שוק עיבוד השפה הטבעית העולמי צפוי לגדול מ-1.8 מיליארד דולר בשנת 2021 ל -4.3 מיליארד דולר בשנת 2026, עם צמיחה שנתי ממוצע (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 גישה רבה יותר לטכנולוגיות העדכניות ביותר, תעשיית הבריאות יכולה לפתח תוכניות טיפול מותאמות אישית, לספק פתרונות אבחון מדויקים ולמטב את חוויית הטיפול בחולים.
בואו נבחן את תפקידו של NLP בתחום הבריאות ואת מקרי השימוש העיקריים 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 . הנה 4 מקרי השימוש המובילים.
תיעוד קליני
תחזוקת רשומות רפואיות אלקטרוניות היא גוזלת זמן ומייגעת, ורופאים משקיעים זמן רב בתחזוקת הרשומות הללו. בעזרת NLP, רופאים ורופאים יכולים לקבל יותר זמן איכות פנוי להשקעה במשימות בעלות ערך. רופאים יכולים לרשום רשומות של מטופלים באמצעות דיבור לטקסט, מה שמקל על הזנת הנתונים.
בנוסף, רשומות EHR אינן מובנות, כך ש-NLP יכול לאסוף ביעילות ובאופן אוטומטי מספר רישומים קליניים . מערכת ה-NLP יכולה בקלות לאסוף רשומות קליניות ואבחוניות שונות, מסמכים ומכתבים מרופאים ולהעלות אותן כקובץ משולב ל-EHR של המטופל.
עזור לספק טיפול משופר במטופלים מבוסס ערך.
תיק מטופל טיפוסי מכיל טונות של נתוני בריאות, אך נתונים לא מובנים ומשוב מטופלים בדרך כלל אינם חלק מהתיעוד הרפואי. עם זאת, המשוב מכיל תובנות קריטיות לגבי חוויית המטופל המסייעות בקבלת החלטות וייעול חוויית 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 שהטיפול הרפואי במטופל נמשך גם לאחר עזיבת המסגרת הקלינית, NLP מסייע בניתוח משוב, ביקורות ופוסטים ברשתות החברתיות לאחר הטיפול כדי להפיק תובנות שימושיות. תובנות אלו עוזרות לספקי שירותי בריאות לזהות תחומים בעייתיים המשפיעים על חוויית המטופל ולפתח שיטות לשיפור בריאותו.
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.
כלי NLP לסיוע בהתאמת ניסויים קליניים
בעזרת עיבוד שפה טבעית , רופאים יכולים לסקור במהירות כמויות גדולות של נתונים קליניים לא מובנים כדי לזהות מועמדים זכאים המתאימים לניסויים קליניים. זה לא רק מועיל במחקר ופיתוח של תרופות, אלא גם בהבנה טובה יותר של מצבים רפואיים. זה גם עוזר למטופלים לקבל גישה לטיפול ניסיוני שיש לו פוטנציאל לשפר את בריאותם.
כיצד ארגוני בריאות יכולים למנף NLP?
- 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 להתייחס ל-NLP כפתרון בר-קיימא להפחתת עלויות שירותי הבריאות, לשיפור הטיפול האבחוני ולשיפור חוויית המטופל. מערכות NLP מחלצות מידע שימושי וקורלטיבי מכמויות גדולות של נתונים לא מובנים, מה שעוזר לספקי שירותי בריאות לשפר את האבחון ולהתאים אישית תוכניות טיפול.
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 : למידע נוסף, ניתן גם לעיין בבלוג שלנו בנושא יישומים אמיתיים של למידת מכונה בתחום הבריאות, הזמין כאן.
