Ви чули про камінь Сізіфа?
Цікава легенда про Сісіфа, який обдурив смерть. Однак його покарали завданням пересунути валун на пагорб. Це цікавий міф, оскільки щоразу, коли Сісіф відчував, що він штовхнув камінь на вершину пагорба, пагорб просто ставав все більшим і більшим.
Адміністрування охорони здоров’я подібне до Сізіфової скелі. Воно приголомшливе, надлишкове та нескінченне. Обсяг клінічної документації, яку обробляють лікарні та медичні центри, величезний. Щоб просто дати вам коротке уявлення про те, що фахівці та зацікавлені сторони записують, обробляють та отримують щодня, ось невичерпний список:
- Короткі відомості про госпіталізацію та виписку пацієнтів
- Нотатки про прогрес пацієнта
- Нотатки медсестер, хірургів, лікарів та консультацій
- Різноманітні звіти з лабораторних досліджень та досліджень візуалізації
- Записи прийому ліків
- Нотатки щодо фізичної та ерготерапії
- Страхові форми, заяви та докази
- Форми згоди
- Нотатки щодо управління справами та інше
Більшість згаданих тут (і не згаданих) даних представлені у вигляді неструктурованих даних. Тобто вони мають різні формати, типи та місця розташування. Для організацій охорони здоров'я, які прагнуть оптимізувати догляд за пацієнтами за допомогою нових технологій, таких як штучний інтелект та наука про дані, дані повинні бути доступні у стандартизованому вигляді, готовому до машинної обробки.
Однак, більша частина процесу отримання таких даних все ще виконується вручну, що призводить до трудомістких монотонних робочих процесів. Це заважає їм виконувати критично важливі завдання, які можуть сприяти кращому догляду за пацієнтами, одночасно збільшуючи ймовірність помилок та неповної інформації.
Але це поступово змінюється, оскільки на допомогу приходять моделі НЛП. У цій статті ми розглянемо, як системи НЛП можуть витягувати резюме з таких клінічних документів і прокладати шлях для кращої обробки та аналізу.
Використання НЛП для вилучення клінічної інформації з документів
Сила NLP полягає в тому, що воно може автономно генерувати клінічні звіти, аналізуючи та обробляючи неструктурований клінічний текст в електронних медичних записах (EHR). Ці системи можуть доповнювати роботу медичних працівників, витягуючи відповідну інформацію та впорядковуючи її в лаконічний та структурований формат, створюючи вичерпний та легкозасвоюваний огляд зустрічей з пацієнтами.
Основні переваги
Підвищена ефективність
Автоматизуючи процес створення клінічних резюме, ми можемо звільнити час медичних працівників, дозволяючи їм зосередитися на безпосередньому догляді за пацієнтами та інших критично важливих завданнях.
Оптимізована точність
Системи НЛП також можуть призвести до зменшення кількості помилок та невідповідностей порівняно з ручними процесами документування. Вони також можуть виявляти та позначати потенційні проблеми для розгляду медичними працівниками.
Безшовне спілкування
Чіткі та лаконічні резюме сприяють кращій комунікації між медичними працівниками та зацікавленими сторонами з усього спектру, забезпечуючи легкий доступ до всієї відповідної інформації.
Оптимізований робочий процес
Використання NLP може бути інтегровано в існуючі системи електронних медичних карток (ЕМК), що оптимізує робочі процеси та покращує доступність даних і їхню сумісність.
Як працює вилучення клінічного резюме за допомогою НЛП: зразок робочого процесу
Роль технологій полягає у спрощенні нашого життя. У цьому контексті використання НЛП виконує неймовірну роботу, усуваючи зайві завдання з щоденних контрольних списків медичних працівників. Щоб краще зрозуміти робочий процес, ось короткий список.
Як виглядає майбутнє управління охороною здоров'я з використанням НЛП та ШІ
Хоча НЛП все ще перебуває на початковій стадії, проривні дослідження та інновації відбуваються саме зараз. Темпи розвитку НЛП демонструють феноменальний потенціал у розширенні меж можливого в охороні здоров'я.
Майбутні розробки можуть включати:
Персоналізація
Резюме, адаптоване до індивідуальних потреб та уподобань пацієнта.
Оновлення в режимі реального часу
Зведення оновлюються автоматично, коли надходить нова інформація.
Інтеграція з іншими системами охорони здоров'я
Безперешкодна інтеграція з системами підтримки клінічних рішень та іншими медичними програмами.
Це багатообіцяюче майбутнє все ще має певні незначні перешкоди, які потребують визнання та вирішення з боку медичної спільноти. Одна з основних проблем полягає у відсутності структурованих даних у цій сфері, а також у відсутності кваліфікованої робочої сили зі специфічними знаннями для роботи з контекстними клінічними звітами. Зважаючи на те, що також діють протоколи безпеки медичних даних, такі як GDPR та HIPAA, робочі процеси, що базуються на NLP, потребують постійних перевірок для забезпечення дотримання вимог.
Щойно про це подбають, медичним організаціям та фахівцям, які з ними працюють, не буде жодного шансу на успіх. Сподіваємося, що ця стаття допомогла вам зрозуміти основи використання НЛП для отримання клінічних висновків.
Якщо ви маєте намір впровадити революційні моделі NLP для свого підприємства та шукаєте якісні дані про охорону здоров'я з етичних джерел, зв'яжіться з нами сьогодні для всебічного обговорення.
