Låsa upp potentialen hos ostrukturerad sjukvårdsdata med hjälp av NLP

Den enorma mängden data som finns på vårdinstitutioner i dag växer enormt. Även om data anses vara den viktigaste tillgången i dagens digitala värld, verkar inte sjukvården dra full nytta av det. Några studier tyder på att över 80 % av vårdens data förblir ostrukturerad och oanvänd efter att den skapats.

En av de största anledningarna till det är att majoriteten av hälso- och sjukvårdsdatakällor som EHR, patientdata, diagnostiska sammanfattningar, förloppsjournaler, medicinsk bildbehandling, recept, etc., ännu inte är maskinläsbara. Detta ökar avsevärt tiden för att bearbeta och segregera data till ett strukturerat format.

Men genom att utnyttja NLP kan denna ostrukturerade vårddata analyseras mer effektivt och värdefulla insikter kan hämtas från den. Så låt oss studera mer om användningen av NLP för att transformera medicinska data.

Ostrukturerad sjukvårdsdata: Varför finns det i överflöd?

Den grundläggande orsaken till den enorma mängden sjukvårdsdata i ostrukturerat format är att de flesta vårdprogram som används i branschen inte är designade för att strukturera data kategoriskt i databasen.

En annan viktig orsak till överflöd av oanvända data är korsreferenser i medicinska data. Till skillnad från andra branscher är hälso- och sjukvården starkt beroende av olika patientdata, såsom recept, röntgen, MRI, etc., för att ge optimala patientresultat.

Tyvärr erbjuder betydande medicinska organisationer som använder vårdprogramvara idag inte maskinläsbarhet. Dessutom kan de inte relatera olika medicinska aspekter och generera korrekta resultat.

Men dessa utmaningar övervinns nu framgångsrikt med hjälp av avancerade maskiner och innovativa NLP-lösningar för hälsovård.

Lär dig mer om Healthcare AI Training Data! Läs nu!

Healthcare NLP Assurance för förbättrade medicinska resultat

Healthcare NLP använder NLP-applikationer för att läsa och analysera stora volymer sjukvårdsdata snabbt och exakt. Genom att noggrant undersöka patientens data identifierar läkare snabbt problemområden och fattar välgrundade beslut för att förbättra patientvården.

Dessutom kan Healthcare NLP hjälpa till att minska fel och förbättra noggrannheten för diagnoser, behandlingar och vårdkostnader. De tre största problemen med Healthcare NLP är:

• Att ge insikter om patienternas hälsa.
• Att varna patienter om potentiella hälsorisker.
• Att identifiera vårdmönster för patienterna.

Healthcare NLP är ett effektivt sätt att konvertera fritt format textdata till ett mer strukturerat format som kan användas för bättre hälsorapportering och patientanalys.

De fyra huvudsakliga sätten att NLP-sjukvård underlättar effektiva lösningar för effektiva patientresultat är:

• Prediktiv analys: NLP gör det möjligt för läkare att bearbeta ostrukturerad data med hjälp av olika prediktiva modeller för att få insikter om patientens beteende och hälsoresultat. Med demografisk information, medicinsk historia och kliniska anteckningar kan NLP-lösningar effektivt härleda förutsägelser om smittsamma virus och innehålla dem innan massspridning.
• Effektiv EPJ-dataanvändbarhet: Healthcare NLP tillåter läkare att göra bättre sökningar och förbättra sina rapporteringsmöjligheter med hjälp av NLP. Genom att ordna data i en mer intelligent form hjälper NLP-lösningar läkare att få tillgång till information snabbare och enklare.
• NLP-baserad fenotypning: AI extraherar meningsfull patientdata från ostrukturerade medicinska dokument. NLP-baserad fenotypning kan identifiera mönster och trender i medicinska journaler, vilket ytterligare hjälper till att avslöja värdefulla insikter från patientdata. Genom att använda sådana lösningar kan läkare förbättra diagnosnoggrannheten, minska kostnaderna och förbättra patientresultaten.
• Förbättring i den övergripande hälsovården: NLP Healthcare är en effektiv lösning för att höja kvaliteten på sjukvårdssystem och processer. Med djupgående rapportering och analyser erbjuder NLP-baserade lösningar kvalitativa realtidsresultat för att förbättra människors hälsa.