Чували ли сте за скалата Сизиф?
Интересна легенда е за Сизиф, който измамил смъртта. Той обаче бил наказан със задачата да премести камък нагоре по хълма. Интересен мит е, че когато Сизиф почувствал, че е бутнал скалата до върха на хълма, хълмът просто продължавал да става все по-голям и по-голям.
Администрацията в здравеопазването е подобна на Сизифовата скала. Тя е непосилна, излишна и безкрайна. Обемът на клиничната документация, която болниците и здравните центрове обработват, е огромен. За да ви дам кратка представа какво записват, обработват и извличат специалистите и заинтересованите страни ежедневно, ето един неизчерпателен списък:
- Резюмета за приемане и изписване на пациенти
- Бележки за напредъка на пациента
- Бележки от медицински сестри, хирурзи, лекари и консултации
- Разнообразни доклади от лабораторни и образни изследвания
- Записи за администриране на лекарства
- Бележки относно физиотерапията и трудовата терапия
- Застрахователни формуляри, искове и доказателства
- Форми за съгласие
- Бележки за управление на случаи и други
Повечето от споменатите тук (и неспоменатите) данни са неструктурирани. Това означава, че те са в различни формати, видове и местоположения. За здравните организации, които се стремят да оптимизират грижите за пациентите с нововъзникващи технологии като изкуствен интелект и наука за данни, данните трябва да бъдат достъпни по стандартизиран начин, който е готов за машинна обработка.
Въпреки това, по-голямата част от процеса на извличане на такива данни все още е ръчен, което води до отнемащи време монотонни работни процеси. Това им пречи да се съсредоточат върху критични задачи, които могат да допринесат за по-добра грижа за пациентите, като същевременно увеличава вероятността от грешки и непълна информация.
Но това постепенно се променя, тъй като на помощ идват НЛП модели. В тази статия ще разгледаме как НЛП системите могат да извличат резюмета от такива клинични документи и да проправят пътя за по-добра обработка и анализ.
Използване на НЛП за извличане на клинична информация от документи
Силата на естествения език за учене (NLP) се състои във факта, че той може автономно да генерира клинични резюмета, като анализира и обработва неструктуриран клиничен текст в електронните здравни досиета (ЕЗД). Тези системи могат да допълнят работата на здравните специалисти, като извличат подходяща информация и я организират в сбит и структуриран формат, създавайки изчерпателно и лесно смилаемо обобщение на преживяванията на пациентите.
Основни предимства
Подобрена ефективност
Чрез автоматизиране на процеса на генериране на клинични резюмета, можем да освободим времето на здравните специалисти, позволявайки им да се съсредоточат върху директните грижи за пациента и други критични задачи.
Оптимизирана точност
НЛП системите могат също да доведат до намаляване на грешките и несъответствията в сравнение с ръчните процеси на документиране. Те могат също така да идентифицират и сигнализират за потенциални проблеми за преглед от здравните специалисти.
Безпроблемна комуникация
Ясните и кратки обобщения позволяват по-добра комуникация между доставчиците на здравни услуги и заинтересованите страни от целия спектър, като гарантират, че цялата необходима информация е леснодостъпна.
Рационализиран работен поток
Използването на NLP може да бъде интегрирано в съществуващите EHR системи, рационализирайки работните процеси и подобрявайки достъпността и оперативната съвместимост на данните.
Как работи извличането на клинично резюме с НЛП: Примерен работен процес
Ролята на технологиите е да опростят живота ни. В този контекст, използването на НЛП върши невероятна работа за елиминиране на излишни задачи от ежедневните контролни списъци на здравните специалисти. За да ви дадем по-добра представа за работния процес, ето един кратък списък.
Как изглежда бъдещето на управлението на здравеопазването с помощта на NLP и изкуствен интелект
Въпреки че НЛП все още е в начален стадий на развитие, в момента се случват революционни изследвания и иновации. Темпото, с което НЛП се развива, показва феноменален потенциал за разширяване на границите на възможното в здравеопазването.
Бъдещото развитие може да включва:
Персонализация
Резюмета, съобразени с индивидуалните нужди и предпочитания на пациента.
Актуализации в реално време
Резюметата се актуализират автоматично, когато се появи нова информация.
Интеграция с други здравни системи
Безпроблемна интеграция със системи за подпомагане на клиничните решения и други здравни приложения.
Това обещаващо бъдеще все още има някои малки пречки, които се нуждаят от признаване и решаване от здравната общност. Едно от основните предизвикателства се крие в липсата на структурирани данни в това пространство, последвано от наличието на квалифицирана работна сила със специфични за областта познания за работа по контекстуални клинични резюмета. С въвеждането на протоколи за безопасност на здравните данни, като GDPR и HIPAA, работните процеси, разчитащи на NLP, се нуждаят от постоянни проверки, за да се гарантира спазването на изискванията.
След като се погрижат за тези неща, здравните организации и професионалистите, работещи с тях, нямат поглеждане назад. Надяваме се, че тази статия ви е помогнала да разберете основните принципи на използването на НЛП за извличане на клинични резюмета.
Ако възнамерявате да внедрите революционни NLP модели за вашето предприятие и търсите качествени данни за здравеопазването, получени по етичен начин, свържете се с нас още днес за подробна дискусия.
