אין מדובר במידע או סטטיסטיקה חדשים לפיה למעלה מ-80% מנתוני הבריאות הזמינים לבעלי עניין אינם מובנים. עלייתם של רשומות EHR הקלה באופן אקספוננציאלי על אנשי מקצוע בתחום הבריאות לגשת, לאחסן ולשנות נתונים הניתנים לפעולה הדדית למטרותיהם. כדי לתת לכם דוגמה קצרה לסוגים השונים של נתונים לא מובנים הזמינים ב-EHR, הנה רשימה קצרה:
רישומים קליניים ממטופלים, מרשמים, אבחנות, תיאורי תסמינים, טיפולים ועוד
סיכומי שחרור הכוללים תובנות על אשפוז המטופל, תרופות, אבחון, פרוגנוזה, המלצות לטיפול המשך ועוד.
דוחות פתולוגיה ורדיולוגיה
תמונות רפואיות כגון צילומי רנטגן, MRI, CT, אולטרסאונד ועוד
עם זאת, שיטות קונבנציונליות לחילוץ מידע קריטי מרשומות EHR היו בעיקר ידניות, וכללו שעות אנושיות בזיהוי פרמטרים, מידע ומאפיינים בודדים לקבלת תובנות. אך עם השימוש הגובר ב... בינה מלאכותית (AI) בתחום הבריאות, במיוחד מודלים קליניים של NLP המונעים על ידי בינה מלאכותית, הפך קל יותר עבור אנשי מקצוע בתחום הבריאות לאתר ולחלץ נתונים לא מובנים מתוך רשומות רפואיות אלקטרוניות (EHR).
במאמר זה, נשפוך אור על הסיבות לכך שזה מועיל, וכיצד ניתן לעשות זאת בצורה חלקה (ב מצב בינה מלאכותית), וגם האתגרים בתהליך.
יתרונות השימוש ב-NLP לחילוץ מידע קליני מ-EHR
יעילות מוגברת
בני אדם נוטים לטעויות ולעתים קרובות נתקלים בבעיות בניהול זמן, מה שמביא לעיכוב באספקת נתוני בריאות או אספקה בזמן עם פגיעה באיכות. על ידי אוטומציה של המשימה עם מודלים של NLP במצב בינה מלאכותית, ניתן למתן מקרים כאלה. האוטומציה מפחיתה עבודה ידנית, מאיצה את חילוץ ישויות כגון תרופות, מעבדות, אלרגיות וכו', ומאפשרת לרופאים ומדעני נתונים להתמקד יותר בקבלת החלטות במקום בהתגוששות נתונים.
שלמות נתונים משופרת
תובנות קריטיות מנתונים לא מובנים שבני אדם עלולים להתעלם מהן ניתנות לזיהוי ולריכזה על ידי דגמי AI כאשר מאמנים על מערכי נתונים גדולים ומגוונים. התוצאה היא מאגרי נתונים מקיפים של מסקנות ותובנות המסייעים במחקר, חדשנות, אבחון וטיפול רפואי אטומים - במיוחד כאשר מודלים מכוונים היטב למשימות NLP בתחום הבריאות.
זיהוי סיכונים בזמן
NLP קליני המופעל על ידי בינה מלאכותית יכול לזהות במהירות סיכונים פוטנציאליים כגון אינטראקציות בין תרופתיות או תופעות לוואי, מה שמאפשר התערבויות בזמן. מודלים המופעלים על ידי טכניקות אנליטיקה ניבויית ו בינה מלאכותית במצב של זיהוי סיכונים יכול אפילו לחזות את הופעתן של מחלות תורשתיות מסוימות או מחלות הנוטות לאורח חיים על סמך נתוני EHR זמינים.
