Не є новою інформацією чи статистикою те, що понад 80% даних охорони здоров’я, доступних зацікавленим сторонам, є неструктурованими. Зростання кількості електронних медичних карток (ЕМК) експоненціально полегшило медичним працівникам доступ, зберігання та зміну сумісних даних для їхніх цілей. Щоб навести вам короткий приклад різних типів неструктурованих даних, доступних в ЕМК, ось короткий список:
Клінічні записи пацієнтів, рецепти, діагнози, описи симптомів, методи лікування тощо
Виписні довідки, що містять інформацію про госпіталізацію пацієнта, ліки, діагноз, прогноз, рекомендації щодо подальшого догляду тощо
Звіти патології та радіології
Медичні зображення, такі як рентгенівські знімки, МРТ, КТ, ультразвукові дослідження та інші
Однак традиційні методи вилучення критичної інформації з електронних медичних карток були переважно ручними, що передбачало людські години для визначення окремих параметрів, інформації та атрибутів для аналізу. Але зі зростанням використання Штучний інтелект (AI) в охороні здоров'я, зокрема Клінічні моделі НЛП на базі штучного інтелекту, медичним працівникам стало легше знаходити та витягувати неструктуровані дані в електронних медичних картах.
У цій статті ми розповімо, чому це корисно, як це можна зробити без проблем (у режим AI), а також труднощі, пов'язані з цим процесом.
Переваги використання НЛП для вилучення клінічної інформації з електронних медичних карток
Підвищення ефективності
Люди схильні до помилок і часто стикаються з проблемами управління часом, що призводить до затримок у наданні медичних даних або до своєчасного надання з погіршеною якістю. Автоматизуючи завдання за допомогою Моделі NLP у режимі штучного інтелекту, такі випадки можна пом'якшити. Автоматизація зменшує ручну працю, пришвидшує вилучення таких об'єктів, як ліки, лабораторні дослідження, алергії тощо, що дозволяє клініцистам та спеціалістам з обробки даних більше зосередитися на прийнятті рішень, а не на обробці даних.
Підвищена повнота даних
Критичні висновки з неструктурованих даних, які люди можуть пропустити, можуть бути виявлені та зібрані Моделі AI коли навчаються на великих, різноманітних наборах даних. Це призводить до створення комплексних баз даних висновків та аналітичних висновків, які допомагають у проведенні надійних досліджень, інновацій, діагностики та медичної допомоги, особливо коли моделі точно налаштовані для завдань НЛП у сфері охорони здоров'я.
Своєчасне виявлення ризиків
Клінічне НЛП на базі штучного інтелекту може швидко виявляти потенційні ризики, такі як взаємодія ліків або побічні ефекти, що дозволяє своєчасно втручатися. Моделі, що базуються на методах прогнозної аналітики та Штучний інтелект у режимі Виявлення ризику може навіть передбачити виникнення певних спадкових захворювань або захворювань, схильних до змін у способі життя, на основі наявних даних електронних медичних карток.
Покращений догляд за пацієнтами
Інформація, отримана за допомогою нейронної літератури в режимі штучного інтелекту, підтримує цілеспрямовані втручання, персоналізовані плани лікування та кращу комунікацію між медичними працівниками. Наприклад, раннє виявлення алергій високого ризику або побічних реакцій на ліки, що дозволяє здійснювати профілактичний догляд.
Розширений дослідницький потенціал
Використовуючи NLP на основі штучного інтелекту для вилучення структурованих даних з величезних, неструктурованих електронних медичних карт, дослідники отримують доступ до великомасштабних клінічних наборів даних для епідеміологічних досліджень, здоров'я населення та виявлення медичних знань, які в іншому випадку залишилися б прихованими.
Вилучення деталей з неструктурованих даних EHR 101: зразок робочого процесу
Процес вилучення інформації з неструктурованих даних електронних медичних карт є систематичним і має здійснюватися в кожному окремому випадку. Вимоги до предметної області, проблеми та виклики, характерні для медичних закладів, цільові програми та їх супутні наслідки є суб'єктивними, і саме тому процес повинен враховувати такі фактори, що впливають на вашу організацію та її бачення.
Однак, оскільки кожен підхід має певний робочий процес або емпіричне правило, ми також склали для вас короткий огляд.
Збір та попередня обробка даних: Першим кроком є складання даних електронної медичної карти (ЕМК), що містять клінічні записи, списки ліків, списки алергій та звіти про процедури. Попередня обробка в режимі штучного інтелекту включає деідентифікацію, очищення, нормалізацію та токенізацію для підготовки даних в узгоджених форматах (текстові формати, структуровані та неструктуровані).
