自然语言处理（NLP）使计算机能够理解人类语言。 它使用算法和机器学习来解释文本、音频和其他媒体格式。 标记化方法将我们在人类文本中提供的信息分成在前处理中更小的语义单元。
NLP 在医疗保健领域的整合特别关注生物医学方面。 医疗 NLP 包括处理医疗文件、健康报告、电子健康记录、出院小结、药品标签、在线论坛和临床文件。 本博客将探讨临床自然语言处理 (NLP) 及其应用的好处。
了解临床 NLP
NLP 是分析、解释和评估相关数据的方法之一。 利用这一点，医疗保健专业人员可以提取他们做出决策所需的事实。 通用 NLP 和医学 NLP 之间的主要区别在于每个部分处理数据的方式和类型。 我们可以包括书籍、一般文本、书面文档、图像等，一般来说，NLP、数据表示和选择在临床 NLP 中是不同的。
构建高效的临床NLP系统，有一个标准，包括：
这包括从未知数据集中揭示有用信息。 这有助于简化和定位信息的特定方面以进行进一步调查。
在此，NLP 模型分解输入的信息并识别共享信息的含义。 例如，当医生诊断某种病症时，医学 NLP 可以帮助确定医生得出结论的基本原理。
这个概念对于了解两个或多个医学概念之间的联系很有用。 例如，我们可以使用医学 NLP 来了解抗坏血酸与人体其他方面及其状况的关系。
临床 NLP 在医疗保健中的重要性
看到临床自然语言处理 (NLP) 的潜力，一些医疗机构和专业人员正在将其系统集成到他们的运营中。 使用信息提取，支持 NLP 的系统可以突出显示有用的信息，语义解释可以帮助理解手写文本的含义。 NLP 更进一步寻找不同信息之间的联系。
利用这些概念，AI NLP 可以帮助衡量所提供数据的情绪。 除了数据的主观表示之外，NLP 还可以帮助根据临床记录实现医疗计费自动化，从而提高准确性和速度。
而且，一个 训练有素的 NLP 系统可以提供预测分析 基于患者的病史和对人体的了解。 考虑到临床记录、患者数据和数据，NLP 解决方案可以帮助医疗机构推断入院情况和疾病爆发。
临床 NLP 在医疗保健中的关键应用
NLP 在医疗保健领域有多种应用，可以帮助医疗专业人员改进他们的工作并获得更好的结果。 以下是 NLP 在医疗保健中的一些应用。
- 医疗编码： 计算机辅助编码 (CAC) 处于很高的地位，临床 NLP 也进入了市场。 考虑到NLP的数据提取能力，它可以转换医疗信息、临床术语、程序、药品、诊断、服务和设备。 标准化代码可以帮助医疗计费、质量控制、医学研究和公共卫生跟踪系统。 因此，医疗保健行业可以从更高的效率、准确性和速度中受益匪浅。
- 临床决策支持： 考虑到NLP的预测分析能力，医生可以利用它做出更好的临床决策。 凭借减少医疗错误的潜力，我们可以向计算机化感染检测迈进。 利用临床记录中的数据及其算法，NLP 系统可以成为医生和医师提供针对性治疗的重要工具。
- 人口健康管理： NLP 能够对非结构化数据进行排序和组织，通过仔细的监控和分析有助于改善健康结果。 使用风险分层技术，NLP 系统可以评估患者记录以识别高风险患者。
此外，通过健康差异分析，NLP 系统可以帮助识别人群中的健康差异。 利用这一点，我们可以确定特定人口群体的健康问题和担忧。
除了这些应用程序之外，NLP 系统还可以帮助 药物发现。 NLP 可以专门帮助实现目标 患者识别、筛选药物化合物、设计临床试验程序以及招募患者进行试验。 我们还可以使用 NLP 运行聊天机器人，为客户提供虚拟助理。
医学 NLP 数据集的作用
如今，数据无处不在，但它是碎片化且多样化的。 一个 NLP 系统可以理解非结构化数据，但必须输入数据。 为了理解上下文，NLP 模型需要访问医学数据集。 它使用这些数据来解析和读取行之间的内容。
要构建 NLP 数据集，我们需要首先创建标签。 首先，继续根据提供的数据快速制作标签。 完成后，您可以细化标签，然后测试它们以找到合适的连接。
遵循相同的过程，直到您获得带有准确标签的细化但非结构化数据。 说到标签，这是创建医学 NLP 数据集的一大挑战。 一方面，考虑到医疗领域的复杂性，我们需要医疗数据标签方面的专业知识。
另一个挑战来自注释，特别是数据标签方面的分歧。 对于主观任务和元素来说，注释更加复杂，这可能会进一步加剧分歧。
临床自然语言处理（NLP）系统对于生物医学数据处理及其有效分析至关重要。 通过将 NLP 纳入医疗保健行业，我们可以体验到更好的患者护理、有针对性的治疗和精确的结果。 在 夏普，我们在医疗保健人工智能领域工作，收集、注释和去识别大型数据集，使 NLP 模型开发过程更加容易。
