2023 年 NLP 在医疗保健领域的 5 大应用

已发表: 2023-03-21

近年来，医疗保健行业正在经历一场技术革命，数字化处于这场变革的前沿。越来越多地使用新兴技术已经极大地改变了医疗保健服务的提供方式，推动了向更高效、更容易获得和个性化的医疗保健服务的重大转变。

随着技术在改善患者护理和结果方面继续发挥关键作用，我们预计 2023 年医疗保健领域将出现更多尖端应用。使医疗保健提供者能够更好地了解和响应患者的需求，提高诊断的准确性，并改进治疗计划。自然语言处理 (NLP) 和预测分析是将发挥更重要作用的技术之一。这些新兴技术有望提高效率并改善全球患者的医疗保健结果。

本文将深入探讨新兴技术在医疗保健领域的前沿应用，重点介绍 2023 年的前 5 大应用。从增强临床文档到部署 AI 聊天机器人和虚拟抄写员，事实证明这些应用程序在优化医疗保健方面具有变革性处理并提供卓越的护理。通过结合预测分析，这些创新工具正在彻底改变医疗保健行业，并有助于改善患者的治疗效果。

新兴技术在医疗保健领域的 5 大最佳应用

临床文档：自然语言处理 (NLP) 在临床文档中的应用对医疗保健行业产生了重大影响。 通过使用 NLP，临床医生可以从非结构化医学文本中提取重要的患者信息，减少他们对繁琐的 EHR 系统的依赖，并使他们能够将更多时间用于患者护理。 NLP 还可用于分析公共数据集和社交媒体，深入了解健康的社会决定因素 (SDOH) 和基于健康的政策的有效性，最终为临床医生带来更好的结果。

人工智能聊天机器人和虚拟抄写员：在医疗保健领域，人工智能聊天机器人和虚拟抄写员是两个很有前途的 NLP 应用程序，它们使用自然语言处理来改善患者护理。 聊天机器人可以模仿人类与患者的对话来收集数据、提供医疗建议以及辅助诊断和治疗。医疗保健提供者已经使用聊天机器人来捕捉症状、对患者进行分类并收集健康数据。虚拟抄写员使用 NLP 实时转录医患讨论，使医疗保健提供者能够创建准确的医疗记录。
计算表型分析：在临床试验匹配中使用 NLP 可以让医生更轻松地通过修改他们识别身体和生物学特征的方式来研究患者的当前状况。 NLP 还可以评估语音模式，具有神经认知和心血管疾病的诊断潜力。像 Winterlight Labs 这样的公司正在开发技术来识别患有这些疾病的患者的声音生物标志物和语言模式。

评论管理和情绪分析： NLP 有可能通过每天分析第三方列表上的数千条医疗保健评论来帮助组织管理在线评论。 NLP 还可以通过识别评论中的正面和负面术语来跟踪客户的态度。一些系统甚至可以在评论中监控客户的声音，让医生更好地了解患者如何讨论他们的护理和使用共享词汇。
自动注册报告： NLP 在医疗保健中最常见的用例之一是提取各种用例所需的值。 这对于面临监管报告要求的健康 IT 系统特别有用，在这些要求中，特定度量未存储为离散值。例如，射血分数 (EF) 是用于诊断和管理心力衰竭的心脏功能的关键指标。尽管如此，在许多情况下，EF 并未作为离散值存储在电子健康记录 (EHR) 中，这使得卫生系统难以使用自动报告工具进行监管报告。为了应对这一挑战，卫生系统可以使用 NLP 算法来识别 EF 值何时被记录为注释的一部分，并以组织的分析平台可用于自动注册报告的形式保存每笔交易。

在医疗保健中实施预测分析

医疗保健中的预测分析改变了游戏规则，有可能改善患者识别和诊断。它涉及数据挖掘、机器学习和其他统计技术，以识别模式并预测未来的医疗保健事件。

随着电子健康记录 (EHR) 和其他形式的数字医疗保健数据的日益普及，医疗保健组织可以利用预测分析。这有助于识别有患某些疾病风险的患者，预测患者再次入院的可能性，并提高疾病诊断的准确性。

将预测分析集成到医疗保健中的一大优势在于，它使提供者能够就患者护理做出更明智的决策。通过及早识别高风险患者，提供者可以在病情恶化之前进行干预，并提供更主动和个性化的护理。此外，预测分析可以通过提供有关患者健康状况和潜在结果的更准确信息来帮助提供者改进临床决策。

组织必须首先建立坚实的数据管理和分析能力基础，以实施预测分析。这包括投资高级分析工具和技术，建立数据科学家和分析师团队，以及开发强大的数据治理和安全协议。此外，医疗保健组织必须致力于持续改进，定期完善其数据功能，并将新的见解和知识纳入其临床实践。

结论

总之，将自然语言处理 (NLP) 和预测分析等新兴技术集成到医疗保健行业，为未来的患者护理开辟了一个充满激动人心的可能性的世界。如果您希望充分利用这些技术的全部潜力来加强患者护理并在医疗保健领域保持领先地位，请考虑探索 Maruti Techlabs 提供的 NLP 服务。他们的尖端解决方案可以帮助您的组织改善医疗保健成果并提高运营效率。