Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) membolehkan komputer memahami bahasa manusia. Ia menggunakan algoritma dan pembelajaran mesin untuk mentafsir teks, audio dan format media lain. Kaedah tokenisasi membahagikan maklumat yang kami sediakan dalam teks manusia kepada unit semantik yang lebih kecil dalam pemprosesan pro.
Penyepaduan NLP dalam domain penjagaan kesihatan secara khusus memberi tumpuan kepada aspek bioperubatan. NLP Perubatan termasuk memproses dokumen perubatan, laporan kesihatan, rekod kesihatan elektronik, ringkasan pelepasan, label ubat, forum dalam talian dan dokumen klinikal. Blog ini akan meneroka faedah Pemprosesan Bahasa Semula Jadi klinikal (NLP) dan aplikasinya.
Memahami NLP Klinikal
NLP ialah salah satu cara untuk menganalisis, mentafsir dan menilai data yang berkaitan. Dengan menggunakan ini, profesional penjagaan kesihatan boleh mengeluarkan fakta yang mereka perlukan untuk membuat keputusan. Perbezaan utama antara NLP am dan NLP perubatan ialah bagaimana dan jenis data yang diproses oleh setiap segmen. Di mana kita boleh memasukkan buku, teks umum, dokumen bertulis, imej, dsb., secara umum, NLP, perwakilan data dan pemilihan adalah berbeza dalam NLP klinikal.
Untuk membina sistem NLP klinikal yang cekap, terdapat kriteria termasuk:
Ini termasuk mendedahkan maklumat berguna daripada set data yang tidak diketahui. Ini membantu memperkemas dan menyasarkan aspek maklumat khusus untuk siasatan lanjut.
Dalam hal ini, model NLP memecahkan maklumat yang dimasukkan dan mengenal pasti maksud maklumat yang dikongsi. Sebagai contoh, apabila doktor mendiagnosis keadaan, NLP perubatan boleh membantu mengenal pasti rasional yang digunakan oleh doktor untuk membuat kesimpulan.
Konsep ini berguna untuk mengetahui perkaitan antara dua atau lebih konsep perubatan. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan NLP perubatan untuk mengetahui bagaimana asid askorbik berkaitan dengan aspek lain badan manusia dan keadaannya.
Kepentingan NLP Klinikal dalam Penjagaan Kesihatan
Melihat potensi Pemprosesan Bahasa Semula Jadi klinikal (NLP), beberapa institusi penjagaan kesihatan dan profesional mengintegrasikan sistemnya ke dalam operasi mereka. Menggunakan pengekstrakan maklumat, sistem yang didayakan NLP boleh menyerlahkan maklumat yang berguna, dan tafsiran semantik boleh membantu memahami maksud teks tulisan tangan. NLP melangkah lebih jauh untuk mencari perkaitan antara cebisan maklumat yang berbeza.
Menggunakan konsep ini, AI NLP boleh membantu mengukur sentimen data yang diberikan. Selain daripada perwakilan data yang subjektif, NLP juga boleh membantu mengautomasikan pengebilan perubatan berdasarkan nota klinikal yang meningkatkan ketepatan dan kelajuan.
Selain itu, a sistem NLP yang terlatih boleh menyediakan analisis ramalan berdasarkan sejarah dan pemahaman pesakit tentang tubuh manusia. Dengan mengambil kira nota klinikal, data pesakit dan data, penyelesaian NLP boleh membantu institusi penjagaan kesihatan mengekstrapolasi kemasukan hospital dan wabak penyakit.
Aplikasi Utama NLP Klinikal dalam Penjagaan Kesihatan
NLP dalam penjagaan kesihatan mempunyai beberapa aplikasi yang membolehkan profesional perubatan meningkatkan kerja mereka dan mendapatkan hasil yang lebih baik. Berikut adalah beberapa aplikasi NLP dalam penjagaan kesihatan.
