Не е нова информация или статистика, че над 80% от данните за здравеопазването, достъпни за заинтересованите страни, са неструктурирани. Възходът на електронните здравни досиета (ЕЗД) улесни експоненциално здравните специалисти да имат достъп, да съхраняват и променят оперативно съвместими данни за своите цели. За да ви дам кратък пример за различните видове неструктурирани данни, достъпни в ЕЗД, ето един бърз списък:
Клинични бележки от пациенти, предписания, диагнози, описания на симптоми, лечения и други
Резюмета за изписване, включващи информация за хоспитализацията на пациента, лекарствата, диагнозата, прогнозата, препоръките за последващи грижи и други
Патологични и радиологични доклади
Медицински изображения като рентгенови снимки, ЯМР, компютърна томография, ултразвук и други
Конвенционалните методи за извличане на критична информация от електронните здравни досиета обаче са предимно ръчни, включващи човешки часове за идентифициране на отделни параметри, информация и атрибути за анализ. Но с нарастващото използване на Изкуствен интелект (AI) в здравеопазването, по-специално Клинични NLP модели, задвижвани от изкуствен интелект, за здравните специалисти стана по-лесно да намират и извличат неструктурирани данни в електронните здравни досиета.
В тази статия ще хвърлим светлина върху това защо е полезно, как това може да се направи безпроблемно (в AI режим), както и предизвикателствата в процеса.
Предимства на използването на НЛП за извличане на клинична информация от електронни здравни досиета
Повишена ефективност
Хората са склонни към грешки и често срещат проблеми с управлението на времето, което води до забавяне на предоставянето на здравни данни или навременно предоставяне с компрометирано качество. Чрез автоматизиране на задачата с NLP модели в режим на изкуствен интелект, подобни случаи могат да бъдат смекчени. Автоматизацията намалява ръчния труд, ускорява извличането на данни като лекарства, лабораторни изследвания, алергии и др., което позволява на клиницистите и специалистите по обработка на данни да се съсредоточат повече върху вземането на решения, отколкото върху обработката на данни.
Подобрена пълнота на данните
Критични прозрения от неструктурирани данни, които биха могли да бъдат пренебрегнати от хората, могат да бъдат открити и обобщени от AI модели когато се обучават върху големи, разнообразни набори от данни. Това води до изчерпателни бази данни с изводи и прозрения, които помагат за херметични изследвания, иновации, диагностика и медицински грижи — особено когато моделите са фино настроени за задачи на НЛП в здравеопазването.
Навременно идентифициране на рисковете
Клиничното НЛП, задвижвано от изкуствен интелект, може бързо да идентифицира потенциални рискове, като например лекарствени взаимодействия или нежелани събития, което позволява навременни интервенции. Модели, задвижвани от техники за прогнозен анализ и Изкуствен интелект в режим Откриването на риск може дори да предскаже появата на определени наследствени заболявания или заболявания, предразположени към начина на живот, въз основа на наличните данни от електронните здравни записи (ЕЗД).
Подобрена грижа за пациентите
Информацията, извлечена чрез AI-mode NLP, поддържа целенасочени интервенции, персонализирани планове за лечение и по-добра комуникация между здравните специалисти. Например, по-ранно сигнализиране на високорискови алергии или нежелани лекарствени реакции, което позволява превантивни грижи.
Подобрен изследователски потенциал
Чрез използване на NLP, базирано на изкуствен интелект, за извличане на структурирани данни от огромни, неструктурирани електронни здравни досиета, изследователите получават достъп до мащабни клинични набори от данни за епидемиологични проучвания, здраве на населението и откриване на медицински прозрения, които иначе биха останали скрити.
Извличане на подробности от неструктурирани данни от електронни здравни карти 101: Примерен работен процес
Процесът на извличане на информация от неструктурирани данни от електронни здравни досиета е систематичен и трябва да се извършва за всеки отделен случай. Изискванията на домейна, специфичните за здравните организации проблеми и предизвикателства, приложенията, ориентирани към определена цел, и техните съпътстващи последици са субективни и точно затова процесът трябва да вземе предвид и тези фактори, влияещи върху вашата организация и нейната визия.
Въпреки това, както всеки подход има специфичен работен процес или подход, основан на емпирично правило, ние сме изброили и ръководство, с което можете да се обърнете.
Събиране и предварителна обработка на данни: Първата стъпка е да се компилират данни от електронните здравни досиета (ЕЗД), съдържащи клинични бележки, списъци с лекарства, списъци с алергии и доклади от процедури. Предварителната обработка в режим на изкуствен интелект включва деидентификация, почистване, нормализиране и токенизация, за да се подготвят данните в последователни формати (текстови формати, структурирани спрямо неструктурирани).
