Har du hört talas om Sisyfosklippan?
Det är en intressant legend om Sisyfos, som lurade döden. Han straffades dock med uppgiften att flytta en stenblock uppför kullen. Det är en intressant myt, eftersom varje gång Sisyfos kände att han hade knuffat stenen till toppen av kullen, blev kullen bara större och större.
Hälso- och sjukvårdsadministration är som Sisyfosklippan. Den är överväldigande, redundant och ständigt pågående. Mängden klinisk dokumentation som sjukhus och vårdcentraler bearbetar är enorm. För att ge dig en kort uppfattning om vad yrkesverksamma och intressenter registrerar, bearbetar och hämtar dagligen, här är en icke-uttömmande lista:
- Sammanfattningar om patientinläggning och utskrivning
- Patientprogressanteckningar
- Anteckningar från sjuksköterskor, kirurger, läkare och konsultationer
- Olika rapporter från laboratorie- och bilddiagnostik
- Läkemedelsadministreringsjournaler
- Anteckningar om sjukgymnastik och arbetsterapi
- Försäkringsblanketter, skadeanmälningar och bevis
- Samtycke
- Anteckningar om ärendehantering och mer
Merparten av den data som nämns här (och inte nämns) finns som ostrukturerad data. Det betyder att den finns i olika format, typer och platser. För vårdorganisationer som vill optimera patientvården med nya tekniker som AI och datavetenskap måste data vara tillgängliga på ett standardiserat sätt som är maskinklart.
Emellertid är den största delen av processen att hämta sådan data fortfarande manuell, vilket resulterar i tidskrävande monotona arbetsflöden. Detta hindrar dem från att ta hand om kritiska uppgifter som kan främja bättre patientvård, samtidigt som det ökar risken för fel och ofullständig information.
Men detta förändras gradvis i takt med att vi har NLP-modeller till undsättning. I den här artikeln kommer vi att gå igenom hur NLP-system kan extrahera sammanfattningar från sådana kliniska dokument och bana väg för bättre bearbetning och analys.
Använda NLP för att extrahera klinisk information från dokument
NLP:s styrka ligger i att den autonomt kan generera kliniska sammanfattningar genom att analysera och bearbeta ostrukturerad klinisk text i elektroniska patientjournaler (EHR). Dessa system kan komplettera vårdpersonalens arbete genom att extrahera relevant information och organisera den i ett koncist och strukturerat format, vilket skapar en omfattande och lättförståelig sammanfattning av patientmöten.
kärn Fördelar
Förbättrad effektivitet
Genom att automatisera processen för att generera kliniska sammanfattningar kan vi frigöra vårdpersonalens tid, så att de kan fokusera på direkt patientvård och andra kritiska uppgifter.
Optimerad noggrannhet
NLP-system kan också resultera i färre fel och inkonsekvenser jämfört med manuella dokumentationsprocesser. De kan också identifiera och flagga potentiella problem för granskning av vårdpersonal.
Sömlös kommunikation
Tydliga och koncisa sammanfattningar möjliggör bättre kommunikation mellan vårdgivare och intressenter över hela spektrumet, vilket säkerställer att all relevant information är lättillgänglig.
Effektiviserat arbetsflöde
Användningen av NLP-metoder kan integreras i befintliga elektroniska patientjournaler, vilket effektiviserar arbetsflöden och förbättrar datatillgänglighet och interoperabilitet.
Hur fungerar extraktion av kliniska sammanfattningar med NLP: Ett exempel på ett arbetsflöde
Teknikens roll är att förenkla våra liv. I detta sammanhang gör användningen av NLP ett otroligt jobb med att eliminera överflödiga uppgifter från vårdpersonalens dagliga checklistor. För att ge dig en bättre uppfattning om arbetsflödet, här är en snabb lista.
Hur framtiden för hälso- och sjukvårdsledning ser ut med NLP och AI
Medan NLP fortfarande är i sin linda, sker banbrytande forskning och innovation just nu. Den takt som NLP utvecklas i visar fenomenalt löfte om att tänja på gränserna för vad som är möjligt inom hälso- och sjukvården.
Framtida utveckling kan inkludera:
personalisering
Sammanfattningar anpassade efter individuella patienters behov och preferenser.
Realtidsuppdateringar
Sammanfattningar uppdateras automatiskt allt eftersom ny information blir tillgänglig.
Integration med andra sjukvårdssystem
Sömlös integration med kliniska beslutsstödssystem och andra vårdapplikationer.
Denna lovande framtid har fortfarande vissa mindre flaskhalsar som behöver erkännas och åtgärdas av hälso- och sjukvårdssektorn. En av de grundläggande utmaningarna ligger i bristen på strukturerad data inom detta område, följt av tillgången på kvalificerad arbetskraft med domänspecifik kunskap för att arbeta med kontextuella kliniska sammanfattningar. Med protokoll för datasäkerhet inom hälso- och sjukvården, såsom GDPR och HIPAA, på plats behöver arbetsflöden som förlitar sig på NLP konsekventa kontroller för att säkerställa att kraven följs.
När dessa är åtgärdade finns det ingen återvändo för vårdorganisationer och de yrkesverksamma som arbetar med dem. Vi hoppas att den här artikeln hjälpte dig att förstå de viktigaste sakerna i att använda NLP för att utvinna kliniska sammanfattningar.
Om du avser att implementera banbrytande NLP-modeller för ditt företag och letar efter högkvalitativ hälsovårdsdata som är etiskt framtagen, kontakta oss idag för en omfattande diskussion.
