עיבוד שפה טבעית בתחום הבריאות

NLP בתחום הבריאות יהיה מרכיב מכריע במערכות הבריאות שלנו קדימה, שימוש באלגוריתמים ובטכניקות כגון למידת מכונה, למידה עמוקה וניתוח טקסט.

עיבוד שפה טבעית (NLP) הוא תחום של בינה מלאכותית (AI) המאפשר למכונות להבין ולתקשר בשפה טבעית, כמו שבני אדם עושים. זה כרוך בשימוש באלגוריתמים ובטכניקות כגון למידת מכונה, למידה עמוקה וניתוח טקסט כדי לפרש ולנתח תוכן בשפה טבעית מהקלטות אודיו, מסמכים, תמונות או מקורות אחרים.

ניתן להשתמש בטכנולוגיות NLP עבור מגוון יישומים במדעי המחשב, כולל סיכום אוטומטי, מענה לשאלות, סיווג טקסט, זיהוי ישויות בשם, ניתוח סנטימנטים ועוד. על ידי הבנת המבנה והמשמעות של השפה האנושית, ניתן להפיק תובנות עוצמתיות מכמויות גדולות של הזנת נתונים מנוסחים. זה אפשר לעסקים לקבל גישה טובה יותר למשוב לקוחות ולהניע את קבלת ההחלטות שלהם בדיוק רב יותר.

NLP משנה את האופן שבו אנשים מקיימים אינטראקציה עם טכנולוגיה ויכולות נתונים על ידי מתן אפשרות למכונות להבין את השפה הטבעית שלנו ולהגיב בהתאם. בעזרת כלי nlp master, עסקים יכולים ליצור ניתוח מדויק יותר ולהגביר את הדיוק של תובנות הלקוחות. זו הסיבה שהוא הופך להיות כלי חשוב יותר ויותר עבור מדעי הנתונים וחברות בכל תעשיות.

NLP בתחום הבריאות

האימוץ של עיבוד שפה טבעית בתחום הבריאות עולה בגלל הפוטנציאל המוכר שלו על ידי מערכות הבריאות לחפש, לנתח ולפרש כמויות אדירות של מערכי נתונים של חולים. באמצעות אלגוריתמים רפואיים מתקדמים ולמידת מכונה בתחום הבריאות, לטכנולוגיית NLP יש את הפוטנציאל לרתום תובנות ומושגים רלוונטיים מתוך הערות קליניות שנחשבו בעבר על ידי תעשיית הבריאות כקבורות בצורת נתוני טקסט. NLP בתחום הבריאות יכול לתת קול בצורה מדויקת לנתונים הבלתי מובנים של יקום הבריאות, לתת תובנה מדהימה לגבי הבנת איכות, שיפור שיטות ותוצאות טובות יותר למטופלים.

רופאים מבלים זמן רב בהזנת איך והסיבה של מה שקורה למטופלים שלהם ברשימות תרשים. הערות אלה לא ניתנות לחילוץ בקלות בדרכים שניתן לנתח את הנתונים על ידי מחשב. כאשר הרופא מתיישב איתך ומתעד את הביקור שלך בהערות קליניות, הנרטיבים הללו נכנסים למערכות רישום הבריאות האלקטרוניות (EHRs) ומאוחסנים כנתוני טקסט חופשי.

כמויות עצומות של נתוני מטופלים לא מובנים מוזנים לרשומות בריאות אלקטרוניות על בסיס יומי על ידי תעשיית הבריאות, אבל למחשב קשה לעזור לרופאים לצבור נתונים קריטיים אלה. נתונים מובנים כמו תביעות או ממשקי API של CCDAs / FHIR עשויים לסייע בקביעת עומס המחלה, אך נותנים לנו תצוגה מוגבלת של רישום המטופל בפועל. ניתוח ביג דאטה בתחום הבריאות מראה שעד 80 אחוז מהתיעוד של שירותי הבריאות הם נתונים לא מובנים, ולכן אינו מנוצל ברובו על ידי מערכות הבריאות, מכיוון שמדע הנתונים של כרייה והפקת מידע זה הוא מאתגר ועתיר משאבים. ללא עיבוד שפה טבעית בתחום הבריאות, הנתונים הלא מובנים האלה אינם בפורמט שמיש לאלגוריתמים מודרניים מבוססי מחשב לחלץ ולהשתמש בהם בצורה מועילה.

עיבוד שפה טבעית של שירותי בריאות משתמש במנועים מיוחדים המסוגלים לקרצף קבוצות גדולות של נתונים לא מובנים כדי לגלות מצבי חולה שהוחמצו בעבר או שקודדו בצורה לא נכונה. עיבוד רשומות רפואיות בשפה טבעית באמצעות אלגוריתמים שנלמדו על ידי מכונה יכול לחשוף מחלה שאולי לא קודד בעבר, תכונה מרכזית לגילוי מחלות HCC.

