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 adalah manual, melibatkan waktu manusia dalam mengenal pasti parameter individu, maklumat dan atribut untuk cerapan. Tetapi dengan peningkatan penggunaan Kecerdasan Buatan (AI) dalam penjagaan kesihatan, khususnya Model NLP klinikal dikuasakan AI, menjadi lebih mudah bagi profesional penjagaan kesihatan untuk mencari dan mengekstrak data tidak berstruktur dalam EHR.
Dalam artikel ini, kami akan menerangkan sebab ia bermanfaat, bagaimana ini boleh dilakukan dengan lancar (dalam Mod AI), dan cabaran dalam proses itu juga.
Kelebihan Menggunakan NLP Untuk Mengekstrak Maklumat Klinikal Daripada EHR
Peningkatan Kecekapan
Manusia terdedah kepada kesilapan dan sering menghadapi masalah dengan pengurusan masa, mengakibatkan penghantaran data penjagaan kesihatan tertangguh atau penghantaran tepat pada masanya dengan kualiti terjejas. Dengan mengautomasikan tugas dengan Model NLP mod AI, keadaan sedemikian boleh dikurangkan. Automasi mengurangkan kerja manual, mempercepatkan pengekstrakan entiti seperti ubat-ubatan, makmal, alahan, dsb., membolehkan doktor & saintis data menumpukan lebih pada pembuatan keputusan dan bukannya perbalahan data.
Kelengkapan Data Dipertingkat
Cerapan kritikal daripada data tidak berstruktur yang mungkin terlepas pandang oleh manusia boleh dikesan dan disusun oleh model AI apabila dilatih pada set data yang besar dan pelbagai. Ini menghasilkan pangkalan data komprehensif inferens dan cerapan yang membantu dalam penyelidikan kedap udara, inovasi, diagnosis dan penjagaan perubatan — terutamanya apabila model diperhalusi untuk tugas NLP penjagaan kesihatan.
Pengenalpastian Risiko yang Tepat pada Masanya
NLP klinikal yang dikuasakan AI boleh mengenal pasti potensi risiko dengan cepat seperti interaksi ubat atau kejadian buruk, membolehkan campur tangan tepat pada masanya. Model yang dikuasakan oleh teknik analisis ramalan dan AI dalam mod pengesanan risiko malah boleh meramalkan permulaan penyakit keturunan tertentu atau penyakit yang 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 nyahpengenalpastian, pembersihan, penormalan dan tokenisasi untuk menyediakan data dalam format yang konsisten (format teks, berstruktur vs tidak berstruktur).
Pemprosesan NLP / Latihan Model AI: Data yang disusun kemudiannya dimasukkan ke dalam algoritma NLP atau model AI anda untuk menganalisis data teks, mengenal pasti entiti klinikal utama seperti diagnosis, ubat, alahan dan prosedur. Latihan dalam "mod AI" melibatkan pembelajaran diselia, kadangkala pembelajaran tanpa seliaan 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), model ini mengekstrak maklumat yang berkaitan tentang setiap entiti, termasuk jenis, tarikh, butiran yang berkaitan, keterukan, dos, dsb.
Pengesahan & Pemantauan Klinikal: Setelah 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 boleh dipercayai.
Penyepaduan & Kebolehoperasian Data: Data berstruktur kemudiannya disepadukan ke dalam sistem EHR atau pangkalan data lain yang berkaitan. Memastikan pematuhan dengan HL7 FHIR, piawaian penjagaan kesihatan lain, dan saling kendali yang menyokong.
Kitaran Penggunaan & Maklum Balas Klinikal: Penyepaduan 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, ketekalan dan keterwakilan data EHR. Format yang berbeza, istilah, rekod tidak lengkap atau sampel berat sebelah boleh merendahkan prestasi model AI.
Privasi, Keselamatan & Pematuhan dalam Mod AI: Langkah-langkah perlu dilaksanakan untuk memastikan privasi pesakit dan keselamatan data semasa pemprosesan dan penyimpanan berkuasa NLP/AI. Garis panduan kawal selia seperti GDPR, HIPAA, dsb. mesti dipatuhi. Ini termasuk nyah pengenalan, storan selamat dan kawalan akses.
Pengesahan & Kebolehtafsiran Klinikal: Maklumat yang diekstrak memerlukan pengesahan oleh profesional penjagaan kesihatan untuk memastikan ketepatan dan kaitan klinikalnya. Terminologi kompleks, frasa samar-samar, atau keadaan yang jarang berlaku mungkin mengelirukan model. Selain itu, sistem mod AI mesti boleh dijelaskan supaya doktor mempercayainya.
Penyepaduan, Saling kendali & 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, dsb., untuk memastikan kesalingoperasian.
Kebolehskalaan & Penyelenggaraan: Dalam mod AI, sistem memerlukan latihan semula, pemantauan dan versi yang berterusan untuk mengambil kira amalan klinikal baharu, istilah perubatan yang berkembang atau perubahan dalam gaya dokumentasi.
Keperluan Kos & Sumber: Membangunkan, 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, potensi tidak terhad apabila anda menggunakan NLP berkuasa AI untuk mengekstrak data penjagaan kesihatan daripada EHR. Untuk pelaksanaan kalis bodoh, kami mengesyorkan agar anda menangani cabaran, menguatkuasakan pengawasan klinikal dan memastikan penggunaan yang bertanggungjawab dalam "mod AI."
Jika anda ingin membuka jalan bagi pematuhan kedap udara kepada mandat data penjagaan kesihatan dan mendapatkan yang terbaik Data latihan AI untuk model anda, anda boleh berhubung dengan kami. Setelah menjadi perintis industri, kami memahami domain, visi perusahaan anda dan selok-belok yang terlibat dalam melatih model NLP klinikal asli penjagaan kesihatan yang dioptimumkan AI. Hubungi kami hari ini.
