Pemprosesan Bahasa Semulajadi dalam Penjagaan Kesihatan

Kes Penggunaan Teratas Pemprosesan Bahasa Semulajadi dalam Penjagaan Kesihatan

Pasaran pemprosesan bahasa semula jadi global dijangka meningkat daripada $1.8 bilion pada 2021 kepada $ 4.3 bilion pada 2026, berkembang pada CAGR sebanyak 19.0% dalam tempoh tersebut.

Apabila pendigitalan penjagaan kesihatan berkembang dengan ketara, teknologi canggih seperti NLP membantu industri mengekstrak cerapan berguna daripada sejumlah besar data klinikal tidak berstruktur untuk mendedahkan corak dan membangunkan respons yang sesuai.

Dengan lebih banyak akses kepada teknologi terkini, the industri penjagaan kesihatan boleh membangunkan pelan rawatan yang disesuaikan, menyediakan penyelesaian diagnostik yang tepat dan mengoptimumkan pengalaman penjagaan pesakit.

Mari kita lihat peranan NLP dalam penjagaan kesihatan dan kes penggunaan teratasnya.

Peranan NLP dalam Penjagaan Kesihatan

Industri penjagaan kesihatan menghasilkan banyak data klinikal dan pesakit yang tidak berstruktur. Menjadi mencabar untuk menyusun dan mengaitkan semua maklumat ini secara manual ke dalam format berstruktur. Menggunakan trilion data ini adalah penting kerana ia boleh membantu meningkatkan penyampaian penjagaan kesihatan, mengautomasikan sistem pentadbiran, mengurangkan masa pesakit dan meningkatkan penjagaan dengan data masa nyata.

Pemprosesan bahasa semulajadi dan kecerdasan buatan membantu mengumpul data perubatan tidak berstruktur daripada ucapan manusia, laporan, dokumen dan pangkalan data untuk mengekstrak corak yang bermakna. Dengan corak ini, anda boleh melanjutkan diagnosis, rawatan dan sokongan yang lebih baik kepada pesakit.

Terdapat dua cara utama di mana NLP meningkatkan penyampaian penjagaan kesihatan. Satu adalah mengekstrak maklumat daripada ucapan doktor dengan memahami maksudnya.

Yang lain adalah memetakan maklumat penting daripada pangkalan data dan dokumen untuk membantu doktor dan pengamal membuat keputusan termaklum.

Kes Penggunaan Berbeza Pemprosesan Bahasa Semulajadi dalam Penjagaan Kesihatan

Terdapat banyak kes penggunaan NLP penjagaan kesihatan. Berikut ialah 4 kes penggunaan teratas

Kes Penggunaan Nlp Penjagaan Kesihatan

  1. Dokumentasi Klinikal

    Mengekalkan Rekod Kesihatan Elektronik memakan masa dan susah payah, dan doktor menghabiskan banyak masa untuk mengekalkan rekod ini. Dengan NLP, pakar klinik dan doktor boleh mendapatkan lebih banyak masa berkualiti di tangan mereka untuk melabur dalam tugas membina nilai. Doktor boleh mencatat nota pesakit menggunakan pertuturan ke teks, yang menjadikan kemasukan data lebih mudah.

    Selain itu, EHR adalah tidak berstruktur, jadi NLP boleh dengan cekap dan automatik menyusun beberapa nota klinikal. Sistem NLP boleh mengumpulkan rekod klinikal dan diagnostik yang berbeza, dokumen dan surat doktor dengan mudah dan memuat naiknya sebagai fail gabungan dalam EHR pesakit.

  2. Bantu Berikan Penjagaan Pesakit berasaskan nilai yang Dipertingkat.

    Rekod pesakit biasa mengandungi banyak data penjagaan kesihatan, tetapi data tidak berstruktur dan maklum balas pesakit biasanya tidak menjadi sebahagian daripada rekod klinikal. Namun, maklum balas mengandungi pandangan kritikal tentang pengalaman pesakit yang membantu dalam membuat keputusan dan menyelaraskan pengalaman pesakit.

    NLP membolehkan perlombongan data dalam penjagaan kesihatan, dan apabila doktor mempunyai akses kepada sejumlah besar data pesakit, ia membantu menyampaikan penjagaan kesihatan bukan subjektif yang menyeluruh. NLP juga menunjukkan janji besar dalam mengenal pasti jurang dalam prestasi atau penjagaan supaya tindakan pembetulan dan pelaporan kepada pengawal selia tidak samar-samar.

