Membuka Kunci Potensi Data Penjagaan Kesihatan Tidak Berstruktur Menggunakan NLP

Keluasan data yang terdapat di institusi penjagaan kesihatan hari ini berkembang dengan pesat. Walaupun data dianggap sebagai aset paling penting dalam dunia digital hari ini, penjagaan kesihatan nampaknya tidak mendapat manfaat sepenuhnya daripadanya. Beberapa mencadangkan kajian bahawa lebih 80% data penjagaan kesihatan kekal tidak berstruktur dan tidak digunakan selepas ia dicipta.

Salah satu sebab terbesarnya ialah majoriti sumber data penjagaan kesihatan seperti EHR, data pesakit, ringkasan diagnostik, rekod kemajuan, pengimejan perubatan, preskripsi, dll., belum lagi boleh dibaca mesin. Ini dengan ketara meningkatkan masa untuk memproses dan mengasingkan data ke dalam format berstruktur.

Walau bagaimanapun, dengan memanfaatkan NLP, data penjagaan kesihatan tidak berstruktur ini boleh dianalisis dengan lebih cekap, dan cerapan berharga boleh diperoleh daripadanya. Jadi marilah kita mengkaji lebih lanjut tentang penggunaan NLP dalam mengubah data perubatan.

Data Penjagaan Kesihatan Tidak Berstruktur: Mengapa ia terdapat dalam Abundance?

Sebab asas bagi sejumlah besar data penjagaan kesihatan dalam format tidak berstruktur ialah kebanyakan perisian penjagaan kesihatan yang digunakan dalam industri tidak direka bentuk untuk menstruktur data secara kategori dalam pangkalan data.

Satu lagi sebab penting untuk banyaknya data yang tidak digunakan ialah rujukan silang dalam data perubatan. Tidak seperti industri lain, penjagaan kesihatan sangat bergantung pada data pesakit yang berbeza, seperti preskripsi, X Rays, MRI, dll., untuk memberikan hasil pesakit yang optimum.

Malangnya, organisasi perubatan besar yang menggunakan perisian penjagaan kesihatan hari ini tidak menawarkan kebolehbacaan mesin. Tambahan pula, mereka tidak boleh mengaitkan bersama aspek perubatan yang berbeza dan menjana keputusan yang tepat.

Walau bagaimanapun, cabaran ini kini berjaya diatasi menggunakan mesin canggih dan penyelesaian NLP penjagaan kesihatan yang inovatif.

Ketahui Lebih Lanjut tentang Data Latihan AI Penjagaan Kesihatan! Baca Sekarang!

Jaminan NLP Penjagaan Kesihatan untuk Hasil Perubatan yang Lebih Baik

NLP Penjagaan Kesihatan memanfaatkan aplikasi NLP untuk membaca dan menganalisis sejumlah besar data penjagaan kesihatan dengan cepat dan tepat. Dengan memeriksa data pesakit dengan tepat, pembekal perubatan dengan cepat mengenal pasti kawasan yang menjadi kebimbangan dan membuat keputusan termaklum untuk meningkatkan penjagaan pesakit.

Selain itu, NLP Penjagaan Kesihatan boleh membantu mengurangkan ralat dan meningkatkan ketepatan diagnosis, rawatan dan kos penjagaan kesihatan. Tiga kebimbangan utama NLP Penjagaan Kesihatan ialah:

• Untuk memberikan pandangan tentang kesihatan pesakit.
• Untuk memberi amaran kepada pesakit tentang potensi risiko kesihatan.
• Untuk mengenal pasti corak penjagaan untuk pesakit.

NLP Penjagaan Kesihatan ialah cara yang berkesan untuk menukar data teks bentuk bebas kepada format yang lebih berstruktur yang boleh digunakan untuk pelaporan kesihatan dan analisis pesakit yang lebih baik.

Empat cara utama penjagaan kesihatan NLP memudahkan penyelesaian yang cekap untuk hasil pesakit yang berkesan ialah:

• Analisis Ramalan: NLP membolehkan pakar perubatan memproses data tidak berstruktur menggunakan pelbagai model ramalan untuk mendapatkan cerapan tentang tingkah laku pesakit dan hasil kesihatan. Dengan maklumat demografi, sejarah perubatan dan nota klinikal, penyelesaian NLP boleh memperoleh ramalan mengenai virus berjangkit dengan berkesan dan mengandunginya sebelum merebak secara besar-besaran.
• Kebolehgunaan Data EHR yang Berkesan: NLP Penjagaan Kesihatan membolehkan pakar perubatan membuat carian yang lebih baik dan meningkatkan keupayaan pelaporan mereka menggunakan NLP. Dengan menyusun data dalam bentuk yang lebih pintar, penyelesaian NLP membantu pakar perubatan untuk mengakses maklumat dengan lebih pantas dan mudah.
• Fenotaip Berasaskan NLP: AI mengekstrak data pesakit yang bermakna daripada dokumen perubatan tidak berstruktur. Phenotyping berasaskan NLP boleh mengenal pasti corak dan trend dalam rekod perubatan, yang seterusnya membantu mendedahkan cerapan berharga daripada data pesakit. Menggunakan penyelesaian sedemikian, pakar perubatan boleh meningkatkan ketepatan diagnosis, mengurangkan kos dan meningkatkan hasil pesakit.
• Penambahbaikan dalam Penjagaan Kesihatan Keseluruhan: Penjagaan Kesihatan NLP ialah penyelesaian yang berkesan untuk meningkatkan kualiti sistem dan proses penjagaan kesihatan. Dengan pelaporan dan analitik yang mendalam, penyelesaian berasaskan NLP menawarkan hasil masa nyata kualitatif untuk meningkatkan kesihatan orang ramai.