使用 NLP 释放非结构化医疗保健数据的潜力

当今医疗机构中存在的海量数据正在急剧增长。 尽管数据被认为是当今数字世界中最重要的资产，但医疗保健似乎并未从中充分受益。 一些 研究表明 超过 80% 的医疗保健数据在创建后仍处于非结构化和未使用状态。

最大的原因之一是大多数医疗保健数据源，如 EHR、患者数据、诊断摘要、进度记录、医学成像、处方等，还不是机器可读的。 这显着增加了将数据处理和分离为结构化格式的时间。

然而，通过利用 NLP，可以更有效地分析这种非结构化医疗保健数据，并可以从中获得有价值的见解。 因此，让我们更多地研究 NLP 在转换医疗数据方面的应用。

非结构化医疗保健数据：为什么大量存在？

大量非结构化格式的医疗保健数据的根本原因是，行业中使用的大多数医疗保健软件并非设计用于在数据库中分类构建数据。

大量未使用数据的另一个重要原因是医疗数据中的交叉引用。 与其他行业不同，医疗保健严重依赖不同的患者数据，例如处方、X 射线、MRI 等，以提供最佳的患者治疗效果。

不幸的是，当今使用医疗保健软件的大量医疗机构不提供机器可读性。 此外，它们无法将不同的医学方面关联起来并生成准确的结果。

然而，现在使用先进的机器和创新的医疗保健 NLP 解决方案成功克服了这些挑战。

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改善医疗结果的医疗保健 NLP 保证

医疗保健 NLP 利用 NLP 应用程序快速准确地读取和分析大量医疗保健数据。 通过准确检查患者的数据，医疗服务提供者可以快速确定关注的领域并做出明智的决定以改善患者护理。

此外，医疗保健 NLP 可以帮助减少错误并提高诊断、治疗和医疗保健成本的准确性。 Healthcare NLP 的三个主要关注点是：

• 提供对患者健康的见解。
• 提醒患者注意潜在的健康风险。
• 确定患者的护理模式。

医疗保健 NLP 是一种将自由格式的文本数据转换为结构化程度更高的格式的有效方法，可用于更好的健康报告和患者分析。

NLP 医疗保健促进有效解决方案以获得有效患者结果的四种主要方式是：

• 预测分析： NLP 使医生能够使用各种预测模型处理非结构化数据，以深入了解患者的行为和健康结果。 借助人口统计信息、病史和临床记录，NLP 解决方案可以有效地得出对传染性病毒的预测，并在大规模传播之前遏制它们。
• 有效的 EHR 数据可用性： 医疗保健 NLP 允许医生使用 NLP 进行更好的搜索并增强他们的报告能力。 通过以更智能的形式排列数据，NLP 解决方案可帮助医生更快速、更轻松地访问信息。
• 基于 NLP 的表型分析： 人工智能从非结构化医疗文件中提取有意义的患者数据。 基于 NLP 的表型分析可以识别医疗记录中的模式和趋势，这进一步有助于从患者数据中发现有价值的见解。 使用此类解决方案，医生可以提高诊断准确性、降低成本并改善患者预后。
• 整体医疗保健的改善： NLP Healthcare 是提高医疗保健系统和流程质量的有效解决方案。 通过深入的报告和分析，基于 NLP 的解决方案提供定性的实时结果以改善人们的健康。