Natuurlike taalverwerking (NLP) stel rekenaars in staat om menslike taal te verstaan. Dit gebruik algoritmes en masjienleer om teks-, oudio- en ander mediaformate te interpreteer. Die tokeniseringsmetode verdeel die inligting wat ons in menslike teks verskaf in kleiner semantiese eenhede in pro-verwerking.
Die integrasie van NLP in die gesondheidsorgdomein fokus spesifiek op die biomediese aspekte. Mediese NLP sluit die verwerking van mediese dokumente, gesondheidsverslae, elektroniese gesondheidsrekords, ontslagopsommings, dwelmetikette, aanlynforums en kliniese dokumente in. Hierdie blog sal die voordele van kliniese natuurlike taalverwerking (NLP) en die toepassings daarvan ondersoek.
Verstaan kliniese NLP
NLP is een van die maniere om data wat relevant is te ontleed, te interpreteer en te evalueer. Deur dit te gebruik, kan gesondheidswerkers die feite onttrek wat hulle nodig het om besluite te neem. Die belangrikste onderskeid tussen algemene NLP en mediese NLP is hoe en watter tipe data elke segment verwerk. Waar ons boeke, algemene teks, geskrewe dokumente, beelde, ens. kan insluit, is NLP, datavoorstelling en seleksie oor die algemeen anders in kliniese NLP.
Om 'n doeltreffende kliniese NLP-stelsel te bou, is daar 'n kriteria wat insluit:
Dit sluit die onthulling van nuttige inligting uit onbekende datastelle in. Dit help om spesifieke aspekte van inligting te stroomlyn en te teiken vir verdere ondersoek.
Hierin breek die NLP-model die ingevoerde inligting af en identifiseer die betekenis van die inligting wat gedeel word. Byvoorbeeld, wanneer 'n dokter 'n toestand diagnoseer, kan mediese NLP help om die rasionaal wat dokters gebruik om af te sluit, te identifiseer.
Hierdie konsep is nuttig om die verband tussen twee of meer mediese konsepte te ken. Ons kan byvoorbeeld mediese NLP gebruik om te weet hoe askorbiensuur verband hou met ander aspekte van die menslike liggaam en sy toestande.
Die belangrikheid van kliniese NLP in gesondheidsorg
Aangesien die potensiaal van kliniese natuurlike taalverwerking (NLP) gesien word, integreer verskeie gesondheidsorginstellings en professionele persone sy stelsels in hul bedrywighede. Deur inligting-onttrekking te gebruik, kan 'n NLP-geaktiveerde stelsel nuttige inligting uitlig, en semantiese interpretasies kan help om die betekenis van handgeskrewe teks te verstaan. NLP gaan 'n stap verder om die verband tussen verskillende stukke inligting te vind.
Deur hierdie konsepte te gebruik, kan 'n KI NLP help om die sentimente van die data wat verskaf word, te bepaal. Afgesien van die subjektiewe voorstelling van data, kan NLP ook help om mediese fakturering te outomatiseer gebaseer op kliniese notas wat akkuraatheid en spoed verhoog.
Verder, a goed opgeleide NLP-stelsel kan voorspellende analise verskaf gebaseer op die pasiënt se geskiedenis en begrip van die menslike liggaam. Met inagneming van die kliniese notas, pasiëntdata en data, kan 'n NLP-oplossing 'n gesondheidsorginstelling help om hospitaalopnames en siekte-uitbrake te ekstrapoleer.
Sleuteltoepassings van kliniese NLP in gesondheidsorg
NLP in gesondheidsorg het verskeie toepassings wat mediese professionele persone in staat stel om hul werk te verbeter en beter resultate te kry. Hier is 'n paar toepassings van NLP in gesondheidsorg.
- Mediese kodering: Rekenaarondersteunde kodering (CAC) is op 'n hoë voetstuk, met kliniese NLP wat inskrywings maak. As NLP se data-onttrekkingsvermoëns in ag geneem word, kan dit mediese inligting, kliniese terme, prosedures, medisyne, diagnoses, dienste en toerusting omskakel. Die gestandaardiseerde kode kan help met mediese fakturering, gehaltebeheer, mediese navorsing en openbare gesondheid dopstelsels. Gevolglik kan die gesondheidsorgbedryf geweldig baat by hoër doeltreffendheid, akkuraatheid en spoed.
- Ondersteuning vir kliniese besluite: Met inagneming van die voorspellende analise-vermoëns van NLP, kan dokters dit gebruik om beter kliniese besluite te neem. Met die potensiaal om mediese foute te verminder, kan ons vorentoe beweeg na gerekenariseerde infeksie-opsporing. Deur gebruik te maak van data van kliniese notas en sy algoritmes, kan 'n NLP-stelsel 'n noodsaaklike hulpmiddel word vir dokters en dokters om doelgerigte behandeling te verskaf.
- Bevolkingsgesondheidsbestuur: NLP se vermoë om ongestruktureerde data te sorteer en te organiseer, help met gesondheidsuitkomste met noukeurige monitering en ontleding. Deur gebruik te maak van risiko-stratifikasietegnieke, kan 'n NLP-stelsel pasiëntrekords evalueer om hoërisikopasiënte te identifiseer.
Boonop kan 'n NLP-stelsel met 'n ontleding van gesondheidsongelykhede help om gesondheidsverskille in die bevolking te identifiseer. Deur dit te gebruik, kan ons die gesondheidskwessies en bekommernisse van spesifieke demografiese groepe identifiseer.
Benewens hierdie toepassings kan 'n NLP-stelsel ook help dwelm ontdekking. NLP kan spesifiek help met teiken pasiënt identifikasie, sifting van medisyneverbindings, ontwerp van kliniese proefprosedures, en werwing van pasiënte vir proewe. Ons kan ook NLP gebruik om kletsbotte te laat loop om virtuele assistente aan kliënte te verskaf.
Die rol van mediese NLP-datastelle
Data is vandag alomteenwoordig, maar dit is gefragmenteerd en divers. An NLP-stelsel kan sin maak van ongestruktureerde data, maar die invoer van die data moet gedoen word. Vir kontekstuele begrip benodig 'n NLP-model toegang tot mediese datastelle. Dit gebruik hierdie data vir ontleding en lees tussen die reëls.
Om 'n NLP-datastel te bou, moet ons eers etikette skep. Gaan aanvanklik voort om die etikette vinnig te maak volgens die data wat aangebied word. Sodra jy klaar is, kan jy die etikette verfyn en dit dan toets om geskikte verbindings te vind.
Volg dieselfde proses totdat jy verfynde maar ongestruktureerde data met akkurate etikettering het. As ons van etikettering praat, is dit een groot uitdaging om mediese NLP-datastelle te skep. Vir een het ons kundigheid nodig in etikettering van mediese data, gegewe die kompleksiteit van die mediese veld.
Nog 'n uitdaging kom in annotasie, spesifiek die meningsverskille in data-etikettering. Annotasie is meer kompleks vir subjektiewe take en elemente, wat onenigheid verder kan aanwakker.
Die Clinical Natural Language Processing (NLP)-stelsel is noodsaaklik vir biomediese dataverwerking en die effektiewe analise daarvan. Met NLP wat by die gesondheidsorgbedryf ingesluit is, kan ons beter pasiëntsorg, geteikende behandelings en presisieresultate ervaar. By Shaip, werk ons in die gesondheidsorg-KI-domein om groot datastelle te versamel, te annoteer en te de-identifiseer wat die NLP-modelontwikkelingsproses makliker maak.
