Naturlig språkbehandling (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 i mindre semantiska enheter i pro-processing.
Integreringen av NLP inom hälso- och sjukvården fokuserar specifikt på de biomedicinska aspekterna. Medicinsk NLP inkluderar bearbetning av medicinska dokument, hälsorapporter, elektroniska patientjournaler, utskrivningsberättelser, 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 relevant data. Med hjälp av detta kan vårdpersonal extrahera de fakta de behöver för att fatta beslut. Den största skillnaden mellan generell NLP och medicinsk NLP är hur och vilken typ av data varje segment bearbetar. Där vi kan inkludera böcker, allmän text, skriftliga dokument, bilder etc., skiljer sig NLP, datarepresentation och urval i allmänhet åt i klinisk NLP.
För att bygga ett effektivt kliniskt NLP-system finns det ett antal kriterier som inkluderar:
Detta inkluderar att avslöja användbar information från okända datamängder. Detta hjälper till att effektivisera och rikta in specifika aspekter av informationen för vidare undersökning.
I detta fall 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 det resonemang som läkare använder för att dra slutsatser.
Detta koncept är användbart för att förstå sambandet mellan två eller flera medicinska koncept. Vi kan till exempel använda medicinsk NLP för att förstå hur askorbinsyra relaterar till andra aspekter av människokroppen och dess tillstånd.
Vikten av klinisk NLP inom sjukvården
Flera hälsovårdsinrättningar och yrkesverksamma ser potentialen i klinisk NLP (Natural Language Processing) och integrerar dess system i sin verksamhet. Med hjälp av informationsutvinning 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 sambandet mellan olika informationsdelar.
Med hjälp av dessa koncept kan AI NLP hjälpa till att bedöma känslorna kring den tillhandahållna informationen. Förutom den subjektiva representationen av data kan NLP också hjälpa till att automatisera medicinsk fakturering baserat på kliniska anteckningar, vilket ökar noggrannheten och hastigheten.
Dessutom, a ett välutbildat NLP-system kan ge prediktiv analys baserat på patientens historia och förståelse av människokroppen. Med hänsyn till kliniska anteckningar, patientdata och data kan en NLP-lösning hjälpa en vårdinrättning att extrapolera sjukhusinläggningar och sjukdomsutbrott.
Viktiga tillämpningar av klinisk NLP inom hälso- och sjukvården
NLP inom hälso- och sjukvården har flera tillämpningar som gör det möjligt för sjukvårdspersonal att förbättra sitt arbete och få bättre resultat. Här är några tillämpningar av NLP inom hälso- och sjukvården.
- Medicinsk kodning: Datorassisterad kodning (CAC) står på en hög piedestal, där klinisk NLP gör datainmatning. Med hänsyn till NLP:s datautvinningsmöjligheter kan den konvertera medicinsk information, kliniska termer, procedurer, läkemedel, diagnoser, tjänster och utrustning. Den standardiserade koden kan hjälpa till med medicinsk fakturering, kvalitetskontroll, medicinsk forskning och system för folkhälsospårning. Som ett resultat kan hälso- och sjukvårdsbranschen dra stor nytta av högre effektivitet, noggrannhet och hastighet.
- Kliniskt beslutsstöd: Med hänsyn till NLP:s prediktiva analysmöjligheter 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 att ge riktad behandling.
- Befolkningshälsohantering: NLP:s förmåga att sortera och organisera ostrukturerad data hjälper till med hälsoutfall 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 hjälp av analys av hälsoskillnader, hjälpa till att identifiera hälsoskillnader i befolkningen. Med hjälp av detta kan vi identifiera hälsoproblem och problem hos specifika demografiska grupper.
Utöver dessa tillämpningar kan ett NLP-system också hjälpa till med läkemedelsforskningNLP kan specifikt hjälpa till med målgruppsarbete patientidentifiering, screening av läkemedelssubstanser, utformning av kliniska prövningsprocedurer och rekrytering av patienter till prövningarVi kan också använda NLP för att köra chatbotar för att förse kunder med virtuella assistenter.
Rollen av medicinska NLP-datauppsättningar
Data är allestädes närvarande idag, men den är fragmenterad och mångsidig. NLP-system kan förstå 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 behöver vi först skapa etiketter. Fortsätt inledningsvis med att snabbt skapa etiketterna enligt den presenterade datan. När det är klart kan du förfina etiketterna och sedan testa dem för att hitta lämpliga kopplingar.
Följ samma process tills du har förfinad men ostrukturerad data med korrekt märkning. När det gäller märkning är detta en stor utmaning för att skapa medicinska NLP-dataset. För det första behöver vi expertis inom märkning av medicinska data, med tanke på komplexiteten inom det medicinska området.
En annan utmaning finns i annoteringar, särskilt oenigheter kring datamärkning. Annotering är mer komplext för subjektiva uppgifter och element, vilket kan ytterligare ge upphov till oenigheter.
Klinisk NLP-teknik (Natural Language Processing) är avgörande för biomedicinsk databehandling och effektiv analys av den. Med NLP inkluderat i hälso- och sjukvårdsbranschen kan vi uppleva bättre patientvård, riktade behandlingar och precisa resultat. Shaip, vi arbetar inom AI-området inom hälso- och sjukvården för att samla in, annotera och avidentifiera stora datamängder vilket gör NLP-modellutvecklingsprocessen enklare.
