עיבוד שפות טבעיות בתחום הבריאות

מקרי שימוש מובילים של עיבוד שפה טבעית בתחום הבריאות

שוק עיבוד השפה הטבעית העולמי צפוי לגדול מ-1.8 מיליארד דולר ב-2021 ל- 4.3 $ מיליארד בשנת 2026, גדל ב-CAGR של 19.0% במהלך התקופה.

ככל שהדיגיטציה של שירותי הבריאות גדלה באופן משמעותי, טכנולוגיות מתקדמות כמו NLP מסייעות לתעשייה לחלץ תובנות שימושיות מהכמויות העצומות של נתונים קליניים לא מובנים כדי לחשוף דפוסים ולפתח תגובות מתאימות.

עם יותר גישה לטכנולוגיות העדכניות ביותר, ה תעשיית הבריאות יכול לפתח תוכניות טיפול מותאמות אישית, לספק פתרונות אבחון מדויקים ולייעל את חווית הטיפול בחולה.

בואו נסתכל על התפקיד של NLP בתחום הבריאות ומקרי השימוש המובילים שלו.

תפקיד ה-NLP בתחום הבריאות

תעשיית הבריאות מייצרת טונות של נתונים קליניים ומטופלים לא מובנים. זה הופך להיות מאתגר לאסוף ידנית ולקשר את כל המידע הזה לפורמט מובנה. ניצול טריליוני הנתונים הללו חשוב מכיוון שהוא יכול לעזור לשפר את אספקת שירותי הבריאות, להפוך מערכות ניהוליות לאוטומטיות, להפחית את זמן המטופל ולשפר את הטיפול עם נתונים בזמן אמת.

עיבוד שפה טבעית ובינה מלאכותית עוזרים לאסוף נתונים רפואיים לא מובנים מדיבור אנושי, דוחות, מסמכים ומסדי נתונים כדי לחלץ דפוסים משמעותיים. עם דפוסים אלה, אתה יכול להרחיב אבחון, טיפול ותמיכה טובים יותר למטופלים.

ישנן שתי דרכים עיקריות שבהן NLP משפר את מתן שירותי הבריאות. האחת היא חילוץ מידע מדיבורו של רופא על ידי הבנת משמעותו.

השני הוא מיפוי המידע הקריטי ממאגרי מידע ומסמכים כדי לעזור לרופאים ולמתרגלים לקבל החלטות מושכלות.

מקרי שימוש שונים של עיבוד שפה טבעית בתחום הבריאות

ישנם מקרי שימוש רבים של NLP בתחום הבריאות. להלן 4 מקרי השימוש המובילים

בריאות Nlp מקרי שימוש

  1. תיעוד קליני

    שמירה רשומות בריאות אלקטרוניות גוזל זמן ומייגע, והרופאים מקדישים זמן רב לתחזוקת הרשומות הללו. עם NLP, קלינאים ורופאים יכולים לקבל יותר זמן איכות על ידיהם להשקיע במשימות בונות ערך. רופאים יכולים להוריד הערות של מטופלים באמצעות דיבור לטקסט, מה שמקל על הזנת הנתונים.

    כמו כן, EHRs הם לא מובנים, כך NLP יכול ביעילות ובאופן אוטומטי להרכיב כמה הערות קליניות. מערכת ה-NLP יכולה בקלות לרכז רשומות קליניות ואבחנתיות שונות, מסמכים ומכתבי רופא ולהעלות אותם כקובץ משולב ב-EHR של המטופל.

  2. עזור לספק טיפול משופר במטופלים מבוסס ערך.

    רישום מטופל טיפוסי מכיל טונות של נתוני שירותי בריאות, אך נתונים לא מובנים ומשוב מהמטופלים אינם הופכים בדרך כלל לחלק מהרשומות הקליניות. עם זאת, המשוב מכיל תובנות קריטיות על חווית המטופל המסייעות בקבלת החלטות וייעול חווית המטופל.

    NLP מאפשרת כריית נתונים בשירותי בריאות, וכאשר לרופאים יש גישה לכמויות אדירות של נתוני מטופלים, היא מסייעת לספק טיפול רפואי יסודי לא סובייקטיבי. NLP גם מראה הבטחה גדולה בזיהוי פערים בביצועים או בטיפול כך שפעולות מתקנות ודיווח לרגולטורים אינם מעורפלים.

