Ini bukanlah maklumat atau statistik baharu bahawa lebih 80% daripada data penjagaan kesihatan yang tersedia untuk pihak berkepentingan adalah tidak berstruktur. Peningkatan EHR telah secara eksponen memudahkan profesional penjagaan kesihatan untuk mengakses, menyimpan dan mengubah suai data saling kendali untuk tujuan mereka. Untuk memberi anda contoh ringkas tentang pelbagai jenis data tidak berstruktur yang tersedia pada EHR, berikut ialah senarai pantas:
Nota klinikal daripada pesakit, preskripsi, diagnosis, penerangan simptom, rawatan dan banyak lagi
Ringkasan pelepasan yang melibatkan cerapan tentang kemasukan pesakit ke hospital, ubat-ubatan, diagnosis, prognosis, cadangan penjagaan susulan dan banyak lagi
Laporan patologi dan radiologi
Imej perubatan seperti X-Ray, MRI, Imbasan CT, Ultrasound dan banyak lagi
Walau bagaimanapun, kaedah konvensional untuk mengekstrak maklumat kritikal daripada EHR kebanyakannya secara manual, melibatkan masa kerja manusia dalam mengenal pasti parameter, maklumat dan atribut individu untuk mendapatkan pandangan. Tetapi dengan peningkatan penggunaan Kecerdasan Buatan (AI) dalam penjagaan kesihatan, khususnya model NLP klinikal berkuasa AI , menjadi lebih mudah bagi profesional penjagaan kesihatan untuk mencari dan mengekstrak data tidak berstruktur dalam EHR.
Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan mengapa ia bermanfaat, bagaimana ini boleh dilakukan dengan lancar (dalam mod AI ), dan juga cabaran dalam proses tersebut.
Kelebihan Menggunakan NLP Untuk Mengekstrak Maklumat Klinikal Daripada EHR
Peningkatan Kecekapan
Manusia mudah melakukan kesilapan dan sering menghadapi masalah dengan pengurusan masa, mengakibatkan penghantaran data penjagaan kesihatan yang tertangguh atau penghantaran tepat pada masanya dengan kualiti yang terjejas. Dengan mengautomasikan tugas dengan model NLP mod AI , keadaan sedemikian dapat dikurangkan. Automasi mengurangkan tenaga kerja manual, mempercepat pengekstrakan entiti seperti ubat-ubatan, makmal, alahan, dll., membolehkan doktor & saintis data lebih fokus pada membuat keputusan dan bukannya perbalahan data.
Kelengkapan Data Dipertingkat
Wawasan kritikal daripada data tidak berstruktur yang mungkin diabaikan oleh manusia boleh dikesan dan disusun oleh model AI apabila dilatih pada set data yang besar dan pelbagai. Ini menghasilkan pangkalan data inferens dan wawasan yang komprehensif yang membantu dalam penyelidikan, inovasi, diagnosis dan penjagaan perubatan yang ketat — terutamanya apabila model ditala dengan teliti untuk tugasan NLP penjagaan kesihatan.
Pengenalpastian Risiko yang Tepat pada Masanya
NLP klinikal berkuasa AI boleh mengenal pasti potensi risiko seperti interaksi ubat atau kejadian buruk dengan cepat, membolehkan intervensi dilakukan tepat pada masanya. Model yang dikuasakan oleh teknik analitik ramalan dan AI dalam mod pengesanan risiko malah boleh meramalkan permulaan penyakit keturunan tertentu atau penyakit yang mudah terdedah kepada gaya hidup berdasarkan data EHR yang tersedia.
Penjagaan Pesakit yang Diperbaiki
Maklumat yang diekstrak melalui NLP mod AI menyokong intervensi yang disasarkan, pelan rawatan yang diperibadikan dan komunikasi yang lebih baik antara profesional penjagaan kesihatan. Contohnya, membenderakan alahan berisiko tinggi atau tindak balas ubat yang merugikan lebih awal, membolehkan penjagaan pencegahan.
Potensi Penyelidikan yang Dipertingkatkan
Dengan memanfaatkan NLP dipacu AI untuk mengekstrak data berstruktur daripada EHR yang luas dan tidak berstruktur, penyelidik mendapat akses kepada set data klinikal berskala besar untuk kajian epidemiologi, kesihatan populasi dan penemuan cerapan perubatan yang sebaliknya akan kekal tersembunyi.
Mengekstrak Butiran Daripada Data EHR Tidak Berstruktur 101: Contoh Aliran Kerja
Proses mengekstrak cerapan daripada data EHR tidak berstruktur adalah sistematik dan mesti dilakukan mengikut kes demi kes. Keperluan domain, kebimbangan dan cabaran asli organisasi penjagaan kesihatan, aplikasi yang didorong oleh tujuan dan implikasi sekitarnya adalah subjektif dan itulah sebabnya proses itu harus mempertimbangkan faktor sedemikian yang mempengaruhi organisasi anda dan visinya juga.
Walau bagaimanapun, seperti setiap pendekatan mempunyai aliran kerja tertentu atau pendekatan peraturan, kami telah menyenaraikan buku asas untuk anda rujuk juga.
Pemerolehan & Prapemprosesan Data: Langkah pertama ialah menyusun data EHR yang mengandungi nota klinikal, senarai ubat, senarai alahan dan laporan prosedur. Prapemprosesan mod AI termasuk penyahidentifikasian, pembersihan, penormalan dan tokenisasi untuk menyediakan data dalam format yang konsisten (format teks, berstruktur vs tidak berstruktur).
