Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) επιτρέπει στους υπολογιστές να κατανοούν την ανθρώπινη γλώσσα. Χρησιμοποιεί αλγόριθμους και μηχανική εκμάθηση για την ερμηνεία κειμένου, ήχου και άλλων μορφών πολυμέσων. Η μέθοδος tokenization διχάζει τις πληροφορίες που παρέχουμε σε ανθρώπινο κείμενο σε μικρότερες σημασιολογικές μονάδες κατά την επεξεργασία.
Η ενσωμάτωση του NLP στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης εστιάζει συγκεκριμένα στις βιοϊατρικές πτυχές. Το Medical NLP περιλαμβάνει την επεξεργασία ιατρικών εγγράφων, εκθέσεων υγείας, ηλεκτρονικών αρχείων υγείας, περιλήψεις εξιτηρίου, ετικέτες φαρμάκων, διαδικτυακά φόρουμ και κλινικά έγγραφα. Αυτό το ιστολόγιο θα εξερευνήσει τα οφέλη της κλινικής επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) και τις εφαρμογές της.
Κατανόηση του Κλινικού NLP
Το NLP είναι ένας από τους τρόπους ανάλυσης, ερμηνείας και αξιολόγησης δεδομένων που είναι σχετικά. Χρησιμοποιώντας αυτό, οι επαγγελματίες υγείας μπορούν να εξαγάγουν τα στοιχεία που χρειάζονται για να λάβουν αποφάσεις. Η κύρια διάκριση μεταξύ του γενικού NLP και του ιατρικού NLP είναι το πώς και το είδος των δεδομένων που επεξεργάζεται κάθε τμήμα. Όπου μπορούμε να συμπεριλάβουμε βιβλία, γενικό κείμενο, γραπτά έγγραφα, εικόνες κ.λπ., γενικά, το NLP, η αναπαράσταση δεδομένων και η επιλογή διαφέρουν στο κλινικό NLP.
Για τη δημιουργία ενός αποτελεσματικού κλινικού συστήματος NLP, υπάρχουν κριτήρια που περιλαμβάνουν:
Αυτό περιλαμβάνει την αποκάλυψη χρήσιμων πληροφοριών από άγνωστα σύνολα δεδομένων. Αυτό βοηθά στον εξορθολογισμό και τη στόχευση συγκεκριμένων πτυχών των πληροφοριών για περαιτέρω διερεύνηση.
Σε αυτό, το μοντέλο NLP αναλύει τις εισαγόμενες πληροφορίες και προσδιορίζει το νόημα των πληροφοριών που μοιράζονται. Για παράδειγμα, όταν ένας γιατρός διαγνώσει μια πάθηση, το ιατρικό NLP μπορεί να βοηθήσει στον προσδιορισμό της λογικής που χρησιμοποιούν οι γιατροί για να συμπεράνουν.
Αυτή η έννοια είναι χρήσιμη για τη γνώση της σύνδεσης μεταξύ δύο ή περισσότερων ιατρικών εννοιών. Για παράδειγμα, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε το ιατρικό NLP για να γνωρίζουμε πώς σχετίζεται το ασκορβικό οξύ με άλλες πτυχές του ανθρώπινου σώματος και τις συνθήκες του.
Η σημασία του Κλινικού NLP στην Υγεία
Βλέποντας τις δυνατότητες της κλινικής επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), πολλά ιδρύματα υγειονομικής περίθαλψης και επαγγελματίες ενσωματώνουν τα συστήματά της στις λειτουργίες τους. Χρησιμοποιώντας την εξαγωγή πληροφοριών, ένα σύστημα με δυνατότητα NLP μπορεί να επισημάνει χρήσιμες πληροφορίες και οι σημασιολογικές ερμηνείες μπορούν να βοηθήσουν στην κατανόηση της έννοιας του χειρόγραφου κειμένου. Το NLP πηγαίνει ένα βήμα παραπέρα για να βρει τη σύνδεση μεταξύ διαφορετικών πληροφοριών.
