Peran NLP Dalam Kesehatan

Mengapa ada minat besar pada Natural Language Processing (NLP) di industri perawatan kesehatan?

Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)?

NLP adalah prinsip berbasis algoritma yang membantu mempelajari data teks, gambar, dan data tidak terorganisir lainnya. Ini merangkum seluruh data jurnal yang darinya seseorang dapat membuat wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Saat ini, sebagian besar data dalam perawatan kesehatan tidak terorganisir. Ini melibatkan data dalam bentuk catatan, instruksi, blog, dan komunikasi media sosial. Dalam situasi seperti perawatan kesehatan, lebih masuk akal untuk memanfaatkan potensi data yang tidak terorganisir.

Penggunaan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dalam perawatan kesehatan

Bagian data yang tidak terorganisir dalam perawatan kesehatan setinggi 80%. Tanpa NLP, hampir tidak mungkin mendapatkan data yang dapat dimengerti dan berguna. Dengan NLP, menjadi lebih mudah untuk menangani bongkahan ini. Tidak heran jika seluruh investasi NLP di bidang kesehatan sebesar USD 1 miliar pada tahun 2016. Ini terus meningkat, dan diramalkan akan menjadi USD 2,6 miliar pada tahun 2021.

Salah satu hasil langsung dari NLP adalah penurunan waktu yang dibutuhkan untuk mencapai pedoman klinis. Menurut spesialis, itu turun hingga 60%. Dalam salah satu penelitian tersebut, IBM Watson melakukan program percontohan di mana IBM menjalankan algoritmenya pada 21 juta rekaman yang sangat banyak dan, dengan efisiensi 85%, mengenali 8500 pasien yang berisiko mengalami gagal jantung kongestif dalam seminggu.

Beberapa area di mana NLP dapat membantu perawatan kesehatan:

Keberhasilan NLP dalam Kesehatan

Ekosistem perawatan kesehatan sedang tumbuh. Dengan generasi teknologi cerdas, suasana bergeser lebih menguntungkan untuk penggunaan NLP. Pertama-tama, kapasitas untuk mengelola lonjakan data kesehatan telah berkembang. Seluruh ekosistem big data telah tiba secara kolektif untuk mengelola peningkatan data. Berkat komputasi awan, pengumpulan data menjadi layak secara ekonomi. Dengan menciptakan rasa data, penyedia telah memahami bahwa lebih mudah untuk memberikan perawatan yang lebih akurat, alias perawatan kesehatan yang dipersonalisasi.

Kerja sama pasien juga semakin matang karena NLP mulai memahami informasi EHR. Serangkaian algoritme dapat beroperasi melalui volume rekam medis yang sangat besar dan memahaminya dan mendapatkan pengetahuan yang berguna, yang dapat digunakan untuk mengembangkan literasi pasien. Dengan ini, persyaratan untuk peningkatan status kesehatan didekati tepat di akarnya. Analytics juga meningkatkan klasifikasi pasien yang membutuhkan perawatan atau mendorong risiko serangan.

Contoh NLP di Dunia Nyata dalam Layanan Kesehatan

Bagaimana NLP dapat digunakan untuk memberikan perawatan berbasis nilai?

Alat NLP juga memungkinkan cara yang lebih efektif untuk memperkirakan dan meningkatkan kualitas perawatan. Ini dapat memungkinkan pasien untuk beralih dari rencana perawatan saat ini ke rencana yang lebih sesuai.

Perawatan kesehatan adalah proses yang rumit. Tingkat keterlibatan manusia yang menonjol dalam siklus perawatan dapat menimbulkan kesalahan, terkadang mungkin kesalahan yang berbahaya. Dalam situasi sulit, kesalahan ini dapat berdampak membahayakan pada penawaran perawatan. Algoritma NLP dapat diterapkan untuk mengevaluasi perawatan pasien dan mengenali kesalahan ini.

Alat NLP juga dapat menetapkan tolok ukur bagi dokter. Selain mengurangi rentang kesalahan yang termasuk dalam ekstraksi data, mereka dapat menemukan ukuran kualitas pemberian perawatan.

Singkatnya, seseorang dapat dengan andal menyatakan bahwa NLP telah membuka informasi setelah tidak dieksploitasi di bawah tumpukan dokumen. Dengan mitra yang tepat, organisasi perawatan kesehatan dapat mulai menuai keuntungan.