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NLP 在医疗保健中的作用

2020 年 3 月 23 日 - Parul Saini,Webmedy 团队


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:

  • 通过识别参考正文中存在的关键思想或表达来总结长篇虚构文本,例如临床笔记或学术报纸文章。
  • 将无组织文本中的数据组件映射到电子健康记录中的有组织列表,以提高临床数据的真实性。
  • 以另一种方式将数据从机器可读形式转换为自然语言,以用于书写和提供信息。
  • 解决需要结合多个数据参考的不寻常的自由文本问题。
  • 具有视觉字符识别功能以转换图像,如 PDF 报告或护理调查和成像新闻的扫描,然后可以解析和解释的文本列表。
  • 处理语音识别,使用户能够管理临床记录或其他可以转换为文本的数据。

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

  • 现实生活中的用例是对美国战争老兵遇险迹象的描述。该代码以 80% 的效率吞噬了超过 200 万条长 EHR 记录的所有数据。它最初识别自杀或自杀未遂的通知。
  • 配备 NLP 的语音感知在改变医疗保健方面发挥着至关重要的作用。它通过听写为护理人员节省了时间,并简化了将口头指令翻译为 EHR 数据和临床文档的方法。
  • NLP 正在见证越来越多的使用是临床试验匹配。这有助于实现注册目标。使用 NLP,医疗保健组织可以识别哪些问题需要更多的额外护理协调。 NLP 无疑为提高护理质量的标准提供了显着的好处。

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。

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