Очаква се глобалният пазар за обработка на естествен език да нарасне от 1.8 милиарда долара през 2021 г 4.3 млрд. долара през 2026 г., нараствайки с CAGR от 19.0% през периода.
Тъй като дигитализацията на здравеопазването нараства значително, напредналите технологии като НЛП помагат на индустрията да извлече полезни прозрения от огромните количества неструктурирани клинични данни, за да разкрие модели и да разработи подходящи отговори.
С повече достъп до най-новите технологии, здравната индустрия може да разработи персонализирани планове за лечение, да предостави точни диагностични решения и да оптимизира изживяването в грижите за пациентите.
Нека да разгледаме ролята на НЛП в здравеопазването и неговите най-добри случаи на употреба.
Ролята на НЛП в здравеопазването
Здравната индустрия произвежда тонове неструктурирани клинични и пациентски данни. Става предизвикателство ръчно да се съпостави и съпостави цялата тази информация в структуриран формат. Използването на тези трилиони данни е важно, тъй като може да помогне за подобряване на предоставянето на здравни грижи, автоматизиране на административни системи, намаляване на времето на пациентите и подобряване на грижите с данни в реално време.
Обработката на естествен език и изкуственият интелект помагат за събирането на неструктурирани медицински данни от човешка реч, доклади, документи и бази данни, за да се извлекат смислени модели. С тези модели можете да разширите по-добра диагностика, лечение и подкрепа на пациентите.
Има два основни начина, по които НЛП подобрява предоставянето на здравни грижи. Единият е извличане на информация от речта на лекар чрез разбиране на нейния смисъл.
Другият е картографиране на критичната информация от бази данни и документи, за да помогне на лекарите и практикуващите да вземат информирани решения.
Различни случаи на употреба на обработка на естествен език в здравеопазването
Има много случаи на употреба на здравеопазване НЛП. Ето първите 4 случая на употреба
Клинична документация
Поддържането Електронни здравни записи е трудоемко и трудоемко и клиницистите прекарват значително време в поддържането на тези записи. С НЛП клиницистите и лекарите могат да получат повече качествено време, за да инвестират в задачи за изграждане на стойност. Лекарите могат да водят бележки на пациента, като използват говор към текст, което улеснява въвеждането на данни.
Освен това ЕЗД са неструктурирани, така че НЛП може ефективно и автоматично да събере няколко клинични бележки. NLP системата може лесно да събере различни клинични и диагностични записи, документи и писма на лекар и да ги качи като комбиниран файл в EHR на пациента.
Помогнете да предоставите подобрена, базирана на стойност грижа за пациента.
Един типичен пациентски картон съдържа тонове здравни данни, но неструктурираните данни и отзивите на пациентите обикновено не стават част от клиничните досиета. И все пак обратната връзка съдържа критични прозрения за преживяването на пациента, което помага при вземането на решения и рационализирането на преживяването на пациента.
НЛП прави възможно извличането на данни в здравеопазването и когато лекарите имат достъп до огромни количества данни за пациентите, това помага за предоставянето на цялостно несубективно здравеопазване. НЛП също показва голямо обещание при идентифицирането на пропуски в представянето или грижите, така че коригиращите действия и докладването на регулаторите да не са двусмислени.
Тъй като грижата за здравето на пациента продължава, след като пациентът напусне клиничната среда, НЛП помага да се анализират отзивите след лечението, прегледите и публикациите в социалните медии да извлечем полезни прозрения. Тези прозрения помагат на доставчиците на грижи да идентифицират проблемните области, които засягат опита на пациентите и да разработят методи за това подобряване на здравето на пациента.
Подобрен прогнозен анализ
Друг интересен случай на използване на НЛП е предсказуемият и първопричинният анализ с помощта на депозитите от данни. Възможно е да се открият модели и подгрупи от групи, които вероятно имат склонност към определени здравословни състояния. Когато забавеното диагностициране на състояния може да доведе до опустошителни усложнения, НЛП може да помогне за ранна диагностика.
НЛП инструменти за подпомагане на съпоставянето на клиничните изпитвания
С помощта на обработка на естествен език, лекарите могат бързо да прегледат големи количества неструктурирани клинични данни, за да разпознаят подходящи кандидати, подходящи за клинични изпитвания. Той е полезен не само при изследването и разработването на лекарства, но и при по-доброто разбиране на условията. Освен това помага на пациентите да получат достъп до експериментална грижа, която има потенциала да подобри здравето на пациентите.
Как здравните организации могат да използват НЛП?
- Използвайки НЛП, организациите могат да гарантират, че критичната здравна информация се доставя на пациентите и болногледачите в точното време.
- Здравната информация обикновено е изпълнена със сложна терминология, което затруднява обикновените пациенти да разберат значението на техните здравословни проблеми или лечение. Кога НЛП и технологии за машинно обучение се използват в предоставянето на здравни грижи, информираността на пациентите за техните здравословни проблеми се повишава.
- Тъй като все повече и повече лекари и техници използват НЛП като алтернатива на ръкописните бележки, ЕЗД могат да бъдат по-ориентирани към пациента и разбираеми.
- НЛП позволява да се открият грешки при диагностициране, лечение и доставка. По-лесно е да се измери ефективността на лекаря, възстановяването на пациента или реакцията към лечението.
- НЛП инструменти да помогне на здравните индустрии да идентифицират нуждите от критични грижи на пациентите. Тъй като лекарите имат достъп до големи набори от данни, с помощта на НЛП, те могат да идентифицират модели и да осигурят своевременно лечение на сложни проблеми.
НЛП трябва да се счита за жизнеспособно решение за намаляване на разходите за здравеопазване, подобряване на диагностичното лечение и подобряване на опита на пациента. НЛП системи извлича полезна и свързана информация от големи количества неструктурирани данни, което помага на доставчиците на грижи да подобрят диагнозата и да персонализират плановете за лечение.
Тъй като НЛП не идва като стандартно универсално решение, важно е да използвате опита на водещи технологични платформи, за да създадете персонализирана опция за здравеопазване за вашите конкретни нужди. Ако търсите партньор за обслужване, ние ви предлагаме да работите с Shaip и да издигнете вашите решения за грижа за пациентите на една степен по-висока.
Допълнително четене: Можете също да се обърнете към нашия блог за реални приложения на машинно обучение в здравеопазването тук.
