Обработката на естествен език (NLP) позволява на компютрите да разбират човешкия език. Той използва алгоритми и машинно обучение за интерпретиране на текст, аудио и други медийни формати. Методът на токенизация разделя информацията, която предоставяме в човешки текст, на по-малки семантични единици при про-обработка.
Интегрирането на НЛП в областта на здравеопазването се фокусира конкретно върху биомедицинските аспекти. Медицинското НЛП включва обработка на медицински документи, здравни доклади, електронни здравни досиета, резюмета за изписване, етикети на лекарства, онлайн форуми и клинични документи. Този блог ще изследва предимствата на клиничната обработка на естествен език (NLP) и нейните приложения.
Разбиране на клиничното НЛП
НЛП е един от начините за анализ, интерпретация и оценка на данни, които са подходящи. Използвайки това, здравните специалисти могат да извличат фактите, от които се нуждаят, за да вземат решения. Основната разлика между общото НЛП и медицинското НЛП е как и какъв тип данни обработва всеки сегмент. Когато можем да включим книги, общ текст, писмени документи, изображения и т.н., като цяло, НЛП, представянето на данни и селекцията са различни в клиничното НЛП.
За да се изгради ефективна клинична НЛП система, има критерии, включващи:
Това включва разкриване на полезна информация от неизвестни набори от данни. Това помага за рационализиране и насочване на конкретни аспекти на информацията за по-нататъшно разследване.
При това НЛП моделът разбива въведената информация и идентифицира значението на споделената информация. Например, когато лекар диагностицира състояние, медицинското НЛП може да помогне да се идентифицира обосновката, която лекарите използват, за да направят заключение.
Тази концепция е полезна за познаване на връзката между две или повече медицински концепции. Например, можем да използваме медицинската НЛП, за да знаем как аскорбиновата киселина се свързва с други аспекти на човешкото тяло и неговите състояния.
Значението на клиничното НЛП в здравеопазването
Виждайки потенциала на клиничната обработка на естествения език (NLP), няколко здравни институции и специалисти интегрират нейните системи в своите операции. Използвайки извличане на информация, NLP-активирана система може да подчертае полезна информация, а семантичните интерпретации могат да помогнат за разбирането на значението на ръкописен текст. НЛП отива още една крачка напред, за да открие връзката между различни части от информация.
Използвайки тези концепции, AI NLP може да помогне да се прецени настроенията на предоставените данни. Освен субективното представяне на данните, НЛП може също да помогне за автоматизиране на медицинското таксуване въз основа на клинични бележки, повишавайки точността и скоростта.
Освен това, a добре обучената НЛП система може да предостави прогнозен анализ въз основа на историята на пациента и разбирането на човешкото тяло. Като се вземат предвид клиничните бележки, данните за пациентите и данните, едно НЛП решение може да помогне на здравната институция да екстраполира случаите на приемане в болница и огнища на заболяване.
Ключови приложения на клиничното НЛП в здравеопазването
НЛП в здравеопазването има няколко приложения, позволяващи на медицинските специалисти да подобрят работата си и да получат по-добри резултати. Ето няколко приложения на НЛП в здравеопазването.
- Медицинско кодиране: Компютърно-подпомогнато кодиране (CAC) е на висок пиедестал, като клиничното НЛП прави записи. Като се вземат предвид възможностите на НЛП за извличане на данни, той може да преобразува медицинска информация, клинични термини, процедури, лекарства, диагнози, услуги и оборудване. Стандартизираният код може да помогне при медицински сметки, контрол на качеството, медицински изследвания и системи за проследяване на общественото здраве. В резултат на това здравната индустрия може да се възползва изключително много от по-висока ефективност, точност и бързина.
- Подкрепа при вземане на клинични решения: Като се имат предвид възможностите за прогнозен анализ на НЛП, лекарите могат да го използват, за да вземат по-добри клинични решения. С потенциала да намалим медицинските грешки, можем да продължим напред към компютъризирано откриване на инфекции. Използвайки данни от клинични бележки и нейните алгоритми, НЛП системата може да се превърне в жизненоважен инструмент за лекарите и лекарите за осигуряване на целенасочено лечение.
- Управление на здравето на населението: Способността на НЛП да сортира и организира неструктурирани данни помага за здравните резултати с внимателно наблюдение и анализ. Използвайки техники за стратификация на риска, НЛП системата може да оцени досиетата на пациентите, за да идентифицира пациенти с висок риск.
Плюс това, с анализ на здравните несъответствия, НЛП системата може да помогне за идентифициране на здравните несъответствия сред населението. Използвайки това, можем да идентифицираме здравните проблеми и опасенията на конкретни демографски групи.
В допълнение към тези приложения, НЛП система също може да помогне с откриване на лекарства. НЛП може конкретно да помогне с целта идентифициране на пациенти, скрининг на лекарствени съединения, проектиране на процедури за клинични изпитвания и набиране на пациенти за изпитвания. Можем също да използваме NLP за стартиране на чатботове, за да предоставим виртуални асистенти на клиентите.
Ролята на наборите от медицински НЛП данни
Днес данните са повсеместни, но са фрагментирани и разнообразни. Ан НЛП системата може да осмисли неструктурираните данни, но подаването на данни трябва да се извърши. За контекстуално разбиране един НЛП модел се нуждае от достъп до набори от медицински данни. Той използва тези данни за анализиране и четене между редовете.
За да изградим NLP набор от данни, първо трябва да създадем етикети. Първоначално продължете бързо да правите етикетите според представените данни. След като сте готови, можете да прецизирате етикетите и след това да ги тествате, за да намерите подходящи връзки.
Следвайте същия процес, докато получите прецизирани, но неструктурирани данни с точно етикетиране. Говорейки за етикетиране, това е едно голямо предизвикателство за създаване на набори от медицински НЛП данни. От една страна, имаме нужда от експертен опит в етикетирането на медицински данни, като се има предвид сложността на медицинската област.
Друго предизвикателство идва в анотацията, по-специално несъгласията в етикетирането на данните. Анотацията е по-сложна за субективни задачи и елементи, което може допълнително да подхрани разногласията.
Системата за клинична обработка на естествен език (NLP) е от съществено значение за обработката на биомедицински данни и техния ефективен анализ. С НЛП, включено в индустрията на здравеопазването, можем да изпитаме по-добра грижа за пациентите, целеви лечения и прецизни резултати. При Сайп, ние работим в областта на AI в здравеопазването, за да събираме, коментираме и деидентифицираме големи набори от данни, което прави процеса на разработване на NLP модел по-лесен.
