Der globale Markt für natürliche Sprachverarbeitung soll von 1.8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf 4.3 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 ansteigen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 19.0 % in diesem Zeitraum entspricht.
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.
Durch den besseren Zugang zu den neuesten Technologien kann das Gesundheitswesen maßgeschneiderte Behandlungspläne entwickeln, präzise Diagnoselösungen bereitstellen und das Patientenerlebnis optimieren.
Betrachten wir die Rolle der NLP im Gesundheitswesen und ihre 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 für NLP im Gesundheitswesen . Hier sind die vier wichtigsten.
Klinische Dokumentation
Die Pflege elektronischer Patientenakten ist zeitaufwendig und mühsam, und Ärzte verbringen viel Zeit damit. Mithilfe von NLP gewinnen sie mehr Zeit für wertschöpfende Aufgaben. Ärzte können Patientendaten per Spracherkennung erfassen, was die Dateneingabe vereinfacht.
Da elektronische Patientenakten unstrukturiert sind, kann die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mehrere klinische Notizen effizient und automatisch zusammenführen . Das NLP-System kann problemlos unterschiedliche klinische und diagnostische Aufzeichnungen, Dokumente und Arztbriefe zusammenführen und als kombinierte Datei in die elektronische Patientenakte hochladen.
Helfen Sie bei der Bereitstellung einer verbesserten wertorientierten Patientenversorgung.
Eine typische Patientenakte enthält unzählige Gesundheitsdaten, doch unstrukturierte Daten und Patientenfeedback werden üblicherweise nicht in die klinischen Aufzeichnungen aufgenommen. Dabei liefern diese Rückmeldungen wichtige Erkenntnisse über die Patientenerfahrung, die die Entscheidungsfindung unterstützen und zur Optimierung des Behandlungsprozesses beitragen.
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 Patientenversorgung auch nach dem Verlassen der Klinik weitergeht, hilft NLP bei der Analyse von Feedback, Bewertungen und Social-Media-Beiträgen nach der Behandlung, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse unterstützen die Behandler dabei, Problembereiche zu identifizieren, die die Patientenerfahrung beeinträchtigen, und Methoden zur Verbesserung der Patientengesundheit zu entwickeln.
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
Mithilfe von Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung können Ärzte große Mengen unstrukturierter klinischer Daten schnell auswerten und geeignete Kandidaten für klinische Studien identifizieren. Dies ist nicht nur für die Forschung und Entwicklung von Medikamenten hilfreich, sondern trägt auch zu einem besseren Verständnis von Krankheitsbildern bei. Zudem ermöglicht es Patienten den Zugang zu experimentellen Behandlungen, die das Potenzial haben, ihre Gesundheit zu verbessern.
Wie können Organisationen des Gesundheitswesens NLP nutzen?
- 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 zur Senkung der Gesundheitskosten, zur Verbesserung von Diagnostik und Therapie sowie zur Optimierung der Patientenerfahrung in Betracht gezogen werden. NLP-Systeme extrahieren nützliche und korrelierte Informationen aus großen Mengen unstrukturierter Daten, was medizinischem Fachpersonal hilft, Diagnosen zu verbessern und Behandlungspläne individuell 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.
Weiterführende Informationen: Für weitere Informationen können Sie auch unseren Blog über praktische Anwendungen von maschinellem Lernen im Gesundheitswesen konsultieren, den Sie hier finden.
