2023 年 NLP 在醫療保健領域的 5 大應用

已發表: 2023-03-21

近年來，醫療保健行業正在經歷一場技術革命，數字化處於這場變革的前沿。越來越多地使用新興技術已經極大地改變了醫療保健服務的提供方式，推動了向更高效、更容易獲得和個性化的醫療保健服務的重大轉變。

隨著技術在改善患者護理和結果方面繼續發揮關鍵作用，我們預計 2023 年醫療保健領域將出現更多尖端應用。使醫療保健提供者能夠更好地了解和響應患者的需求，提高診斷的準確性，並改進治療計劃。自然語言處理 (NLP) 和預測分析是將發揮更重要作用的技術之一。這些新興技術有望提高效率並改善全球患者的醫療保健結果。

本文將深入探討新興技術在醫療保健領域的前沿應用，重點介紹 2023 年的前 5 大應用。從增強臨床文檔到部署 AI 聊天機器人和虛擬抄寫員，事實證明這些應用程序在優化醫療保健方面具有變革性處理並提供卓越的護理。通過結合預測分析，這些創新工具正在徹底改變醫療保健行業，並有助於改善患者的治療效果。

新興技術在醫療保健領域的 5 大最佳應用

臨床文檔：自然語言處理 (NLP) 在臨床文檔中的應用對醫療保健行業產生了重大影響。 通過使用 NLP，臨床醫生可以從非結構化醫學文本中提取重要的患者信息，減少他們對繁瑣的 EHR 系統的依賴，並使他們能夠將更多時間用於患者護理。 NLP 還可用於分析公共數據集和社交媒體，深入了解健康的社會決定因素 (SDOH) 和基於健康的政策的有效性，最終為臨床醫生帶來更好的結果。

人工智能聊天機器人和虛擬抄寫員：在醫療保健領域，人工智能聊天機器人和虛擬抄寫員是兩個很有前途的 NLP 應用程序，它們使用自然語言處理來改善患者護理。 聊天機器人可以模仿人類與患者的對話來收集數據、提供醫療建議以及輔助診斷和治療。醫療保健提供者已經使用聊天機器人來捕捉症狀、對患者進行分類並收集健康數據。虛擬抄寫員使用 NLP 實時轉錄醫患討論，使醫療保健提供者能夠創建準確的醫療記錄。
計算表型分析：在臨床試驗匹配中使用 NLP 可以讓醫生更輕鬆地通過修改他們識別身體和生物學特徵的方式來研究患者的當前狀況。 NLP 還可以評估語音模式，具有神經認知和心血管疾病的診斷潛力。像 Winterlight Labs 這樣的公司正在開發技術來識別患有這些疾病的患者的聲音生物標誌物和語言模式。

評論管理和情緒分析： NLP 有可能通過每天分析第三方列表上的數千條醫療保健評論來幫助組織管理在線評論。 NLP 還可以通過識別評論中的正面和負面術語來跟踪客戶的態度。一些系統甚至可以在評論中監控客戶的聲音，讓醫生更好地了解患者如何討論他們的護理和使用共享詞彙。
自動註冊報告： NLP 在醫療保健中最常見的用例之一是提取各種用例所需的值。 這對於面臨監管報告要求的健康 IT 系統特別有用，在這些要求中，特定度量未存儲為離散值。例如，射血分數 (EF) 是用於診斷和管理心力衰竭的心臟功能的關鍵指標。儘管如此，在許多情況下，EF 並未作為離散值存儲在電子健康記錄 (EHR) 中，這使得衛生系統難以使用自動報告工具進行監管報告。為了應對這一挑戰，衛生系統可以使用 NLP 算法來識別 EF 值何時被記錄為註釋的一部分，並以組織的分析平台可用於自動註冊報告的形式保存每筆交易。

在醫療保健中實施預測分析

醫療保健中的預測分析改變了遊戲規則，有可能改善患者識別和診斷。它涉及數據挖掘、機器學習和其他統計技術，以識別模式並預測未來的醫療保健事件。

隨著電子健康記錄 (EHR) 和其他形式的數字醫療保健數據的日益普及，醫療保健組織可以利用預測分析。這有助於識別有患某些疾病風險的患者，預測患者再次入院的可能性，並提高疾病診斷的準確性。

將預測分析集成到醫療保健中的一大優勢在於，它使提供者能夠就患者護理做出更明智的決策。通過及早識別高風險患者，提供者可以在病情惡化之前進行干預，並提供更主動和個性化的護理。此外，預測分析可以通過提供有關患者健康狀況和潛在結果的更準確信息來幫助提供者改進臨床決策。

組織必須首先建立堅實的數據管理和分析能力基礎，以實施預測分析。這包括投資高級分析工具和技術，建立數據科學家和分析師團隊，以及開發強大的數據治理和安全協議。此外，醫療保健組織必須致力於持續改進，定期完善其數據功能，並將新的見解和知識納入其臨床實踐。

結論

總之，將自然語言處理 (NLP) 和預測分析等新興技術集成到醫療保健行業，為未來的患者護理開闢了一個充滿激動人心的可能性的世界。如果您希望充分利用這些技術的全部潛力來加強患者護理並在醫療保健領域保持領先地位，請考慮探索 Maruti Techlabs 提供的 NLP 服務。他們的尖端解決方案可以幫助您的組織改善醫療保健成果並提高運營效率。