Die Rolle von NLP im Gesundheitswesen

Warum besteht in der Gesundheitsbranche ein großes Interesse an Natural Language Processing (NLP)?

Was ist Natural Language Processing (NLP)?

NLP ist ein algorithmusbasiertes Prinzip, das beim Studium von Textdaten, Bildern und anderen unorganisierten Daten hilft. Es fasst die gesamten Journaldaten zusammen, aus denen man dann umsetzbare Erkenntnisse gewinnen kann. Heutzutage ist die große Mehrheit der Daten im Gesundheitswesen unorganisiert. Dabei handelt es sich um Daten in Form von Aufzeichnungen, Anweisungen, Blogs und Social-Media-Kommunikation. In einer Situation wie im Gesundheitswesen ist es sinnvoller, das Potenzial unorganisierter Daten zu nutzen.

Einsatz von Natural Language Processing (NLP) im Gesundheitswesen

Der Anteil unorganisierter Daten im Gesundheitswesen liegt bei bis zu 80 %. Ohne NLP ist es nahezu unmöglich, die Daten verständlich und nützlich zu machen. Mit NLP wird es einfacher, mit diesem Brocken umzugehen. Es ist kein Wunder, dass die gesamten Investitionen in NLP im Gesundheitswesen im Jahr 2016 eine große 1 Milliarde US-Dollar betrugen. Sie steigen weiter und es wird vorausgesagt, dass sie 2021 2,6 Milliarden US-Dollar erreichen werden.

Eines der unmittelbaren Ergebnisse von NLP war eine Verkürzung der Zeit, die benötigt wird, um eine klinische Richtlinie zu erreichen. Experten zufolge ist sie um 60 % gesunken. In einer solchen Studie führte IBM Watson ein Pilotprogramm durch, bei dem IBM seinen Algorithmus über riesige 21 Millionen Aufzeichnungen laufen ließ und mit einer Effizienz von 85 % 8500 Patienten erkannte, bei denen innerhalb einer Woche die Gefahr einer kongestiven Herzinsuffizienz bestand.

Einige Bereiche, in denen NLP das Gesundheitswesen unterstützen kann:

Erfolg von NLP im Gesundheitswesen

Das Ökosystem des Gesundheitswesens wächst. Mit der Generation intelligenter Technologien verschiebt sich die Atmosphäre zugunsten der Verwendung von NLP. Zunächst einmal ist die Kapazität zur Bewältigung des Anstiegs von Gesundheitsdaten gewachsen. Das gesamte Big-Data-Ökosystem ist kollektiv angekommen, um den Datenanstieg zu bewältigen. Dank Cloud Computing ist das Sammeln von Daten wirtschaftlich geworden. Durch die Schaffung eines Sinns für die Daten haben die Anbieter verstanden, dass es einfacher ist, eine genauere Behandlung, alias personalisierte Gesundheitsversorgung, durchzuführen.

Die Zusammenarbeit der Patienten ist auch fruchtbarer geworden, da NLP begonnen hat, die EHR-Informationen zu verstehen. Eine Reihe von Algorithmen kann riesige Mengen an Krankenakten durcharbeiten und daraus einen Sinn gewinnen und nützliches Wissen gewinnen, das für die Entwicklung der Patientenkompetenz genutzt werden kann. Damit wird das Erfordernis des Aufstiegs im Gesundheitswesen direkt an der Wurzel angegangen. Analytics verbessert auch die Klassifizierung der Patienten, die Pflege benötigen oder das Risiko eines Angriffs erhöhen.

Praxisbeispiele für NLP im Gesundheitswesen

Wie kann NLP verwendet werden, um wertorientierte Pflege zu leisten?

NLP-Tools können auch eine effektivere Methode zur Einschätzung und Verbesserung der Pflegequalität ermöglichen. Es kann Patienten ermöglichen, vom aktuellen Behandlungsplan zu einem geeigneteren zu wechseln.

Das Gesundheitswesen ist ein komplizierter Prozess. Ein bemerkenswertes Maß an menschlichem Engagement im Pflegezyklus kann zu Fehlern führen, manchmal wahrscheinlich zu gefährlichen. In einer heiklen Situation können diese Fehler die Betreuungsangebote gefährden. NLP-Algorithmen können angewendet werden, um die Patientenversorgung zu bewerten und diese Fehler zu erkennen.

Auch für Ärzte können NLP-Tools Maßstäbe setzen. Sie können nicht nur die Bandbreite der in der Datenextraktion enthaltenen Fehler reduzieren, sondern auch ein Qualitätsmaß für die Leistungserbringung entdecken.

Kurz gesagt, man kann zuverlässig sagen, dass NLP die Informationen geöffnet hat, die einmal ungenutzt unter einem Haufen Dokumente ruhten. Mit dem richtigen Partner an Bord können Gesundheitsorganisationen beginnen, die Gewinne zu ernten.