As 5 principais aplicações da PNL na área da saúde – 2023

O setor de saúde está passando por uma revolução tecnológica nos últimos anos, com a digitalização na vanguarda dessa transformação. O uso crescente de tecnologias emergentes mudou substancialmente a forma como os serviços de saúde são prestados, levando a uma mudança significativa em direção a serviços de saúde mais eficientes, acessíveis e personalizados.

Esperamos ainda mais aplicativos de ponta no setor de saúde em 2023, pois a tecnologia continua a desempenhar um papel fundamental na melhoria do atendimento e dos resultados dos pacientes. Permitir que os profissionais de saúde entendam melhor e respondam às necessidades dos pacientes, melhorem a precisão dos diagnósticos e melhorem os planos de tratamento. O processamento de linguagem natural (NLP) e a análise preditiva estão entre as tecnologias definidas para desempenhar um papel mais significativo. Essas tecnologias emergentes prometem gerar eficiências ainda maiores e melhorar os resultados de saúde para pacientes em todo o mundo.

Este artigo se aprofundará nas aplicações de ponta da tecnologia emergente na área da saúde, destacando as 5 principais para o ano de 2023. Desde o aprimoramento da documentação clínica até a implantação de chatbots de IA e escribas virtuais, esses aplicativos estão provando ser transformadores em sua capacidade de otimizar a saúde processos e oferecer atendimento superior. Ao incorporar análises preditivas, essas ferramentas inovadoras estão revolucionando o setor de saúde e contribuindo para melhores resultados para os pacientes.

5 melhores aplicações da tecnologia emergente na área da saúde

Documentação clínica: A aplicação do processamento de linguagem natural (NLP) na documentação clínica teve um impacto significativo no setor de saúde. Ao utilizar o NLP, os médicos podem extrair informações importantes do paciente de textos médicos não estruturados, reduzindo sua dependência de sistemas EHR complicados e permitindo que dediquem mais tempo ao atendimento do paciente. A PNL também pode ser utilizada para analisar conjuntos de dados públicos e mídias sociais, fornecendo informações sobre os Determinantes Sociais da Saúde (SDOH) e a eficácia das políticas baseadas no bem-estar, levando a melhores resultados para os médicos.

2. AI Chatbots e Virtual Scribe: Na área da saúde, AI chatbots e virtual scribe são dois aplicativos NLP promissores que usam processamento de linguagem natural para melhorar o atendimento ao paciente. Os chatbots podem imitar conversas humanas com pacientes para coletar dados, fornecer aconselhamento médico e auxiliar no diagnóstico e tratamento. Os profissionais de saúde já usam chatbots para capturar sintomas, triar pacientes e coletar dados de saúde. O escriba virtual usa o NLP para transcrever discussões médico-paciente em tempo real, permitindo que os profissionais de saúde criem registros médicos precisos.
3. Fenotipagem computacional: O uso de NLP na correspondência de ensaios clínicos torna mais fácil para os médicos estudar a condição atual de um paciente, modificando a maneira como eles identificam suas características físicas e biológicas. A PNL também pode avaliar padrões de fala, com potencial diagnóstico para distúrbios neurocognitivos e cardiovasculares. Empresas como Winterlight Labs estão desenvolvendo tecnologias para reconhecer biomarcadores vocais e padrões linguísticos em pacientes com esses distúrbios.

4. Gerenciamento de avaliações e análise de sentimentos: a PNL tem o potencial de auxiliar as organizações no gerenciamento de avaliações on-line, analisando diariamente milhares de avaliações de assistência médica em listagens de terceiros. A PNL também pode rastrear as atitudes do cliente identificando termos positivos e negativos na revisão. Alguns sistemas podem até monitorar a voz do cliente em revisão, permitindo que os médicos entendam melhor como os pacientes discutem seus cuidados e usam o vocabulário compartilhado.
5. Relatório de registro automatizado: Um dos casos de uso mais comuns do NLP na área da saúde é a extração de valores necessários para vários casos de uso. Isso é particularmente útil para sistemas de TI de saúde que enfrentam requisitos de relatórios regulamentares em que medidas específicas não são armazenadas como valores discretos. Por exemplo, a fração de ejeção (EF) é uma medida crucial da função cardíaca usada para diagnosticar e controlar a insuficiência cardíaca. Ainda assim, em muitos casos, EF não é armazenado como um valor discreto em registros eletrônicos de saúde (EHRs), tornando desafiador para os sistemas de saúde usar ferramentas de relatórios automatizados para fins de relatórios regulatórios. Para enfrentar esse desafio, os sistemas de saúde podem usar algoritmos de NLP para identificar quando um valor de EF é documentado como parte de uma nota e salvar cada transação em um formulário que a plataforma de análise da organização pode usar para relatórios de registro automatizados.

Implementação de análise preditiva na área da saúde

A análise preditiva na área da saúde é uma virada de jogo com o potencial de melhorar a identificação e o diagnóstico do paciente. Envolve mineração de dados, aprendizado de máquina e outras técnicas estatísticas para identificar padrões e prever futuros eventos de saúde.

As organizações de saúde podem aproveitar a análise preditiva com a crescente disponibilidade de registros eletrônicos de saúde (EHRs) e outras formas de dados digitais de saúde. Isso pode ajudar na identificação de pacientes com risco de desenvolver certas condições médicas, prever a probabilidade de reinternação hospitalar de um paciente e melhorar a precisão dos diagnósticos de doenças.

Uma grande vantagem da integração da análise preditiva na área da saúde é que ela permite que os provedores tomem decisões mais bem informadas sobre o atendimento ao paciente. Ao identificar pacientes de alto risco desde o início, os provedores podem intervir antes que uma condição piore e fornecer cuidados mais proativos e personalizados. Além disso, a análise preditiva pode ajudar os provedores a melhorar a tomada de decisões clínicas, fornecendo informações mais precisas sobre o estado de saúde de um paciente e possíveis resultados.

As organizações devem primeiro estabelecer uma base sólida de recursos analíticos e de gerenciamento de dados para implementar análises preditivas. Isso inclui investir em ferramentas e tecnologias avançadas de análise, formar uma equipe de cientistas e analistas de dados e desenvolver protocolos de segurança e governança de dados robustos. Além disso, as organizações de saúde devem estar comprometidas com a melhoria contínua, refinando regularmente seus recursos de dados e incorporando novos insights e aprendizados em suas práticas clínicas.

Conclusão

Em conclusão, a integração de tecnologias emergentes como processamento de linguagem natural (NLP) e análise preditiva no setor de saúde abre um mundo de possibilidades empolgantes para o futuro do atendimento ao paciente. Se você deseja aproveitar todo o potencial dessas tecnologias para aprimorar o atendimento ao paciente e ficar à frente na área da saúde, considere explorar os serviços de PNL oferecidos pela Maruti Techlabs. Suas soluções de ponta podem ajudar sua organização a melhorar os resultados de assistência médica e impulsionar a eficiência operacional.