Naturlig språkbehandling (NLP) lar datamaskiner forstå menneskelig språk. Den bruker algoritmer og maskinlæring for å tolke tekst, lyd og andre medieformater. Tokeniseringsmetoden deler informasjonen vi gir i menneskelig tekst i mindre semantiske enheter i pro-prosessering.
Integreringen av NLP i helsevesenet fokuserer spesifikt på de biomedisinske aspektene. Medisinsk NLP inkluderer behandling av medisinske dokumenter, helserapporter, elektroniske helsejournaler, utskrivningssammendrag, legemiddeletiketter, nettfora og kliniske dokumenter. Denne bloggen vil utforske fordelene med klinisk naturlig språkbehandling (NLP) og dens applikasjoner.
Forstå klinisk NLP
NLP er en av måtene å analysere, tolke og evaluere data som er relevante. Ved å bruke dette kan helsepersonell trekke ut fakta de trenger for å ta beslutninger. Det viktigste skillet mellom generell NLP og medisinsk NLP er hvordan og hvilken type data hvert segment behandler. Der vi kan inkludere bøker, generell tekst, skriftlige dokumenter, bilder osv., generelt er NLP, datarepresentasjon og utvalg annerledes i klinisk NLP.
For å bygge et effektivt klinisk NLP-system er det et kriterium som inkluderer:
Dette inkluderer å avsløre nyttig informasjon fra ukjente datasett. Dette bidrar til å effektivisere og målrette spesifikke aspekter ved informasjon for videre undersøkelser.
I dette bryter NLP-modellen ned den innlagte informasjonen og identifiserer betydningen av informasjonen som deles. For eksempel, når en lege diagnostiserer en tilstand, kan medisinsk NLP hjelpe med å identifisere begrunnelsen legene bruker for å konkludere.
Dette konseptet er nyttig for å vite sammenhengen mellom to eller flere medisinske konsepter. For eksempel kan vi bruke medisinsk NLP for å vite hvordan askorbinsyre forholder seg til andre aspekter av menneskekroppen og dens tilstander.
Viktigheten av klinisk NLP i helsevesenet
Flere helseinstitusjoner og fagpersoner ser potensialet i klinisk naturlig språkbehandling (NLP), og integrerer systemene i driften. Ved å bruke informasjonsutvinning kan et NLP-aktivert system fremheve nyttig informasjon, og semantiske tolkninger kan bidra til å forstå betydningen av håndskrevet tekst. NLP går et skritt videre for å finne sammenhengen mellom ulike opplysninger.
Ved å bruke disse konseptene kan en AI NLP hjelpe med å måle følelsene til dataene som er oppgitt. Bortsett fra den subjektive representasjonen av data, kan NLP også bidra til å automatisere medisinsk fakturering basert på kliniske notater som øker nøyaktigheten og hastigheten.
Dessuten a godt trent NLP-system kan gi prediktiv analyse basert på pasientens historie og forståelse av menneskekroppen. Med tanke på de kliniske notatene, pasientdataene og dataene, kan en NLP-løsning hjelpe en helseinstitusjon med å ekstrapolere sykehusinnleggelser og sykdomsutbrudd.
Viktige anvendelser av klinisk NLP i helsevesenet
NLP i helsevesenet har flere applikasjoner som lar medisinske fagfolk forbedre arbeidet sitt og få bedre resultater. Her er noen få anvendelser av NLP i helsevesenet.
- Medisinsk koding: Computer-Assisted Coding (CAC) er på en høy pidestall, med kliniske NLP-oppføringer. Ved å ta hensyn til NLPs datautvinningsmuligheter, kan den konvertere medisinsk informasjon, kliniske termer, prosedyrer, medisiner, diagnoser, tjenester og utstyr. Den standardiserte koden kan hjelpe med medisinsk fakturering, kvalitetskontroll, medisinsk forskning og folkehelsesporingssystemer. Som et resultat kan helsesektoren dra stor nytte av høyere effektivitet, nøyaktighet og hastighet.
- Klinisk beslutningsstøtte: Med tanke på de prediktive analysemulighetene til NLP, kan leger bruke den til å ta bedre kliniske beslutninger. Med potensialet til å redusere medisinske feil, kan vi gå videre mot datastyrt infeksjonsdeteksjon. Ved å bruke data fra kliniske notater og dets algoritmer, kan et NLP-system bli et viktig verktøy for leger og leger for å gi målrettet behandling.
- Befolkningshelsestyring: NLPs evne til å sortere og organisere ustrukturerte data hjelper med helseutfall med nøye overvåking og analyse. Ved å bruke risikostratifiseringsteknikker kan et NLP-system evaluere pasientjournaler for å identifisere høyrisikopasienter.
I tillegg, med analyse av helseforskjeller, kan et NLP-system bidra til å identifisere helseforskjeller i befolkningen. Ved å bruke dette kan vi identifisere helseproblemer og bekymringer til spesifikke demografiske grupper.
I tillegg til disse applikasjonene kan et NLP-system også hjelpe med rusfunn. NLP kan spesifikt hjelpe med mål pasientidentifikasjon, screening av medisinforbindelser, utforming av prosedyrer for kliniske utprøvinger og rekruttering av pasienter til studier. Vi kan også bruke NLP til å kjøre chatbots for å gi virtuelle assistenter til kunder.
Rollen til medisinske NLP-datasett
Data er allestedsnærværende i dag, men de er fragmenterte og mangfoldige. An NLP-system kan gi mening med ustrukturerte data, men innmating av data må gjøres. For kontekstuell forståelse trenger en NLP-modell tilgang til medisinske datasett. Den bruker disse dataene til å analysere og lese mellom linjene.
For å bygge et NLP-datasett må vi først lage etiketter. Fortsett først med å lage etikettene raskt i henhold til dataene som presenteres. Når du er ferdig, kan du avgrense etikettene og deretter teste dem for å finne passende forbindelser.
Følg samme prosess til du har raffinerte, men ustrukturerte data med nøyaktig merking. Når vi snakker om merking, er dette en stor utfordring for å lage medisinske NLP-datasett. For det første trenger vi ekspertise innen merking av medisinske data, gitt kompleksiteten til det medisinske feltet.
En annen utfordring kommer i merknader, spesielt uenighetene i datamerking. Annotering er mer komplekst for subjektive oppgaver og elementer, noe som kan fremme uenigheter.
Clinical Natural Language Processing (NLP)-systemet er avgjørende for biomedisinsk databehandling og dens effektive analyse. Med NLP inkludert i helsesektoren kan vi oppleve bedre pasientbehandling, målrettede behandlinger og presisjonsresultater. På Shaip, jobber vi i AI-domenet for helsetjenester for å samle inn, kommentere og avidentifisere store datasett som gjør utviklingsprosessen for NLP-modellen enklere.
