Der globale Markt für die Verarbeitung natürlicher Sprache soll von 1.8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf steigen 4.3 Milliarden Dollar im Jahr 2026 und wuchs in diesem Zeitraum mit einer CAGR von 19.0 %.
Da die Digitalisierung des Gesundheitswesens erheblich zunimmt, helfen fortschrittliche Technologien wie NLP der Branche dabei, nützliche Erkenntnisse aus den riesigen Mengen unstrukturierter klinischer Daten zu gewinnen, um Muster aufzudecken und angemessene Antworten zu entwickeln.
Mit mehr Zugang zu den neuesten Technologien, der Healthcare-Industrie kann kundenspezifische Behandlungspläne entwickeln, genaue diagnostische Lösungen anbieten und die Erfahrung der Patientenversorgung optimieren.
Schauen wir uns die Rolle von an NLP im Gesundheitswesen und seine wichtigsten Anwendungsfälle.
Rolle von NLP im Gesundheitswesen
Die Gesundheitsbranche produziert Tonnen von unstrukturierten klinischen und Patientendaten. Es wird schwierig, all diese Informationen manuell zusammenzustellen und in einem strukturierten Format zu korrelieren. Die Nutzung dieser Billionen von Daten ist wichtig, da sie dazu beitragen können, die Gesundheitsversorgung zu verbessern, Verwaltungssysteme zu automatisieren, die Patientenzeit zu verkürzen und die Versorgung mit Echtzeitdaten zu verbessern.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache und künstliche Intelligenz helfen dabei, unstrukturierte medizinische Daten aus menschlicher Sprache, Berichten, Dokumenten und Datenbanken zu sammeln, um aussagekräftige Muster zu extrahieren. Mit diesen Mustern können Sie den Patienten eine bessere Diagnose, Behandlung und Unterstützung bieten.
Es gibt zwei Hauptwege, auf denen NLP die Gesundheitsversorgung verbessert. Man extrahiert Informationen aus der Rede eines Arztes, indem man ihre Bedeutung versteht.
Die andere ist die Kartierung der kritischen Informationen aus Datenbanken und Dokumenten, um Ärzten und Praktikern zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Verschiedene Anwendungsfälle der Verarbeitung natürlicher Sprache im Gesundheitswesen
Es gibt viele Anwendungsfälle von Gesundheits-NLP. Hier sind die 4 wichtigsten Anwendungsfälle
Klinische Dokumentation
Aufrechterhaltung Elektronische Gesundheitsakten ist zeitaufwändig und mühsam, und Ärzte verbringen viel Zeit mit der Pflege dieser Aufzeichnungen. Mit NLP können Kliniker und Ärzte mehr Zeit gewinnen, um in wertschöpfende Aufgaben zu investieren. Ärzte können Patientennotizen per Speech-to-Text aufnehmen, was die Dateneingabe erleichtert.
Außerdem sind EHRs unstrukturiert, sodass NLP mehrere effizient und automatisch zusammenstellen kann klinische Notizen. Das NLP-System kann problemlos unterschiedliche klinische und diagnostische Aufzeichnungen, Dokumente und Arztbriefe zusammenführen und als kombinierte Datei in die elektronische Patientenakte des Patienten hochladen.
Helfen Sie bei der Bereitstellung einer verbesserten wertorientierten Patientenversorgung.
Eine typische Patientenakte enthält Tonnen von Gesundheitsdaten, Unstrukturierte Daten und Patientenfeedback werden jedoch normalerweise nicht Teil der klinischen Aufzeichnungen. Das Feedback enthält jedoch wichtige Einblicke in die Patientenerfahrung, die bei der Entscheidungsfindung und Optimierung der Patientenerfahrung helfen.
NLP macht Data Mining im Gesundheitswesen möglich, und wenn Ärzte Zugriff auf riesige Mengen an Patientendaten haben, hilft es, eine gründliche, nicht-subjektive Gesundheitsversorgung zu gewährleisten. NLP ist auch vielversprechend, wenn es darum geht, Leistungs- oder Versorgungslücken zu identifizieren, damit Korrekturmaßnahmen und die Berichterstattung an die Aufsichtsbehörden eindeutig sind.
