Top 5 Anwendungen von NLP im Gesundheitswesen – 2023

Die Gesundheitsbranche durchläuft in den letzten Jahren eine technologische Revolution, wobei die Digitalisierung an der Spitze dieser Transformation steht. Der zunehmende Einsatz neuer Technologien hat die Art und Weise, wie Gesundheitsdienste erbracht werden, erheblich verändert und eine deutliche Verschiebung hin zu effizienteren, zugänglicheren und personalisierten Gesundheitsdiensten vorangetrieben.

Wir erwarten im Jahr 2023 noch mehr hochmoderne Anwendungen im Gesundheitssektor, da die Technologie weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Patientenversorgung und der Ergebnisse spielt. Ermöglichen Sie es Gesundheitsdienstleistern, die Bedürfnisse der Patienten besser zu verstehen und darauf zu reagieren, die Genauigkeit von Diagnosen zu verbessern und Behandlungspläne zu verbessern. Natural Language Processing (NLP) und Predictive Analytics gehören zu den Technologien, die eine bedeutendere Rolle spielen werden. Diese aufkommenden Technologien versprechen eine noch größere Effizienz und bessere Behandlungsergebnisse für Patienten weltweit.

Dieser Artikel befasst sich mit den Spitzenanwendungen aufkommender Technologien im Gesundheitswesen und hebt die Top 5 für das Jahr 2023 hervor. Von der Verbesserung der klinischen Dokumentation bis zum Einsatz von KI-Chatbots und virtuellen Schreibern erweisen sich diese Anwendungen als transformativ in ihrer Fähigkeit, das Gesundheitswesen zu optimieren Prozesse und bieten eine hervorragende Versorgung. Durch die Integration von Predictive Analytics revolutionieren diese innovativen Tools die Gesundheitsbranche und tragen zu besseren Patientenergebnissen bei.

Die 5 besten Anwendungen für neue Technologien im Gesundheitswesen

Klinische Dokumentation: Die Anwendung von Natural Language Processing (NLP) in der klinischen Dokumentation hat die Gesundheitsbranche erheblich beeinflusst. Durch den Einsatz von NLP können Kliniker wichtige Patienteninformationen aus unstrukturierten medizinischen Texten extrahieren, wodurch sie ihre Abhängigkeit von umständlichen EHR-Systemen verringern und mehr Zeit für die Patientenversorgung aufwenden können. NLP kann auch verwendet werden, um öffentliche Datensätze und soziale Medien zu analysieren, um Einblicke in soziale Determinanten der Gesundheit (SDOH) und die Wirksamkeit von Wellness-basierten Richtlinien zu erhalten, was letztendlich zu verbesserten Ergebnissen für Kliniker führt.

2. KI-Chatbots und Virtual Scribe: Im Gesundheitswesen sind KI-Chatbots und Virtual Scribe zwei vielversprechende NLP-Anwendungen, die die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, um die Patientenversorgung zu verbessern. Chatbots können menschenähnliche Gespräche mit Patienten imitieren, um Daten zu sammeln, medizinischen Rat zu geben und bei Diagnose und Behandlung zu helfen. Gesundheitsdienstleister verwenden bereits Chatbots, um Symptome zu erfassen, Patienten zu triagieren und Gesundheitsdaten zu sammeln. Der virtuelle Schreiber verwendet NLP, um Arzt-Patienten-Gespräche in Echtzeit zu transkribieren, sodass Gesundheitsdienstleister genaue Krankenakten erstellen können.
3. Computational Phänotyping: Die Verwendung von NLP beim Abgleich klinischer Studien erleichtert es Ärzten, den aktuellen Zustand eines Patienten zu untersuchen, indem sie die Art und Weise ändern, wie sie ihre körperlichen und biologischen Merkmale identifizieren. NLP kann auch Sprachmuster beurteilen, mit diagnostischem Potenzial für neurokognitive und kardiovaskuläre Störungen. Unternehmen wie Winterlight Labs entwickeln Technologien zur Erkennung von vokalen Biomarkern und sprachlichen Mustern bei Patienten mit diesen Störungen.