Latihan Model Pemprosesan NLP / AI: Data yang dikumpulkan kemudiannya dimasukkan ke dalam algoritma NLP atau model AI anda untuk menganalisis data teks, mengenal pasti entiti klinikal utama seperti diagnosis, ubat-ubatan, alahan dan prosedur. Latihan dalam "mod AI" melibatkan pembelajaran diselia, kadangkala pembelajaran tanpa penyeliaan atau separa diselia, menggunakan set data berlabel.
Pengekstrakan Maklumat: Berdasarkan sama ada model anda mengikuti strategi pembelajaran yang diselia atau tidak diselia (atau mod AI hibrid), ia mengekstrak maklumat yang berkaitan tentang setiap entiti, termasuk jenisnya, tarikh, butiran berkaitan, keterukan, dos, dsb.
Pengesahan & Pengawasan Klinikal: Sebaik sahaja model berkuasa AI mengekstrak maklumat, ia mesti disahkan oleh profesional penjagaan kesihatan untuk ketepatan klinikal. Sistem manusia-dalam-gelung dan gelung maklum balas pakar memastikan pengekstrakan adalah andal.
Integrasi Data & Kebolehkendalian: Data berstruktur kemudiannya diintegrasikan ke dalam sistem EHR atau pangkalan data lain yang berkaitan. Memastikan pematuhan dengan HL7 FHIR, piawaian penjagaan kesihatan lain dan menyokong kebolehkendalian.
Penggunaan Klinikal & Kitaran Maklum Balas: Integrasi ini membolehkan profesional penjagaan kesihatan menggunakan maklumat yang diekstrak untuk membuat keputusan klinikal, penyelidikan dan inisiatif kesihatan awam. Gelung maklum balas mod AI membantu meningkatkan ketepatan model dari semasa ke semasa, menyesuaikan diri dengan jenis data atau corak linguistik baharu.
Cabaran Dalam Memanfaatkan NLP Untuk Mengekstrak Data EHR
Tugas mengekstrak data tidak berstruktur daripada EHR adalah bercita-cita tinggi dan boleh menjadikan kehidupan pemegang kepentingan penjagaan kesihatan lebih mudah. Walau bagaimanapun, terdapat kesesakan yang boleh menghalang proses pelaksanaan yang lancar. Mari kita lihat kebimbangan yang paling biasa supaya anda boleh mempunyai strategi secara proaktif untuk menangani atau mengurangkannya.
Kualiti Data, Kepelbagaian & Bias: Ketepatan pengekstrakan NLP bergantung pada kualiti, konsistensi dan keterwakilan data EHR. Format, terminologi, rekod yang tidak lengkap atau sampel yang berat sebelah yang berbeza boleh menjejaskan prestasi model AI.
Privasi, Keselamatan & Pematuhan dalam Mod AI: Langkah-langkah perlu dilaksanakan untuk memastikan privasi dan keselamatan data pesakit semasa pemprosesan dan penyimpanan berkuasa NLP/AI. Garis panduan kawal selia seperti GDPR, HIPAA, dll. mesti dipatuhi. Ini termasuk penyahidentifikasian, penyimpanan selamat dan kawalan akses.
Pengesahan & Kebolehtafsiran Klinikal: Maklumat yang diekstrak memerlukan pengesahan oleh profesional penjagaan kesihatan untuk memastikan ketepatan dan kerelevanan klinikalnya. Terminologi yang kompleks, frasa yang samar-samar atau keadaan yang jarang berlaku mungkin mengelirukan model. Selain itu, sistem mod AI mesti boleh dijelaskan supaya doktor mempercayainya.
Integrasi, Kebolehkendalian & Piawaian: Data yang diekstrak perlu disepadukan dengan lancar dengan sistem EHR sedia ada dan sistem IT penjagaan kesihatan yang lain. Model AI harus menyokong HL7, FHIR, SNOMED, RadLex, dll., untuk memastikan kebolehkendalian.
Kebolehskalaan & Penyelenggaraan: Dalam mod AI, sistem memerlukan latihan semula, pemantauan dan pemversian yang berterusan untuk mengambil kira amalan klinikal baharu, terminologi perubatan yang berkembang atau perubahan dalam gaya dokumentasi.
Keperluan Kos & Sumber: Membangun, melatih, mengesahkan dan menggunakan sistem NLP berkuasa AI memerlukan pelaburan dalam anotasi data, pengawasan pakar, sumber pengiraan dan kakitangan yang berkelayakan.
Pemikiran Akhir
Pendek kata, potensinya tidak terbatas apabila anda menggunakan NLP berkuasa AI untuk mengekstrak data penjagaan kesihatan daripada EHR. Untuk pelaksanaan yang mudah, kami mengesyorkan agar anda menangani cabaran, menguatkuasakan pengawasan klinikal dan memastikan penggunaan yang bertanggungjawab dalam "mod AI".
Jika anda ingin membuka jalan untuk pematuhan ketat terhadap mandat data penjagaan kesihatan dan mendapatkan data latihan AI terbaik untuk model anda, anda boleh menghubungi kami. Sebagai perintis industri, kami memahami domain, visi perusahaan anda dan selok-belok yang terlibat dalam melatih model NLP klinikal yang dioptimumkan untuk AI dan berasaskan penjagaan kesihatan. Hubungi kami hari ini.