Навчання обробці НЛП / моделюванню ШІ: Зібрані дані потім подаються у ваші алгоритми NLP або моделі штучного інтелекту для аналізу текстових даних, визначення ключових клінічних сутностей, таких як діагнози, ліки, алергії та процедури. Навчання в «режимі штучного інтелекту» включає навчання з учителем, іноді без учителя або напівнавчання з учителем, з використанням маркованих наборів даних.
Витяг інформації: Залежно від того, чи дотримується ваша модель стратегій навчання з учителем чи без учителя (або гібридного режиму ШІ), вона витягує відповідну інформацію про кожну сутність, включаючи її тип, дату, пов'язані деталі, тяжкість, дозування тощо.
Валідація та клінічний нагляд: Після того, як модель на базі штучного інтелекту витягне інформацію, її клінічну точність мають перевірити медичні працівники. Системи з участю людини та петлі експертного зворотного зв'язку забезпечують надійність вилучення.
Інтеграція даних та сумісність: Структуровані дані потім інтегруються в систему електронних медичних карток (EHR) або інші відповідні бази даних. Забезпечення відповідності HL7 FHIR, іншим стандартам охорони здоров'я та підтримка сумісності.
Цикл клінічного використання та зворотного зв'язку: Інтеграція дозволяє медичним працівникам використовувати отриману інформацію для прийняття клінічних рішень, досліджень та ініціатив у сфері охорони здоров'я. Цикли зворотного зв'язку в режимі штучного інтелекту допомагають з часом покращити точність моделі, адаптуючись до нових типів даних або лінгвістичних шаблонів.
Проблеми використання NLP для вилучення даних EHR
Завдання вилучення неструктурованих даних з електронних медичних карток є амбітним і може спростити життя зацікавлених сторін у сфері охорони здоров'я. Однак існують вузькі місця, які можуть перешкоджати безперебійному процесу впровадження. Давайте розглянемо найпоширеніші проблеми, щоб ви могли проактивно розробити стратегії для їх вирішення або пом'якшення.
Якість даних, різноманітність та упередженість: Точність вилучення NLP залежить від якості, узгодженості та репрезентативності даних EHR. Різні формати, термінологія, неповні записи або упереджені вибірки можуть погіршити продуктивність моделі ШІ.
Конфіденційність, безпека та відповідність вимогам у режимі штучного інтелекту: Необхідно вжити заходів для забезпечення конфіденційності пацієнтів та безпеки даних під час обробки та зберігання даних за допомогою NLP/AI. Необхідно дотримуватися нормативних вимог, таких як GDPR, HIPAA тощо. Це включає анонімізацію, безпечне зберігання та контроль доступу.
Клінічна валідація та інтерпретація: Отримана інформація потребує перевірки медичними працівниками для забезпечення її точності та клінічної значущості. Складна термінологія, неоднозначні формулювання або рідкісні стани можуть заплутати моделі. Крім того, системи в режимі штучного інтелекту повинні бути поясними, щоб клініцисти їм довіряли.
Інтеграція, сумісність та стандарти: Отримані дані необхідно безперешкодно інтегрувати з існуючими системами електронних медичних карток та іншими ІТ-системами охорони здоров'я. Моделі штучного інтелекту повинні підтримувати HL7, FHIR, SNOMED, RadLex тощо для забезпечення сумісності.
Масштабованість та обслуговування: У режимі штучного інтелекту системи потребують постійного перенавчання, моніторингу та керування версіями, щоб враховувати нові клінічні практики, розвиток медичної термінології або зміни в стилі документації.
Вимоги до вартості та ресурсів: Розробка, навчання, перевірка та розгортання систем NLP на базі штучного інтелекту вимагають інвестицій в анотацію даних, експертного нагляду, обчислювальних ресурсів та кваліфікованого персоналу.
Заключні думки
Коротше кажучи, потенціал безмежний, коли ви розгортаєте НЛП на базі штучного інтелекту для вилучення даних охорони здоров’я з електронних медичних карток. Для надійного впровадження ми рекомендуємо вирішити ці проблеми, забезпечити клінічний нагляд та відповідальне розгортання в «режимі штучного інтелекту».
Якщо ви хочете прокласти шлях для бездоганного дотримання вимог щодо даних охорони здоров'я та отримати найкраще Дані навчання AI Щодо ваших моделей, ви можете зв'язатися з нами. Будучи піонерами галузі, ми розуміємо сферу, бачення вашого підприємства та тонкощі, пов'язані з навчанням клінічної моделі NLP, оптимізованої для охорони здоров'я та штучного інтелекту. Звертайтеся до нас сьогодні.
