Natuurlijke taalverwerking in de gezondheidszorg

Top use cases van natuurlijke taalverwerking in de gezondheidszorg

De wereldwijde markt voor natuurlijke taalverwerking zal naar verwachting toenemen van $ 1.8 miljard in 2021 tot $ 4.3 miljard in 2026, met een CAGR van 19.0% gedurende de periode.

Terwijl de digitalisering van de gezondheidszorg aanzienlijk groeit, helpen geavanceerde technologieën zoals NLP de industrie om nuttige inzichten te verkrijgen uit de enorme hoeveelheden ongestructureerde klinische gegevens om patronen te ontdekken en passende antwoorden te ontwikkelen.

Met meer toegang tot de nieuwste technologieën, de gezondheidszorg kan op maat gemaakte behandelplannen ontwikkelen, nauwkeurige diagnostische oplossingen bieden en de ervaring van patiëntenzorg optimaliseren.

Laten we eens kijken naar de rol van NLP in de zorg en de belangrijkste gebruiksscenario's.

De rol van NLP in de gezondheidszorg

De gezondheidszorg produceert tonnen ongestructureerde klinische en patiëntgegevens. Het wordt een uitdaging om al deze informatie handmatig te verzamelen en te correleren in een gestructureerd formaat. Het gebruik van deze biljoenen gegevens is belangrijk omdat het kan helpen de zorgverlening te verbeteren, administratieve systemen te automatiseren, de patiënttijd te verkorten en de zorg te verbeteren met realtime gegevens.

Natuurlijke taalverwerking en kunstmatige intelligentie helpt bij het verzamelen van ongestructureerde medische gegevens uit menselijke spraak, rapporten, documenten en databases om betekenisvolle patronen te extraheren. Met deze patronen kunt u patiënten een betere diagnose, behandeling en ondersteuning bieden.

Er zijn twee belangrijke manieren waarop NLP de gezondheidszorg verbetert. Een daarvan is het extraheren van informatie uit de toespraak van een arts door de betekenis ervan te begrijpen.

De andere is het in kaart brengen van de kritieke informatie uit databases en documenten om artsen en behandelaars te helpen weloverwogen beslissingen te nemen.

Verschillende gebruiksscenario's van natuurlijke taalverwerking in de gezondheidszorg

Er zijn veel use-cases van gezondheidszorg NLP. Hier zijn de top 4 use-cases

Healthcare NLp-gebruiksscenario's

  1. Klinische documentatie

    Het handhaven Elektronische gezondheidsdossiers is tijdrovend en arbeidsintensief, en clinici besteden veel tijd aan het bijhouden van deze gegevens. Met NLP kunnen clinici en artsen meer tijd overhouden om te investeren in waardeverhogende taken. Artsen kunnen aantekeningen van patiënten maken met behulp van spraak-naar-tekst, wat het invoeren van gegevens eenvoudiger maakt.

    EPD's zijn ook ongestructureerd, dus NLP kan efficiënt en automatisch meerdere klinische aantekeningen. Het NLP-systeem kan gemakkelijk uiteenlopende klinische en diagnostische dossiers, documenten en artsenbrieven samenvoegen en deze als een gecombineerd bestand uploaden naar het EPD van de patiënt.

  2. Helpen bij het leveren van verbeterde, op waarde gebaseerde patiëntenzorg.

    Een typisch patiëntendossier bevat tonnen gezondheidsgegevens, maar ongestructureerde gegevens en feedback van patiënten worden meestal geen onderdeel van de klinische dossiers. Toch bevat de feedback kritische inzichten in de patiëntervaring die helpen bij het nemen van beslissingen en het stroomlijnen van de patiëntervaring.

    NLP maakt datamining in de gezondheidszorg mogelijk, en wanneer artsen toegang hebben tot enorme hoeveelheden patiëntgegevens, helpt het bij het leveren van grondige niet-subjectieve gezondheidszorg. NLP is ook veelbelovend in het identificeren van hiaten in prestaties of zorg, zodat corrigerende maatregelen en rapportage aan regelgevers niet dubbelzinnig zijn.

