Den globala marknaden för behandling av naturligt språk beräknas öka från 1.8 miljarder USD 2021 till $ 4.3 miljarder 2026 och växte med en CAGR på 19.0 % under perioden.
När digitaliseringen av hälso- och sjukvården växer avsevärt hjälper avancerade teknologier som NLP industrin att utvinna användbara insikter från de enorma mängderna ostrukturerad klinisk data för att avslöja mönster och utveckla lämpliga svar.
Med mer tillgång till den senaste tekniken, sjukvårdsindustrin kan utveckla skräddarsydda behandlingsplaner, tillhandahålla korrekta diagnostiska lösningar och optimera patientvårdsupplevelsen.
Låt oss titta på rollen som NLP inom vården och dess bästa användningsfall.
NLPs roll i sjukvården
Sjukvårdsindustrin producerar massor av ostrukturerade kliniska data och patientdata. Det blir utmanande att manuellt sortera och korrelera all denna information till ett strukturerat format. Att använda dessa biljoner data är viktigt eftersom det kan bidra till att förbättra sjukvården, automatisera administrativa system, minska patienttiden och förbättra vården med realtidsdata.
Naturlig språkbehandling och artificiell intelligens hjälper till att samla in ostrukturerad medicinsk data från mänskligt tal, rapporter, dokument och databaser för att extrahera meningsfulla mönster. Med dessa mönster kan du utöka bättre diagnos, behandling och stöd till patienter.
Det finns två primära sätt på vilka NLP förbättrar sjukvården. En är att extrahera information från en läkares tal genom att förstå dess innebörd.
Den andra är att kartlägga den kritiska informationen från databaser och dokument för att hjälpa läkare och läkare att fatta välgrundade beslut.
Olika användningsfall av naturlig språkbehandling inom vården
Det finns många användningsfall av sjukvård NLP. Här är de fyra bästa användningsfallen
Klinisk dokumentation
upprätthålla Elektroniska hälsoregister är tidskrävande och mödosamt, och läkare lägger ner mycket tid på att upprätthålla dessa journaler. Med NLP kan läkare och läkare få mer kvalitetstid för att investera i värdeskapande uppgifter. Läkare kan ta ner patientanteckningar med hjälp av tal-till-text, vilket gör datainmatning enklare.
Dessutom är EPJ ostrukturerade, så NLP kan effektivt och automatiskt sätta ihop flera kliniska anteckningar. NLP-systemet kan enkelt samla olika kliniska och diagnostiska journaler, dokument och läkarbrev och ladda upp dem som en kombinerad fil i patientens EPJ.
Hjälp till att leverera förbättrad värdebaserad patientvård.
En typisk patientjournal innehåller massor av sjukvårdsdata, men ostrukturerad data och patientfeedback blir vanligtvis inte en del av de kliniska journalerna. Ändå innehåller feedbacken kritiska insikter om patientupplevelsen som hjälper till att fatta beslut och effektivisera patientupplevelsen.
NLP gör datautvinning inom sjukvården möjlig, och när läkare har tillgång till enorma mängder patientdata hjälper det till att leverera en grundlig icke-subjektiv hälsovård. NLP visar också mycket lovande när det gäller att identifiera luckor i prestation eller omsorg så att korrigerande åtgärder och rapportering till tillsynsmyndigheter inte är tvetydiga.
Eftersom patientsjukvården fortsätter efter att patienten lämnat den kliniska miljön, NLP hjälper till att analysera feedback efter behandling, recensioner och inlägg på sociala medier att dra användbara insikter. Dessa insikter hjälper vårdgivare att identifiera problemområden som påverkar patientupplevelsen och utveckla metoder för förbättra patienternas hälsa.
Förbättrad prediktiv analys
Ett annat intressant användningsfall av NLP är prediktiv analys och grundorsaksanalys med hjälp av dataavlagringarna. Det är möjligt att upptäcka mönster och undergrupper av grupper som sannolikt har en benägenhet för vissa hälsotillstånd. När en försenad diagnos av tillstånd kan ha förödande komplikationer, kan NLP hjälpa till med tidig diagnos.
NLP-verktyg för att underlätta matchning av kliniska prövningar
Med hjälp av naturlig språkbehandlingläkarna kan snabbt granska stora mängder ostrukturerad klinisk data för att känna igen kvalificerade kandidater som är lämpliga för kliniska prövningar. Det är inte bara till hjälp vid forskning och utveckling av mediciner utan också för en bättre förståelse av tillstånd. Det hjälper också patienter att få tillgång till experimentell vård som har potential att förbättra patienternas hälsa.
Hur kan vårdorganisationer utnyttja NLP?
Använda NLP-teknik, kan sjukvårdsorganisationer förändra hur leverans och vård levereras till patienter.
- Med hjälp av NLP kan organisationer säkerställa att kritisk vårdinformation levereras till patienter och vårdare vid rätt tidpunkt.
- Vårdinformation är vanligtvis full av komplex terminologi, vilket gör det svårt för vanliga patienter att förstå betydelsen av deras hälsoproblem eller behandling. När NLP och maskininlärningsteknik används i sjukvård, ökar patienternas medvetenhet om sina hälsoproblem.
- Eftersom fler och fler läkare och tekniker använder NLP som ett alternativ till handskriftsanteckningar, kan EPJ vara mer patientcentrerade och begripliga.
- NLP gör det möjligt att upptäcka diagnos-, behandlings- och leveransfel. Det är lättare att mäta läkarens prestation, patientens återhämtning eller reaktion på behandling.
- NLP-verktyg hjälpa sjukvårdsindustrin att identifiera patienters kritiska vårdbehov. Eftersom läkare har tillgång till stora datamängder, med hjälp av NLP, kan de identifiera mönster och ge snabb behandling av komplexa problem.
NLP bör betraktas som en hållbar lösning för att minska sjukvårdskostnaderna, förbättra diagnostisk behandling och förbättra patientupplevelsen. NLP-system extrahera användbar och korrelerad information från stora mängder ostrukturerad data, vilket hjälper vårdgivare att förbättra diagnos och anpassa behandlingsplaner.
Eftersom NLP inte kommer som en standardlösning för alla, är det viktigt att utnyttja erfarenheten av ledande teknikplattformar för att bygga ett anpassat hälsovårdsalternativ för just ditt behov. Om du letar efter en servicepartner föreslår vi att du arbetar med Shaip och tar dina patientvårdslösningar ett snäpp högre.
Ytterligare läsning: Du kan också hänvisa till vår blogg om verkliga tillämpningar av maskininlärning inom vården här..
