NLP 在医疗保健中的作用

为什么医疗保健行业对自然语言处理 (NLP) 产生了巨大的兴趣？

什么是自然语言处理 (NLP)？

NLP 是一种基于算法的原理，有助于研究文本数据、图像和其他无组织数据。它汇总了整个期刊数据，然后人们可以从中得出可操作的见解。今天，医疗保健领域的大部分数据都是无组织的。这涉及记录、说明、博客和社交媒体通信形式的数据。在医疗保健等情况下，利用无组织数据的潜力更有意义。

在医疗保健中使用自然语言处理 (NLP)

医疗保健中的无组织数据部分高达 80%。没有自然语言处理，几乎不可能获得可理解和有用的数据。使用 NLP，处理这个块变得更简单了。难怪 2016 年整个 NLP 在医疗保健领域的投资高达 10 亿美元，而且还在继续上升，预计到 2021 年将达到 26 亿美元。

NLP 的直接结果之一是减少了达到临床指南所需的时间。据专家称，它已经下降了60%。在一项此类研究中，IBM Watson 开展了一项试点计划，其中 IBM 对 2100 万条庞大的记录运行其算法，并以 85% 的效率识别出 8500 名在一周内面临充血性心力衰竭危险的患者。

NLP 可以帮助医疗保健的一些领域：

NLP 在医疗保健领域的成功

医疗保健生态系统正在增长。随着智能技术的产生，人们对自然语言处理的使用变得更加有利。首先，管理健康数据激增的能力已经增强。整个大数据生态系统已经集体到来，以应对数据的激增。多亏了云计算，收集数据在经济上变得可行。通过创建数据感，提供者已经明白，提供更准确的治疗（即个性化医疗保健）更简单。

随着 NLP 开始理解 EHR 信息，患者合作也变得更加成熟。一组算法可以通过大量的医疗记录进行操作，并从中获得意义并获得有用的知识，这些知识可用于提高患者的素养。这样一来，就从根本上解决了提高医疗保健地位的要求。分析还改进了对需要护理或增加攻击风险的患者的分类。

医疗保健中 NLP 的真实示例

NLP 如何用于提供基于价值的护理？

NLP 工具还可以提供一种更有效的方法来评估和提高护理质量。它可以让患者从当前的治疗计划转向更合适的治疗计划。

医疗保健是一个复杂的过程。护理周期中人为参与的显着程度可能会引入错误，有时可能是危险的。在微妙的情况下，这些错误可能会对护理服务产生危害性影响。 NLP 算法可用于评估患者护理并识别这些错误。

NLP 工具还可以为医生建立基准。除了减少数据提取中包含的错误范围外，他们还可以发现护理服务的质量衡量标准。

简而言之，人们可以可靠地声明 NLP 已经打开了一旦在文档堆下未被利用的信息。有了合适的合作伙伴，医疗保健组织就可以开始收获利润。