أهم 5 تطبيقات في البرمجة اللغوية العصبية في الرعاية الصحية - 2023

تشهد صناعة الرعاية الصحية ثورة تكنولوجية في السنوات الأخيرة ، مع التحول الرقمي في طليعة هذا التحول. أدى الاستخدام المتزايد للتكنولوجيات الناشئة إلى تغيير كبير في كيفية تقديم خدمات الرعاية الصحية ، مما أدى إلى تحول كبير نحو خدمات رعاية صحية أكثر كفاءة ويمكن الوصول إليها وذات طابع شخصي.

نتوقع المزيد من التطبيقات المتطورة في قطاع الرعاية الصحية في عام 2023 حيث تستمر التكنولوجيا في لعب دور محوري في تحسين رعاية المرضى والنتائج. تمكين مقدمي الرعاية الصحية من فهم احتياجات المرضى والاستجابة لها بشكل أفضل ، وتعزيز دقة التشخيص ، وتحسين خطط العلاج. تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتحليلات التنبؤية من بين التقنيات التي تم تعيينها للعب دور أكثر أهمية. تعد هذه التقنيات الناشئة بتحقيق كفاءات أكبر وتحسين نتائج الرعاية الصحية للمرضى في جميع أنحاء العالم.

ستتعمق هذه المقالة في التطبيقات المتطورة للتكنولوجيا الناشئة في مجال الرعاية الصحية ، مع تسليط الضوء على أفضل 5 تطبيقات لعام 2023. بدءًا من تعزيز التوثيق السريري إلى نشر روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والكتّاب الافتراضيين ، أثبتت هذه التطبيقات أنها تحولت في قدرتها على تحسين الرعاية الصحية العمليات وتقديم رعاية فائقة. من خلال دمج التحليلات التنبؤية ، تُحدث هذه الأدوات المبتكرة ثورة في صناعة الرعاية الصحية وتساهم في تحقيق نتائج أفضل للمرضى.

أفضل 5 تطبيقات للتكنولوجيا الناشئة في الرعاية الصحية

التوثيق السريري: لقد أثر تطبيق معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في التوثيق السريري بشكل كبير على صناعة الرعاية الصحية. من خلال استخدام البرمجة اللغوية العصبية ، يمكن للأطباء استخراج معلومات مهمة عن المرضى من النصوص الطبية غير المنظمة ، مما يقلل من اعتمادهم على أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية المرهقة ويمكّنهم من تخصيص المزيد من الوقت لرعاية المرضى. يمكن أيضًا استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتحليل مجموعات البيانات العامة ووسائل التواصل الاجتماعي ، مما يوفر نظرة ثاقبة للمحددات الاجتماعية للصحة (SDOH) وفعالية السياسات القائمة على الصحة ، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين النتائج للأطباء.

2. روبوتات المحادثة بالذكاء الاصطناعي والكاتب الافتراضي: في مجال الرعاية الصحية ، روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي والناسخ الافتراضي هما تطبيقان واعدان في البرمجة اللغوية العصبية يستخدمان معالجة اللغة الطبيعية لتحسين رعاية المرضى. يمكن لروبوتات الدردشة تقليد المحادثات الشبيهة بالبشر مع المرضى لجمع البيانات وتقديم المشورة الطبية والمساعدة في التشخيص والعلاج. يستخدم مقدمو الرعاية الصحية بالفعل روبوتات المحادثة لالتقاط الأعراض وفرز المرضى وجمع البيانات الصحية. يستخدم الكاتب الافتراضي البرمجة اللغوية العصبية لنسخ مناقشات الطبيب والمريض في الوقت الفعلي ، مما يتيح لمقدمي الرعاية الصحية إنشاء سجلات طبية دقيقة.
3. التنميط الظاهري الحسابي: استخدام البرمجة اللغوية العصبية في مطابقة التجارب السريرية يجعل من السهل على الأطباء دراسة الحالة الحالية للمريض عن طريق تعديل الطريقة التي يحددون بها سماتهم الجسدية والبيولوجية. يمكن أيضًا أن يقوم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بتقييم أنماط الكلام ، مع إمكانات تشخيصية لاضطرابات الإدراك العصبي والقلب والأوعية الدموية. تعمل شركات مثل Winterlight Labs على تطوير تقنيات للتعرف على المؤشرات الحيوية الصوتية والأنماط اللغوية في المرضى الذين يعانون من هذه الاضطرابات.