Обучение по обработка на НЛП / AI модели: След това събраните данни се въвеждат във вашите NLP алгоритми или AI модели, за да се анализират текстовите данни и да се идентифицират ключови клинични обекти като диагнози, лекарства, алергии и процедури. Обучението в „AI режим“ включва контролирано обучение, понякога неконтролирано или полуконтролирано обучение, използвайки етикетирани набори от данни.
Извличане на информация: Въз основа на това дали вашият модел следва стратегии за контролирано или неконтролирано обучение (или хибриден режим на изкуствен интелект), той извлича съответната информация за всяко образувание, включително неговия тип, дата, свързани подробности, тежест, дозировка и др.
Валидиране и клиничен надзор: След като моделът, задвижван от изкуствен интелект, извлече информация, тя трябва да бъде валидирана от здравни специалисти за клинична точност. Системите с „човек в цикъла“ и експертните вериги за обратна връзка гарантират надеждността на извличането.
Интеграция на данни и оперативна съвместимост: След това структурираните данни се интегрират в системата EHR или други съответни бази данни. Осигуряване на съответствие с HL7 FHIR, други здравни стандарти и подкрепа на оперативната съвместимост.
Цикъл на клинично приложение и обратна връзка: Интеграцията позволява на здравните специалисти да използват извлечена информация за клинично вземане на решения, изследвания и инициативи в областта на общественото здраве. Обратната връзка в режим на изкуствен интелект спомага за подобряване на точността на модела с течение на времето, адаптирайки се към нови видове данни или езикови модели.
Предизвикателства при използването на NLP за извличане на данни от електронни здравни заведения
Задачата за извличане на неструктурирани данни от електронните здравни досиета е амбициозна и може да опрости живота на заинтересованите страни в здравеопазването. Съществуват обаче пречки, които биха могли да възпрепятстват безпроблемния процес на внедряване. Нека разгледаме най-често срещаните проблеми, за да можете проактивно да разработите стратегии за справяне с тях или смекчаване на последиците.
Качество на данните, разнообразие и пристрастност: Точността на извличането на NLP зависи от качеството, последователността и представителността на данните от електронните здравни досиета (ЕЗД). Различните формати, терминологията, непълните записи или пристрастните извадки могат да влошат производителността на AI модела.
Поверителност, сигурност и съответствие в режим с изкуствен интелект: Необходимо е да се въведат мерки за гарантиране на поверителността на пациентите и сигурността на данните по време на обработка и съхранение, задвижвани от NLP/AI. Трябва да се спазват регулаторни насоки като GDPR, HIPAA и др. Това включва анонимизация, сигурно съхранение и контрол на достъпа.
Клинична валидация и интерпретируемост: Извлечената информация изисква валидиране от здравни специалисти, за да се гарантира нейната точност и клинична значимост. Сложната терминология, двусмислените формулировки или редките състояния могат да объркат моделите. Също така, системите с изкуствен интелект трябва да бъдат обясними, за да могат клиницистите да им се доверят.
Интеграция, оперативна съвместимост и стандарти: Извлечените данни трябва да бъдат безпроблемно интегрирани със съществуващите електронни здравни досиета (ЕЗД) и други ИТ системи в здравеопазването. Моделите с изкуствен интелект трябва да поддържат HL7, FHIR, SNOMED, RadLex и др., за да се осигури оперативна съвместимост.
Мащабируемост и поддръжка: В режим на изкуствен интелект, системите изискват непрекъснато преобучение, наблюдение и версии, за да отчитат новите клинични практики, развиващата се медицинска терминология или промените в стила на документация.
Изисквания за разходи и ресурси: Разработването, обучението, валидирането и внедряването на NLP системи, задвижвани от изкуствен интелект, изисква инвестиции в анотиране на данни, експертен надзор, изчислителни ресурси и квалифициран персонал.
Заключителни мисли
Накратко, потенциалът е безграничен, когато го внедрите NLP, задвижван от AI за извличане на здравни данни от електронни здравни досиета. За безпроблемни внедрявания препоръчваме справяне с предизвикателствата, прилагане на клиничен надзор и осигуряване на отговорно внедряване в „режим на изкуствен интелект“.
Ако искате да проправите пътя за стриктно спазване на изискванията за здравни данни и да получите най-доброто Данни за обучение на AI За вашите модели, можете да се свържете с нас. Като пионери в индустрията, ние разбираме областта, вашите корпоративни визии и тънкостите, свързани с обучението на клиничен NLP модел, базиран на здравеопазването и оптимизиран с изкуствен интелект. Свържете се с нас още днес.