Χρησιμοποιώντας αυτές τις έννοιες, ένα AI NLP μπορεί να βοηθήσει στη μέτρηση των συναισθημάτων των παρεχόμενων δεδομένων. Εκτός από την υποκειμενική αναπαράσταση των δεδομένων, το NLP μπορεί επίσης να βοηθήσει στην αυτοματοποίηση της ιατρικής χρέωσης με βάση κλινικές σημειώσεις αυξάνοντας την ακρίβεια και την ταχύτητα.
Επιπλέον, α Το καλά εκπαιδευμένο σύστημα NLP μπορεί να παρέχει προγνωστική ανάλυση με βάση το ιστορικό του ασθενούς και την κατανόηση του ανθρώπινου σώματος. Λαμβάνοντας υπόψη τις κλινικές σημειώσεις, τα δεδομένα ασθενών και τα δεδομένα, μια λύση NLP μπορεί να βοηθήσει ένα ίδρυμα υγειονομικής περίθαλψης να προεκτείνει τις εισαγωγές στο νοσοκομείο και τα κρούσματα ασθενειών.
Βασικές Εφαρμογές του Κλινικού NLP στην Υγεία
Το NLP στην υγειονομική περίθαλψη έχει πολλές εφαρμογές που επιτρέπουν στους επαγγελματίες γιατρούς να βελτιώσουν την εργασία τους και να έχουν καλύτερα αποτελέσματα. Ακολουθούν μερικές εφαρμογές του NLP στην υγειονομική περίθαλψη.
- Ιατρική κωδικοποίηση: Η κωδικοποίηση με τη βοήθεια υπολογιστή (CAC) βρίσκεται σε υψηλό βάθρο, με κλινικές εγγραφές NLP. Λαμβάνοντας υπόψη τις δυνατότητες εξαγωγής δεδομένων του NLP, μπορεί να μετατρέψει ιατρικές πληροφορίες, κλινικούς όρους, διαδικασίες, φάρμακα, διαγνώσεις, υπηρεσίες και εξοπλισμό. Ο τυποποιημένος κώδικας μπορεί να βοηθήσει με την ιατρική τιμολόγηση, τον ποιοτικό έλεγχο, την ιατρική έρευνα και τα συστήματα παρακολούθησης της δημόσιας υγείας. Ως αποτέλεσμα, ο κλάδος της υγειονομικής περίθαλψης μπορεί να επωφεληθεί πάρα πολύ από την υψηλότερη αποτελεσματικότητα, ακρίβεια και ταχύτητα.
- Υποστήριξη κλινικής απόφασης: Λαμβάνοντας υπόψη τις δυνατότητες προγνωστικής ανάλυσης του NLP, οι γιατροί μπορούν να το χρησιμοποιήσουν για να λάβουν καλύτερες κλινικές αποφάσεις. Με τη δυνατότητα μείωσης των ιατρικών λαθών, μπορούμε να προχωρήσουμε προς τον εντοπισμό λοιμώξεων μέσω υπολογιστή. Χρησιμοποιώντας δεδομένα από κλινικές σημειώσεις και τους αλγόριθμούς του, ένα σύστημα NLP μπορεί να γίνει ένα ζωτικό εργαλείο για τους γιατρούς και τους ιατρούς ώστε να παρέχουν στοχευμένη θεραπεία.
- Διαχείριση υγείας πληθυσμού: Η ικανότητα του NLP να ταξινομεί και να οργανώνει μη δομημένα δεδομένα βοηθά στα αποτελέσματα της υγείας με προσεκτική παρακολούθηση και ανάλυση. Χρησιμοποιώντας τεχνικές διαστρωμάτωσης κινδύνου, ένα σύστημα NLP μπορεί να αξιολογήσει τα αρχεία ασθενών για να εντοπίσει ασθενείς υψηλού κινδύνου.