טיפול משופר בחולים
מידע המופק באמצעות NLP מבוסס בינה מלאכותית תומך בהתערבויות ממוקדות, תוכניות טיפול מותאמות אישית ותקשורת טובה יותר בין אנשי מקצוע בתחום הבריאות. לדוגמה, סימון מוקדם יותר של אלרגיות בסיכון גבוה או תגובות שליליות לתרופות, מה שמאפשר טיפול מונע.
פוטנציאל מחקרי משופר
על ידי מינוף טכנולוגיית NLP המונעת על ידי בינה מלאכותית כדי לחלץ נתונים מובנים מרשומות בריאות אלקטרוניות עצומות ולא מובנות, חוקרים מקבלים גישה למערכי נתונים קליניים בקנה מידה גדול לצורך מחקרים אפידמיולוגיים, בריאות האוכלוסייה וגילוי תובנות רפואיות שאחרת היו נשארות מוסתרות.
חילוץ פרטים מנתוני EHR לא מובנים 101: תהליך עבודה לדוגמה
תהליך הפקת התובנות מנתוני EHR לא מובנים הוא שיטתי וחייב להיעשות על בסיס כל מקרה לגופו. דרישות התחום, החששות והאתגרים של ארגון הבריאות, יישומים מונעי מטרה וההשלכות הסובבות אותם הם סובייקטיביים, וזו בדיוק הסיבה שבתהליך צריך להתחשב בגורמים כאלה המשפיעים גם על הארגון שלכם ועל חזונו.
עם זאת, כמו שלכל גישה יש זרימת עבודה ספציפית או גישת כלל אצבע, ריכזנו עבורכם גם מדריך בסיסי שתוכלו לעיין בו.
איסוף נתונים ועיבוד מקדים: הצעד הראשון הוא לאסוף נתוני EHR הכוללים רישומים קליניים, רשימות תרופות, רשימות אלרגיות ודוחות פרוצדורות. עיבוד מקדים במצב בינה מלאכותית כולל דה-זיהוי, ניקוי, נרמול וטוקניזציה כדי להכין נתונים בפורמטים עקביים (פורמטים טקסטואליים, מובנים לעומת לא מובנים).
עיבוד NLP / אימון מודלים של בינה מלאכותית: הנתונים שנאספו מוזנים לאחר מכן לאלגוריתמי ה-NLP או למודלי הבינה המלאכותית שלכם כדי לנתח את נתוני הטקסט, לזהות ישויות קליניות מרכזיות כגון אבחנות, תרופות, אלרגיות ונהלים. אימון ב"מצב בינה מלאכותית" כולל למידה מפוקחת, לפעמים למידה ללא פיקוח או מפוקחת למחצה, באמצעות מערכי נתונים מתויגים.
חילוץ מידע: בהתבסס על השאלה האם המודל שלך פועל לפי אסטרטגיות למידה מפוקחות או לא מפוקחות (או מצב בינה מלאכותית היברידי), הוא מחלץ מידע רלוונטי על כל ישות, כולל סוגה, תאריך, פרטים קשורים, חומרתה, מינון וכו'.
אימות ופיקוח קליני: לאחר שהמודל המופעל על ידי בינה מלאכותית מחלץ מידע, הוא חייב לעבור אימות על ידי אנשי מקצוע בתחום הבריאות לצורך אימות דיוק קליני. מערכות "אנושיות" ולולאות משוב של מומחים מבטיחות שהחילוץ אמין.
שילוב נתונים ויכולת פעולה הדדית: הנתונים המובנים משולבים לאחר מכן במערכת EHR או במאגרי מידע רלוונטיים אחרים. תוך הבטחת עמידה בתקן HL7 FHIR, בתקני בריאות אחרים ותמיכה ביכולת פעולה הדדית.
מחזור שימוש קליני ומשוב: האינטגרציה מאפשרת לאנשי מקצוע בתחום הבריאות להשתמש במידע שחולץ לצורך קבלת החלטות קליניות, מחקר ויוזמות בריאות הציבור. לולאות משוב במצב בינה מלאכותית מסייעות לשפר את דיוק המודל לאורך זמן, תוך התאמה לסוגי נתונים חדשים או לדפוסים לשוניים.
