Sağlık Hizmetlerinde En İyi 5 NLP Uygulaması – 2023

Sağlık sektörü son yıllarda teknolojik bir devrim geçiriyor ve bu dönüşümün ön saflarında dijitalleşme yer alıyor. Gelişmekte olan teknolojilerin artan kullanımı, sağlık hizmetlerinin sunulma biçimini önemli ölçüde değiştirerek daha verimli, erişilebilir ve kişiselleştirilmiş sağlık hizmetlerine doğru önemli bir kaymaya yol açmıştır.

Teknoloji, hasta bakımını ve sonuçlarını iyileştirmede çok önemli bir rol oynamaya devam ederken, 2023'te sağlık sektöründe daha da ileri teknoloji uygulamalar bekliyoruz. Sağlık hizmeti sunucularının hasta ihtiyaçlarını daha iyi anlamasını ve bunlara yanıt vermesini, teşhislerin doğruluğunu artırmasını ve tedavi planlarını iyileştirmesini sağlamak. Doğal dil işleme (NLP) ve tahmine dayalı analitik, daha önemli bir rol oynayacak teknolojiler arasındadır. Gelişmekte olan bu teknolojiler, dünya çapındaki hastalar için daha da fazla verimlilik sağlamayı ve sağlık hizmeti sonuçlarını iyileştirmeyi vaat ediyor.

Bu makale, 2023 yılı için ilk 5'i vurgulayarak sağlık hizmetlerinde gelişen teknolojinin en son uygulamalarını inceleyecek. Klinik dokümantasyonu geliştirmekten yapay zeka sohbet robotlarını ve sanal çizicileri dağıtmaya kadar bu uygulamalar, sağlık hizmetlerini optimize etme becerilerinde dönüştürücü olduklarını kanıtlıyor. işler ve üstün bakım sunar. Tahmine dayalı analitiği birleştiren bu yenilikçi araçlar, sağlık sektöründe devrim yaratıyor ve daha iyi hasta sonuçlarına katkıda bulunuyor.

Gelişen Teknolojinin Sağlık Hizmetinde En İyi 5 Uygulaması

Klinik dokümantasyon: Klinik dokümantasyonda doğal dil işlemenin (NLP) uygulanması, sağlık sektörünü önemli ölçüde etkilemiştir. Klinisyenler, NLP'yi kullanarak yapılandırılmamış tıbbi metinlerden önemli hasta bilgilerini çıkarabilir, hantal EHR sistemlerine bağımlılıklarını azaltabilir ve hasta bakımına daha fazla zaman ayırmalarını sağlayabilir. NLP ayrıca, sağlığın Sosyal Belirleyicileri (SDOH) ve sağlıklı yaşam temelli politikaların etkinliği hakkında içgörü sağlayarak genel veri kümelerini ve sosyal medyayı analiz etmek için kullanılabilir ve sonuç olarak klinisyenler için iyileştirilmiş sonuçlara yol açar.

2. AI Chatbots ve Virtual Scribe: Sağlık hizmetlerinde, AI chatbots ve virtual cribe, hasta bakımını iyileştirmek için doğal dil işlemeyi kullanan iki gelecek vaat eden NLP uygulamasıdır. Chatbot'lar, veri toplamak, tıbbi tavsiye sağlamak ve teşhis ve tedaviye yardımcı olmak için hastalarla insan benzeri konuşmaları taklit edebilir. Sağlık hizmeti sağlayıcıları, semptomları yakalamak, hastaları öncelik sırasına koymak ve sağlık verilerini toplamak için zaten sohbet robotlarını kullanıyor. Sanal yazar, doktor-hasta tartışmalarını gerçek zamanlı olarak yazıya dökmek için NLP'yi kullanır ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının doğru tıbbi kayıtlar oluşturmasına olanak tanır.
3. Hesaplamalı Fenotipleme: NLP'yi klinik deneme eşleştirmesinde kullanmak, doktorların hastanın fiziksel ve biyolojik özelliklerini belirleme yöntemlerini değiştirerek hastanın mevcut durumunu incelemesini kolaylaştırır. NLP ayrıca nörobilişsel ve kardiyovasküler bozukluklar için teşhis potansiyeli olan konuşma kalıplarını da değerlendirebilir. Winterlight Labs gibi şirketler, bu rahatsızlıkları olan hastalarda vokal biyobelirteçleri ve dilsel kalıpları tanımak için teknolojiler geliştiriyor.

