Top 5 aplicații ale NLP în domeniul sănătății – 2023

Industria sănătății trece printr-o revoluție tehnologică în ultimii ani, digitalizarea fiind în fruntea acestei transformări. Utilizarea din ce în ce mai mare a tehnologiilor emergente a schimbat substanțial modul în care sunt furnizate serviciile de asistență medicală, conducând la o schimbare semnificativă către servicii de asistență medicală mai eficiente, accesibile și personalizate.

Ne așteptăm la și mai multe aplicații de ultimă oră în sectorul sănătății în 2023, deoarece tehnologia continuă să joace un rol esențial în îmbunătățirea îngrijirii și a rezultatelor pacientului. Permite furnizorilor de servicii medicale să înțeleagă mai bine și să răspundă nevoilor pacienților, să sporească acuratețea diagnosticelor și să îmbunătățească planurile de tratament. Procesarea limbajului natural (NLP) și analiza predictivă se numără printre tehnologiile care vor juca un rol mai important. Aceste tehnologii emergente promit să conducă la eficiențe și mai mari și să îmbunătățească rezultatele asistenței medicale pentru pacienții din întreaga lume.

Acest articol va aprofunda în aplicațiile de ultimă oră ale tehnologiei emergente în domeniul sănătății, evidențiind primele 5 pentru anul 2023. De la îmbunătățirea documentației clinice până la implementarea de chatbot AI și scribi virtuali, aceste aplicații se dovedesc a fi transformatoare în capacitatea lor de a optimiza asistența medicală. procesează și oferă îngrijire superioară. Prin încorporarea analizei predictive, aceste instrumente inovatoare revoluționează industria sănătății și contribuie la rezultate mai bune pentru pacienți.

Cele mai bune 5 aplicații ale tehnologiei emergente în domeniul sănătății

Documentație clinică: aplicarea procesării limbajului natural (NLP) în documentația clinică a avut un impact semnificativ asupra industriei de sănătate. Prin utilizarea NLP, clinicienii pot extrage informații importante despre pacient din textele medicale nestructurate, reducându-le dependența de sistemele EHR greoaie și permițându-le să dedice mai mult timp îngrijirii pacientului. NLP poate fi, de asemenea, utilizat pentru a analiza seturi de date publice și rețelele sociale, oferind informații despre determinanții sociali ai sănătății (SDOH) și eficacitatea politicilor bazate pe bunăstare, conducând în cele din urmă la rezultate îmbunătățite pentru medici.

2. AI Chatbots și Virtual Scribe: În domeniul sănătății, AI chatbots și virtual scribe sunt două aplicații NLP promițătoare care folosesc procesarea limbajului natural pentru a îmbunătăți îngrijirea pacienților. Chatbot-urile pot imita conversațiile umane cu pacienții pentru a colecta date, pentru a oferi sfaturi medicale și pentru a ajuta la diagnostic și tratament. Furnizorii de asistență medicală folosesc deja chatbot-uri pentru a capta simptomele, a tria pacienții și a aduna date de sănătate. Virtual scribe folosește NLP pentru a transcrie discuțiile dintre medic și pacient în timp real, permițând furnizorilor de asistență medicală să creeze înregistrări medicale precise.
3. Fenotiparea computațională: Utilizarea NLP în potrivirea studiilor clinice facilitează studierea stării curente a pacientului prin modificarea modului în care își identifică trăsăturile fizice și biologice. NLP poate evalua, de asemenea, modelele de vorbire, cu potențial de diagnostic pentru tulburările neurocognitive și cardiovasculare. Companii precum Winterlight Labs dezvoltă tehnologii pentru a recunoaște biomarkerii vocali și modelele lingvistice la pacienții cu aceste tulburări.

