Det globale markedet for behandling av naturlig språk er beregnet til å øke fra 1.8 milliarder dollar i 2021 til $ 4.3 milliarder i 2026, og vokste med en CAGR på 19.0 % i løpet av perioden.
Ettersom digitaliseringen av helsevesenet vokser betydelig, hjelper avanserte teknologier som NLP industrien med å trekke ut nyttig innsikt fra de enorme mengder ustrukturerte kliniske data for å avdekke mønstre og utvikle passende svar.
Med mer tilgang til den nyeste teknologien helsevesenet kan utvikle tilpassede behandlingsplaner, gi nøyaktige diagnostiske løsninger og optimalisere pasientbehandlingsopplevelsen.
La oss se på rollen til NLP i helsevesenet og dens beste brukstilfeller.
NLPs rolle i helsevesenet
Helseindustrien produserer tonnevis av ustrukturerte kliniske og pasientdata. Det blir utfordrende å manuelt sortere og korrelere all denne informasjonen til et strukturert format. Det er viktig å bruke disse billionene av data, siden det kan bidra til å forbedre helsetjenester, automatisere administrative systemer, redusere pasienttiden og forbedre behandlingen med sanntidsdata.
Naturlig språkbehandling og kunstig intelligens hjelper til med å samle ustrukturerte medisinske data fra menneskelig tale, rapporter, dokumenter og databaser for å trekke ut meningsfulle mønstre. Med disse mønstrene kan du utvide bedre diagnose, behandling og støtte til pasienter.
Det er to primære måter NLP forbedrer helsetjenester på. Den ene trekker ut informasjon fra en leges tale ved å forstå betydningen.
Den andre er å kartlegge kritisk informasjon fra databaser og dokumenter for å hjelpe leger og utøvere med å ta informerte beslutninger.
Ulike brukstilfeller av naturlig språkbehandling i helsevesenet
Det er mange brukstilfeller av helsevesenets NLP. Her er de 4 beste brukstilfellene
Klinisk dokumentasjon
Vedlike Elektronisk helsejournal er tidkrevende og arbeidskrevende, og klinikere bruker mye tid på å vedlikeholde disse journalene. Med NLP kan klinikere og leger få mer kvalitetstid til å investere i verdiskapende oppgaver. Leger kan ta ned pasientnotater ved hjelp av tale-til-tekst, noe som gjør datainntasting enklere.
Dessuten er EPJer ustrukturerte, slik at NLP effektivt og automatisk kan sette sammen flere kliniske notater. NLP-systemet kan enkelt trekke sammen ulike kliniske og diagnostiske journaler, dokumenter og legebrev og laste dem opp som en kombinert fil i pasientens EPJ.
Bidra til å levere forbedret verdibasert pasientbehandling.
En typisk pasientjournal inneholder tonnevis av helsetjenester data, men ustrukturerte data og tilbakemeldinger fra pasienter blir vanligvis ikke en del av de kliniske journalene. Likevel inneholder tilbakemeldingen kritisk innsikt i pasientopplevelsen som hjelper til med å ta beslutninger og effektivisere pasientopplevelsen.
NLP gjør datautvinning i helsevesenet mulig, og når leger har tilgang til enorme mengder pasientdata, bidrar det til å levere grundig ikke-subjektiv helsehjelp. NLP viser også stort løfte når det gjelder å identifisere hull i ytelse eller omsorg, slik at korrigerende tiltak og rapportering til regulatorer ikke er tvetydige.
Siden pasientens helsehjelp fortsetter etter at pasienten forlater den kliniske setting, NLP hjelper til med å analysere tilbakemeldinger etter behandling, anmeldelser og innlegg på sosiale medier for å få nyttig innsikt. Denne innsikten hjelper behandlere med å identifisere problemområder som påvirker pasientopplevelsen og utvikle metoder for forbedre pasientens helse.
Forbedret prediktiv analyse
Et annet interessant brukstilfelle av NLP er prediktiv og rotårsaksanalyse ved å bruke dataavsetningene. Det er mulig å oppdage mønstre og undergrupper av grupper som sannsynligvis har en tilbøyelighet til visse helsetilstander. Når en forsinket diagnose av tilstander kan ha ødeleggende komplikasjoner, kan NLP hjelpe med tidlig diagnose.
NLP-verktøy for å hjelpe til med matching av kliniske forsøk
Med hjelp av naturlig språkbehandling, kan leger raskt gjennomgå store mengder ustrukturerte kliniske data for å gjenkjenne kvalifiserte kandidater som er egnet for kliniske studier. Det er ikke bare nyttig i forskning og utvikling av medisiner, men også i en bedre forståelse av tilstander. Det hjelper også pasienter med å få tilgang til eksperimentell behandling som har potensial til å forbedre pasientens helse.
Hvordan kan helsevesenet utnytte NLP?
Ved hjelp av NLP-teknologi, kan helseorganisasjoner transformere hvordan levering og omsorg leveres til pasienter.
- Ved å bruke NLP kan organisasjoner sikre at kritisk helseinformasjon leveres til pasienter og vaktmestere til rett tid.
- Helseinformasjon er vanligvis full av kompleks terminologi, noe som gjør det vanskelig for vanlige pasienter å forstå betydningen av deres helseproblemer eller behandling. Når NLP og maskinlæringsteknologier brukes i helsetjenester, øker pasientens bevissthet om deres helseproblemer.
- Siden flere og flere leger og teknikere bruker NLP som et alternativ til håndskriftnotater, kan EPJer være mer pasientsentrerte og forståelige.
- NLP gjør det mulig å oppdage diagnose-, behandlings- og leveringsfeil. Det er lettere å måle legens ytelse, pasientens restitusjon eller reaksjon på behandling.
- NLP-verktøy hjelpe helseindustrien med å identifisere pasientenes kritiske omsorgsbehov. Siden leger har tilgang til store datasett, ved hjelp av NLP, kan de identifisere mønstre og gi rettidig behandling av komplekse problemer.
NLP bør betraktes som en levedyktig løsning for å redusere helsekostnader, forbedre diagnostisk behandling og forbedre pasientopplevelsen. NLP-systemer trekke ut nyttig og korrelert informasjon fra store mengder ustrukturerte data, noe som hjelper behandlere med å forbedre diagnose og tilpasse behandlingsplaner.
Siden NLP ikke kommer som en standard løsning for alle, er det viktig å utnytte erfaringen fra ledende teknologiplattformer for å bygge et tilpasset helsetilbud for ditt spesielle behov. Hvis du leter etter en servicepartner, foreslår vi at du samarbeider med Shaip og tar pasientbehandlingsløsningene dine et hakk høyere.
Ytterligere lesning: Du kan også referere til bloggen vår om virkelige anvendelser av maskinlæring i helsevesenet her..
