Natuurlike taalverwerking in gesondheidsorg

Topgebruiksgevalle van natuurlike taalverwerking in gesondheidsorg

Die wêreldwye natuurlike taalverwerkingsmark sal na verwagting toeneem van $1.8 miljard in 2021 tot Van $ 4.3 miljard in 2026, groei teen 'n CAGR van 19.0% gedurende die tydperk.

Namate die digitalisering van gesondheidsorg aansienlik groei, help gevorderde tegnologieë soos NLP die bedryf om nuttige insigte uit die massiewe hoeveelhede ongestruktureerde kliniese data te onttrek om patrone te ontbloot en toepaslike reaksies te ontwikkel.

Met meer toegang tot die nuutste tegnologie, die gesondheidsorgbedryf kan pasgemaakte behandelingsplanne ontwikkel, akkurate diagnostiese oplossings verskaf en pasiëntsorgervaring optimaliseer.

Kom ons kyk na die rol van NLP in gesondheidsorg en die beste gebruiksgevalle daarvan.

Rol van NLP in gesondheidsorg

Die gesondheidsorgbedryf produseer tonne ongestruktureerde kliniese en pasiëntdata. Dit word uitdagend om al hierdie inligting handmatig te versamel en te korreleer in 'n gestruktureerde formaat. Die gebruik van hierdie triljoene data is belangrik aangesien dit kan help om gesondheidsorglewering te verbeter, administratiewe stelsels te outomatiseer, pasiënttyd te verminder en sorg te verbeter met intydse data.

Natuurlike taalverwerking en kunsmatige intelligensie help om ongestruktureerde mediese data van menslike spraak, verslae, dokumente en databasisse in te samel om betekenisvolle patrone te onttrek. Met hierdie patrone kan jy beter diagnose, behandeling en ondersteuning aan pasiënte uitbrei.

Daar is twee primêre maniere waarop NLP gesondheidsorglewering verbeter. Een is om inligting uit 'n dokter se toespraak te onttrek deur die betekenis daarvan te begryp.

Die ander is om die kritieke inligting uit databasisse en dokumente te karteer om dokters en praktisyns te help om ingeligte besluite te neem.

Verskillende gebruiksgevalle van natuurlike taalverwerking in gesondheidsorg

Daar is baie gebruik gevalle van gesondheidsorg NLP. Hier is die top 4 gebruiksgevalle

Gesondheidsorg Nlp Gebruiksgevalle

  1. Kliniese Dokumentasie

    handhawing Elektroniese gesondheidsrekords is tydrowend en moeisaam, en klinici bestee baie tyd om hierdie rekords in stand te hou. Met NLP kan klinici en dokters meer kwaliteit tyd op hul hande kry om in waardeboutake te belê. Dokters kan pasiëntnotas afneem deur spraak-na-teks te gebruik, wat data-invoer makliker maak.

    EHR'e is ook ongestruktureerd, sodat NLP verskeie effektief en outomaties kan saamstel kliniese notas. Die NLP-stelsel kan maklik uiteenlopende kliniese en diagnostiese rekords, dokumente en doktersbriewe saamstel en dit as 'n gekombineerde lêer in die pasiënt se EHR oplaai.

  2. Help om verbeterde waarde-gebaseerde pasiëntsorg te lewer.

    'n Tipiese pasiëntrekord bevat tonne gesondheidsorg data, maar ongestruktureerde data en pasiëntterugvoer word gewoonlik nie deel van die kliniese rekords nie. Tog bevat die terugvoer kritiese insigte in die pasiëntervaring wat help met besluitneming en die vaartbelyning van die pasiëntervaring.

    NLP maak data-ontginning in gesondheidsorg moontlik, en wanneer dokters toegang het tot groot hoeveelhede pasiëntdata, help dit om deeglike nie-subjektiewe gesondheidsorg te lewer. NLP toon ook groot belofte in die identifisering van gapings in prestasie of sorg sodat regstellende aksie en verslagdoening aan reguleerders nie dubbelsinnig is nie.

