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。
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。
探索医疗保健 NLP 的不同用例
医疗保健 NLP 是一项具有众多用例的重要技术。 下面列出了其中一些。
预测健康
分析
临床资料
文件
自动临床笔记总结
症状检查和
诊断
自动化医学图像注释和分析
智能用药剂量推荐
自动化患者健康风险评估
智能用药剂量推荐
诊断
支持
自动化医学搜索和分析
医疗保健 NLP 的挑战和局限性概览
医疗保健 NLP 为医疗保健机构提供了极好的解决方案。 但是，您必须了解该过程中的一些缺点。-
医疗保健数据的变化
医疗保健数据非常丰富，但格式非结构化且使用多种语言。 这使得推断医疗保健数据的意图、上下文和词汇变得极其困难。 这无疑是 NLP Healthcare 需要研究和解决的最大挑战之一。 -
刚性数据结构
大多数医疗数据都是非结构化的； 因此，基于 NLP 的人工智能模型提供了整合来自成像、X 射线和其他非结构化数据源的重要医学数据的解决方案。 此数据可用于分析和生成有价值的见解。 -
将大量医疗保健数据构建成数据表
数以千计的 ERP 和数据仓库中的大多数医疗数据多年来一直处于孤立状态。 将数据正确地组织成数据表并为其创建关系数据库有助于从数据中获取有见地的信息。 因此，将当前数据构建到数据库中是 NLP 医疗保健需要正确解决的挑战。
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