בתעשיית הבריאות, רישומי בריאות אלקטרוניים ורופאים לא תמיד מסתדרים טוב. האחריות הנוספת להזנת נתונים יוצרות אתגרים, ועלולה להיות מתסכלת. חוקרים המנתחים את מערכות הבריאות מגיעים לרוב למסקנה שרופאים סובלים משחיקת EHR ומאיימים לפרוש משירות מוקדם במקום לסבול מהקליקים והמסכים הרבים הנדרשים כדי לנווט ב-EHR שלהם. NLP רפואי מתגלה בהתמדה כפתרון לאתגר זה מאחר וכלי בריאות NLP יכולים לגשת בקלות לתיעוד קליני ולפרש אותו בצורה מדויקת כמו הערות קליניות. ברגע שהחיכוך של טכנולוגיית שירותי הבריאות יצטמצם, נוכל להתחיל להעריך יותר את היתרונות של הטכנולוגיה ופחות מהתסכולים היומיומיים.

NLP בתחום הבריאות אינו פתרון אחד המתאים לכולם לכל האתגרים הרפואיים. זהו רק חלק אחד מהפאזל כשמדובר במתן טיפול באיכות גבוהה לחולים. עם זאת, זה יכול להיות שימושי להפליא בסיוע לאנשי מקצוע בתחום הבריאות לקבל החלטות מהירות ומדויקות יותר שבסופו של דבר מועילות לחולים. עם היכולת של NLP רפואית לחשוף במהירות ובמדויק דפוסים נסתרים בדוחות רפואיים, ארגוני שירותי בריאות מוכנים לקבל ניתוח חיזוי משופר ולהשיג תובנות חדשות לגבי מחלות או מצבים בריאותיים שאולי לא התגלו. על ידי הבנת התובנות הללו, ספקים ותעשיית הבריאות בכללותה יוכלו לפתח טיפולים ושיטות אבחון טובות יותר עבור המטופלים שלהם – מה שיוביל לשיפור התוצאות ואיכות החיים עבור אלה שנפגעו ממחלה או מחלה.

הדיוק של עיבוד שפה טבעית רפואית עולה יחד עם נפח התיעוד הקליני הזמין ללמידה. ככל שנעשה שימוש רב יותר בפלטפורמת NLP רפואית, כך השימוש בבינה מלאכותית בתחום הבריאות נעשה מדויק יותר, מכיוון שהיא תמיד לומדת, ובמקרים מסוימים, ניתנת להתאמה אישית. חלק ממערכות הבריאות של NLP המוצעות על ידי ספקים מפרסמות את היכולת לסנן כיצד יתבצע עיבוד השפה הטבעית הרפואית בהתחלה עם קבוצה רפואית ספציפית. לאחר מכן התאם אותו לצרכים של אותה קבוצה רפואית מסוימת.

יתרון מובהק שעיבוד רשומות רפואיות בשפה טבעית מציע הוא היכולת לקידוד בעזרת מחשב לסנתז את התוכן של הערות תרשים ארוכות לנקודות החשובות בלבד. מבחינה היסטורית, זה יכול לקחת לארגונים שבועות, חודשים, אפילו שנים, כדי לסקור ולעבד באופן ידני ערימות של הערות תרשים מרשומות בריאות, רק כדי לזהות את המידע הרלוונטי. תוכנה לעיבוד שפה טבעית עבור שירותי בריאות יכולה לסרוק נתוני טקסט קליניים תוך שניות ובאמצעות מודלים של למידת מכונה, לזהות מה צריך לחלץ. זה מפנה משאבי רופאים וצוות להתמקד יותר בעניינים המורכבים ומצמצם את הזמן המושקע במדיניות ניהולית מיותרת. כאשר מחשבים יכולים להבין את סימון הרופא במדויק ולעבד את נתוני הבריאות בהתאם, ניתן לקבל תמיכה חשובה בהחלטה. תובנות אלו יכולות להועיל למחקר תרופות עתידי ולרפואה מותאמת אישית, מה שטוב לחולים ולספקים.

עם NLP, אנשי מקצוע בתחום הבריאות יכולים כעת לזהות במהירות מגמות בנתוני המטופלים כדי לייעד תוכניות טיפול מותאמות אישית ולהבין טוב יותר את התוצאות הקליניות. על ידי שימוש באלגוריתמים מתקדמים וטכניקות NLP לעיבוד נתונים לא מובנים מהר יותר מאי פעם, מערכות NLP מאפשרות לספקי שירותי בריאות לנהל את נתוני המטופלים בצורה מדויקת יותר תוך מתן שירותים מעולים למטופליהם.

