23 mars 2020 - Parul Saini, équipe Webmedy
Pourquoi y a-t-il un énorme intérêt pour le traitement automatique du langage naturel (TAL) dans le secteur de la santé ?
La PNL est un principe basé sur un algorithme qui facilite l'étude des données textuelles, des images et d'autres données non organisées. Il résume l'ensemble des données du journal à partir desquelles on peut ensuite tirer des informations exploitables. Aujourd'hui, la grande majorité des données dans le domaine de la santé ne sont pas organisées. Cela implique des données sous forme d'enregistrements, d'instructions, de blogs et de communications sur les réseaux sociaux. Dans une situation comme les soins de santé, il est plus logique de puiser dans le potentiel des données non organisées.
La part des données non organisées dans les soins de santé atteint 80 %. Sans NLP, il est presque impossible de rendre les données compréhensibles et utiles. Avec la PNL, il devient plus simple de gérer ce morceau. Il n'est pas étonnant que l'investissement total dans la PNL dans les soins de santé ait atteint 1 milliard de dollars en 2016. Il ne fait que continuer à augmenter et il est prévu qu'il atteindra 2,6 milliards de dollars en 2021.
L'un des résultats immédiats de la PNL a été une diminution du temps nécessaire pour atteindre une recommandation clinique. Selon les spécialistes, il a baissé de 60 %. Dans l'une de ces recherches, IBM Watson a mené un programme pilote dans lequel IBM a exécuté son algorithme sur 21 millions d'enregistrements et, avec une efficacité de 85%, a reconnu 8500 patients qui courent un risque d'insuffisance cardiaque congestive en une semaine.
Certains domaines où la PNL peut aider les soins de santé :
L'écosystème de la santé se développe. Avec la génération des technologies intelligentes, l'atmosphère devient plus favorable à l'utilisation du TAL. Tout d'abord, la capacité à gérer la recrudescence des données de santé s'est accrue. L'ensemble de l'écosystème du big data est arrivé collectivement pour gérer la recrudescence des données. Grâce au cloud computing, la collecte de données est devenue économiquement viable. En créant un sens des données, les prestataires ont compris qu'il était plus simple de donner un traitement plus précis, alias des soins de santé personnalisés.
La coopération des patients est également devenue plus fructueuse à mesure que la PNL a commencé à donner un sens aux informations du DSE. Un ensemble d'algorithmes peut fonctionner à travers d'énormes volumes de dossiers médicaux et en tirer un sens et acquérir des connaissances utiles, qui peuvent être utilisées pour développer l'alphabétisation des patients. Avec cela, l'exigence d'avancement dans le statut de la santé est abordée à sa racine. Analytics améliore également la classification des patients qui nécessitent des soins ou qui sont à l'origine d'un risque d'attaque.
Les outils de la PNL peuvent également permettre une manière plus efficace d'estimer et d'améliorer la qualité des soins. Cela peut permettre aux patients de passer du plan de traitement actuel à un plan plus adapté.
La santé est un processus compliqué. Un degré notable d'engagement humain dans le cycle de soins peut introduire des erreurs, parfois probablement dangereuses. Dans une situation délicate, ces erreurs peuvent avoir un impact préjudiciable sur l'offre de soins. Les algorithmes de la PNL peuvent être appliqués pour évaluer les soins aux patients et reconnaître ces erreurs.
Les outils PNL peuvent également constituer une référence pour les médecins. En plus de réduire la gamme d'erreurs incluses dans l'extraction des données, ils peuvent découvrir une mesure de la qualité de la prestation des soins.
En bref, on peut affirmer de manière fiable que la PNL a ouvert les informations une fois inexploitées sous des tas d'un document. Avec le bon partenaire à bord, les organisations de soins de santé peuvent commencer à récolter les bénéfices.
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