Natural Language Processing (NLP) gör det möjligt för datorer att förstå mänskligt språk. Den använder algoritmer och maskininlärning för att tolka text, ljud och andra medieformat. Tokeniseringsmetoden delar upp informationen vi tillhandahåller i mänsklig text till mindre semantiska enheter i pro-bearbetning.
Integreringen av NLP i sjukvårdsdomänen fokuserar specifikt på de biomedicinska aspekterna. Medicinsk NLP inkluderar behandling av medicinska dokument, hälsorapporter, elektroniska journaler, sammanfattningar av utskrivningar, läkemedelsetiketter, onlineforum och kliniska dokument. Den här bloggen kommer att utforska fördelarna med klinisk naturlig språkbehandling (NLP) och dess tillämpningar.
Förstå klinisk NLP
NLP är ett av sätten att analysera, tolka och utvärdera data som är relevant. Med hjälp av detta kan vårdpersonal extrahera de fakta de behöver för att fatta beslut. Den stora skillnaden mellan allmän NLP och medicinsk NLP är hur och vilken typ av data varje segment bearbetar. Där vi kan inkludera böcker, allmän text, skrivna dokument, bilder etc., i allmänhet är NLP, datarepresentation och urval annorlunda i klinisk NLP.
För att bygga ett effektivt kliniskt NLP-system finns det ett kriterium som inkluderar:
Detta inkluderar att avslöja användbar information från okända datamängder. Detta hjälper till att effektivisera och rikta in specifika aspekter av information för vidare utredning.
I detta bryter NLP-modellen ner den inmatade informationen och identifierar innebörden av den information som delas. Till exempel, när en läkare diagnostiserar ett tillstånd, kan medicinsk NLP hjälpa till att identifiera den logik som läkare använder för att dra slutsatser.
Detta koncept är användbart för att veta sambandet mellan två eller flera medicinska koncept. Till exempel kan vi använda medicinsk NLP för att veta hur askorbinsyra relaterar till andra aspekter av människokroppen och dess tillstånd.
Vikten av klinisk NLP i sjukvården
Flera vårdinstitutioner och yrkesverksamma ser potentialen med klinisk naturlig språkbehandling (NLP) och integrerar dess system i sin verksamhet. Med hjälp av informationsextraktion kan ett NLP-aktiverat system lyfta fram användbar information, och semantiska tolkningar kan hjälpa till att förstå innebörden av handskriven text. NLP går ett steg längre för att hitta kopplingen mellan olika delar av information.
Genom att använda dessa begrepp kan en AI NLP hjälpa till att mäta känslorna för de tillhandahållna uppgifterna. Förutom den subjektiva representationen av data kan NLP också hjälpa till att automatisera medicinsk fakturering baserat på kliniska anteckningar som ökar noggrannheten och hastigheten.
Dessutom, a välutbildade NLP-system kan ge prediktiv analys baserat på patientens historia och förståelse av människokroppen. Med hänsyn till de kliniska anteckningarna, patientdata och data kan en NLP-lösning hjälpa en sjukvårdsinstitution att extrapolera sjukhusinläggningar och sjukdomsutbrott.
Viktiga tillämpningar av klinisk NLP i hälso- och sjukvården
NLP inom hälso- och sjukvården har flera tillämpningar som gör det möjligt för läkare att förbättra sitt arbete och få bättre resultat. Här är några tillämpningar av NLP inom vården.
- Medicinsk kodning: Datorassisterad kodning (CAC) står på en hög piedestal, med kliniska NLP-poster. Med hänsyn till NLP:s datautvinningsmöjligheter kan den konvertera medicinsk information, kliniska termer, procedurer, mediciner, diagnoser, tjänster och utrustning. Den standardiserade koden kan hjälpa till med medicinsk fakturering, kvalitetskontroll, medicinsk forskning och folkhälsospårningssystem. Som ett resultat kan hälso- och sjukvårdsindustrin dra enorm nytta av högre effektivitet, noggrannhet och snabbhet.
- Kliniskt beslutsstöd: Med hänsyn till NLP:s prediktiva analysfunktioner kan läkare använda den för att fatta bättre kliniska beslut. Med potentialen att minska medicinska fel kan vi gå vidare mot datoriserad infektionsdetektering. Med hjälp av data från kliniska anteckningar och dess algoritmer kan ett NLP-system bli ett viktigt verktyg för läkare och läkare för att ge riktad behandling.
- Befolkningshälsohantering: NLP:s förmåga att sortera och organisera ostrukturerad data hjälper till med hälsoresultat med noggrann övervakning och analys. Med hjälp av riskstratifieringstekniker kan ett NLP-system utvärdera patientjournaler för att identifiera högriskpatienter.
Dessutom kan ett NLP-system med analys av hälsoskillnader hjälpa till att identifiera hälsoskillnader i befolkningen. Med hjälp av detta kan vi identifiera hälsoproblem och problem för specifika demografiska grupper.
Utöver dessa applikationer kan även ett NLP-system hjälpa till med läkemedelsforskning. NLP kan specifikt hjälpa till med mål patientidentifiering, screening av läkemedelsföreningar, design av kliniska prövningsprocedurer och rekrytering av patienter för prövningar. Vi kan också använda NLP för att köra chatbots för att tillhandahålla virtuella assistenter till kunder.
Rollen för medicinska NLP-datauppsättningar
Data finns överallt idag, men den är fragmenterad och mångsidig. En NLP-system kan ge mening med ostrukturerad data, men inmatning av data måste göras. För kontextuell förståelse behöver en NLP-modell tillgång till medicinska datamängder. Den använder dessa data för att analysera och läsa mellan raderna.
För att bygga en NLP-datauppsättning måste vi först skapa etiketter. Fortsätt först med att göra etiketterna snabbt enligt de data som presenteras. När du är klar kan du förfina etiketterna och sedan testa dem för att hitta lämpliga anslutningar.
Följ samma process tills du har förfinat men ostrukturerad data med korrekt märkning. På tal om märkning, detta är en stor utmaning för att skapa medicinska NLP-datauppsättningar. För det första behöver vi expertis inom medicinsk datamärkning, med tanke på det medicinska områdets komplexitet.
En annan utmaning kommer i annotering, särskilt oenigheten i datamärkning. Anteckningar är mer komplicerat för subjektiva uppgifter och element, vilket kan förstärka meningsskiljaktigheter.
Systemet Clinical Natural Language Processing (NLP) är väsentligt för biomedicinsk databehandling och dess effektiva analys. Med NLP som ingår i sjukvårdsbranschen kan vi uppleva bättre patientvård, riktade behandlingar och precisionsresultat. På Shaip, arbetar vi inom sjukvårdens AI-domän för att samla in, kommentera och avidentifiera stora datamängder som gör NLP-modellutvecklingsprocessen enklare.
