L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente ai computer di comprendere il linguaggio umano. Utilizza algoritmi e apprendimento automatico per interpretare testo, audio e altri formati multimediali. Il metodo di tokenizzazione biforca le informazioni che forniamo nel testo umano in unità semantiche più piccole nel pro-processing.
L'integrazione della PNL nel dominio sanitario si concentra specificamente sugli aspetti biomedici. La PNL medica include l'elaborazione di documenti medici, rapporti sanitari, cartelle cliniche elettroniche, riepiloghi di dimissioni, etichette di farmaci, forum online e documenti clinici. Questo blog esplorerà i vantaggi dell'elaborazione clinica del linguaggio naturale (PNL) e delle sue applicazioni.
Comprendere la PNL clinica
La PNL è uno dei modi per analizzare, interpretare e valutare i dati rilevanti. Usando questo, gli operatori sanitari possono estrarre i fatti di cui hanno bisogno per prendere decisioni. La principale distinzione tra PNL generale e PNL medica è come e quale tipo di dati elabora ciascun segmento. Dove possiamo includere libri, testo generale, documenti scritti, immagini, ecc., in generale, la PNL, la rappresentazione dei dati e la selezione sono diversi nella PNL clinica.
Per costruire un efficiente sistema di PNL clinico, esiste un criterio che include:
Ciò include la rivelazione di informazioni utili da set di dati sconosciuti. Questo aiuta a semplificare e indirizzare aspetti specifici delle informazioni per ulteriori indagini.
In questo, il modello PNL scompone le informazioni immesse e identifica il significato delle informazioni condivise. Ad esempio, quando un medico diagnostica una condizione, la PNL medica può aiutare a identificare la logica che i medici utilizzano per concludere.
Questo concetto è utile per conoscere la connessione tra due o più concetti medici. Ad esempio, possiamo usare la PNL medica per sapere in che modo l'acido ascorbico si collega ad altri aspetti del corpo umano e alle sue condizioni.
L'importanza della PNL clinica nell'assistenza sanitaria
Vedendo il potenziale dell'elaborazione clinica del linguaggio naturale (NLP), diverse istituzioni sanitarie e professionisti stanno integrando i suoi sistemi nelle loro operazioni. Utilizzando l'estrazione delle informazioni, un sistema abilitato alla PNL può evidenziare informazioni utili e le interpretazioni semantiche possono aiutare a comprendere il significato del testo scritto a mano. La PNL fa un ulteriore passo avanti per trovare la connessione tra diverse informazioni.
Utilizzando questi concetti, un AI NLP può aiutare a valutare i sentimenti dei dati forniti. Oltre alla rappresentazione soggettiva dei dati, la PNL può anche aiutare ad automatizzare la fatturazione medica basata su note cliniche aumentando la precisione e la velocità.
Inoltre, a un sistema di PNL ben addestrato può fornire un'analisi predittiva basato sulla storia del paziente e sulla comprensione del corpo umano. Tenendo conto delle note cliniche, dei dati dei pazienti e dei dati, una soluzione NLP può aiutare un'istituzione sanitaria a estrapolare i ricoveri ospedalieri e le epidemie.
Principali applicazioni della PNL clinica nel settore sanitario
La PNL nel settore sanitario ha diverse applicazioni che consentono ai professionisti medici di migliorare il proprio lavoro e ottenere risultati migliori. Ecco alcune applicazioni della PNL nel settore sanitario.
- Codifica medica: La codifica assistita da computer (CAC) è su un alto piedistallo, con la PNL clinica che fa le voci. Tenendo conto delle capacità di estrazione dei dati della PNL, può convertire informazioni mediche, termini clinici, procedure, farmaci, diagnosi, servizi e attrezzature. Il codice standardizzato può aiutare con la fatturazione medica, il controllo di qualità, la ricerca medica e i sistemi di monitoraggio della salute pubblica. Di conseguenza, il settore sanitario può beneficiare immensamente di maggiore efficienza, precisione e velocità.
- Supporto alle decisioni cliniche: Tenendo conto delle capacità di analisi predittiva della PNL, i medici possono utilizzarla per prendere decisioni cliniche migliori. Con il potenziale per ridurre gli errori medici, possiamo andare avanti verso il rilevamento computerizzato delle infezioni. Utilizzando i dati delle note cliniche e dei suoi algoritmi, un sistema di PNL può diventare uno strumento vitale per medici e medici per fornire cure mirate.
- Gestione della salute della popolazione: La capacità della PNL di ordinare e organizzare i dati non strutturati aiuta con i risultati sulla salute con un attento monitoraggio e analisi. Utilizzando tecniche di stratificazione del rischio, un sistema di PNL può valutare le cartelle cliniche dei pazienti per identificare i pazienti ad alto rischio.
Inoltre, con l'analisi delle disparità di salute, un sistema di PNL può aiutare a identificare le disparità di salute nella popolazione. Utilizzando questo, possiamo identificare i problemi di salute e le preoccupazioni di specifici gruppi demografici.
Oltre a queste applicazioni, anche un sistema di PNL può aiutare scoperta di nuovi farmaci. La PNL può aiutare in modo specifico con l'obiettivo identificazione dei pazienti, screening di composti medicinali, progettazione di procedure di sperimentazione clinica e reclutamento di pazienti per le sperimentazioni. Possiamo anche utilizzare la PNL per eseguire chatbot per fornire assistenti virtuali ai clienti.
Il ruolo dei set di dati della PNL medica
I dati sono onnipresenti oggi, ma sono frammentati e diversificati. UN Il sistema di PNL può dare un senso ai dati non strutturati, ma è necessario inserire i dati. Per la comprensione contestuale, un modello di PNL necessita dell'accesso a set di dati medici. Utilizza questi dati per l'analisi e la lettura tra le righe.
Per creare un set di dati NLP, dobbiamo prima creare etichette. Inizialmente, continuare a realizzare rapidamente le etichette in base ai dati presentati. Una volta terminato, puoi perfezionare le etichette e quindi testarle per trovare connessioni adeguate.
Segui lo stesso processo finché non avrai dati raffinati ma non strutturati con un'etichettatura accurata. Parlando di etichettatura, questa è una grande sfida per la creazione di set di dati di PNL medica. Per prima cosa, abbiamo bisogno di esperienza nell'etichettatura dei dati medici, data la complessità del campo medico.
Un'altra sfida arriva nell'annotazione, in particolare i disaccordi nell'etichettatura dei dati. L'annotazione è più complessa per compiti ed elementi soggettivi, che possono alimentare ulteriormente i disaccordi.
Il sistema Clinical Natural Language Processing (NLP) è essenziale per l'elaborazione dei dati biomedici e la loro analisi efficace. Con la PNL inclusa nel settore sanitario, possiamo sperimentare una migliore cura del paziente, trattamenti mirati e risultati di precisione. A Saip, lavoriamo nel settore dell'IA sanitaria per raccogliere, annotare e anonimizzare set di dati di grandi dimensioni, semplificando il processo di sviluppo del modello di PNL.
