Роль НЛП в здравоохранении

Почему существует огромный интерес к обработке естественного языка (NLP) в сфере здравоохранения?

Что такое обработка естественного языка (NLP)?

НЛП — это основанный на алгоритме принцип, который помогает в изучении текстовых данных, изображений и других неорганизованных данных. Он суммирует все данные журнала, из которых затем можно сделать полезную информацию. Сегодня подавляющее большинство данных в здравоохранении неорганизованы. Сюда входят данные в виде записей, инструкций, блогов и сообщений в социальных сетях. В такой ситуации, как здравоохранение, имеет больше смысла использовать потенциал неорганизованных данных.

Использование обработки естественного языка (NLP) в здравоохранении

Доля неорганизованных данных в здравоохранении достигает 80%. Без НЛП практически невозможно получить понятные и полезные данные. С НЛП становится проще обрабатывать этот фрагмент. Неудивительно, что все инвестиции в НЛП в здравоохранении в 2016 году составили большой 1 миллиард долларов США. Они только продолжают расти, и прогнозируется, что в 2021 году они достигнут 2,6 миллиардов долларов США.

Одним из непосредственных результатов НЛП стало сокращение времени, необходимого для достижения клинических рекомендаций. По оценкам специалистов, он снизился на 60%. В одном из таких исследований IBM Watson провела пилотную программу, в ходе которой IBM обработала своим алгоритмом огромный 21 миллион записей и с эффективностью 85% распознала 8500 пациентов, которым грозит застойная сердечная недостаточность, за неделю.

Некоторые области, в которых НЛП может помочь здравоохранению:

Успех НЛП в здравоохранении

Экосистема здравоохранения растет. С появлением интеллектуальных технологий атмосфера становится более благоприятной для использования НЛП. Во-первых, возросла способность управлять ростом данных о здоровье. Вся экосистема больших данных объединилась, чтобы справиться с ростом объема данных. Благодаря облачным вычислениям сбор данных стал экономически выгодным. Создавая ощущение данных, поставщики услуг поняли, что проще предоставить более точное лечение, псевдоним персонализированного медицинского обслуживания.

Сотрудничество с пациентами также стало более плодотворным, поскольку НЛП начало понимать информацию ЭМК. Набор алгоритмов может работать с огромными объемами медицинских записей, извлекать из них смысл и получать полезные знания, которые можно использовать для развития грамотности пациентов. При этом требование о повышении статуса здравоохранения решается с самого начала. Аналитика также улучшает классификацию пациентов, нуждающихся в уходе или подверженных риску приступа.

Реальные примеры НЛП в здравоохранении

Как можно использовать НЛП для оказания помощи, основанной на ценностях?

Инструменты НЛП также могут предоставить более эффективный способ оценки и повышения качества медицинской помощи. Это может позволить пациентам перейти от текущего плана лечения к более подходящему.

Здравоохранение – сложный процесс. Заметная степень участия человека в цикле ухода может привести к ошибкам, иногда, вероятно, опасным. В деликатной ситуации эти ошибки могут поставить под угрозу предложения по уходу. Алгоритмы НЛП могут применяться для оценки ухода за пациентами и распознавания этих ошибок.

Инструменты НЛП также могут стать эталоном для врачей. Помимо сокращения диапазона ошибок, возникающих при извлечении данных, они могут выявить меру качества оказания медицинской помощи.

Короче говоря, можно с уверенностью утверждать, что НЛП открыло информацию, когда-то лежавшую неиспользованной под кучами документа. Имея на борту подходящего партнера, организации здравоохранения могут начать собирать прибыль.