- Pengekodan Perubatan: Pengekodan Berbantukan Komputer (CAC) berada pada tahap yang tinggi, dengan entri membuat NLP klinikal. Dengan mengambil kira keupayaan pengekstrakan data NLP, ia boleh menukar maklumat perubatan, terma klinikal, prosedur, ubat, diagnosis, perkhidmatan dan peralatan. Kod piawai boleh membantu dengan pengebilan perubatan, kawalan kualiti, penyelidikan perubatan dan sistem penjejakan kesihatan awam. Akibatnya, industri penjagaan kesihatan boleh mendapat manfaat yang besar daripada kecekapan, ketepatan dan kelajuan yang lebih tinggi.
- Sokongan Keputusan Klinikal: Dengan mengambil kira keupayaan analisis ramalan NLP, doktor boleh menggunakannya untuk membuat keputusan klinikal yang lebih baik. Dengan potensi untuk mengurangkan ralat perubatan, kami boleh bergerak ke hadapan ke arah pengesanan jangkitan berkomputer. Menggunakan data daripada nota klinikal dan algoritmanya, sistem NLP boleh menjadi alat penting bagi doktor dan pakar perubatan untuk menyediakan rawatan yang disasarkan.
- Pengurusan Kesihatan Penduduk: Keupayaan NLP untuk mengisih dan menyusun data tidak berstruktur membantu hasil kesihatan dengan pemantauan dan analisis yang teliti. Menggunakan teknik stratifikasi risiko, sistem NLP boleh menilai rekod pesakit untuk mengenal pasti pesakit berisiko tinggi.
Selain itu, dengan analisis jurang kesihatan, sistem NLP boleh membantu mengenal pasti jurang kesihatan dalam populasi. Dengan menggunakan ini, kami boleh mengenal pasti isu kesihatan dan kebimbangan kumpulan demografi tertentu.
Sebagai tambahan kepada aplikasi ini, sistem NLP juga boleh membantu penemuan ubat-ubatan. NLP secara khusus boleh membantu dengan sasaran pengenalan pesakit, pemeriksaan kompaun ubat, mereka bentuk prosedur ujian klinikal, dan merekrut pesakit untuk ujian. Kami juga boleh menggunakan NLP untuk menjalankan chatbots untuk menyediakan pembantu maya kepada pelanggan.
Peranan Set Data NLP Perubatan
Data ada di mana-mana hari ini, tetapi ia berpecah-belah dan pelbagai. An Sistem NLP boleh memahami data tidak berstruktur, tetapi memberi makan dalam data mesti dilakukan. Untuk pemahaman kontekstual, model NLP memerlukan akses kepada set data perubatan. Ia menggunakan data ini untuk menghuraikan dan membaca antara baris.
Untuk membina set data NLP, kita perlu membuat label terlebih dahulu. Pada mulanya, teruskan membuat label dengan cepat mengikut data yang dibentangkan. Setelah selesai, anda boleh menapis label dan kemudian mengujinya untuk mencari sambungan yang sesuai.
Ikuti proses yang sama sehingga anda telah menapis tetapi data tidak berstruktur dengan pelabelan yang tepat. Bercakap tentang pelabelan, ini adalah satu cabaran besar untuk mencipta set data NLP perubatan. Pertama, kami memerlukan kepakaran dalam pelabelan data perubatan, memandangkan kerumitan bidang perubatan.
Cabaran lain datang dalam anotasi, khususnya perselisihan dalam pelabelan data. Anotasi adalah lebih kompleks untuk tugas dan elemen subjektif, yang boleh mencetuskan lagi perselisihan faham.
Sistem Pemprosesan Bahasa Semula Jadi Klinikal (NLP) adalah penting untuk pemprosesan data bioperubatan dan analisisnya yang berkesan. Dengan NLP termasuk dalam industri penjagaan kesihatan, kami boleh mengalami penjagaan pesakit yang lebih baik, rawatan yang disasarkan dan hasil ketepatan. Pada Saip, kami bekerja dalam domain AI penjagaan kesihatan untuk mengumpul, menganotasi dan menyahkenal pasti set data yang besar menjadikan proses pembangunan model NLP lebih mudah.
