Dette er ingen ny informasjon eller statistikk om at over 80 % av helsedataene som er tilgjengelige for interessenter er ustrukturerte. Fremveksten av elektroniske pasientjournaler har gjort det eksponentielt enklere for helsepersonell å få tilgang til, lagre og endre interoperable data for sine formål. For å gi deg et kort eksempel på de ulike typene ustrukturerte data som er tilgjengelige på elektroniske pasientjournaler, er her en rask liste:
Kliniske notater fra pasienter, resepter, diagnoser, beskrivelser av symptomer, behandlinger og mer
Utskrivningsrapporter som inneholder innsikt i pasientens sykehusinnleggelse, medisiner, diagnose, prognose, anbefalinger for oppfølging og mer.
Patologi- og radiologirapporter
Medisinske bilder som røntgenbilder, MR-bilder, CT-skanninger, ultralyd og mer
Konvensjonelle metoder for å utvinne kritisk informasjon fra elektroniske helsejournaler har imidlertid hovedsakelig vært manuelle, og involvert menneskelige timer i å identifisere individuelle parametere, informasjon og attributter for innsikt. Men med den økte bruken av Artificial Intelligence (AI) innen helsevesenet, nærmere bestemt AI-drevne kliniske NLP-modeller, har det blitt enklere for helsepersonell å finne og trekke ut ustrukturerte data i elektroniske patientjournaler.
I denne artikkelen vil vi belyse hvorfor det er gunstig, hvordan dette kan gjøres sømløst (i AI-modus), og også utfordringene i prosessen.
Fordeler med å bruke NLP for å hente ut klinisk informasjon fra elektroniske patientjournaler
Økt effektivitet
Mennesker er utsatt for feil og støter ofte på problemer med tidsstyring, noe som resulterer i forsinket leveranse av helsedata eller rettidig levering med redusert kvalitet. Ved å automatisere oppgaven med AI-modus NLP-modeller, slike tilfeller kan reduseres. Automatiseringen reduserer manuelt arbeid, fremskynder utvinning av enheter som medisiner, laboratorier, allergier osv., slik at klinikere og dataforskere kan fokusere mer på beslutningstaking i stedet for datakrigføring.
Forbedret datafullstendighet
Kritisk innsikt fra ustrukturerte data som kan bli oversett av mennesker, kan oppdages og sammenstilles av AI-modeller når de trenes på store, mangfoldige datasett. Dette resulterer i omfattende databaser med slutninger og innsikt som hjelper til med vanntett forskning, innovasjon, diagnose og medisinsk behandling – spesielt når modellene finjusteres for NLP-oppgaver innen helsevesenet.
Rettidig identifisering av risikoer
AI-drevet klinisk NLP kan raskt identifisere potensielle risikoer som medisininteraksjoner eller bivirkninger, noe som muliggjør rettidige tiltak. Modeller drevet av prediktive analyseteknikker og AI i modus Av risikodeteksjon kan til og med forutsi utbruddet av visse arvelige sykdommer eller livsstilsutsatte sykdommer basert på tilgjengelige EHR-data.
Forbedret pasientbehandling
Informasjon utvunnet gjennom AI-modus NLP støtter målrettede intervensjoner, personlige behandlingsplaner og bedre kommunikasjon mellom helsepersonell. For eksempel å flagge høyrisikoallergier eller bivirkninger av legemidler tidligere, noe som muliggjør forebyggende behandling.
Forbedret forskningspotensial
Ved å utnytte AI-drevet NLP til å trekke ut strukturerte data fra enorme, ustrukturerte elektroniske patientjournaler, får forskere tilgang til storskala kliniske datasett for epidemiologiske studier, befolkningshelse og oppdagelse av medisinsk innsikt som ellers ville forblitt skjult.
Uttrekk av detaljer fra ustrukturerte EHR-data 101: En eksempelarbeidsflyt
Prosessen med å utvinne innsikt fra ustrukturerte elektroniske helsejournaler er systematisk og må gjøres fra sak til sak. Domenekrav, bekymringer og utfordringer knyttet til helseorganisasjonen, formålsdrevne applikasjoner og deres omkringliggende implikasjoner er subjektive, og det er nettopp derfor prosessen bør ta hensyn til slike faktorer som påvirker organisasjonen din og dens visjon.
Men som alle tilnærminger har en spesifikk arbeidsflyt eller en tommelfingerregel, har vi også listet opp en innføring som du kan referere til.
Datainnsamling og forbehandling: Det første trinnet er å samle EHR-data som inneholder kliniske notater, medisinlister, allergilister og prosedyrerapporter. Forbehandling i AI-modus inkluderer avidentifikasjon, rensing, normalisering og tokenisering for å forberede data i konsistente formater (tekstformater, strukturert vs. ustrukturert).
