Top 5 zastosowań NLP w ochronie zdrowia – 2023 r

Branża opieki zdrowotnej przechodzi w ostatnich latach rewolucję technologiczną, a cyfryzacja jest na czele tej transformacji. Rosnące wykorzystanie nowych technologii zasadniczo zmieniło sposób świadczenia usług opieki zdrowotnej, prowadząc do znacznego przejścia w kierunku bardziej wydajnych, dostępnych i spersonalizowanych usług opieki zdrowotnej.

W 2023 r. spodziewamy się jeszcze większej liczby najnowocześniejszych zastosowań w sektorze opieki zdrowotnej, ponieważ technologia nadal odgrywa kluczową rolę w poprawie opieki nad pacjentem i jego wynikach. Umożliwianie świadczeniodawcom lepszego zrozumienia potrzeb pacjentów i reagowania na nie, zwiększanie dokładności diagnoz i ulepszanie planów leczenia. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i analityka predykcyjna należą do technologii, które mają odgrywać bardziej znaczącą rolę. Te nowe technologie obiecują jeszcze większą wydajność i poprawę wyników opieki zdrowotnej dla pacjentów na całym świecie.

W tym artykule zagłębimy się w najnowocześniejsze zastosowania nowych technologii w opiece zdrowotnej, podkreślając 5 najlepszych na rok 2023. Od ulepszania dokumentacji klinicznej po wdrażanie chatbotów AI i wirtualnych skrybów, aplikacje te okazują się rewolucyjne pod względem zdolności do optymalizacji opieki zdrowotnej procesów i zapewnić najwyższą jakość opieki. Dzięki zastosowaniu analiz predykcyjnych te innowacyjne narzędzia rewolucjonizują branżę opieki zdrowotnej i przyczyniają się do lepszych wyników leczenia pacjentów.

5 najlepszych zastosowań nowych technologii w opiece zdrowotnej

Dokumentacja kliniczna: Zastosowanie przetwarzania języka naturalnego (NLP) w dokumentacji klinicznej znacząco wpłynęło na branżę medyczną. Wykorzystując NLP, klinicyści mogą wydobywać ważne informacje o pacjencie z nieustrukturyzowanych tekstów medycznych, zmniejszając zależność od nieporęcznych systemów EHR i umożliwiając im poświęcenie większej ilości czasu na opiekę nad pacjentem. NLP można również wykorzystać do analizy publicznych zbiorów danych i mediów społecznościowych, zapewniając wgląd w społeczne uwarunkowania zdrowia (SDOH) i skuteczność polityk opartych na dobrym samopoczuciu, co ostatecznie prowadzi do lepszych wyników dla klinicystów.

2. Chatboty AI i Virtual Scribe: W służbie zdrowia chatboty AI i Virtual Scribe to dwie obiecujące aplikacje NLP, które wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego w celu poprawy opieki nad pacjentem. Chatboty mogą naśladować ludzkie rozmowy z pacjentami w celu zbierania danych, udzielania porad medycznych oraz pomocy w diagnozowaniu i leczeniu. Dostawcy opieki zdrowotnej używają już chatbotów do wychwytywania objawów, segregacji pacjentów i gromadzenia danych zdrowotnych. Wirtualny skryba wykorzystuje NLP do transkrypcji dyskusji lekarz-pacjent w czasie rzeczywistym, umożliwiając świadczeniodawcom tworzenie dokładnej dokumentacji medycznej.
3. Fenotypowanie obliczeniowe: wykorzystanie NLP w dopasowywaniu badań klinicznych ułatwia lekarzom badanie aktualnego stanu pacjenta poprzez modyfikację sposobu, w jaki identyfikują jego cechy fizyczne i biologiczne. NLP może również oceniać wzorce mowy, z potencjałem diagnostycznym dla zaburzeń neuropoznawczych i sercowo-naczyniowych. Firmy takie jak Winterlight Labs opracowują technologie rozpoznawania biomarkerów wokalnych i wzorców językowych u pacjentów z tymi zaburzeniami.