לדוגמה, תוכנת NLP לבריאות יכולה לחלץ תובנות מפתח מתיעוד קליני – כגון מינון תרופות או גורמי סיכון שעשויים להיות רלוונטיים לבריאותו של מטופל מסוים – כדי לספק טיפולים או טיפולים ממוקדים עם דיוק רב יותר מאשר עיבוד ידני של נתונים כאלה.

בנוסף, NLP בתחום הבריאות מסוגל לזהות את ההקשר שבתוכו נעשה שימוש במילים, ומאפשר לו לפרש בצורה מדויקת יותר שיחות מטופלים ולתפוס את הניואנסים העדינים של מצבו הבריאותי של אדם. זה עוזר לאנשי מקצוע בתחום הבריאות לנהל נתונים על טיפולים ונהלי מעקב. ככל שה-NLP בתחום הבריאות ממשיך להתפתח ולהשתכלל יותר ויותר, ארגוני הבריאות ייהנו מהיכולת שלו לחדד עוד יותר את תהליכי ניהול נתוני המטופלים שלהם. בכך הם יכולים להבטיח דיוק רב יותר בטיפול הניתן למטופליהם.

מי משתמש ב-NLP בתחום הבריאות?

NLP רפואי משמש בתעשיית הבריאות על ידי מגוון רחב של אנשי מקצוע בתחום הבריאות, כולל רופאים, אחיות, רוקחים ומנהלים. זה עוזר להם לייעל את זרימות העבודה, לשפר ניתוח חזוי ולהפחית את הנטל הניהולי. בפרט, NLP בתחום הבריאות יכול לעזור לרופאים לחסוך זמן על ידי חילוץ אוטומטי של הנתונים שהם צריכים בתוך הרשומות הרפואיות. זה מאפשר להם לזהות מהר יותר מידע חשוב שאחרת יידרש מאמץ ידני לאיתור. בנוסף, נעשה שימוש בעיבוד שפה טבעית בתחום הבריאות כדי להפוך את הסיכום של הערות קליניות לאוטומטיות לתמיכה משופרת בקבלת החלטות וכריית נתונים עבור תובנות בריאות האוכלוסייה. כתוצאה מהיישומים הרבים שלה במסגרות בריאות, מערכת ה-NLP הפכה לחלק חיוני במיטוב זרימת העבודה הקלינית ובמאמצי התאמת הניסויים הקליניים במגזר.

באופן רחב יותר, מערכות NLP מיושמות על פני מספר רב של תחומים גם מעבר לבריאות. עסקים מוצאים דרכים יצירתיות למנף את הטכנולוגיה לאוטומציה של שירות לקוחות וניתוח סנטימנטים בזמן שחוקרים משתמשים בה כדי לחלץ תובנות יקרות ערך ממערכי נתונים גדולים כגון שיחות מדיה חברתית או מאמרים אקדמיים.

סימון רפואי ו-NLP

סימון רפואי הוא מיומנות חשובה שאנשי מקצוע רפואיים יכולים לשלוט בהם. זה מאפשר להם לתקשר ביעילות נתונים בריאותיים חיוניים ולשמור על רישומים מדויקים, ומבטיחים שהמטופלים יקבלו את הטיפול הטוב ביותר האפשרי. עם זאת, חשוב לזכור שרופאים בתוך ארגוני בריאות לא כולם "מדברים באותה צורה", ועליהם תמיד להיות מודעים לכך שההערות והדיווחים שלהם ייקראו כנראה על ידי עמיתיהם לעבודה, מטופלים ואפילו מחשבים, לפי הארגונים שלהם. מדיניות הפרטיות. הימנעות משפה לא סטנדרטית ביצירה וניהול הערות חשובה ביותר.

רוב מנועי שירותי הבריאות לעיבוד שפה טבעית בנויים כדי להתאים למגוון רחב של מינוחים רפואיים. עם זאת, שימוש בראשי תיבות נדירים עלול לבלבל אלגוריתמי קידוד NLP וקוראי הערות רפואיות אחרות.

שלילת NLP

שלילת NLP בתחום הבריאות היא תהליך המסייע לרופאים לזהות היעדר מצבים או תסמינים רפואיים מסוימים. זה עובד על ידי זיהוי מילים וביטויים מבוטלים, כגון "לא קיים" או "לא סביר" כדי לקבוע אם למטופל אין מצב או סימפטום. זה מושג באמצעות גישה מבוססת כללים שליליים המשתמשת באינדיקטורים לוגיים קבועים מראש כדי לזהות אם משהו נשלל, או באמצעות אלגוריתמי למידה מפוקחים אשר מאומנים על נתוני טקסט קליני נרטיבי המכילים שלילות.

