НЛП — это один из способов анализа, интерпретации и оценки релевантных данных. Используя это, медицинские работники могут извлекать факты, необходимые им для принятия решений. Основное различие между общим НЛП и медицинским НЛП заключается в том, как и какой тип данных обрабатывает каждый сегмент. Там, где мы можем включать книги, общий текст, письменные документы, изображения и т. д., в целом, НЛП, представление данных и выборка отличаются в клиническом НЛП.
Для построения эффективной клинической системы НЛП существуют следующие критерии:
Это включает раскрытие полезной информации из неизвестных наборов данных. Это помогает упорядочить и нацелить конкретные аспекты информации для дальнейшего изучения.
При этом модель НЛП разбивает введенную информацию и определяет значение совместно используемой информации. Например, когда врач диагностирует заболевание, медицинское НЛП может помочь определить, на каком основании врачи делают выводы.
Это понятие полезно для понимания связи между двумя или более медицинскими понятиями. Например, мы можем использовать медицинское НЛП, чтобы узнать, как аскорбиновая кислота связана с другими аспектами человеческого тела и его состояниями.
Важность клинического НЛП в здравоохранении
Видя потенциал клинической обработки естественного языка (NLP), несколько медицинских учреждений и специалистов интегрируют ее системы в свою деятельность. Используя извлечение информации, система с поддержкой НЛП может выделять полезную информацию, а семантические интерпретации могут помочь понять смысл рукописного текста. НЛП делает еще один шаг вперед, чтобы найти связь между различными фрагментами информации.
Используя эти концепции, AI NLP может помочь оценить настроения предоставленных данных. Помимо субъективного представления данных, NLP также может помочь автоматизировать выставление счетов за медицинские услуги на основе клинических заметок, повышая точность и скорость.
Кроме того, хорошо обученная система НЛП может обеспечить прогностический анализ на основе анамнеза пациента и понимания человеческого тела. Принимая во внимание клинические записи, данные пациентов и другие данные, решение NLP может помочь медицинскому учреждению экстраполировать данные о госпитализации и вспышках заболеваний.
Ключевые применения клинического НЛП в здравоохранении
НЛП в здравоохранении имеет несколько применений, позволяющих медицинским работникам улучшить свою работу и получить лучшие результаты. Вот несколько применений НЛП в здравоохранении.
- Медицинское кодирование: Компьютерное кодирование (CAC) находится на высоком пьедестале, и клиническое НЛП делает записи. Принимая во внимание возможности извлечения данных NLP, он может преобразовывать медицинскую информацию, клинические термины, процедуры, лекарства, диагнозы, услуги и оборудование. Стандартизированный код может помочь в выставлении медицинских счетов, контроле качества, медицинских исследованиях и системах отслеживания общественного здравоохранения. В результате отрасль здравоохранения может извлечь огромную выгоду из более высокой эффективности, точности и скорости.
- Клиническая поддержка принятия решений: Принимая во внимание возможности прогнозирующего анализа НЛП, врачи могут использовать его для принятия более эффективных клинических решений. Имея возможность уменьшить количество медицинских ошибок, мы можем двигаться вперед к компьютерному обнаружению инфекций. Используя данные из клинических заметок и свои алгоритмы, система НЛП может стать жизненно важным инструментом для врачей и врачей для обеспечения целенаправленного лечения.
- Управление здоровьем населения: Способность НЛП сортировать и организовывать неструктурированные данные помогает с результатами для здоровья при тщательном мониторинге и анализе. Используя методы стратификации риска, система НЛП может оценивать записи пациентов для выявления пациентов с высоким риском.
Кроме того, благодаря анализу различий в состоянии здоровья система НЛП может помочь выявить различия в состоянии здоровья населения. Используя это, мы можем определить проблемы со здоровьем и проблемы конкретных демографических групп.
В дополнение к этим приложениям система НЛП также может помочь с лекарств. НЛП может особенно помочь с целевым идентификация пациентов, скрининг лекарственных соединений, разработка процедур клинических испытаний и набор пациентов для испытаний. Мы также можем использовать NLP для запуска чат-ботов, чтобы предоставлять клиентам виртуальных помощников.
Роль медицинских наборов данных НЛП
Сегодня данные вездесущи, но они фрагментарны и разнообразны. Ан Система НЛП может анализировать неструктурированные данные, но ввод данных должен быть выполнен. Для контекстуального понимания модели НЛП необходим доступ к наборам медицинских данных. Он использует эти данные для разбора и чтения между строками.
Чтобы создать набор данных NLP, нам нужно сначала создать метки. Первоначально продолжайте быстро делать этикетки в соответствии с представленными данными. После этого вы можете уточнить метки, а затем протестировать их, чтобы найти подходящие соединения.
Следуйте тому же процессу, пока не получите уточненные, но неструктурированные данные с точной маркировкой. Говоря о маркировке, это большая проблема для создания медицинских наборов данных НЛП. Во-первых, нам нужен опыт в маркировке медицинских данных, учитывая сложность медицинской области.
Еще одна проблема связана с аннотациями, особенно с разногласиями в маркировке данных. Аннотации более сложны для субъективных задач и элементов, что может еще больше разжечь разногласия.
Система клинической обработки естественного языка (NLP) необходима для обработки биомедицинских данных и их эффективного анализа. С НЛП, включенным в отрасль здравоохранения, мы можем улучшить уход за пациентами, целенаправленное лечение и точные результаты. В Шаип, мы работаем в области искусственного интеллекта в здравоохранении, чтобы собирать, аннотировать и деидентифицировать большие наборы данных, упрощая процесс разработки модели НЛП.
