Планується, що глобальний ринок обробки природної мови зросте з 1.8 мільярда доларів у 2021 році 4.3 млрд доларів у 2026 році, зростаючи на 19.0% за цей період.
Оскільки цифровізація охорони здоров’я значно зростає, передові технології, як-от НЛП, допомагають галузі отримувати корисну інформацію з величезних обсягів неструктурованих клінічних даних для виявлення закономірностей і розробки відповідних реакцій.
Маючи більший доступ до новітніх технологій, healthcare industry може розробити індивідуальні плани лікування, надати точні діагностичні рішення та оптимізувати досвід догляду за пацієнтами.
Давайте подивимося на роль НЛП в охороні здоров'я і найпопулярніші випадки використання.
Роль НЛП в охороні здоров'я
Індустрія охорони здоров’я створює масу неструктурованих клінічних даних і даних пацієнтів. Стає складно вручну зіставити та співвіднести всю цю інформацію у структурований формат. Використання цих трильйонів даних є важливим, оскільки це може допомогти покращити надання медичної допомоги, автоматизувати адміністративні системи, скоротити час пацієнта та покращити лікування за допомогою даних у реальному часі.
Обробка природної мови та штучний інтелект допомагають збирати неструктуровані медичні дані з людської мови, звітів, документів і баз даних для вилучення значущих шаблонів. За допомогою цих шаблонів ви можете покращити діагностику, лікування та підтримку пацієнтів.
Є два основних шляхи, за допомогою яких НЛП покращує надання медичних послуг. Один — вилучення інформації з промови лікаря шляхом розуміння її змісту.
Інший — відображення важливої інформації з баз даних і документів, щоб допомогти лікарям і практикуючим лікарям приймати обґрунтовані рішення.
Різні випадки використання обробки природної мови в охороні здоров'я
Є багато випадків використання охорона здоров'я НЛП. Ось 4 найкращі випадки використання
Клінічна документація
Підтримка Електронні медичні записи вимагає багато часу та трудомісткості, і клініцисти витрачають багато часу на ведення цих записів. Завдяки НЛП клініцисти та лікарі можуть отримати більше якісного часу, щоб інвестувати в завдання зі створення цінності. Лікарі можуть записувати нотатки пацієнтів за допомогою перетворення мови в текст, що полегшує введення даних.
Крім того, EHR є неструктурованими, тому НЛП може ефективно й автоматично об’єднати декілька клінічні замітки. Система NLP може легко об’єднати різні клінічні та діагностичні записи, документи та листи лікарям і завантажити їх як об’єднаний файл у EHR пацієнта.
Допоможіть надати покращений догляд за пацієнтами.
Типова історія пацієнта містить тонни дані про охорону здоров'я, але неструктуровані дані та відгуки пацієнтів зазвичай не стають частиною клінічних записів. Тим не менш, відгук містить важливе розуміння досвіду пацієнта, що допомагає в прийнятті рішень і оптимізації досвіду пацієнта.
НЛП робить можливим інтелектуальний аналіз даних у сфері охорони здоров’я, і коли лікарі мають доступ до величезних обсягів даних пацієнтів, це допомагає надавати ретельну несуб’єктивну медичну допомогу. НЛП також демонструє великі перспективи у виявленні прогалин у продуктивності чи догляді, щоб коригувальні дії та звітність регуляторам не були неоднозначними.
Оскільки догляд за здоров’ям пацієнта продовжується після того, як пацієнт покине клініку, НЛП допомагає аналізувати відгуки після лікування, відгуки та публікації в соціальних мережах отримати корисну інформацію. Ці відомості допомагають постачальникам послуг виявити проблемні області, які впливають на досвід пацієнтів, і розробити методи для вирішення поліпшення здоров'я пацієнта.
Покращений прогнозний аналіз
Ще один цікавий приклад використання НЛП – прогнозний аналіз першопричини з використанням депозитів даних. Можна виявити закономірності та підмножини груп, які ймовірно мають схильність до певних захворювань. Коли пізня діагностика захворювань може мати руйнівні ускладнення, НЛП може допомогти в ранній діагностиці.
Інструменти НЛП, які допомагають підібрати відповідність у клінічних дослідженнях
За допомогою обробка природного мови, лікарі можуть швидко переглянути велику кількість неструктурованих клінічних даних, щоб розпізнати придатних кандидатів для клінічних випробувань. Це не тільки корисно для дослідження та розробки ліків, але й для кращого розуміння умов. Це також допомагає пацієнтам отримати доступ до експериментальної допомоги, яка потенційно може покращити здоров’я пацієнтів.
Як організації охорони здоров’я можуть використовувати НЛП?
- Використовуючи НЛП, організації можуть забезпечити доставку важливої медичної інформації пацієнтам і особам, які доглядають за ними, у потрібний час.
- Інформація про охорону здоров’я зазвичай переповнена складною термінологією, через що звичайним пацієнтам важко зрозуміти важливість проблем зі здоров’ям або лікування. Коли НЛП і технології машинного навчання використовуються в наданні медичної допомоги, підвищується обізнаність пацієнтів щодо проблем їхнього здоров’я.
- Оскільки все більше лікарів і техніків використовують НЛП як альтернативу рукописним записам, EHR можуть бути більш орієнтованими на пацієнта та зрозумілими.
- НЛП дозволяє виявити помилки в діагностиці, лікуванні та пологах. Легше виміряти ефективність роботи лікаря, одужання пацієнта чи реакцію на лікування.
- Інструменти НЛП допомогти галузям охорони здоров’я визначити потреби пацієнтів у критичній допомозі. Оскільки лікарі мають доступ до великі набори даних за допомогою НЛП, вони можуть визначити закономірності та вчасно вирішити складні проблеми.
НЛП слід вважати життєздатним рішенням для зменшення витрат на охорону здоров’я, покращення діагностичного лікування та покращення досвіду пацієнтів. Системи НЛП витягувати корисну та корельовану інформацію з великої кількості неструктурованих даних, що допомагає постачальникам послуг покращити діагностику та налаштувати плани лікування.
Оскільки НЛП не є стандартним універсальним рішенням, важливо використати досвід провідних технологічних платформ для створення індивідуального варіанту охорони здоров’я для ваших конкретних потреб. Якщо ви шукаєте партнера з обслуговування, ми пропонуємо вам співпрацювати з Shaip і підняти свої рішення з догляду за пацієнтами на щабель вище.
Додатковий Читання: Для отримання додаткової інформації ви також можете звернутися до нашого блогу про реальне застосування машинного навчання в охороні здоров'я, можна подивитися тут.
