ヘルスケアにおける NLP の上位 5 つのアプリケーション – 2023 年

公開: 2023-03-21

近年、ヘルスケア業界は技術革新を遂げており、デジタル化はこの変革の最前線にあります。新興技術の使用の増加により、ヘルスケアサービスの提供方法が大幅に変化し、より効率的でアクセスしやすく、パーソナライズされたヘルスケアサービスへと大きくシフトしています。

2023 年には、テクノロジーが患者のケアと転帰の改善において極めて重要な役割を果たし続けるため、ヘルスケアセクターではさらに多くの最先端のアプリケーションが登場すると予想されます。医療提供者が患者のニーズをよりよく理解して対応し、診断の精度を高め、治療計画を改善できるようにします。自然言語処理 (NLP) と予測分析は、より重要な役割を果たすテクノロジーの 1 つです。これらの新しいテクノロジーは、効率をさらに高め、世界中の患者の医療成果を改善することを約束します。

この記事では、ヘルスケアにおける新興テクノロジーの最先端のアプリケーションを掘り下げ、2023 年のトップ 5 を取り上げます。臨床文書の強化から AI チャットボットや仮想スクライブの展開まで、これらのアプリケーションはヘルスケアを最適化する能力において変革をもたらすことが証明されています。処理し、優れたケアを提供します。予測分析を組み込むことにより、これらの革新的なツールはヘルスケア業界に革命をもたらし、患者の転帰の改善に貢献しています。

ヘルスケアにおける最新テクノロジーの 5 つの最適なアプリケーション

臨床文書:臨床文書における自然言語処理 (NLP) の適用は、ヘルスケア業界に大きな影響を与えています。 NLP を利用することで、臨床医は構造化されていない医療テキストから重要な患者情報を抽出できるため、煩雑な EHR システムへの依存を減らし、患者のケアにより多くの時間を割けるようになります。 NLP は、公開データセットやソーシャルメディアの分析にも利用できます。これにより、健康の社会的決定要因 (SDOH) と健康に基づく政策の有効性に関する洞察が得られ、最終的に臨床医の転帰が改善されます。

AI チャットボットと仮想スクライブ:ヘルスケアでは、AI チャットボットと仮想スクライブは、自然言語処理を使用して患者ケアを改善する 2 つの有望な NLP アプリケーションです。 チャットボットは、患者との人間のような会話を模倣して、データを収集し、医学的アドバイスを提供し、診断と治療を支援できます。医療提供者はすでにチャットボットを使用して、症状の把握、患者のトリアージ、健康データの収集を行っています。 Virtual scribe は、NLP を使用して医師と患者の会話をリアルタイムで書き起こし、医療提供者が正確な医療記録を作成できるようにします。
計算表現型分析:臨床試験の照合に NLP を使用すると、医師は患者の身体的および生物学的特徴を特定する方法を変更して、患者の現在の状態を簡単に調べることができます。 NLP は、発話パターンを評価することもでき、神経認知障害および心血管障害の診断の可能性があります。 Winterlight Labs などの企業は、これらの障害を持つ患者の音声バイオマーカーと言語パターンを認識する技術を開発しています。

レビュー管理と感情分析: NLP は、毎日サードパーティのリストにある何千ものヘルスケアレビューを分析することにより、組織がオンラインレビューを管理するのを支援する可能性を秘めています。 NLP は、レビュー内の肯定的な用語と否定的な用語を識別することで、顧客の態度を追跡することもできます。一部のシステムはレビュー中の顧客の声を監視することもできるため、医師は患者が自分のケアについてどのように話し、共通の語彙を使用しているかをよりよく理解できます。
自動化されたレジストリレポート:医療における NLP の最も一般的なユースケースの 1 つは、さまざまなユースケースに必要な値を抽出することです。 これは、特定の測定値が個別の値として保存されない規制報告要件に直面している医療 IT システムに特に役立ちます。たとえば、駆出率 (EF) は、心不全の診断と管理に使用される心機能の重要な尺度です。それでも、多くの場合、EF は電子医療記録 (EHR) に個別の値として保存されないため、医療システムが規制報告目的で自動報告ツールを使用することは困難です。この課題に対処するために、医療システムは NLP アルゴリズムを使用して、EF 値がメモの一部として文書化されていることを特定し、組織の分析プラットフォームが自動化されたレジストリレポートに使用できる形式で各取引を保存できます。

ヘルスケアにおける予測分析の実装

ヘルスケアにおける予測分析は、患者の識別と診断を改善する可能性を秘めたゲームチェンジャーです。これには、データマイニング、機械学習、およびその他の統計手法を使用して、パターンを特定し、将来の医療イベントを予測します。

ヘルスケア組織は、電子医療記録 (EHR) やその他の形式のデジタルヘルスケアデータの利用可能性が高まっているため、予測分析を活用できます。これは、特定の病状を発症するリスクのある患者を特定し、患者の再入院の可能性を予測し、病気の診断の精度を向上させるのに役立ちます。

予測分析をヘルスケアに統合する主な利点の 1 つは、医療提供者が患者のケアに関して十分な情報に基づいた決定を下せるようになることです。リスクの高い患者を早期に特定することで、医療提供者は状態が悪化する前に介入し、より積極的でパーソナライズされたケアを提供できます。さらに、予測分析は、患者の健康状態と潜在的な結果に関するより正確な情報を提供することにより、プロバイダーが臨床上の意思決定を改善するのに役立ちます。

組織は、予測分析を実装するために、まずデータ管理と分析機能の強力な基盤を確立する必要があります。これには、高度な分析ツールとテクノロジーへの投資、データサイエンティストとアナリストのチームの構築、堅牢なデータガバナンスとセキュリティプロトコルの開発が含まれます。さらに、医療機関は継続的な改善に取り組み、データ機能を定期的に改良し、新しい洞察と学習を臨床業務に組み込む必要があります。

結論

結論として、ヘルスケア業界で自然言語処理 (NLP) や予測分析などの新しいテクノロジーを統合することで、患者ケアの未来に刺激的な可能性を秘めた世界が開かれます。これらのテクノロジーの可能性を最大限に活用して、患者ケアを強化し、ヘルスケアの時代を先取りしたいと考えている場合は、Maruti Techlabs が提供する NLP サービスを検討することを検討してください。同社の最先端のソリューションは、組織が医療成果を改善し、運用効率を高めるのに役立ちます。