4. Bewertungsmanagement und Stimmungsanalyse: NLP hat das Potenzial, Organisationen bei der Verwaltung von Online-Bewertungen zu unterstützen, indem es jeden Tag Tausende von Gesundheitsbewertungen in Listen von Drittanbietern analysiert. NLP kann auch die Einstellung der Kunden verfolgen, indem positive und negative Begriffe innerhalb der Bewertung identifiziert werden. Einige Systeme können sogar die Stimme des Kunden bei der Überprüfung überwachen, sodass Ärzte besser verstehen können, wie Patienten über ihre Behandlung sprechen und gemeinsames Vokabular verwenden.
5. Automatisierte Registrierungsberichte: Einer der häufigsten Anwendungsfälle von NLP im Gesundheitswesen ist das Extrahieren von Werten, die für verschiedene Anwendungsfälle benötigt werden. Dies ist besonders hilfreich für Gesundheits-IT-Systeme, die behördlichen Berichtspflichten unterliegen, bei denen bestimmte Kennzahlen nicht als diskrete Werte gespeichert werden. Beispielsweise ist die Ejektionsfraktion (EF) ein entscheidendes Maß für die Herzfunktion, das zur Diagnose und Behandlung von Herzinsuffizienz verwendet wird. Dennoch wird EF in vielen Fällen nicht als diskreter Wert in elektronischen Patientenakten (EHRs) gespeichert, was es für Gesundheitssysteme schwierig macht, automatisierte Berichtstools für behördliche Berichtszwecke zu verwenden. Um dieser Herausforderung zu begegnen, können Gesundheitssysteme NLP-Algorithmen verwenden, um zu erkennen, wann ein EF-Wert als Teil einer Notiz dokumentiert ist, und jeden Deal in einer Form speichern, die die Analyseplattform der Organisation für automatisierte Registrierungsberichte verwenden kann.

Implementierung von Predictive Analytics im Gesundheitswesen

Predictive Analytics im Gesundheitswesen ist ein Wendepunkt mit dem Potenzial, die Patientenidentifikation und -diagnose zu verbessern. Es umfasst Data Mining, maschinelles Lernen und andere statistische Techniken, um Muster zu identifizieren und zukünftige Ereignisse im Gesundheitswesen vorherzusagen.

Gesundheitsorganisationen können Predictive Analytics mit der zunehmenden Verfügbarkeit von elektronischen Patientenakten (EHRs) und anderen Formen digitaler Gesundheitsdaten nutzen. Dies kann dabei helfen, Patienten zu identifizieren, bei denen das Risiko besteht, dass sie bestimmte Erkrankungen entwickeln, die Wahrscheinlichkeit einer erneuten Krankenhauseinweisung eines Patienten vorhersagen und die Genauigkeit von Krankheitsdiagnosen verbessern.

Ein großer Vorteil der Integration von Predictive Analytics in das Gesundheitswesen besteht darin, dass Anbieter fundiertere Entscheidungen in Bezug auf die Patientenversorgung treffen können. Durch die frühzeitige Identifizierung von Hochrisikopatienten können Anbieter eingreifen, bevor sich ein Zustand verschlimmert, und eine proaktivere und personalisiertere Versorgung bieten. Darüber hinaus kann Predictive Analytics den Anbietern helfen, die klinische Entscheidungsfindung zu verbessern, indem genauere Informationen über den Gesundheitszustand eines Patienten und mögliche Ergebnisse bereitgestellt werden.

Unternehmen müssen zunächst eine solide Grundlage für Datenmanagement- und Analysefunktionen schaffen, um Predictive Analytics zu implementieren. Dazu gehören Investitionen in fortschrittliche Analysetools und -technologien, der Aufbau eines Teams aus Datenwissenschaftlern und Analysten sowie die Entwicklung robuster Datenverwaltungs- und Sicherheitsprotokolle. Darüber hinaus müssen sich Gesundheitsorganisationen zur kontinuierlichen Verbesserung verpflichten, ihre Datenkapazitäten regelmäßig verfeinern und neue Erkenntnisse und Erkenntnisse in ihre klinische Praxis integrieren.

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration neuer Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Predictive Analytics in der Gesundheitsbranche eine Welt voller aufregender Möglichkeiten für die Zukunft der Patientenversorgung eröffnet. Wenn Sie das volle Potenzial dieser Technologien nutzen möchten, um die Patientenversorgung zu verbessern und im Gesundheitswesen immer einen Schritt voraus zu sein, sollten Sie die von Maruti Techlabs angebotenen NLP-Dienste in Betracht ziehen. Ihre hochmodernen Lösungen können Ihrer Organisation helfen, die Ergebnisse im Gesundheitswesen zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu steigern.