Le 5 principali applicazioni della PNL nel settore sanitario - 2023

Il settore sanitario sta attraversando una rivoluzione tecnologica negli ultimi anni, con la digitalizzazione in prima linea in questa trasformazione. Il crescente utilizzo delle tecnologie emergenti ha cambiato sostanzialmente il modo in cui i servizi sanitari vengono forniti, determinando un cambiamento significativo verso servizi sanitari più efficienti, accessibili e personalizzati.

Prevediamo applicazioni ancora più all'avanguardia nel settore sanitario nel 2023 poiché la tecnologia continua a svolgere un ruolo fondamentale nel migliorare l'assistenza ai pazienti e i risultati. Consentire agli operatori sanitari di comprendere meglio e rispondere alle esigenze dei pazienti, migliorare l'accuratezza delle diagnosi e migliorare i piani di trattamento. L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'analisi predittiva sono tra le tecnologie destinate a svolgere un ruolo più significativo. Queste tecnologie emergenti promettono di promuovere efficienze ancora maggiori e migliorare i risultati sanitari per i pazienti di tutto il mondo.

Questo articolo approfondirà le applicazioni all'avanguardia della tecnologia emergente nel settore sanitario, evidenziando le prime 5 per l'anno 2023. Dal miglioramento della documentazione clinica all'implementazione di chatbot AI e scribi virtuali, queste applicazioni si stanno dimostrando trasformative nella loro capacità di ottimizzare l'assistenza sanitaria processi e fornire un'assistenza superiore. Incorporando l'analisi predittiva, questi strumenti innovativi stanno rivoluzionando il settore sanitario e contribuendo a migliori risultati per i pazienti.

5 migliori applicazioni della tecnologia emergente nel settore sanitario

Documentazione clinica: l'applicazione dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) nella documentazione clinica ha avuto un impatto significativo sul settore sanitario. Utilizzando la PNL, i medici possono estrarre informazioni importanti sui pazienti da testi medici non strutturati, riducendo la loro dipendenza da ingombranti sistemi EHR e consentendo loro di dedicare più tempo alla cura del paziente. La PNL può anche essere utilizzata per analizzare set di dati pubblici e social media, fornendo informazioni sui determinanti sociali della salute (SDOH) e sull'efficacia delle politiche basate sul benessere, portando infine a risultati migliori per i medici.

2. Chatbot AI e Virtual Scribe: nel settore sanitario, i chatbot AI e lo scriba virtuale sono due promettenti applicazioni NLP che utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per migliorare l'assistenza ai pazienti. I chatbot possono imitare conversazioni simili a quelle umane con i pazienti per raccogliere dati, fornire consulenza medica e assistere nella diagnosi e nel trattamento. Gli operatori sanitari utilizzano già i chatbot per acquisire sintomi, valutare i pazienti e raccogliere dati sanitari. Lo scriba virtuale utilizza la PNL per trascrivere le discussioni medico-paziente in tempo reale, consentendo agli operatori sanitari di creare cartelle cliniche accurate.
3. Fenotipizzazione computazionale: l'uso della PNL nell'abbinamento degli studi clinici rende più facile per i medici studiare le condizioni attuali di un paziente modificando il modo in cui identificano i suoi tratti fisici e biologici. La PNL può anche valutare i modelli del linguaggio, con potenziale diagnostico per i disturbi neurocognitivi e cardiovascolari. Aziende come Winterlight Labs stanno sviluppando tecnologie per riconoscere i biomarcatori vocali e i modelli linguistici nei pazienti con questi disturbi.

4. Gestione delle recensioni e analisi del sentiment: la PNL ha il potenziale per assistere le organizzazioni nella gestione delle recensioni online analizzando migliaia di recensioni sanitarie su elenchi di terze parti ogni giorno. La PNL può anche tenere traccia degli atteggiamenti dei clienti identificando i termini positivi e negativi all'interno della recensione. Alcuni sistemi possono persino monitorare la voce del cliente durante la revisione, consentendo ai medici di capire meglio come i pazienti discutono della loro cura e utilizzano un vocabolario condiviso.
5. Rapporti di registro automatizzati: uno dei casi d'uso più comuni della PNL nel settore sanitario è l'estrazione dei valori necessari per vari casi d'uso. Ciò è particolarmente utile per i sistemi IT sanitari che devono soddisfare i requisiti normativi di segnalazione in cui misure specifiche non vengono memorizzate come valori discreti. Ad esempio, la frazione di eiezione (EF) è una misura cruciale della funzione cardiaca utilizzata per diagnosticare e gestire l'insufficienza cardiaca. Tuttavia, in molti casi, l'EF non viene archiviato come valore discreto nelle cartelle cliniche elettroniche (EHR), rendendo difficile per i sistemi sanitari l'utilizzo di strumenti di segnalazione automatizzati a fini di segnalazione normativa. Per affrontare questa sfida, i sistemi sanitari possono utilizzare algoritmi NLP per identificare quando un valore EF è documentato come parte di una nota e salvare ogni accordo in una forma che la piattaforma di analisi dell'organizzazione può utilizzare per la reportistica automatizzata del registro.

Implementazione dell'analisi predittiva nel settore sanitario

L'analisi predittiva nel settore sanitario è un punto di svolta con il potenziale per migliorare l'identificazione e la diagnosi dei pazienti. Coinvolge il data mining, l'apprendimento automatico e altre tecniche statistiche per identificare modelli e prevedere futuri eventi sanitari.

Le organizzazioni sanitarie possono sfruttare l'analisi predittiva con la crescente disponibilità di cartelle cliniche elettroniche (EHR) e altre forme di dati sanitari digitali. Ciò può aiutare a identificare i pazienti a rischio di sviluppare determinate condizioni mediche, prevedere la probabilità di riammissione ospedaliera di un paziente e migliorare l'accuratezza delle diagnosi di malattia.

Uno dei principali vantaggi dell'integrazione dell'analisi predittiva nell'assistenza sanitaria è che consente ai fornitori di prendere decisioni più informate in merito all'assistenza ai pazienti. Identificando precocemente i pazienti ad alto rischio, i fornitori possono intervenire prima che una condizione peggiori e fornire un'assistenza più proattiva e personalizzata. Inoltre, l'analisi predittiva può aiutare i fornitori a migliorare il processo decisionale clinico fornendo informazioni più accurate sullo stato di salute di un paziente e sui potenziali risultati.

Le organizzazioni devono innanzitutto stabilire una solida base di capacità di gestione e analisi dei dati per implementare l'analisi predittiva. Ciò include l'investimento in strumenti e tecnologie di analisi avanzate, la creazione di un team di data scientist e analisti e lo sviluppo di una solida governance dei dati e protocolli di sicurezza. Inoltre, le organizzazioni sanitarie devono impegnarsi per il miglioramento continuo, affinando regolarmente le proprie capacità relative ai dati e incorporando nuovi approfondimenti e apprendimenti nelle loro pratiche cliniche.

Conclusione

In conclusione, l'integrazione di tecnologie emergenti come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'analisi predittiva nel settore sanitario apre un mondo di possibilità entusiasmanti per il futuro della cura del paziente. Se stai cercando di sfruttare tutto il potenziale di queste tecnologie per migliorare l'assistenza ai pazienti e stare al passo con i tempi nel settore sanitario, prendi in considerazione l'idea di esplorare i servizi NLP offerti da Maruti Techlabs. Le loro soluzioni all'avanguardia possono aiutare la tua organizzazione a migliorare i risultati sanitari e promuovere l'efficienza operativa.