4. إدارة المراجعة وتحليل المشاعر: لدى البرمجة اللغوية العصبية القدرة على مساعدة المؤسسات في إدارة المراجعات عبر الإنترنت من خلال تحليل الآلاف من مراجعات الرعاية الصحية على قوائم الجهات الخارجية كل يوم. يمكن أيضًا أن تتبع البرمجة اللغوية العصبية (NLP) مواقف العملاء من خلال تحديد المصطلحات الإيجابية والسلبية في المراجعة. يمكن لبعض الأنظمة حتى مراقبة صوت العميل في المراجعة ، مما يسمح للأطباء بفهم أفضل لكيفية مناقشة المرضى لرعايتهم واستخدام المفردات المشتركة.
5. الإبلاغ الآلي عن السجل: من أكثر حالات استخدام البرمجة اللغوية العصبية شيوعًا في الرعاية الصحية استخراج القيم اللازمة لحالات الاستخدام المختلفة. هذا مفيد بشكل خاص لأنظمة تكنولوجيا المعلومات الصحية التي تواجه متطلبات إعداد التقارير التنظيمية حيث لا يتم تخزين تدابير محددة كقيم منفصلة. على سبيل المثال ، الكسر القذفي (EF) هو مقياس مهم لوظيفة القلب يستخدم لتشخيص وإدارة قصور القلب. ومع ذلك ، في كثير من الحالات ، لا يتم تخزين EF كقيمة منفصلة في السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) ، مما يجعل من الصعب على الأنظمة الصحية استخدام أدوات الإبلاغ الآلي لأغراض إعداد التقارير التنظيمية. لمواجهة هذا التحدي ، يمكن للأنظمة الصحية استخدام خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية لتحديد متى يتم توثيق قيمة EF كجزء من ملاحظة وحفظ كل صفقة في شكل يمكن أن تستخدمه منصة التحليلات الخاصة بالمؤسسة لتقارير السجل الآلي.

تنفيذ التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية

التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية هي عامل تغيير قواعد اللعبة مع إمكانية تحسين تحديد المريض وتشخيصه. يتضمن التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي والتقنيات الإحصائية الأخرى لتحديد الأنماط والتنبؤ بأحداث الرعاية الصحية المستقبلية.

يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية الاستفادة من التحليلات التنبؤية من خلال التوفر المتزايد للسجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) وأشكال أخرى من بيانات الرعاية الصحية الرقمية. يمكن أن يساعد ذلك في تحديد المرضى المعرضين لخطر الإصابة بحالات طبية معينة ، والتنبؤ باحتمالية إعادة قبول المريض في المستشفى ، وتحسين دقة تشخيص المرض.

تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لدمج التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية في أنها تمكن مقدمي الخدمة من اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن رعاية المرضى. من خلال تحديد المرضى المعرضين لمخاطر عالية في وقت مبكر ، يمكن لمقدمي الخدمة التدخل قبل تفاقم الحالة وتقديم رعاية أكثر استباقية وشخصية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية مقدمي الخدمات على تحسين اتخاذ القرارات السريرية من خلال توفير معلومات أكثر دقة حول الحالة الصحية للمريض والنتائج المحتملة.

يجب على المؤسسات أولاً إنشاء أساس قوي لإدارة البيانات وقدرات التحليل لتنفيذ التحليلات التنبؤية. يتضمن ذلك الاستثمار في أدوات وتقنيات التحليلات المتقدمة ، وبناء فريق من علماء ومحللي البيانات ، وتطوير حوكمة قوية للبيانات وبروتوكولات الأمان. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تلتزم مؤسسات الرعاية الصحية بالتحسين المستمر ، وتحسين قدرات البيانات الخاصة بها بانتظام وإدماج رؤى ومعرفة جديدة في ممارساتها السريرية.

خاتمة

في الختام ، فإن دمج التقنيات الناشئة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتحليلات التنبؤية في صناعة الرعاية الصحية يفتح عالمًا من الاحتمالات المثيرة لمستقبل رعاية المرضى. إذا كنت تتطلع إلى الاستفادة من الإمكانات الكاملة لهذه التقنيات لتعزيز رعاية المرضى والبقاء في الطليعة في مجال الرعاية الصحية ، ففكر في استكشاف خدمات البرمجة اللغوية العصبية التي تقدمها Maruti Techlabs. يمكن أن تساعد حلولهم المتطورة مؤسستك على تحسين نتائج الرعاية الصحية وزيادة الكفاءات التشغيلية.