医疗保健中的自然语言处理

医疗保健中自然语言处理的热门用例

全球自然语言处理市场预计将从 1.8 年的 2021 亿美元增长到 的美元4.3亿元 2026 年,同期复合年增长率为 19.0%。

随着医疗保健数字化的显着发展,NLP 等先进技术正在帮助该行业从大量非结构化临床数据中提取有用的见解,以发现模式并制定适当的应对措施。

随着对最新技术的更多访问, 医疗保健行业 可以制定定制的治疗计划,提供准确的诊断解决方案并优化患者护理体验。

我们来看看角色 医疗保健中的 NLP 及其主要用例。

NLP 在医疗保健中的作用

医疗保健行业产生大量非结构化临床和患者数据。 将所有这些信息手动整理并关联成结构化格式变得具有挑战性。 利用这些数以万亿计的数据非常重要,因为它可以帮助改善医疗保健服务、自动化管理系统、减少患者时间并利用实时数据改善护理。

自然语言处理和人工智能有助于从人类语音、报告、文档和数据库中收集非结构化医疗数据,以提取有意义的模式。 通过这些模式,您可以为患者提供更好的诊断、治疗和支持。

NLP 增强医疗保健服务的主要方式有两种。 一种是通过理解其含义从医生的讲话中提取信息。

另一个是从数据库和文档中绘制出关键信息,以帮助医生和从业者做出明智的决定。

医疗保健中自然语言处理的不同用例

有很多用例 医疗保健 NLP. 以下是前 4 个用例

Healthcare nlp use cases

  1. 临床文献

    维护 电子健康记录 费时费力,临床医生花费大量时间维护这些记录。 借助 NLP,临床医生和医生可以有更多的时间来投资于创造价值的任务。 医生可以使用语音到文本的方式记录患者笔记,这使得数据输入更加容易。

    此外,EHR 是非结构化的,因此 NLP 可以有效地自动将几个 临床笔记. NLP 系统可以轻松地将不同的临床和诊断记录、文档和医生信件汇集在一起​​,并将它们作为一个组合文件上传到患者的 EHR 中。

  2. 帮助提供增强的基于价值的患者护理。

    典型的病历包含大量 医疗保健数据, 但非结构化数据和患者反馈通常不会成为临床记录的一部分。 然而,反馈包含对患者体验的重要见解,有助于决策和简化患者体验。

    NLP 使医疗保健中的数据挖掘成为可能,当医生可以访问大量患者数据时,它有助于提供彻底的非主观医疗保健。 NLP 在识别绩效或护理方面的差距方面也显示出巨大的希望,因此纠正措施和向监管机构的报告不会模棱两可。

    由于在患者离开临床环境后继续进行患者保健, NLP 有助于分析治疗后的反馈、评论和社交媒体帖子 得出有用的见解。 这些见解可帮助护理提供者识别影响患者体验的问题领域并开发解决方法 改善患者健康。

  3. 增强的预测分析

    NLP 的另一个有趣用例是使用数据存储进行预测和根本原因分析。 可以检测出可能具有某些健康状况倾向的群体模式和子集。 当疾病的延迟诊断可能会导致严重的并发症时,NLP 可以帮助进行早期诊断。

  4. 帮助临床试验匹配的 NLP 工具

    的帮助下 自然语言处理,医生可以快速查看大量非结构化临床数据,以识别适合临床试验的合格候选人。 它不仅有助于药物的研究和开发,而且有助于更好地了解病情。 它还可以帮助患者获得有可能改善患者健康的实验性护理。

医疗保健组织如何利用NLP?

Benefits of nlp in healthcare 运用 NLP技术,医疗保健组织可以改变向患者提供服务和护理的方式。

  • 使用 NLP,组织可以确保在正确的时间将重要的医疗保健信息传递给患者和护理人员。
  • 医疗保健信息通常充斥着复杂的术语,使普通患者难以理解他们的健康问题或治疗的重要性。 什么时候 NLP 和机器学习技术 用于医疗保健服务,提高了患者对其健康问题的认识。
  • 由于越来越多的医生和技术人员使用 NLP 作为手写笔记的替代品,因此 EHR 可以更加以患者为中心且易于理解。
  • NLP 使检测诊断、治疗和交付错误成为可能。 更容易衡量医生的表现、患者的康复情况或对治疗的反应。
  • 自然语言处理工具 帮助医疗保健行业确定患者的重症监护需求。 由于医生可以使用 大型数据集,在 NLP 的帮助下,他们可以识别模式并及时处理复杂的问题。

NLP 应被视为降低医疗保健成本、改善诊断治疗和增强患者体验的可行解决方案。 自然语言处理系统 从大量非结构化数据中提取有用的相关信息,这有助于护理提供者改进诊断并定制治疗计划。

由于 NLP 并不是一种万能的标准解决方案,因此利用领先技术平台的经验为您的特定需求构建定制的医疗保健选项非常重要。 如果您正在寻找服务合作伙伴,我们建议您与 Shaip 合作,让您的患者护理解决方案更上一层楼。

附加阅读: 您还可以参考我们关于机器学习在医疗保健中的实际应用的博客 点击此处.

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