의료 분야에서 NLP의 상위 5개 응용 프로그램 – 2023년

의료 산업은 최근 몇 년간 기술 혁명을 겪고 있으며 디지털화가 이러한 변화의 최전선에 있습니다. 신흥 기술의 사용이 증가함에 따라 의료 서비스 제공 방식이 크게 바뀌어 보다 효율적이고 접근 가능하며 개인화된 의료 서비스로의 상당한 변화를 주도하고 있습니다.

2023년에는 의료 부문에서 훨씬 더 많은 최첨단 애플리케이션이 기술이 환자 치료 및 결과 개선에 중추적인 역할을 계속할 것으로 기대합니다. 의료 서비스 제공자가 환자의 요구 사항을 더 잘 이해하고 대응할 수 있도록 하여 진단의 정확성을 높이고 치료 계획을 개선합니다. 자연어 처리(NLP) 및 예측 분석은 더 중요한 역할을 수행하도록 설정된 기술 중 하나입니다. 이러한 최신 기술은 전 세계 환자의 효율성을 높이고 의료 결과를 개선할 것을 약속합니다.

이 기사에서는 2023년 상위 5개 기술을 강조하면서 의료 분야의 신흥 기술의 최첨단 응용 프로그램에 대해 자세히 설명합니다. 임상 문서 향상에서 AI 챗봇 및 가상 서기 배포에 이르기까지 이러한 응용 프로그램은 의료 최적화 능력에 있어 혁신적임이 입증되었습니다. 처리하고 우수한 치료를 제공합니다. 예측 분석을 통합함으로써 이러한 혁신적인 도구는 의료 산업을 혁신하고 더 나은 환자 결과에 기여하고 있습니다.

의료 분야에서 최신 기술의 5가지 최고의 응용 프로그램

임상 문서화: 임상 문서화에 자연어 처리(NLP)를 적용한 것은 의료 산업에 상당한 영향을 미쳤습니다. 임상의는 NLP를 활용하여 구조화되지 않은 의료 텍스트에서 중요한 환자 정보를 추출하여 번거로운 EHR 시스템에 대한 의존도를 줄이고 환자 치료에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. NLP는 또한 공공 데이터 세트와 소셜 미디어를 분석하는 데 활용되어 건강의 사회적 결정 요인(SDOH)과 웰빙 기반 정책의 효과에 대한 통찰력을 제공하여 궁극적으로 임상의에게 향상된 결과를 제공합니다.

2. AI 챗봇 및 가상 스크라이브: 의료 분야에서 AI 챗봇 및 가상 스크라이브는 자연어 처리를 사용하여 환자 치료를 개선하는 두 가지 유망한 NLP 애플리케이션입니다. 챗봇은 환자와의 대화를 모방하여 데이터를 수집하고 의학적 조언을 제공하며 진단 및 치료를 지원할 수 있습니다. 의료 서비스 제공자는 이미 챗봇을 사용하여 증상을 캡처하고 환자를 분류하고 건강 데이터를 수집합니다. 가상 서기는 NLP를 사용하여 의사와 환자의 논의를 실시간으로 기록하므로 의료 제공자가 정확한 의료 기록을 생성할 수 있습니다.
3. 전산 표현형 분석: 임상 시험 매칭에서 NLP를 사용하면 의사가 환자의 신체적, 생물학적 특성을 식별하는 방식을 수정하여 환자의 현재 상태를 더 쉽게 연구할 수 있습니다. NLP는 또한 신경인지 및 심혈관 질환에 대한 진단 가능성이 있는 음성 패턴을 평가할 수 있습니다. Winterlight Labs와 같은 회사는 이러한 장애가 있는 환자의 음성 바이오마커와 언어 패턴을 인식하는 기술을 개발하고 있습니다.

4. 검토 관리 및 감정 분석: NLP는 매일 타사 목록에 대한 수천 건의 의료 리뷰를 분석하여 온라인 검토를 관리하는 조직을 지원할 수 있는 잠재력이 있습니다. NLP는 또한 리뷰 내에서 긍정적인 용어와 부정적인 용어를 식별하여 고객 태도를 추적할 수 있습니다. 일부 시스템은 리뷰에서 고객의 목소리를 모니터링하여 의사가 환자가 치료에 대해 논의하고 공유 어휘를 사용하는 방법을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다.
5. 자동화된 레지스트리 보고: 의료 분야에서 NLP의 가장 일반적인 사용 사례 중 하나는 다양한 사용 사례에 필요한 값을 추출하는 것입니다. 이는 특정 측정값이 개별 값으로 저장되지 않는 규제 보고 요구 사항에 직면한 의료 IT 시스템에 특히 유용합니다. 예를 들어 박출률(EF)은 심부전을 진단하고 관리하는 데 사용되는 심장 기능의 중요한 척도입니다. 그러나 많은 경우에 EF는 전자 건강 기록(EHR)에 개별 값으로 저장되지 않으므로 의료 시스템에서 규제 보고 목적으로 자동화된 보고 도구를 사용하는 것이 어렵습니다. 이 문제를 해결하기 위해 의료 시스템은 NLP 알고리즘을 사용하여 EF 값이 메모의 일부로 문서화되는 시기를 식별하고 조직의 분석 플랫폼이 자동화된 레지스트리 보고에 사용할 수 있는 형식으로 각 거래를 저장할 수 있습니다.

의료 분야에서 예측 분석 구현

의료 분야의 예측 분석은 환자 식별 및 진단을 개선할 수 있는 잠재력을 가진 게임 체인저입니다. 여기에는 데이터 마이닝, 기계 학습 및 기타 통계 기술이 포함되어 패턴을 식별하고 향후 의료 이벤트를 예측합니다.

의료 조직은 전자 의료 기록(EHR) 및 기타 형태의 디지털 의료 데이터의 가용성이 증가함에 따라 예측 분석을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 특정 질병이 발생할 위험이 있는 환자를 식별하고, 환자의 병원 재입원 가능성을 예측하고, 질병 진단의 정확도를 높일 수 있습니다.

예측 분석을 의료에 통합하는 주요 이점 중 하나는 공급자가 환자 치료에 대해 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다는 것입니다. 고위험 환자를 조기에 식별함으로써 공급자는 상태가 악화되기 전에 개입하여 보다 사전 예방적이고 개인화된 치료를 제공할 수 있습니다. 또한 예측 분석은 환자의 건강 상태 및 잠재적 결과에 대한 보다 정확한 정보를 제공하여 제공자가 임상 의사 결정을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

조직은 먼저 예측 분석을 구현하기 위해 데이터 관리 및 분석 기능의 강력한 기반을 구축해야 합니다. 여기에는 고급 분석 도구 및 기술에 대한 투자, 데이터 과학자 및 분석가 팀 구성, 강력한 데이터 거버넌스 및 보안 프로토콜 개발이 포함됩니다. 또한 의료 조직은 정기적으로 데이터 기능을 개선하고 새로운 통찰력과 학습을 임상 실습에 통합하여 지속적인 개선에 전념해야 합니다.

결론

결론적으로 의료 산업에서 자연어 처리(NLP) 및 예측 분석과 같은 새로운 기술을 통합하면 환자 치료의 미래에 대한 흥미진진한 가능성의 세계가 열립니다. 이러한 기술의 잠재력을 최대한 활용하여 환자 치료를 향상하고 의료 분야에서 앞서 나가고 싶다면 Maruti Techlabs에서 제공하는 NLP 서비스를 살펴보십시오. 최첨단 솔루션은 조직이 의료 결과를 개선하고 운영 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.