Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können Computer menschliche Sprache verstehen. Dabei kommen Algorithmen und maschinelles Lernen zum Einsatz, um Text, Audio und andere Medienformate zu interpretieren. Die Tokenisierungsmethode zerlegt die in menschlichem Text bereitgestellten Informationen in kleinere semantische Einheiten.
Die Integration von NLP im Gesundheitswesen konzentriert sich insbesondere auf biomedizinische Aspekte. Medizinisches NLP umfasst die Verarbeitung medizinischer Dokumente, Gesundheitsberichte, elektronischer Patientenakten, Entlassungsberichte, Arzneimitteletiketten, Online-Foren und klinischer Dokumente. Dieser Blog untersucht die Vorteile der klinischen Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und ihre Anwendungen.
Klinisches NLP verstehen
NLP ist eine Methode zur Analyse, Interpretation und Auswertung relevanter Daten. Auf diese Weise können medizinische Fachkräfte die Fakten extrahieren, die sie für ihre Entscheidungen benötigen. Der Hauptunterschied zwischen allgemeinem NLP und medizinischem NLP besteht darin, wie und welche Art von Daten jedes Segment verarbeitet. Obwohl wir Bücher, allgemeine Texte, schriftliche Dokumente, Bilder usw. einbeziehen können, unterscheiden sich NLP, Datendarstellung und -auswahl im klinischen NLP grundsätzlich.
Für den Aufbau eines effizienten klinischen NLP-Systems gibt es Kriterien, darunter:
Hierzu gehört auch die Aufdeckung nützlicher Informationen aus unbekannten Datensätzen. Dies hilft dabei, bestimmte Aspekte der Informationen für weitere Untersuchungen zu optimieren und gezielter zu ermitteln.
Dabei zerlegt das NLP-Modell die eingegebenen Informationen und identifiziert die Bedeutung der weitergegebenen Informationen. Wenn ein Arzt beispielsweise eine Krankheit diagnostiziert, kann medizinisches NLP dabei helfen, die Gründe zu identifizieren, die der Arzt für seine Schlussfolgerung verwendet.
Dieses Konzept ist nützlich, um den Zusammenhang zwischen zwei oder mehreren medizinischen Konzepten zu verstehen. Beispielsweise können wir medizinisches NLP nutzen, um zu verstehen, wie Ascorbinsäure mit anderen Aspekten des menschlichen Körpers und seinen Erkrankungen zusammenhängt.
Die Bedeutung von klinischem NLP im Gesundheitswesen
Zahlreiche Gesundheitseinrichtungen und -experten erkennen das Potenzial der klinischen Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und integrieren entsprechende Systeme in ihre Abläufe. Mithilfe von Informationsextraktion kann ein NLP-fähiges System nützliche Informationen hervorheben, und semantische Interpretationen helfen, die Bedeutung handschriftlicher Texte zu verstehen. NLP geht noch einen Schritt weiter und erkennt Zusammenhänge zwischen verschiedenen Informationen.
Mithilfe dieser Konzepte kann KI-NLP dabei helfen, die Stimmung der bereitgestellten Daten einzuschätzen. Neben der subjektiven Darstellung von Daten kann NLP auch dazu beitragen, die medizinische Abrechnung auf der Grundlage klinischer Notizen zu automatisieren und so die Genauigkeit und Geschwindigkeit zu erhöhen.
Darüber hinaus kann ein gut trainiertes NLP-System auf Basis der Patientengeschichte und des Wissens über den menschlichen Körper prädiktive Analysen liefern. Unter Berücksichtigung klinischer Befunde, Patientendaten und weiterer Daten kann eine NLP-Lösung Gesundheitseinrichtungen dabei helfen, Krankenhauseinweisungen und Krankheitsausbrüche vorherzusagen.
Wichtige Anwendungen der klinischen NLP im Gesundheitswesen
NLP bietet im Gesundheitswesen vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, die es medizinischem Fachpersonal ermöglichen, seine Arbeit zu verbessern und bessere Ergebnisse zu erzielen. Hier sind einige Anwendungen von NLP im Gesundheitswesen.
