Обширность данных, присутствующих в учреждениях здравоохранения сегодня, чрезвычайно растет. Хотя данные считаются самым важным активом в современном цифровом мире, здравоохранение, похоже, не получает от них полной пользы. Некоторый исследования показывают что более 80% медицинских данных остаются неструктурированными и неиспользуемыми после их создания.
Одна из основных причин этого заключается в том, что большинство источников медицинских данных, таких как электронные медицинские карты, данные о пациентах, диагностические сводки, записи о прогрессе, медицинские изображения, рецепты и т. д., еще не доступны для машинного считывания. Это значительно увеличивает время обработки и разделения данных в структурированном формате.
Однако, используя НЛП, эти неструктурированные медицинские данные можно анализировать более эффективно, и из них можно извлечь ценную информацию. Итак, давайте больше узнаем об использовании НЛП для преобразования медицинских данных.
Неструктурированные медицинские данные: почему их так много?
Фундаментальная причина огромного количества медицинских данных в неструктурированном формате заключается в том, что большинство программного обеспечения для здравоохранения, используемого в отрасли, не предназначено для структурирования данных по категориям в базе данных.
Еще одна важная причина обилия неиспользуемых данных — перекрестные ссылки в медицинских данных. В отличие от других отраслей, здравоохранение в значительной степени зависит от различных данных о пациентах, таких как рецепты, рентгеновские снимки, МРТ и т. д., для обеспечения оптимальных результатов лечения пациентов.
К сожалению, серьезные медицинские организации, которые сегодня используют программное обеспечение для здравоохранения, не обеспечивают машиночитаемость. Кроме того, они не могут сопоставлять различные медицинские аспекты и давать точные результаты.
Тем не менее, эти проблемы теперь успешно преодолеваются с помощью передовых машин и инновационных решений НЛП для здравоохранения.
Узнайте больше о данных для обучения искусственному интеллекту в здравоохранении! Прочитай сейчас!
Healthcare NLP Assurance для улучшения медицинских результатов
Healthcare NLP использует приложения NLP для быстрого и точного чтения и анализа больших объемов медицинских данных. Тщательно изучая данные пациента, поставщики медицинских услуг быстро выявляют проблемные области и принимают обоснованные решения для улучшения ухода за пациентами.
Кроме того, Healthcare NLP может помочь уменьшить количество ошибок и повысить точность диагностики, лечения и затрат на здравоохранение. Три основные проблемы НЛП в области здравоохранения:
- Для получения информации о состоянии здоровья пациентов.
- Для предупреждения пациентов о возможных рисках для здоровья.
- Определить способы ухода за больными.
Healthcare NLP — это эффективный способ преобразования текстовых данных в произвольной форме в более структурированный формат, который можно использовать для более качественных отчетов о состоянии здоровья и анализа пациентов.
Четыре основных способа, которыми НЛП-медицина способствует эффективным решениям для достижения эффективных результатов для пациентов:
- Прогностический анализ: НЛП позволяет врачам обрабатывать неструктурированные данные, используя различные прогностические модели, чтобы получить представление о поведении пациентов и результатах лечения. Используя демографическую информацию, историю болезни и клинические записи, решения НЛП могут эффективно прогнозировать заразные вирусы и сдерживать их до массового распространения.
- Эффективное использование данных ЭУЗ: Healthcare NLP позволяет врачам лучше выполнять поиск и расширять возможности отчетности с помощью NLP. Упорядочив данные в более интеллектуальной форме, решения NLP помогают врачам быстрее и проще получать доступ к информации.
- Фенотипирование на основе НЛП: ИИ извлекает важные данные о пациентах из неструктурированных медицинских документов. Фенотипирование на основе NLP может выявлять закономерности и тенденции в медицинских записях, что в дальнейшем помогает раскрыть ценную информацию из данных пациентов. Используя такие решения, врачи могут повысить точность диагностики, снизить затраты и улучшить результаты лечения пациентов.
- Улучшение общего здравоохранения: NLP Healthcare — это эффективное решение для повышения качества систем и процессов здравоохранения. Благодаря подробным отчетам и аналитике решения на основе NLP предлагают качественные результаты в режиме реального времени для улучшения здоровья людей.
Изучение разнообразных вариантов использования НЛП в здравоохранении
НЛП в здравоохранении — важная технология с многочисленными вариантами использования. Некоторые из них перечислены ниже.
Прогностическое здоровье
анализ
Клинический
документации
Автоматическое обобщение клинических заметок
Проверка симптомов и
диагностика
Автоматизированная аннотация и анализ медицинских изображений
Интеллектуальные рекомендации по дозировке лекарств
Автоматизированная оценка рисков для здоровья пациентов
Интеллектуальные рекомендации по дозировке лекарств
диагностический
поддержка
Автоматизированный медицинский поиск и анализ
Взгляд на проблемы и ограничения здравоохранения НЛП
Здравоохранение НЛП предлагает потрясающее решение для медицинских учреждений. Тем не менее, в этом процессе все еще есть несколько недостатков, о которых вы должны узнать.-
Различия в медицинских данных
Данных о здравоохранении предостаточно, но они представлены в неструктурированном формате и на разных языках. Это чрезвычайно затрудняет вывод о назначении, контекстуальности и словарном запасе медицинских данных. Это, безусловно, одна из самых больших проблем NLP Healthcare, на которую нужно обратить внимание и над которой нужно работать. -
Жесткие структуры данных
Большинство медицинских данных неструктурировано; следовательно, модели искусственного интеллекта на основе NLP предлагают решения для консолидации важных медицинских данных из изображений, рентгеновских снимков и других источников неструктурированных данных. Эти данные можно использовать для анализа и получения ценной информации. -
Структурирование обширных медицинских данных в таблицы данных
Большинство медицинских данных в тысячах ERP-систем и хранилищ данных годами остаются разрозненными. Правильное структурирование данных в таблицы данных и создание для них реляционной базы данных может помочь в извлечении полезной информации из данных. Следовательно, структурирование текущих данных в базы данных является проблемой для здравоохранения НЛП, которую необходимо правильно решить.
Нужно эффективное решение NLP для здравоохранения?
Healthcare NLP, безусловно, является способом продвижения вперед для предприятий здравоохранения. С развитием технологий и повышенным вниманием к улучшению результатов лечения пациентов НЛП является основным решением для здравоохранения. Если вы тоже ищете инновационные, надежные и масштабируемые решения в области ИИ для своей организации здравоохранения, вы можете обратитесь к нашим специалистам Shaip.Ознакомьтесь с нашими услугами и решениями по обработке естественного языка