4. Zarządzanie recenzjami i analiza nastrojów: NLP może pomóc organizacjom w zarządzaniu recenzjami online, analizując każdego dnia tysiące recenzji dotyczących opieki zdrowotnej w wykazach stron trzecich. NLP może również śledzić postawy klientów, identyfikując pozytywne i negatywne warunki w recenzji. Niektóre systemy mogą nawet monitorować głos klienta podczas przeglądu, co pozwala lekarzom lepiej zrozumieć, w jaki sposób pacjenci omawiają swoją opiekę i używają wspólnego słownictwa.
5. Automatyczne raportowanie rejestru: Jednym z najczęstszych przypadków użycia NLP w opiece zdrowotnej jest wyodrębnianie wartości potrzebnych do różnych przypadków użycia. Jest to szczególnie przydatne w przypadku systemów informatycznych służby zdrowia, które spełniają wymogi sprawozdawczości regulacyjnej, w przypadku których określone miary nie są przechowywane jako wartości dyskretne. Na przykład frakcja wyrzutowa (EF) jest kluczowym wskaźnikiem funkcji serca, używanym do diagnozowania i leczenia niewydolności serca. Mimo to w wielu przypadkach EF nie jest przechowywana jako dyskretna wartość w elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR), co utrudnia systemom opieki zdrowotnej korzystanie z automatycznych narzędzi raportowania do celów raportowania regulacyjnego. Aby sprostać temu wyzwaniu, systemy opieki zdrowotnej mogą wykorzystywać algorytmy NLP do identyfikowania, kiedy wartość EF jest dokumentowana jako część notatki i zapisywania każdej transakcji w formie, którą platforma analityczna organizacji może wykorzystać do automatycznego raportowania rejestru.

Wdrażanie analiz predykcyjnych w opiece zdrowotnej

Analityka predykcyjna w opiece zdrowotnej to rewolucja, która może poprawić identyfikację i diagnostykę pacjentów. Obejmuje eksplorację danych, uczenie maszynowe i inne techniki statystyczne w celu identyfikacji wzorców i przewidywania przyszłych zdarzeń związanych z opieką zdrowotną.

Organizacje opieki zdrowotnej mogą wykorzystywać analizy prognostyczne dzięki rosnącej dostępności elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) i innych form cyfrowych danych dotyczących opieki zdrowotnej. Może to pomóc w identyfikacji pacjentów zagrożonych rozwojem pewnych schorzeń, przewidzieć prawdopodobieństwo ponownego przyjęcia pacjenta do szpitala i poprawić dokładność diagnozy choroby.

Jedną z głównych zalet integracji analityki predykcyjnej z opieką zdrowotną jest to, że umożliwia ona usługodawcom podejmowanie bardziej świadomych decyzji dotyczących opieki nad pacjentem. Dzięki wczesnej identyfikacji pacjentów wysokiego ryzyka, usługodawcy mogą interweniować, zanim stan się pogorszy, i zapewnić bardziej proaktywną i spersonalizowaną opiekę. Ponadto analizy predykcyjne mogą pomóc usługodawcom usprawnić proces podejmowania decyzji klinicznych, dostarczając dokładniejszych informacji o stanie zdrowia pacjenta i potencjalnych wynikach.

Organizacje muszą najpierw stworzyć solidne podstawy zarządzania danymi i możliwości analitycznych, aby wdrożyć analizy predykcyjne. Obejmuje to inwestowanie w zaawansowane narzędzia i technologie analityczne, budowanie zespołu naukowców i analityków danych oraz opracowywanie solidnych protokołów zarządzania danymi i bezpieczeństwa. Ponadto organizacje opieki zdrowotnej muszą być zaangażowane w ciągłe doskonalenie, regularne udoskonalanie swoich możliwości w zakresie danych oraz uwzględnianie nowych spostrzeżeń i wniosków w swoich praktykach klinicznych.

Wniosek

Podsumowując, integracja nowych technologii, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i analityka predykcyjna w branży medycznej, otwiera świat ekscytujących możliwości dla przyszłości opieki nad pacjentem. Jeśli chcesz wykorzystać pełny potencjał tych technologii, aby poprawić opiekę nad pacjentem i wyprzedzić konkurencję w opiece zdrowotnej, rozważ zapoznanie się z usługami NLP oferowanymi przez Maruti Techlabs. Ich najnowocześniejsze rozwiązania mogą pomóc Twojej organizacji poprawić wyniki opieki zdrowotnej i zwiększyć wydajność operacyjną.