4. Managementul recenziilor și analiza sentimentelor: NLP are potențialul de a ajuta organizațiile în gestionarea recenziilor online, analizând mii de recenzii de asistență medicală pe listări de la terți în fiecare zi. NLP poate urmări, de asemenea, atitudinile clienților prin identificarea termenilor pozitivi și negativi în cadrul revizuirii. Unele sisteme pot chiar monitoriza vocea clientului, permițând medicilor să înțeleagă mai bine modul în care pacienții discută despre îngrijirea lor și folosesc vocabularul comun.
5. Raportarea automată a registrului: unul dintre cele mai frecvente cazuri de utilizare a NLP în asistența medicală este extragerea valorilor necesare pentru diferite cazuri de utilizare. Acest lucru este deosebit de util pentru sistemele IT de sănătate care se confruntă cu cerințe de raportare reglementare, în cazul în care măsurile specifice nu sunt stocate ca valori discrete. De exemplu, fracția de ejecție (EF) este o măsură crucială a funcției cardiace, utilizată pentru diagnosticarea și gestionarea insuficienței cardiace. Totuși, în multe cazuri, EF nu este stocată ca valoare discretă în dosarele electronice de sănătate (EHR), ceea ce face dificilă pentru sistemele de sănătate să folosească instrumente de raportare automată în scopuri de raportare de reglementare. Pentru a face față acestei provocări, sistemele de sănătate pot folosi algoritmi NLP pentru a identifica când o valoare EF este documentată ca parte a unei note și pentru a salva fiecare tranzacție într-o formă pe care platforma de analiză a organizației o poate folosi pentru raportarea automată a registrului.

Implementarea analizei predictive în domeniul sănătății

Analiza predictivă în domeniul sănătății este o schimbare a jocului, cu potențialul de a îmbunătăți identificarea și diagnosticarea pacienților. Acesta implică extragerea datelor, învățarea automată și alte tehnici statistice pentru a identifica modele și pentru a prezice evenimente viitoare de asistență medicală.

Organizațiile din domeniul sănătății pot folosi analiza predictivă cu disponibilitatea tot mai mare a dosarelor medicale electronice (EHR) și a altor forme de date digitale de asistență medicală. Acest lucru poate ajuta la identificarea pacienților cu risc de a dezvolta anumite afecțiuni medicale, poate prezice probabilitatea reinternerii unui pacient în spital și poate îmbunătăți acuratețea diagnosticelor bolii.

Un avantaj major al integrării analizei predictive în asistența medicală este că le permite furnizorilor să ia decizii mai bine informate cu privire la îngrijirea pacientului. Prin identificarea devreme a pacienților cu risc ridicat, furnizorii pot interveni înainte ca o afecțiune să se agraveze și să ofere îngrijire mai proactivă și personalizată. În plus, analiza predictivă poate ajuta furnizorii să îmbunătățească procesul de luare a deciziilor clinice, oferind informații mai precise despre starea de sănătate a pacientului și rezultatele potențiale.

Organizațiile trebuie mai întâi să stabilească o bază solidă pentru gestionarea datelor și capabilitățile de analiză pentru a implementa analiza predictivă. Aceasta include investițiile în instrumente și tehnologii avansate de analiză, construirea unei echipe de oameni de știință și analiști de date și dezvoltarea unor protocoale solide de guvernare și securitate a datelor. În plus, organizațiile din domeniul sănătății trebuie să se angajeze în îmbunătățirea continuă, perfecționându-și în mod regulat capacitățile de date și încorporând noi perspective și învățăminte în practicile lor clinice.

Concluzie

În concluzie, integrarea tehnologiilor emergente precum procesarea limbajului natural (NLP) și analiza predictivă în industria sănătății deschide o lume de posibilități interesante pentru viitorul îngrijirii pacienților. Dacă doriți să valorificați întregul potențial al acestor tehnologii pentru a îmbunătăți îngrijirea pacienților și a rămâne în fruntea curbei în domeniul asistenței medicale, luați în considerare explorarea Serviciilor NLP oferite de Maruti Techlabs. Soluțiile lor de ultimă oră vă pot ajuta organizația să îmbunătățească rezultatele în domeniul sănătății și să sporească eficiența operațională.