NLP-prosessering / AI-modellopplæring: De innsamlede dataene mates deretter inn i NLP-algoritmene eller AI-modellene dine for å analysere tekstdataene og identifisere viktige kliniske enheter som diagnoser, medisiner, allergier og prosedyrer. Opplæring i «AI-modus» innebærer veiledet læring, noen ganger uveiledet eller delvis veiledet læring, ved hjelp av merkede datasett.
Informasjonsutvinning: Basert på om modellen din følger veiledede eller uveiledede læringsstrategier (eller hybrid AI-modus), trekker den ut relevant informasjon om hver enhet, inkludert type, dato, tilhørende detaljer, alvorlighetsgrad, dosering osv.
Validering og klinisk tilsyn: Når den AI-drevne modellen henter ut informasjon, må den valideres av helsepersonell for klinisk nøyaktighet. Menneskelige systemer og tilbakemeldingsløkker fra eksperter sikrer at utvinningen er pålitelig.
Dataintegrasjon og interoperabilitet: De strukturerte dataene integreres deretter i EHR-systemet eller andre relevante databaser. Dette sikrer samsvar med HL7 FHIR, andre helsestandarder og støtter interoperabilitet.
Klinisk bruk og tilbakemeldingssyklus: Integrasjonen gjør det mulig for helsepersonell å bruke utvunnet informasjon til klinisk beslutningstaking, forskning og folkehelseinitiativer. Tilbakemeldingsløkker i AI-modus bidrar til å forbedre modellens nøyaktighet over tid, og tilpasser seg nye datatyper eller språklige mønstre.
Utfordringer med å utnytte NLP for å utvinne EHR-data
Oppgaven med å utvinne ustrukturerte data fra elektroniske helsejournaler er ambisiøs og kan gjøre livene til interessenter i helsevesenet enklere. Det finnes imidlertid flaskehalser som kan hindre den sømløse implementeringsprosessen. La oss se på de vanligste problemene, slik at du proaktivt kan ha strategier for å håndtere eller redusere dem.
Datakvalitet, variasjon og skjevhet: Nøyaktigheten til NLP-utvinning avhenger av kvaliteten, konsistensen og representativiteten til EHR-data. Ulike formater, terminologier, ufullstendige registre eller skjeve utvalg kan forringe ytelsen til AI-modeller.
Personvern, sikkerhet og samsvar i AI-modus: Tiltak må iverksettes for å sikre pasientenes personvern og datasikkerhet under NLP/AI-drevet behandling og lagring. Reguleringsretningslinjer som GDPR, HIPAA osv. må overholdes. Dette inkluderer avidentifikasjon, sikker lagring og tilgangskontroller.
Klinisk validering og tolkbarhet: Utvunnet informasjon krever validering av helsepersonell for å sikre nøyaktighet og klinisk relevans. Kompleks terminologi, tvetydig formulering eller sjeldne tilstander kan forvirre modeller. I tillegg må KI-modussystemer være forklarlige slik at klinikere stoler på dem.
Integrasjon, interoperabilitet og standarder: Utvunnede data må integreres sømløst med eksisterende elektroniske pasientjournalsystemer og andre IT-systemer innen helsevesenet. AI-modeller bør støtte HL7, FHIR, SNOMED, RadLex osv. for å sikre interoperabilitet.
Skalerbarhet og vedlikehold: I AI-modus krever systemer kontinuerlig omskolering, overvåking og versjonering for å ta hensyn til ny klinisk praksis, utviklende medisinsk terminologi eller endringer i dokumentasjonsstil.
Kostnads- og ressurskrav: Utvikling, opplæring, validering og utrulling av AI-drevne NLP-systemer krever investeringer i dataannotering, eksperttilsyn, beregningsressurser og kvalifisert personell.
Final Thoughts
Kort sagt, potensialet er ubegrenset når du distribuerer AI-drevet NLP å hente ut helsedata fra elektroniske helsejournaler. For idiotsikre implementeringer anbefaler vi å ta tak i utfordringene, håndheve klinisk tilsyn og sikre ansvarlig utrulling i «AI-modus».
Hvis du ønsker å bane vei for fullstendig samsvar med krav til helsedata og få det beste AI treningsdata For modellene dine kan du kontakte oss. Som en pioner i bransjen forstår vi domenet, bedriftens visjoner og komplikasjonene involvert i å trene en helsebasert, AI-optimalisert klinisk NLP-modell. Ta kontakt med oss i dag.