Da die Gesundheitsversorgung des Patienten fortgesetzt wird, nachdem der Patient das klinische Umfeld verlassen hat, NLP hilft bei der Analyse von Feedback nach der Behandlung, Rezensionen und Social-Media-Posts um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse helfen Gesundheitsdienstleistern, Problembereiche zu identifizieren, die sich auf die Patientenerfahrung auswirken, und Methoden zu entwickeln Verbesserung der Patientengesundheit.
Verbesserte prädiktive Analyse
Ein weiterer interessanter Anwendungsfall von NLP ist die Vorhersage- und Ursachenanalyse unter Verwendung der Datenbestände. Es ist möglich, Muster und Untergruppen von Gruppen zu erkennen, die wahrscheinlich zu bestimmten Gesundheitszuständen neigen. Wenn eine verzögerte Diagnose von Erkrankungen verheerende Komplikationen haben kann, kann NLP bei der Früherkennung helfen.
NLP-Tools zur Unterstützung des Abgleichs klinischer Studien
Mit Hilfe von Verarbeitung natürlicher Sprachekönnen Ärzte schnell große Mengen unstrukturierter klinischer Daten überprüfen, um geeignete Kandidaten für klinische Studien zu erkennen. Es ist nicht nur hilfreich bei der Erforschung und Entwicklung von Medikamenten, sondern auch beim besseren Verständnis von Erkrankungen. Es hilft Patienten auch, Zugang zu experimenteller Behandlung zu erhalten, die das Potenzial hat, die Gesundheit der Patienten zu verbessern.
Wie können Organisationen des Gesundheitswesens NLP nutzen?
Die richtigen NLP-Technologiekönnen Organisationen im Gesundheitswesen die Art und Weise verändern, wie Patienten versorgt und behandelt werden.
- Mithilfe von NLP können Organisationen sicherstellen, dass wichtige Gesundheitsinformationen zum richtigen Zeitpunkt an die Patienten und Betreuer geliefert werden.
- Gesundheitsinformationen sind in der Regel mit komplexer Terminologie durchsetzt, was es für normale Patienten schwierig macht, die Bedeutung ihrer Gesundheitsprobleme oder Behandlung zu verstehen. Wann NLP- und maschinelle Lerntechnologien in der Gesundheitsversorgung eingesetzt werden, wird das Bewusstsein der Patienten für ihre Gesundheitsprobleme gestärkt.
- Da immer mehr Ärzte und Techniker NLP als Alternative zu handschriftlichen Notizen verwenden, können EHRs patientenorientierter und verständlicher sein.
- NLP ermöglicht es, Diagnose-, Behandlungs- und Lieferfehler aufzudecken. Es ist einfacher, die Leistung des Arztes, die Genesung des Patienten oder die Reaktion auf die Behandlung zu messen.
- NLP-Tools Helfen Sie der Gesundheitsbranche, die Bedürfnisse der Patienten in der Intensivpflege zu identifizieren. Da haben Ärzte Zugriff auf große Datensätze mit Hilfe von NLP, können sie Muster erkennen und komplexe Probleme rechtzeitig behandeln.
NLP sollte als praktikable Lösung angesehen werden, um die Gesundheitskosten zu senken, die diagnostische Behandlung zu verbessern und die Patientenerfahrung zu verbessern. NLP-Systeme extrahieren Sie nützliche und korrelierte Informationen aus großen Mengen unstrukturierter Daten, was Pflegedienstleistern hilft, die Diagnose zu verbessern und Behandlungspläne anzupassen.
Da NLP keine Standardlösung für alle ist, ist es wichtig, die Erfahrung führender Technologieplattformen zu nutzen, um eine maßgeschneiderte Gesundheitsoption für Ihre speziellen Bedürfnisse zu entwickeln. Wenn Sie nach einem Servicepartner suchen, empfehlen wir Ihnen, mit Shaip zusammenzuarbeiten und Ihre Lösungen für die Patientenversorgung noch besser zu machen.
Zusätzliches Lesen: Sie können auch auf unseren Blog zu realen Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen verweisen hier.
