Natuurlijke taalverwerking (NLP) stelt computers in staat menselijke taal te begrijpen. Het gebruikt algoritmen en machine learning om tekst, audio en andere mediaformaten te interpreteren. De tokenisatiemethode verdeelt de informatie die we in menselijke tekst verstrekken in kleinere semantische eenheden in pro-verwerking.
De integratie van NLP in het zorgdomein richt zich specifiek op de biomedische aspecten. Medische NLP omvat het verwerken van medische documenten, gezondheidsrapporten, elektronische medische dossiers, ontslagoverzichten, medicijnetiketten, online forums en klinische documenten. Deze blog gaat in op de voordelen van klinische Natural Language Processing (NLP) en de toepassingen ervan.
Klinische NLP begrijpen
NLP is een van de manieren om gegevens die relevant zijn te analyseren, interpreteren en evalueren. Hiermee kunnen zorgprofessionals de feiten extraheren die ze nodig hebben om beslissingen te nemen. Het belangrijkste onderscheid tussen algemene NLP en medische NLP is hoe en welk type gegevens elk segment verwerkt. Waar we boeken, algemene tekst, geschreven documenten, afbeeldingen, enz. Kunnen opnemen, zijn NLP, gegevensrepresentatie en selectie in het algemeen anders in klinische NLP.
Om een efficiënt klinisch NLP-systeem te bouwen, zijn er criteria, waaronder:
Dit omvat het onthullen van nuttige informatie uit onbekende datasets. Dit helpt bij het stroomlijnen en richten van specifieke aspecten van informatie voor verder onderzoek.
Hierin splitst het NLP-model de ingevoerde informatie op en identificeert de betekenis van de gedeelde informatie. Wanneer een arts bijvoorbeeld een aandoening vaststelt, kan medische NLP helpen bij het identificeren van de grondgedachte die artsen gebruiken om te concluderen.
Dit concept is handig om het verband tussen twee of meer medische concepten te kennen. We kunnen bijvoorbeeld medische NLP gebruiken om te weten hoe ascorbinezuur zich verhoudt tot andere aspecten van het menselijk lichaam en zijn condities.
Het belang van klinische NLP in de gezondheidszorg
Verschillende zorginstellingen en professionals zien het potentieel van klinische Natural Language Processing (NLP) en integreren de systemen in hun bedrijfsvoering. Met behulp van informatie-extractie kan een NLP-systeem nuttige informatie benadrukken, en semantische interpretaties kunnen helpen de betekenis van handgeschreven tekst te begrijpen. NLP gaat nog een stap verder om de samenhang te vinden tussen verschillende stukjes informatie.
Met behulp van deze concepten kan een AI NLP helpen de gevoelens van de verstrekte gegevens te peilen. Afgezien van de subjectieve weergave van gegevens, kan NLP ook helpen bij het automatiseren van medische facturering op basis van klinische aantekeningen, waardoor de nauwkeurigheid en snelheid toenemen.
Bovendien kan een goed getraind NLP-systeem voorspellende analyses leveren op basis van de patiëntgeschiedenis en kennis van het menselijk lichaam. Rekening houdend met klinische aantekeningen, patiëntgegevens en andere data, kan een NLP-oplossing een zorginstelling helpen bij het voorspellen van ziekenhuisopnames en ziekte-uitbraken.
Belangrijkste toepassingen van klinische NLP in de gezondheidszorg
NLP in de gezondheidszorg heeft verschillende toepassingen waarmee medische professionals hun werk kunnen verbeteren en betere resultaten kunnen behalen. Hier zijn een paar toepassingen van NLP in de gezondheidszorg.
- Medische codering: Computerondersteunde codering (CAC) staat op een hoog voetstuk, met klinische NLP-inzendingen. Rekening houdend met de gegevensextractiemogelijkheden van NLP, kan het medische informatie, klinische termen, procedures, medicijnen, diagnoses, diensten en apparatuur omzetten. De gestandaardiseerde code kan helpen bij medische facturering, kwaliteitscontrole, medisch onderzoek en volgsystemen voor de volksgezondheid. Als gevolg hiervan kan de gezondheidszorg enorm profiteren van hogere efficiëntie, nauwkeurigheid en snelheid.
- Ondersteuning bij klinische beslissingen: Rekening houdend met de voorspellende analysemogelijkheden van NLP, kunnen artsen het gebruiken om betere klinische beslissingen te nemen. Met het potentieel om medische fouten te verminderen, kunnen we vooruitgang boeken in de richting van geautomatiseerde infectiedetectie. Met behulp van gegevens uit klinische aantekeningen en de bijbehorende algoritmen kan een NLP-systeem een essentieel hulpmiddel worden voor artsen en artsen om gerichte behandeling te bieden.
- Bevolkingsgezondheidsbeheer: Het vermogen van NLP om ongestructureerde gegevens te sorteren en te organiseren, helpt bij gezondheidsresultaten met zorgvuldige monitoring en analyse. Met behulp van risicostratificatietechnieken kan een NLP-systeem patiëntendossiers evalueren om patiënten met een hoog risico te identificeren.
Bovendien kan een NLP-systeem met een analyse van gezondheidsverschillen helpen bij het identificeren van gezondheidsverschillen in de bevolking. Hiermee kunnen we de gezondheidsproblemen en zorgen van specifieke demografische groepen identificeren.
Naast deze toepassingen kan een NLP-systeem ook helpen bij de ontwikkeling van nieuwe geneesmiddelen . NLP kan met name helpen bij het identificeren van de juiste patiëntengroep, het screenen van geneesmiddelen, het ontwerpen van procedures voor klinische studies en het werven van patiënten voor onderzoeken . We kunnen NLP ook gebruiken om chatbots te ontwikkelen die virtuele assistenten aan klanten bieden.
De rol van medische NLP-datasets
Data is tegenwoordig alomtegenwoordig, maar is gefragmenteerd en divers. Een NLP-systeem kan ongestructureerde data interpreteren , maar daarvoor moet de data wel worden aangeleverd. Voor contextueel begrip heeft een NLP-model toegang nodig tot medische datasets. Het gebruikt deze data om te parsen en tussen de regels te lezen.
Om een NLP-dataset te bouwen, moeten we eerst labels maken. Ga in eerste instantie door met het snel maken van de labels volgens de gepresenteerde gegevens. Als u klaar bent, kunt u de labels verfijnen en vervolgens testen om geschikte verbindingen te vinden.
Volg hetzelfde proces totdat u verfijnde maar ongestructureerde gegevens met nauwkeurige labels hebt. Over labelen gesproken, dit is een grote uitdaging voor het maken van medische NLP-datasets. Ten eerste hebben we expertise nodig in het labelen van medische gegevens, gezien de complexiteit van het medische veld.
Een andere uitdaging ligt in annotatie, met name de meningsverschillen bij het labelen van gegevens. Annotatie is complexer voor subjectieve taken en elementen, wat meningsverschillen kan aanwakkeren.
Het klinische Natural Language Processing (NLP)-systeem is essentieel voor de verwerking en effectieve analyse van biomedische data. Door NLP in de gezondheidszorg te integreren, kunnen we betere patiëntenzorg, gerichte behandelingen en nauwkeurigere resultaten realiseren. Bij Shaip werken we in de gezondheidszorg aan AI-toepassingen om grote datasets te verzamelen, te annoteren en te anonimiseren, waardoor de ontwikkeling van NLP-modellen wordt vereenvoudigd.