    מאחר והטיפול הרפואי בחולה נמשך לאחר שהמטופל עוזב את הסביבה הקלינית, NLP עוזר לנתח משוב לאחר טיפול, ביקורות ופוסטים במדיה חברתית להפיק תובנות שימושיות. תובנות אלו עוזרות לספקי טיפול לזהות אזורים בעייתיים המשפיעים על חווית המטופל ולפתח שיטות עבורם שיפור בריאות המטופל.

  3. ניתוח חזוי משופר

    מקרה שימוש מעניין נוסף של NLP הוא ניתוח חזוי וניתוח שורש באמצעות מרבצי הנתונים. ניתן לזהות דפוסים ותת-קבוצות של קבוצות שיש להן נטייה למצבים בריאותיים מסוימים. כאשר אבחון מושהה של מצבים עלול לגרום לסיבוכים הרסניים, NLP יכול לסייע באבחון מוקדם.

  4. כלי NLP לסיוע בהתאמת ניסויים קליניים

    בעזרתו של עיבוד שפה טבעית, רופאים יכולים לסקור במהירות כמויות גדולות של נתונים קליניים לא מובנים כדי לזהות מועמדים מתאימים המתאימים לניסויים קליניים. זה לא רק מועיל במחקר ופיתוח של תרופות אלא גם בהבנה טובה יותר של מצבים. זה גם עוזר למטופלים לקבל גישה לטיפול ניסיוני שיש לו פוטנציאל לשפר את בריאות המטופל.

כיצד ארגוני בריאות יכולים למנף NLP?

היתרונות של Nlp בתחום הבריאות שימוש טכנולוגיית NLP, ארגוני בריאות יכולים לשנות את האופן שבו מסירה וטיפול מועברים למטופלים.

  • באמצעות NLP, ארגונים יכולים להבטיח שמידע בריאותי קריטי יועבר לחולים ולמטפלים בזמן הנכון.
  • מידע שירותי בריאות גדוש בדרך כלל בטרמינולוגיה מורכבת, מה שמקשה על מטופלים רגילים להבין את המשמעות של בעיות בריאות או טיפול. מתי טכנולוגיות NLP ולמידת מכונה משמשים במתן שירותי בריאות, המודעות של המטופלים לבעיות הבריאות שלהם מוגברת.
  • מכיוון שיותר ויותר רופאים וטכנאים משתמשים ב-NLP כחלופה להערות בכתב יד, EHRs יכולים להיות ממוקדים יותר במטופל ומובנים.
  • NLP מאפשר לזהות שגיאות אבחון, טיפול ומסירה. קל יותר למדוד את ביצועי הרופא, החלמת המטופל או תגובה לטיפול.
  • כלי NLP לעזור לתעשיות הבריאות לזהות את צרכי הטיפול הקריטי של המטופלים. מאז יש לרופאים גישה מערכי נתונים גדולים, בעזרת NLP, הם יכולים לזהות דפוסים ולספק טיפול בזמן לבעיות מורכבות.

יש לראות ב-NLP כפתרון בר-קיימא להפחתת עלויות שירותי הבריאות, לשפר את הטיפול האבחוני ולשפר את חווית המטופל. מערכות NLP לחלץ מידע שימושי ומתאם מכמויות גדולות של נתונים לא מובנים, מה שעוזר לספקי טיפול לשפר את האבחון ולהתאים אישית את תוכניות הטיפול.

מכיוון ש-NLP אינו מגיע כפתרון סטנדרטי המתאים לכולם, חשוב לרתום את הניסיון של פלטפורמות טכנולוגיות מובילות כדי לבנות אפשרות בריאות מותאמת אישית לצורך הספציפי שלך. אם אתה מחפש שותף שירות, אנו מציעים לך לעבוד עם שייפ ולקחת את פתרונות הטיפול בחולים שלך מדרגה גבוה יותר.

קריאה נוספת: אתה יכול גם לעיין בבלוג שלנו על יישומים אמיתיים של למידת מכונה בתחום הבריאות כאן.

שתף חברתי