- Medizinische Kodierung: Computergestützte Kodierung (CAC) genießt einen hohen Stellenwert, wobei klinische NLP-Einträge erstellt werden. Mithilfe der Datenextraktionsfunktionen von NLP können medizinische Informationen, klinische Begriffe, Verfahren, Medikamente, Diagnosen, Dienstleistungen und Geräte konvertiert werden. Der standardisierte Code kann bei der medizinischen Abrechnung, der Qualitätskontrolle, der medizinischen Forschung und bei Tracking-Systemen im öffentlichen Gesundheitswesen hilfreich sein. Dadurch kann die Gesundheitsbranche enorm von höherer Effizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit profitieren.
- Klinische Entscheidungsunterstützung: Dank der prädiktiven Analysemöglichkeiten von NLP können Ärzte bessere klinische Entscheidungen treffen. Das Potenzial, medizinische Fehler zu reduzieren, ermöglicht uns die computergestützte Infektionserkennung. Mithilfe von Daten aus klinischen Notizen und Algorithmen kann ein NLP-System für Ärzte und Mediziner zu einem wichtigen Instrument für eine gezielte Behandlung werden.
- Bevölkerungsgesundheitsmanagement: Die Fähigkeit von NLP, unstrukturierte Daten zu sortieren und zu organisieren, trägt durch sorgfältige Überwachung und Analyse zu gesundheitlichen Ergebnissen bei. Mithilfe von Techniken zur Risikostratifizierung kann ein NLP-System Patientenakten auswerten, um Hochrisikopatienten zu identifizieren.
Darüber hinaus kann ein NLP-System mithilfe der Analyse gesundheitlicher Ungleichheiten dazu beitragen, gesundheitliche Ungleichheiten in der Bevölkerung zu identifizieren. Auf diese Weise können wir die gesundheitlichen Probleme und Sorgen bestimmter demografischer Gruppen identifizieren.
Neben diesen Anwendungsbereichen kann ein NLP-System auch die Wirkstoffforschung unterstützen . NLP kann insbesondere bei der Identifizierung von Zielpatienten, dem Screening von Wirkstoffen, der Entwicklung von klinischen Studienverfahren und der Rekrutierung von Studienteilnehmern helfen . Zudem können wir NLP für Chatbots nutzen, um Kunden virtuelle Assistenten bereitzustellen.
Die Rolle medizinischer NLP-Datensätze
Daten sind heutzutage allgegenwärtig, aber fragmentiert und vielfältig. Ein NLP-System kann unstrukturierte Daten auswerten , doch die Daten müssen erst einmal eingespeist werden. Für ein umfassendes Kontextverständnis benötigt ein NLP-Modell Zugriff auf medizinische Datensätze. Es nutzt diese Daten zum Parsen und um die zwischen den Zeilen gelesenen Informationen zu interpretieren.
Um einen NLP-Datensatz zu erstellen, müssen wir zunächst Beschriftungen erstellen. Erstellen Sie die Beschriftungen zunächst schnell anhand der präsentierten Daten. Anschließend können Sie die Beschriftungen verfeinern und testen, um geeignete Zusammenhänge zu finden.
Befolgen Sie diesen Prozess, bis Sie verfeinerte, aber unstrukturierte Daten mit präziser Beschriftung erhalten. Die Beschriftung stellt eine große Herausforderung bei der Erstellung medizinischer NLP-Datensätze dar. Angesichts der Komplexität des medizinischen Bereichs benötigen wir Fachwissen in der Beschriftung medizinischer Daten.
Eine weitere Herausforderung besteht in der Annotation, insbesondere in den Meinungsverschiedenheiten bei der Datenbeschriftung. Bei subjektiven Aufgaben und Elementen ist die Annotation komplexer, was die Meinungsverschiedenheiten weiter anheizen kann.
Klinische Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) sind für die Verarbeitung und effektive Analyse biomedizinischer Daten unerlässlich. Durch den Einsatz von NLP im Gesundheitswesen können wir eine bessere Patientenversorgung, gezieltere Behandlungen und präzisere Ergebnisse erzielen. Wir bei Shaip arbeiten im Bereich der KI im Gesundheitswesen und erfassen, annotieren und anonymisieren große Datensätze, um die Entwicklung von NLP-Modellen zu vereinfachen.