    Memandangkan penjagaan kesihatan pesakit diteruskan selepas pesakit meninggalkan persekitaran klinikal, NLP membantu menganalisis maklum balas selepas rawatan, ulasan dan siaran media sosial untuk menarik pandangan yang berguna. Cerapan ini membantu penyedia penjagaan mengenal pasti kawasan masalah yang mempengaruhi pengalaman pesakit dan membangunkan kaedah untuk meningkatkan kesihatan pesakit.

  3. Analisis ramalan dipertingkatkan

    Satu lagi kes penggunaan NLP yang menarik ialah analisis ramalan dan punca menggunakan deposit data. Adalah mungkin untuk mengesan corak dan subset kumpulan yang mungkin mempunyai kecenderungan kepada keadaan kesihatan tertentu. Apabila diagnosis keadaan yang tertangguh boleh menyebabkan komplikasi yang dahsyat, NLP boleh membantu dalam diagnosis awal.

  4. Alat NLP untuk membantu padanan percubaan klinikal

    Dengan bantuan pemprosesan bahasa semulajadi, doktor boleh menyemak dengan pantas data klinikal tidak berstruktur dalam kuantiti yang banyak untuk mengiktiraf calon yang layak yang sesuai untuk ujian klinikal. Ia bukan sahaja membantu dalam penyelidikan dan pembangunan ubat-ubatan tetapi juga dalam pemahaman yang lebih baik tentang keadaan. Ia juga membantu pesakit mendapat akses kepada penjagaan eksperimen yang berpotensi untuk meningkatkan kesihatan pesakit.

Mari bincangkan keperluan Data Latihan NLP anda hari ini.

Bagaimanakah Organisasi Penjagaan Kesihatan Boleh Memanfaatkan NLP?

Faedah Nlp Dalam Penjagaan Kesihatan Menggunakan teknologi NLP, organisasi penjagaan kesihatan boleh mengubah cara penghantaran dan penjagaan disampaikan kepada pesakit.

  • Menggunakan NLP, organisasi boleh memastikan maklumat penjagaan kesihatan kritikal dihantar kepada pesakit dan penjaga pada masa yang tepat.
  • Maklumat penjagaan kesihatan biasanya penuh dengan istilah yang kompleks, menyukarkan pesakit biasa untuk memahami kepentingan isu atau rawatan kesihatan mereka. Bila NLP dan teknologi pembelajaran mesin digunakan dalam penyampaian penjagaan kesihatan, kesedaran pesakit tentang isu kesihatan mereka meningkat.
  • Memandangkan semakin ramai doktor dan juruteknik menggunakan NLP sebagai alternatif kepada nota tulisan tangan, EHR boleh menjadi lebih mengutamakan pesakit dan mudah difahami.
  • NLP memungkinkan untuk mengesan ralat diagnosis, rawatan dan penghantaran. Adalah lebih mudah untuk mengukur prestasi doktor, pemulihan pesakit, atau tindak balas terhadap rawatan.
  • Alat NLP membantu industri penjagaan kesihatan mengenal pasti keperluan penjagaan kritikal pesakit. Oleh kerana doktor mempunyai akses kepada set data yang besar, dengan bantuan NLP, mereka boleh mengenal pasti corak dan memberikan rawatan tepat pada masanya kepada isu yang kompleks.

NLP harus dianggap sebagai penyelesaian yang berdaya maju untuk mengurangkan kos penjagaan kesihatan, menambah baik rawatan diagnostik dan meningkatkan pengalaman pesakit. sistem NLP mengekstrak maklumat yang berguna dan berkorelasi daripada sejumlah besar data tidak berstruktur, yang membantu penyedia penjagaan meningkatkan diagnosis dan menyesuaikan pelan rawatan.

Memandangkan NLP tidak datang sebagai penyelesaian satu saiz yang sesuai untuk semua, adalah penting untuk memanfaatkan pengalaman platform teknologi terkemuka untuk membina pilihan penjagaan kesihatan tersuai untuk keperluan khusus anda. Jika anda sedang mencari rakan kongsi perkhidmatan, kami cadangkan anda bekerjasama dengan Shaip dan mengambil penyelesaian penjagaan pesakit anda lebih tinggi.

Bacaan Tambahan: Anda juga boleh merujuk blog kami tentang aplikasi dunia sebenar pembelajaran mesin dalam penjagaan kesihatan laman web ini.

Kongsi sosial