Top 5 des applications de la PNL dans les soins de santé – 2023

L'industrie de la santé connaît une révolution technologique ces dernières années, avec la numérisation au premier plan de cette transformation. L'utilisation croissante des technologies émergentes a considérablement modifié la manière dont les services de santé sont dispensés, entraînant une évolution significative vers des services de santé plus efficaces, accessibles et personnalisés.

Nous nous attendons à encore plus d'applications de pointe dans le secteur de la santé en 2023, car la technologie continue de jouer un rôle central dans l'amélioration des soins aux patients et des résultats. Permettre aux prestataires de soins de santé de mieux comprendre et répondre aux besoins des patients, d'améliorer la précision des diagnostics et d'améliorer les plans de traitement. Le traitement du langage naturel (TAL) et l'analyse prédictive font partie des technologies appelées à jouer un rôle plus important. Ces technologies émergentes promettent d'accroître encore l'efficacité et d'améliorer les résultats des soins de santé pour les patients du monde entier.

Cet article se plongera dans les applications de pointe des technologies émergentes dans le domaine de la santé, en mettant en évidence le top 5 pour l'année 2023. De l'amélioration de la documentation clinique au déploiement de chatbots d'IA et de scribes virtuels, ces applications s'avèrent transformatrices dans leur capacité à optimiser les soins de santé. processus et fournir des soins de qualité supérieure. En intégrant l'analyse prédictive, ces outils innovants révolutionnent le secteur de la santé et contribuent à de meilleurs résultats pour les patients.

5 meilleures applications des technologies émergentes dans les soins de santé

Documentation clinique : L'application du traitement du langage naturel (TAL) dans la documentation clinique a eu un impact significatif sur l'industrie de la santé. En utilisant la PNL, les cliniciens peuvent extraire des informations importantes sur les patients à partir de textes médicaux non structurés, réduisant ainsi leur dépendance aux systèmes de DSE encombrants et leur permettant de consacrer plus de temps aux soins des patients. La PNL peut également être utilisée pour analyser des ensembles de données publiques et des médias sociaux, fournissant un aperçu des déterminants sociaux de la santé (SDOH) et de l'efficacité des politiques basées sur le bien-être, conduisant finalement à de meilleurs résultats pour les cliniciens.

2. Chatbots IA et scribe virtuel : dans le domaine de la santé, les chatbots IA et le scribe virtuel sont deux applications prometteuses de la PNL qui utilisent le traitement du langage naturel pour améliorer les soins aux patients. Les chatbots peuvent imiter des conversations humaines avec des patients pour collecter des données, fournir des conseils médicaux et aider au diagnostic et au traitement. Les prestataires de soins de santé utilisent déjà des chatbots pour capturer les symptômes, trier les patients et collecter des données sur la santé. Le scribe virtuel utilise la PNL pour transcrire les discussions médecin-patient en temps réel, permettant aux prestataires de soins de santé de créer des dossiers médicaux précis.
3. Phénotypage informatique : L'utilisation de la PNL dans l'appariement des essais cliniques permet aux médecins d'étudier plus facilement l'état actuel d'un patient en modifiant la façon dont ils identifient leurs traits physiques et biologiques. La PNL peut également évaluer les modèles de parole, avec un potentiel diagnostique pour les troubles neurocognitifs et cardiovasculaires. Des entreprises comme Winterlight Labs développent des technologies pour reconnaître les biomarqueurs vocaux et les modèles linguistiques chez les patients atteints de ces troubles.

4. Gestion des avis et analyse des sentiments : la PNL a le potentiel d'aider les organisations à gérer les avis en ligne en analysant chaque jour des milliers d'avis sur les soins de santé sur des listes de tiers. La PNL peut également suivre les attitudes des clients en identifiant les termes positifs et négatifs dans l'avis. Certains systèmes peuvent même surveiller la voix du client lors de l'examen, ce qui permet aux médecins de mieux comprendre comment les patients discutent de leurs soins et utilisent un vocabulaire partagé.
5. Rapports de registre automatisés : l'un des cas d'utilisation les plus courants du NLP dans le domaine de la santé consiste à extraire les valeurs nécessaires pour divers cas d'utilisation. Ceci est particulièrement utile pour les systèmes informatiques de santé qui sont confrontés à des exigences réglementaires en matière de rapports où des mesures spécifiques ne sont pas stockées sous forme de valeurs discrètes. Par exemple, la fraction d'éjection (FE) est une mesure cruciale de la fonction cardiaque utilisée pour diagnostiquer et gérer l'insuffisance cardiaque. Pourtant, dans de nombreux cas, EF n'est pas stocké en tant que valeur discrète dans les dossiers de santé électroniques (DSE), ce qui rend difficile pour les systèmes de santé d'utiliser des outils de déclaration automatisés à des fins de déclaration réglementaire. Pour relever ce défi, les systèmes de santé peuvent utiliser des algorithmes NLP pour identifier quand une valeur EF est documentée dans le cadre d'une note et enregistrer chaque transaction sous une forme que la plate-forme d'analyse de l'organisation peut utiliser pour les rapports de registre automatisés.

Mise en œuvre de l'analyse prédictive dans les soins de santé

L'analyse prédictive dans le domaine de la santé change la donne avec le potentiel d'améliorer l'identification et le diagnostic des patients. Cela implique l'exploration de données, l'apprentissage automatique et d'autres techniques statistiques pour identifier des modèles et prédire les futurs événements de santé.

Les organisations de santé peuvent tirer parti de l'analyse prédictive avec la disponibilité croissante des dossiers de santé électroniques (DSE) et d'autres formes de données de santé numériques. Cela peut aider à identifier les patients à risque de développer certaines conditions médicales, à prédire la probabilité de réadmission à l'hôpital d'un patient et à améliorer la précision des diagnostics de maladie.

L'un des principaux avantages de l'intégration de l'analyse prédictive dans les soins de santé est qu'elle permet aux prestataires de prendre des décisions plus éclairées concernant les soins aux patients. En identifiant tôt les patients à haut risque, les prestataires peuvent intervenir avant qu'un état ne s'aggrave et fournir des soins plus proactifs et personnalisés. De plus, l'analyse prédictive peut aider les prestataires à améliorer la prise de décision clinique en fournissant des informations plus précises sur l'état de santé d'un patient et les résultats potentiels.

Les organisations doivent d'abord établir une base solide de capacités de gestion et d'analyse des données pour mettre en œuvre l'analyse prédictive. Cela comprend l'investissement dans des outils et des technologies d'analyse avancés, la constitution d'une équipe de scientifiques et d'analystes de données et le développement de protocoles de gouvernance et de sécurité des données robustes. De plus, les organisations de soins de santé doivent s'engager à s'améliorer continuellement, à affiner régulièrement leurs capacités de données et à intégrer de nouvelles connaissances et apprentissages dans leurs pratiques cliniques.

Conclusion

En conclusion, l'intégration de technologies émergentes telles que le traitement du langage naturel (NLP) et l'analyse prédictive dans le secteur de la santé ouvre un monde de possibilités passionnantes pour l'avenir des soins aux patients. Si vous cherchez à exploiter tout le potentiel de ces technologies pour améliorer les soins aux patients et garder une longueur d'avance dans le domaine des soins de santé, envisagez d'explorer les services PNL proposés par Maruti Techlabs. Leurs solutions de pointe peuvent aider votre organisation à améliorer les résultats des soins de santé et à accroître l'efficacité opérationnelle.