Επιπλέον, με την ανάλυση ανισοτήτων υγείας, ένα σύστημα NLP μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό των ανισοτήτων υγείας στον πληθυσμό. Χρησιμοποιώντας αυτό, μπορούμε να εντοπίσουμε τα ζητήματα υγείας και τις ανησυχίες συγκεκριμένων δημογραφικών ομάδων.
Εκτός από αυτές τις εφαρμογές, ένα σύστημα NLP μπορεί επίσης να βοηθήσει ανακάλυψη φαρμάκων. Το NLP μπορεί να βοηθήσει συγκεκριμένα με το στόχο ταυτοποίηση ασθενών, έλεγχος φαρμακευτικών ενώσεων, σχεδιασμός διαδικασιών κλινικών δοκιμών και στρατολόγηση ασθενών για δοκιμές. Μπορούμε επίσης να χρησιμοποιήσουμε το NLP για να τρέξουμε chatbot για να παρέχουμε εικονικούς βοηθούς στους πελάτες.
Ο ρόλος των ιατρικών συνόλων δεδομένων NLP
Τα δεδομένα είναι πανταχού παρόντα σήμερα, αλλά είναι κατακερματισμένα και ποικίλα. Ενα Το σύστημα NLP μπορεί να έχει νόημα από μη δομημένα δεδομένα, αλλά η τροφοδοσία των δεδομένων πρέπει να γίνει. Για την κατανόηση των συμφραζομένων, ένα μοντέλο NLP χρειάζεται πρόσβαση σε ιατρικά σύνολα δεδομένων. Χρησιμοποιεί αυτά τα δεδομένα για ανάλυση και ανάγνωση μεταξύ των γραμμών.
Για να δημιουργήσουμε ένα σύνολο δεδομένων NLP, πρέπει πρώτα να δημιουργήσουμε ετικέτες. Αρχικά, συνεχίστε να φτιάχνετε γρήγορα τις ετικέτες σύμφωνα με τα δεδομένα που παρουσιάζονται. Μόλις τελειώσετε, μπορείτε να βελτιώσετε τις ετικέτες και στη συνέχεια να τις δοκιμάσετε για να βρείτε τις κατάλληλες συνδέσεις.
Ακολουθήστε την ίδια διαδικασία μέχρι να έχετε βελτιωμένα αλλά μη δομημένα δεδομένα με ακριβή σήμανση. Μιλώντας για την επισήμανση, αυτή είναι μια μεγάλη πρόκληση για τη δημιουργία ιατρικών συνόλων δεδομένων NLP. Πρώτον, χρειαζόμαστε τεχνογνωσία στην επισήμανση ιατρικών δεδομένων, δεδομένης της πολυπλοκότητας του ιατρικού τομέα.
Μια άλλη πρόκληση έρχεται στον σχολιασμό, συγκεκριμένα οι διαφωνίες στην επισήμανση δεδομένων. Ο σχολιασμός είναι πιο περίπλοκος για υποκειμενικές εργασίες και στοιχεία, γεγονός που μπορεί να πυροδοτήσει περαιτέρω διαφωνίες.
Το σύστημα Clinical Natural Language Processing (NLP) είναι απαραίτητο για την επεξεργασία βιοϊατρικών δεδομένων και την αποτελεσματική ανάλυσή της. Με το NLP που περιλαμβάνεται στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης, μπορούμε να έχουμε καλύτερη φροντίδα ασθενών, στοχευμένες θεραπείες και αποτελέσματα ακριβείας. Στο Σάιπ, εργαζόμαστε στον τομέα τεχνητής νοημοσύνης της υγείας για τη συλλογή, τον σχολιασμό και τον αποπροσδιορισμό μεγάλων συνόλων δεδομένων, διευκολύνοντας τη διαδικασία ανάπτυξης μοντέλων NLP.