בסימון רפואי, מושג קליני עשוי להיות מתועד במגוון דרכים. לפעמים המושג מתועד אך קשור למונח שלילה, במקרים אלו הוא לא חלק מהתרשים של המטופל. עיבוד שפה טבעית רפואית חייב להיות מסוגל לתמוך בקבוצה מגוונת של מונחים קליניים, לפעמים כולם עבור אותו מושג קליני שורש, וכל צורות השלילה. הנה כמה דוגמאות למגוון ביטויים שספק עשוי להשתמש במושג סרטן השד, וכיצד כמה מילות טריגר יכולות לשלול את המושג.

באמצעות יישום נכון של שלילת NLP במסגרות בריאות, רופאים יכולים לזהות אם הטיפולים צפויים להצליח ואילו תרופות עשויות להיות היעילות ביותר.

חשוב לציין גם שהמחקר נמשך כיצד ניתן להשתמש בשלילת NLP כדי לזהות אינטראקציות מורכבות בין מצבים רפואיים מרובים או תסמינים וטיפולים. ככל שייערכו מחקרים נוספים, צפוי כי היעילות של שלילת NLP בנתוני בריאות תמשיך לגדול, ובסופו של דבר תוביל לשיפור בתוצאות המטופלים.

שיפור יכולות NLP

המאמצים לשפר את עיבוד נתוני שירותי הבריאות בשפה טבעית הוכחו כמאתגרים. אם פלט מערכת ה-NLP מציג יותר מדי מסקנות מוצעות ברישום הבריאות האלקטרוני, או מסקנות מלאכותיות שאינן נכונות, המשתמשים ילמדו להתעלם מהאינטליגנציה ובסופו של דבר תקבלו מערכת שיכולה להפחית את התפוקה העסקית הכוללת. תוכנת NLP עבור שירותי בריאות צריכה להתרכז סביב מסקנות נתונים עם הכי פחות רעש, והאות החזק ביותר לגבי מה שספקי שירותי בריאות צריכים לעשות.

ארגוני בריאות יכולים לנקוט בכמה צעדים כדי לשפר את היכולות של מערכות הבינה המלאכותית וה-NLP שלהם. ראשית, עליהם להתמקד בפיתוח מערכי נתונים חזקים עבור מודלים לאימון. על ידי הבטחת נתוני ההדרכה מקיפים ומדויקים, אנשי מקצוע בתחום הבריאות יכולים ליצור מודלים שיהיו מצוידים יותר להתמודד עם מצבים יומיומיים. שנית, מערכות הבריאות צריכות לשאוף להשיג הבנה טובה יותר של השימוש בשפה של קהל היעד שלהן על ידי סקר חולים וצוות רפואי. זה מאפשר להם לעצב מערכות אינטואיטיביות יותר שיתאימו טוב יותר לאופן שבו אנשים מתקשרים במסגרת שירותי הבריאות.

נעים קדימה

עיבוד שפה טבעית של שירותי בריאות מציע הזדמנות למחשבים לעשות את הדברים שהמחשבים צריכים לעשות. כדי לבצע את הניתוחים, קידוד התאמת הסיכונים של HCC, תפקודי המשרד האחורי ועיבוד נתונים לא מובנים לנתונים מובנים, הכל מבלי להפריע לתקשורת הרופא.

בעתיד, אנו יכולים לצפות שכלי NLP רפואיים יהפכו לחלק אינטגרלי עוד יותר מארגוני בריאות, שישמשו כעוזר אינטליגנטי עבור ספקי שירותי בריאות שיכולים לעבד במהירות כמויות גדולות של נתונים לא מובנים מבוססי טקסט כדי לספק החלטות מושכלות ולשפר ניתוח חזוי. ככל שהתקדמות הטכנולוגיה ודפוסים בתחומים שונים ברפואה נחקרו עוד יותר באמצעות טכניקות NLP, האפשרויות למינוף מערכות NLP רק ימשיכו לגדול.

למרות שעדיין ישנה עבודה רבה לפני שעיבוד שפה טבעית בבריאות יגיע למלוא הפוטנציאל שלו, היישומים הנוכחיים שלו בתחום הבריאות כבר הוכיחו את הפוטנציאל העצום שלו לשפר את הטיפול בחולים ולייעל את מערכות הבריאות. בסופו של דבר, NLP בתחום הבריאות יהיה מרכיב מכריע במערכות הבריאות שלנו קדימה.

מעבר לתוכן שאהבתי