פתיחת הפוטנציאל של נתוני בריאות לא מובנים באמצעות NLP

שפע הנתונים הקיימים במוסדות הבריאות כיום גדל מאוד. אף על פי שהנתונים נחשבים לנכס המשמעותי ביותר בעולם הדיגיטלי של היום, נראה ששירותי הבריאות לא נהנים ממנו במלואם. כמה מחקרים מציעים שלמעלה מ-80% מנתוני שירותי הבריאות נותרים לא מובנים ולא בשימוש לאחר יצירתם.

אחת הסיבות הגדולות ביותר לכך היא שרוב מקורות הנתונים בתחום הבריאות כמו EHR, נתוני מטופלים, סיכומי אבחון, רשומות התקדמות, הדמיה רפואית, מרשמים וכו', עדיין אינם ניתנים לקריאה במכונה. זה מגדיל משמעותית את זמן העיבוד והפרדת הנתונים לפורמט מובנה.

עם זאת, על ידי מינוף NLP, ניתן לנתח את נתוני הבריאות הלא מובנים הללו בצורה יעילה יותר, ולהפיק מהם תובנות יקרות ערך. אז תן לנו ללמוד יותר על השימוש ב-NLP בשינוי נתונים רפואיים.

נתוני בריאות לא מובנים: מדוע הם קיימים בשפע?

הסיבה הבסיסית לכמות העצומה של נתוני בריאות בפורמט לא מובנה היא שרוב תוכנות הבריאות המשמשות בתעשייה אינן מיועדות לבנות את הנתונים באופן קטגורי במסד הנתונים.

סיבה חיונית נוספת לשפע הנתונים שאינם בשימוש היא הצלבה בנתונים רפואיים. שלא כמו תעשיות אחרות, שירותי הבריאות מסתמכים במידה רבה על נתוני חולים שונים, כגון מרשמים, קרני רנטגן, MRI וכו', כדי לספק תוצאות אופטימליות למטופל.

לרוע המזל, ארגונים רפואיים משמעותיים המשתמשים בתוכנת בריאות כיום אינם מציעים קריאות מכונה. יתרה מזאת, הם אינם יכולים לקשר בין היבטים רפואיים שונים וליצור תוצאות מדויקות.

עם זאת, אתגרים אלו מתגברים כעת בהצלחה באמצעות מכונות מתקדמות ופתרונות NLP חדשניים בתחום הבריאות.

למידע נוסף על נתוני אימון בינה מלאכותית של בריאות! קרא עכשיו!

אבטחת NLP בריאות לשיפור תוצאות רפואיות

Healthcare NLP ממנפת יישומי NLP כדי לקרוא ולנתח כמויות גדולות של נתוני בריאות במהירות ובדייקנות. על ידי בחינה מדויקת של נתוני המטופל, ספקים רפואיים מזהים במהירות תחומי דאגה ומקבלים החלטות מושכלות לשיפור הטיפול בחולה.

בנוסף, Healthcare NLP יכול לעזור להפחית שגיאות ולשפר את הדיוק של אבחונים, טיפולים ועלויות בריאות. שלושת החששות העיקריים של NLP בתחום הבריאות הם:

• לספק תובנות לגבי בריאות המטופל.
• להתריע בפני מטופלים על סיכונים בריאותיים אפשריים.
• לזהות דפוסי טיפול בחולים.

Healthcare NLP היא דרך יעילה להמיר נתונים טקסטואליים בצורה חופשית לפורמט מובנה יותר שניתן להשתמש בו לדיווח בריאות טוב יותר ולניתוח מטופלים.

ארבעת הדרכים העיקריות שבהן טיפול רפואי NLP מאפשר פתרונות יעילים לתוצאות יעילות של מטופלים הן:

• ניתוח חזוי: NLP מאפשר לרופאים לעבד נתונים לא מובנים באמצעות מודלים חזויים שונים כדי לקבל תובנות לגבי התנהגות המטופל ותוצאות בריאותיות. עם מידע דמוגרפי, היסטוריה רפואית והערות קליניות, פתרונות NLP יכולים להפיק ביעילות תחזיות לגבי וירוסים מדבקים ולהכיל אותם לפני התפשטות המונית.
• שימוש אפקטיבי בנתוני EHR: NLP של שירותי בריאות מאפשר לרופאים לבצע חיפושים טובים יותר ולשפר את יכולות הדיווח שלהם באמצעות NLP. על ידי סידור הנתונים בצורה חכמה יותר, פתרונות NLP עוזרים לרופאים לגשת למידע בצורה מהירה וקלה יותר.
• פנוטייפ מבוסס NLP: AI מחלץ נתוני מטופל משמעותיים ממסמכים רפואיים לא מובנים. Phenotyping מבוסס NLP יכול לזהות דפוסים ומגמות ברשומות רפואיות, מה שעוזר עוד יותר לחשוף תובנות חשובות מנתוני המטופלים. באמצעות פתרונות כאלה, רופאים יכולים לשפר את דיוק האבחון, להפחית עלויות ולשפר את תוצאות המטופל.
• שיפור בשירותי הבריאות הכלליים: NLP Healthcare הוא פתרון יעיל לשיפור איכות מערכות ותהליכי הבריאות. עם דיווח וניתוח מעמיקים, פתרונות מבוססי NLP מציעים תוצאות איכותיות בזמן אמת לשיפור בריאותם של אנשים.