    Aangezien de gezondheidszorg voor de patiënt doorgaat nadat de patiënt de klinische setting heeft verlaten, NLP helpt bij het analyseren van feedback, beoordelingen en posts op sociale media na de behandeling bruikbare inzichten te trekken. Deze inzichten helpen zorgverleners om probleemgebieden te identificeren die van invloed zijn op de patiëntervaring en om methoden te ontwikkelen voor: het verbeteren van de gezondheid van de patiënt.

  3. Verbeterde voorspellende analyse

    Een ander interessant gebruiksvoorbeeld van NLP is voorspellende analyse en analyse van de oorzaak met behulp van de gegevensdeposito's. Het is mogelijk om patronen en subsets van groepen te detecteren die waarschijnlijk geneigd zijn tot bepaalde gezondheidsproblemen. Wanneer een vertraagde diagnose van aandoeningen verwoestende complicaties kan hebben, kan NLP helpen bij een vroege diagnose.

  4. NLP-tools om te helpen bij het matchen van klinische proeven

    Dankzij natuurlijke taalverwerking, kunnen artsen snel grote hoeveelheden ongestructureerde klinische gegevens bekijken om geschikte kandidaten te herkennen die geschikt zijn voor klinische proeven. Het is niet alleen nuttig bij het onderzoek naar en de ontwikkeling van medicijnen, maar ook bij het beter begrijpen van aandoeningen. Het helpt patiënten ook toegang te krijgen tot experimentele zorg die de gezondheid van de patiënt kan verbeteren.

Laten we vandaag uw behoefte aan NLP-trainingsgegevens bespreken.

Hoe kunnen zorginstellingen NLP benutten?

Voordelen van NLp in de zorg gebruik NLP-technologie, kunnen zorgorganisaties de manier waarop levering en zorg aan patiënten wordt geleverd, transformeren.

  • Met NLP kunnen organisaties ervoor zorgen dat kritieke zorginformatie op het juiste moment aan de patiënten en verzorgers wordt geleverd.
  • Informatie over de gezondheidszorg is meestal bezaaid met complexe terminologie, waardoor het voor gewone patiënten moeilijk is om het belang van hun gezondheidsproblemen of behandeling te begrijpen. Wanneer NLP en machine learning-technologieën worden gebruikt in de gezondheidszorg, wordt het bewustzijn van patiënten over hun gezondheidsproblemen vergroot.
  • Aangezien steeds meer artsen en technici NLP gebruiken als alternatief voor handgeschreven notities, kunnen EPD's patiëntgerichter en begrijpelijker zijn.
  • NLP maakt het mogelijk om diagnose-, behandelings- en leveringsfouten op te sporen. Het is gemakkelijker om de prestaties van de arts, het herstel van de patiënt of de reactie op de behandeling te meten.
  • NLP-tools de zorgsector te helpen de kritieke zorgbehoeften van patiënten te identificeren. Aangezien artsen toegang hebben tot grote datasets, met behulp van NLP, kunnen ze patronen identificeren en tijdige behandeling bieden voor complexe problemen.

NLP moet worden beschouwd als een haalbare oplossing om de kosten van de gezondheidszorg te verminderen, de diagnostische behandeling te verbeteren en de ervaring van de patiënt te verbeteren. NLP-systemen nuttige en gecorreleerde informatie uit grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens halen, wat zorgverleners helpt de diagnose te verbeteren en behandelplannen op maat te maken.

Aangezien NLP niet wordt geleverd als een standaard one-size-fits-all oplossing, is het belangrijk om gebruik te maken van de ervaring van toonaangevende technologieplatforms om een ​​op maat gemaakte zorgoptie te bouwen voor uw specifieke behoefte. Als u op zoek bent naar een servicepartner, raden we u aan met Shaip samen te werken en uw oplossingen voor patiëntenzorg naar een hoger niveau te tillen.

Extra lezen: U kunt ook onze blog raadplegen over real-world toepassingen van machine learning in de gezondheidszorg hier.

Sociale Share