    Aangesien pasiëntgesondheidsorg voortgaan nadat die pasiënt die kliniese omgewing verlaat het, NLP help om terugvoer na behandeling, resensies en sosiale media-plasings te ontleed om nuttige insigte te kry. Hierdie insigte help sorgverskaffers om probleemareas te identifiseer wat pasiëntervaring beïnvloed en metodes te ontwikkel vir pasiëntgesondheid te verbeter.

  3. Verbeterde voorspellende analise

    Nog 'n interessante gebruiksgeval van NLP is voorspellende en hoofoorsaak-analise deur die data-afsettings te gebruik. Dit is moontlik om patrone en subgroepe van groepe wat waarskynlik 'n geneigdheid tot sekere gesondheidstoestande het, op te spoor. Wanneer 'n vertraagde diagnose van toestande verwoestende komplikasies kan hê, kan NLP help met vroeë diagnose.

  4. NLP-instrumente om te help met kliniese proefpassing

    Met die hulp van natuurlike taalverwerking, kan dokters vinnig groot hoeveelhede ongestruktureerde kliniese data hersien om kwalifiserende kandidate te erken wat geskik is vir kliniese proewe. Dit is nie net nuttig in die navorsing en ontwikkeling van medikasie nie, maar ook in 'n beter begrip van toestande. Dit help ook pasiënte om toegang te kry tot eksperimentele sorg wat die potensiaal het om pasiëntgesondheid te verbeter.

Kom ons bespreek vandag jou NLP-opleidingsdatavereiste.

Hoe kan gesondheidsorgorganisasies NLP benut?

Voordele van Nlp in gesondheidsorg Die gebruik van NLP tegnologie, kan gesondheidsorgorganisasies verander hoe aflewering en sorg aan pasiënte gelewer word.

  • Deur NLP te gebruik, kan organisasies verseker dat kritieke gesondheidsorginligting op die regte tyd aan die pasiënte en versorgers gelewer word.
  • Gesondheidsorginligting is gewoonlik deurspek met komplekse terminologie, wat dit moeilik maak vir gewone pasiënte om die belangrikheid van hul gesondheidskwessies of behandeling te verstaan. Wanneer NLP en masjienleertegnologieë word in gesondheidsorglewering gebruik, word pasiënte se bewustheid van hul gesondheidskwessies verhoog.
  • Aangesien meer en meer dokters en tegnici NLP as 'n alternatief vir handskrifnotas gebruik, kan EHR's meer pasiëntgesentreerd en verstaanbaar wees.
  • NLP maak dit moontlik om diagnose, behandeling en afleweringsfoute op te spoor. Dit is makliker om dokterprestasie, pasiëntherstel of reaksie op behandeling te meet.
  • NLP gereedskap help gesondheidsorgbedrywe om die kritieke sorgbehoeftes van pasiënte te identifiseer. Aangesien dokters toegang het tot groot datastelle, met behulp van NLP, kan hulle patrone identifiseer en tydige behandeling aan komplekse kwessies verskaf.

NLP moet as 'n lewensvatbare oplossing beskou word om gesondheidsorgkoste te versag, diagnostiese behandeling te verbeter en die pasiëntervaring te verbeter. NLP stelsels onttrek nuttige en gekorreleerde inligting uit groot hoeveelhede ongestruktureerde data, wat sorgverskaffers help om diagnose te verbeter en behandelingsplanne aan te pas.

Aangesien NLP nie 'n standaard een-grootte-pas-almal-oplossing is nie, is dit belangrik om die ervaring van toonaangewende tegnologieplatforms te benut om 'n pasgemaakte gesondheidsorgopsie vir jou spesifieke behoefte te bou. As jy 'n diensvennoot soek, stel ons voor dat jy saam met Shaip werk en jou pasiëntsorgoplossings 'n kerf hoër neem.

Bykomende lees: U kan ook verwys na ons blog oor werklike toepassings van masjienleer in gesondheidsorg hier afgelaai word.

Sosiale Deel

Jy kan ook graag