4. İnceleme Yönetimi ve Duyarlılık Analizi: NLP, her gün üçüncü taraf listelerindeki binlerce sağlık hizmeti incelemesini analiz ederek kuruluşlara çevrimiçi incelemeleri yönetme konusunda yardımcı olma potansiyeline sahiptir. NLP, incelemede olumlu ve olumsuz terimleri belirleyerek müşteri tutumlarını da izleyebilir. Bazı sistemler, inceleme sırasında müşterinin sesini bile izleyerek, hekimlerin hastaların bakımlarını nasıl tartıştıklarını ve paylaşılan sözcükleri nasıl kullandıklarını daha iyi anlamalarına olanak tanır.
5. Otomatik Kayıt Defteri Raporlaması: Sağlık hizmetlerinde NLP'nin en yaygın kullanım durumlarından biri, çeşitli kullanım durumları için gereken değerleri çıkarmaktır. Bu, özellikle belirli önlemlerin ayrı değerler olarak saklanmadığı düzenleyici raporlama gereksinimleriyle karşı karşıya kalan sağlık BT sistemleri için yararlıdır. Örneğin, ejeksiyon fraksiyonu (EF), kalp yetmezliğini teşhis etmek ve yönetmek için kullanılan kalp fonksiyonunun çok önemli bir ölçüsüdür. Yine de çoğu durumda EF, elektronik sağlık kayıtlarında (EHR'ler) ayrı bir değer olarak saklanmaz, bu da sağlık sistemlerinin düzenleyici raporlama amaçları için otomatik raporlama araçlarını kullanmasını zorlaştırır. Bu zorluğun üstesinden gelmek için sağlık sistemleri, bir EF değerinin bir notun parçası olarak ne zaman belgelendiğini belirlemek ve her anlaşmayı kuruluşun analitik platformunun otomatik kayıt raporlaması için kullanabileceği bir biçimde kaydetmek için NLP algoritmalarını kullanabilir.

Tahmine Dayalı Analitiği Sağlık Hizmetinde Uygulama

Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitik, hasta tanımlama ve teşhisini iyileştirme potansiyeline sahip bir oyun değiştiricidir. Modelleri belirlemek ve gelecekteki sağlık olaylarını tahmin etmek için veri madenciliği, makine öğrenimi ve diğer istatistiksel teknikleri içerir.

Sağlık hizmeti kuruluşları, elektronik sağlık kayıtlarının (EHR'ler) ve diğer dijital sağlık hizmeti verilerinin artan kullanılabilirliği ile tahmine dayalı analitiği kullanabilir. Bu, belirli tıbbi durumları geliştirme riski taşıyan hastaların belirlenmesine, bir hastanın hastaneye yeniden yatış olasılığının tahmin edilmesine ve hastalık teşhislerinin doğruluğunun iyileştirilmesine yardımcı olabilir.

Tahmine dayalı analitiği sağlık hizmetlerine entegre etmenin en büyük avantajlarından biri, sağlayıcıların hasta bakımıyla ilgili daha bilinçli kararlar vermesini sağlamasıdır. Doktorlar, yüksek riskli hastaları erkenden belirleyerek, bir durum kötüleşmeden önce müdahale edebilir ve daha proaktif ve kişiselleştirilmiş bakım sağlayabilir. Ek olarak, tahmine dayalı analitik, bir hastanın sağlık durumu ve olası sonuçları hakkında daha doğru bilgiler sağlayarak sağlayıcıların klinik karar vermeyi iyileştirmesine yardımcı olabilir.

Kuruluşlar, tahmine dayalı analitiği uygulamak için önce güçlü bir veri yönetimi ve analitik yetenekleri temeli oluşturmalıdır. Bu, gelişmiş analitik araçlarına ve teknolojilerine yatırım yapmayı, veri bilimcileri ve analistlerinden oluşan bir ekip oluşturmayı ve sağlam veri yönetişimi ve güvenlik protokolleri geliştirmeyi içerir. Ek olarak, sağlık hizmeti kuruluşları veri yeteneklerini düzenli olarak iyileştirerek ve yeni içgörüleri ve öğrendiklerini klinik uygulamalarına dahil ederek sürekli iyileştirme taahhüdünde bulunmalıdır.

Çözüm

Sonuç olarak, doğal dil işleme (NLP) ve tahmine dayalı analitik gibi gelişmekte olan teknolojileri sağlık hizmetleri sektörüne entegre etmek, hasta bakımının geleceği için heyecan verici olasılıklarla dolu bir dünyanın kapılarını aralıyor. Hasta bakımını iyileştirmek ve sağlık hizmetlerinde bir adım önde olmak için bu teknolojilerin tüm potansiyelinden yararlanmak istiyorsanız, Maruti Techlabs tarafından sunulan NLP Hizmetlerini keşfetmeyi düşünün. Son teknoloji çözümleri, kuruluşunuzun sağlık hizmeti sonuçlarını iyileştirmesine ve operasyonel verimlilikleri artırmasına yardımcı olabilir.