5 лучших применений НЛП в здравоохранении — 2023 г.

В последние годы отрасль здравоохранения переживает технологическую революцию, и цифровизация находится на переднем крае этой трансформации. Растущее использование новых технологий существенно изменило способ предоставления медицинских услуг, что привело к значительному сдвигу в сторону более эффективных, доступных и персонализированных медицинских услуг.

Мы ожидаем, что в 2023 году в секторе здравоохранения появится еще больше передовых приложений, поскольку технологии продолжают играть ключевую роль в улучшении ухода за пациентами и их результатов. Предоставление поставщикам медицинских услуг возможности лучше понимать потребности пациентов и реагировать на них, повышать точность диагнозов и совершенствовать планы лечения. Обработка естественного языка (NLP) и прогнозная аналитика входят в число технологий, которые должны играть более важную роль. Эти новые технологии обещают еще больше повысить эффективность и улучшить результаты лечения пациентов во всем мире.

В этой статье мы углубимся в передовые приложения новых технологий в здравоохранении, выделив пятерку лучших на 2023 год. Эти приложения, от улучшения клинической документации до развертывания чат-ботов с искусственным интеллектом и виртуальных переписчиков, доказывают свою преобразующую способность оптимизировать здравоохранение. процессы и обеспечить превосходный уход. Включая прогностическую аналитику, эти инновационные инструменты революционизируют отрасль здравоохранения и способствуют улучшению результатов лечения пациентов.

5 лучших применений новых технологий в здравоохранении

Клиническая документация. Применение обработки естественного языка (NLP) в клинической документации значительно повлияло на отрасль здравоохранения. Используя NLP, клиницисты могут извлекать важную информацию о пациенте из неструктурированных медицинских текстов, уменьшая свою зависимость от громоздких систем EHR и позволяя уделять больше времени уходу за пациентами. NLP также можно использовать для анализа общедоступных наборов данных и социальных сетей, что дает представление о социальных детерминантах здоровья (SDOH) и эффективности политик, основанных на благополучии, что в конечном итоге приводит к улучшению результатов для клиницистов.

2. Чат-боты с искусственным интеллектом и виртуальный писатель. В сфере здравоохранения чат-боты с искусственным интеллектом и виртуальный писатель — это два многообещающих приложения НЛП, которые используют обработку естественного языка для улучшения ухода за пациентами. Чат-боты могут имитировать человеческие разговоры с пациентами для сбора данных, предоставления медицинских консультаций и помощи в диагностике и лечении. Поставщики медицинских услуг уже используют чат-ботов для регистрации симптомов, сортировки пациентов и сбора данных о состоянии здоровья. Virtual scribe использует NLP для расшифровки разговоров между врачом и пациентом в режиме реального времени, что позволяет поставщикам медицинских услуг создавать точные медицинские записи.
3. Вычислительное фенотипирование: использование НЛП в сопоставлении клинических испытаний облегчает врачам изучение текущего состояния пациента, изменяя способ определения его физических и биологических особенностей. НЛП также может оценивать речевые паттерны с диагностическим потенциалом нейрокогнитивных и сердечно-сосудистых расстройств. Такие компании, как Winterlight Labs, разрабатывают технологии для распознавания голосовых биомаркеров и языковых моделей у пациентов с этими расстройствами.

4. Управление отзывами и анализ настроений: НЛП может помочь организациям управлять онлайн-отзывами, ежедневно анализируя тысячи отзывов о здравоохранении в сторонних списках. NLP также может отслеживать отношение клиентов, определяя положительные и отрицательные термины в обзоре. Некоторые системы могут даже отслеживать голос клиента в обзоре, что позволяет врачам лучше понимать, как пациенты обсуждают свое лечение и используют общий словарь.
5. Автоматизированная отчетность реестра. Одним из наиболее распространенных вариантов использования NLP в здравоохранении является извлечение значений, необходимых для различных вариантов использования. Это особенно полезно для ИТ-систем здравоохранения, которые сталкиваются с нормативными требованиями к отчетности, когда конкретные показатели не хранятся в виде дискретных значений. Например, фракция выброса (EF) является важным показателем функции сердца, используемым для диагностики и лечения сердечной недостаточности. Тем не менее, во многих случаях EF не сохраняется как дискретное значение в электронных медицинских картах (EHR), что затрудняет использование системами автоматизированной отчетности для целей нормативной отчетности. Чтобы решить эту проблему, системы здравоохранения могут использовать алгоритмы NLP, чтобы определить, когда значение EF задокументировано как часть примечания, и сохранить каждую сделку в форме, которую аналитическая платформа организации может использовать для автоматизированной отчетности реестра.

Внедрение прогнозной аналитики в здравоохранении

Прогнозная аналитика в здравоохранении меняет правила игры и может улучшить идентификацию и диагностику пациентов. Он включает в себя интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и другие статистические методы для выявления закономерностей и прогнозирования будущих событий в области здравоохранения.

Медицинские организации могут использовать прогностическую аналитику с ростом доступности электронных медицинских карт (EHR) и других форм цифровых медицинских данных. Это может помочь в выявлении пациентов с риском развития определенных заболеваний, предсказать вероятность повторной госпитализации пациента и повысить точность диагностики заболеваний.

Одним из основных преимуществ интеграции прогностической аналитики в здравоохранение является то, что она позволяет поставщикам медицинских услуг принимать более обоснованные решения в отношении лечения пациентов. Выявляя пациентов с высоким риском на ранней стадии, поставщики медицинских услуг могут вмешаться до того, как состояние ухудшится, и обеспечить более активную и персонализированную помощь. Кроме того, предиктивная аналитика может помочь поставщикам улучшить процесс принятия клинических решений, предоставляя более точную информацию о состоянии здоровья пациента и возможных результатах.

Организации должны сначала заложить прочный фундамент возможностей управления данными и аналитики для реализации предиктивной аналитики. Это включает в себя инвестиции в инструменты и технологии передовой аналитики, создание команды ученых и аналитиков данных, а также разработку надежных протоколов управления данными и безопасности. Кроме того, организации здравоохранения должны стремиться к постоянному совершенствованию, регулярно совершенствуя свои возможности обработки данных и внедряя новые идеи и знания в свою клиническую практику.

Заключение

В заключение следует отметить, что интеграция новейших технологий, таких как обработка естественного языка (NLP) и прогнозная аналитика, в отрасли здравоохранения открывает целый мир захватывающих возможностей для будущего ухода за пациентами. Если вы хотите использовать весь потенциал этих технологий для улучшения ухода за пациентами и оставаться на шаг впереди в сфере здравоохранения, рассмотрите возможность изучения услуг НЛП, предлагаемых Maruti Techlabs. Их передовые решения могут помочь вашей организации улучшить результаты лечения и повысить эффективность работы.