De wereldwijde markt voor natuurlijke taalverwerking zal naar verwachting groeien van 1.8 miljard dollar in 2021 tot 4.3 miljard dollar in 2026, met een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 19.0% gedurende die 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.
Dankzij betere toegang tot de nieuwste technologieën kan de gezondheidszorgsector behandelplannen op maat ontwikkelen, nauwkeurige diagnostische oplossingen bieden en de patiëntenzorg optimaliseren.
Laten we eens kijken naar de rol van NLP in de gezondheidszorg en de belangrijkste toepassingen ervan.
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 helpen bij het verzamelen van ongestructureerde medische gegevens uit menselijke spraak, rapporten, documenten en databases om betekenisvolle patronen te extraheren. Met deze patronen kunt u betere diagnose, behandeling en ondersteuning bieden aan patiënten.
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 toepassingen voor NLP in de gezondheidszorg . Hier zijn de 4 belangrijkste toepassingen.
Klinische documentatie
Het bijhouden van elektronische patiëntendossiers is tijdrovend en arbeidsintensief, en zorgverleners besteden er veel tijd aan. Met NLP kunnen zorgverleners en artsen meer waardevolle tijd overhouden voor taken die waarde toevoegen. Artsen kunnen patiëntnotities vastleggen met behulp van spraak-naar-tekst, wat de gegevensinvoer vereenvoudigt.
Bovendien zijn elektronische patiëntendossiers (EPD's) ongestructureerd, waardoor NLP efficiënt en automatisch verschillende klinische aantekeningen kan samenvoegen . Het NLP-systeem kan gemakkelijk uiteenlopende klinische en diagnostische gegevens, documenten en brieven van artsen verzamelen en als één bestand uploaden naar het EPD van de patiënt.
Helpen bij het leveren van verbeterde, op waarde gebaseerde patiëntenzorg.
Een typisch patiëntendossier bevat enorm veel gezondheidsgegevens, maar ongestructureerde data en feedback van patiënten worden meestal niet in het dossier opgenomen. Toch bevat deze feedback cruciale inzichten in de patiëntervaring die helpen bij de besluitvorming en het stroomlijnen van het zorgtraject.
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.
Omdat de zorg voor de patiënt doorgaat nadat de patiënt de kliniek heeft verlaten, helpt NLP bij het analyseren van feedback na de behandeling, beoordelingen en berichten op sociale media om waardevolle inzichten te verkrijgen. Deze inzichten helpen zorgverleners bij het identificeren van probleemgebieden die de patiëntervaring beïnvloeden en bij het ontwikkelen van methoden om de gezondheid van de patiënt te verbeteren.
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.
NLP-tools om te helpen bij het matchen van klinische proeven
Met behulp van natuurlijke taalverwerking kunnen artsen snel grote hoeveelheden ongestructureerde klinische gegevens analyseren om geschikte kandidaten voor klinische studies te identificeren. Dit is niet alleen nuttig voor het onderzoek en de ontwikkeling van medicijnen, maar ook voor een beter begrip van aandoeningen. Bovendien helpt het patiënten toegang te krijgen tot experimentele behandelingen die hun gezondheid mogelijk kunnen verbeteren.
Hoe kunnen zorginstellingen NLP benutten?
- 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 (Natural Language Processing) kan worden beschouwd als een haalbare oplossing om de zorgkosten te verlagen, de diagnostiek en behandeling te verbeteren en de patiëntervaring te optimaliseren. NLP-systemen halen nuttige en gecorreleerde informatie uit grote hoeveelheden ongestructureerde data, wat zorgverleners helpt bij het stellen van betere diagnoses en het opstellen van behandelplannen op maat.
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.
Aanvullende informatie: Voor meer informatie kunt u ook ons blog raadplegen over praktijktoepassingen van machine learning in de gezondheidszorg, dat u hier kunt vinden.