אתגרים במינוף NLP לחילוץ נתוני EHR
משימת חילוץ נתונים לא מובנים מרשומות EHR היא שאפתנית ויכולה לפשט את חייהם של בעלי עניין בתחום הבריאות. עם זאת, ישנם צווארי בקבוק שעלולים להפריע לתהליך היישום החלק. בואו נבחן את החששות הנפוצים ביותר כדי שתוכלו לגבש באופן יזום אסטרטגיות להתמודד איתן או לצמצמן.
איכות נתונים, מגוון והטיה: דיוק חילוץ NLP תלוי באיכות, בעקביות ובייצוגיות של נתוני EHR. פורמטים שונים, טרמינולוגיות, רשומות לא שלמות או דגימות מוטות עלולים לפגוע בביצועי מודל הבינה המלאכותית.
פרטיות, אבטחה ותאימות במצב בינה מלאכותית: יש ליישם אמצעים כדי להבטיח את פרטיות המטופל ואבטחת המידע שלו במהלך עיבוד ואחסון המופעלים על ידי NLP/AI. יש לציית להנחיות רגולטוריות כמו GDPR, HIPAA וכו'. זה כולל ביטול זיהוי, אחסון מאובטח ובקרות גישה.
אימות קליני ופרשנות: מידע המופק דורש אימות על ידי אנשי מקצוע בתחום הבריאות כדי להבטיח את דיוקו ואת הרלוונטיות הקלינית שלו. מונחים מורכבים, ניסוחים מעורפלים או מצבים נדירים עלולים לבלבל מודלים. כמו כן, מערכות במצב בינה מלאכותית חייבות להיות ניתנות להסבר כדי שרופאים יבטחו בהן.
אינטגרציה, יכולת פעולה הדדית ותקנים: יש לשלב את הנתונים המופקים בצורה חלקה עם מערכות EHR קיימות ומערכות IT אחרות בתחום הבריאות. מודלים של בינה מלאכותית צריכים לתמוך ב-HL7, FHIR, SNOMED, RadLex וכו', כדי להבטיח יכולת פעולה הדדית.
מדרגיות ותחזוקה: במצב בינה מלאכותית, מערכות דורשות הכשרה מחדש, ניטור וניהול גרסאות מתמשכים כדי להתחשב בפרקטיקות קליניות חדשות, בטרמינולוגיה רפואית מתפתחת או בשינויים בסגנון התיעוד.
דרישות עלות ומשאבים: פיתוח, הכשרה, אימות ופריסה של מערכות NLP המונעות על ידי בינה מלאכותית דורשים השקעה בביאורי נתונים, פיקוח מקצועי, משאבי חישוב וכוח אדם מוסמך.
מחשבות סופיות
בקיצור, הפוטנציאל הוא בלתי מוגבל כשאתם פורסים NLP המופעל על ידי בינה מלאכותית כדי לחלץ נתוני בריאות מרשומות רפואיות אלקטרוניות (EHR). לצורך הטמעה חסינת תקלות, אנו ממליצים להתמודד עם האתגרים, לאכוף פיקוח קליני ולהבטיח פריסה אחראית ב"מצב בינה מלאכותית".
אם אתם מחפשים לסלול את הדרך לעמידה אטומה בחובות נתוני שירותי הבריאות ולקבל את הטוב ביותר נתוני אימוני AI עבור המודלים שלכם, אתם מוזמנים ליצור איתנו קשר. בהיותנו חלוצים בתעשייה, אנו מבינים את התחום, את החזון הארגוני שלכם ואת המורכבויות הכרוכות בהכשרת מודל NLP קליני המותאם לבינה מלאכותית ומבוסס על שירותי בריאות. צרו איתנו קשר עוד היום.
