Låse opp potensialet til ustrukturerte helsedata ved å bruke NLP

Omfanget av data som finnes i helseinstitusjoner i dag vokser enormt. Selv om data regnes som den viktigste ressursen i dagens digitale verden, ser det ikke ut til at helsevesenet drar full nytte av det. Noen studier tyder på at over 80 % av helsedataene forblir ustrukturerte og ubrukte etter opprettelsen.

En av de største årsakene til det er at flertallet av helsetjenesters datakilder som EPJ, pasientdata, diagnostiske sammendrag, fremdriftsregistreringer, medisinsk bildebehandling, resepter, etc., ennå ikke er maskinlesbare. Dette øker tiden det tar å behandle og separere dataene til et strukturert format betydelig.

Ved å utnytte NLP kan imidlertid disse ustrukturerte helsedataene analyseres mer effektivt, og verdifull innsikt kan utledes fra dem. Så la oss studere mer om bruken av NLP for å transformere medisinske data.

Ustrukturerte helsedata: Hvorfor er det i overflod?

Den grunnleggende årsaken til den enorme mengden helsedata i ustrukturert format er at det meste av helseprogramvare som brukes i bransjen ikke er designet for å strukturere dataene kategorisk i databasen.

En annen viktig årsak til overfloden av ubrukte data er kryssreferanser i medisinske data. I motsetning til andre bransjer er helsevesenet sterkt avhengig av forskjellige pasientdata, som resepter, røntgenbilder, MR-er, etc., for å gi optimale pasientresultater.

Dessverre tilbyr ikke betydelige medisinske organisasjoner som bruker helseprogramvare i dag maskinlesbarhet. Videre kan de ikke samrelatere ulike medisinske aspekter og generere nøyaktige resultater.

Imidlertid er disse utfordringene nå overvunnet ved hjelp av avanserte maskiner og innovative NLP-løsninger for helsetjenester.

Lær mer om Healthcare AI Training Data! Les Nå!

NLP-forsikring for helsetjenester for forbedrede medisinske resultater

Healthcare NLP utnytter NLP-applikasjoner for å lese og analysere store mengder helsetjenester raskt og presist. Ved å undersøke pasientens data nøyaktig identifiserer medisinske leverandører raskt bekymringsområder og tar informerte beslutninger for å forbedre pasientbehandlingen.

I tillegg kan Healthcare NLP bidra til å redusere feil og forbedre nøyaktigheten av diagnoser, behandlinger og helsekostnader. De tre største bekymringene til NLP for helsetjenester er:

• For å gi innsikt i pasienthelse.
• For å varsle pasienter om potensielle helserisikoer.
• Å identifisere omsorgsmønstre for pasientene.

Healthcare NLP er en effektiv måte å konvertere tekstdata i fri form til et mer strukturert format som kan brukes for bedre helserapportering og pasientanalyse.

De fire viktigste måtene NLP helsetjenester legger til rette for effektive løsninger for effektive pasientresultater er:

• Prediktiv analyse: NLP gjør det mulig for leger å behandle ustrukturerte data ved å bruke ulike prediktive modeller for å få innsikt i pasientatferd og helseutfall. Med demografisk informasjon, medisinsk historie og kliniske notater kan NLP-løsninger effektivt utlede spådommer om smittsomme virus og inneholde dem før massespredning.
• Effektiv EPJ-databrukbarhet: Healthcare NLP lar leger gjøre bedre søk og forbedre rapporteringsmulighetene sine ved å bruke NLP. Ved å ordne dataene i en mer intelligent form, hjelper NLP-løsninger leger med å få tilgang til informasjon raskere og enklere.
• NLP-basert fenotyping: AI trekker ut meningsfulle pasientdata fra ustrukturerte medisinske dokumenter. NLP-basert fenotyping kan identifisere mønstre og trender i medisinske journaler, noe som ytterligere bidrar til å avdekke verdifull innsikt fra pasientdata. Ved å bruke slike løsninger kan leger forbedre diagnosenøyaktigheten, redusere kostnadene og forbedre pasientresultatene.
• Forbedring i det generelle helsevesenet: NLP Healthcare er en effektiv løsning for å øke kvaliteten på helsevesenets systemer og prosesser. Med dybderapportering og analyser tilbyr NLP-baserte løsninger kvalitative sanntidsresultater for å forbedre folks helse.