De enorme hoeveelheid data die tegenwoordig in zorginstellingen aanwezig is, groeit enorm. Hoewel gegevens worden beschouwd als het belangrijkste bezit in de digitale wereld van vandaag, lijkt de gezondheidszorg er niet ten volle van te profiteren. Sommige studies suggereren dat meer dan 80% van de zorggegevens ongestructureerd en ongebruikt blijven nadat ze zijn gemaakt.
Een van de grootste redenen hiervoor is dat de meeste gegevensbronnen in de gezondheidszorg, zoals EPD, patiëntgegevens, diagnostische samenvattingen, voortgangsgegevens, medische beeldvorming, voorschriften, enz., nog niet machinaal leesbaar zijn. Dit verhoogt aanzienlijk de tijd om de gegevens te verwerken en te scheiden in een gestructureerd formaat.
Door gebruik te maken van NLP kunnen deze ongestructureerde zorggegevens echter efficiënter worden geanalyseerd en kunnen er waardevolle inzichten uit worden afgeleid. Laten we dus meer bestuderen over het gebruik van NLP bij het transformeren van medische gegevens.
Ongestructureerde zorggegevens: waarom zijn ze er in overvloed?
De fundamentele reden voor de enorme hoeveelheid zorggegevens in ongestructureerd formaat is dat de meeste zorgsoftware die in de branche wordt gebruikt, niet is ontworpen om de gegevens in de database categorisch te structureren.
Een andere belangrijke reden voor de overvloed aan ongebruikte gegevens zijn kruisverwijzingen in medische gegevens. In tegenstelling tot andere sectoren is de gezondheidszorg sterk afhankelijk van verschillende patiëntgegevens, zoals recepten, röntgenfoto's, MRI's, enz., om optimale patiëntresultaten te bieden.
Helaas bieden substantiële medische organisaties die tegenwoordig software voor de gezondheidszorg gebruiken, geen machineleesbaarheid. Bovendien kunnen ze verschillende medische aspecten niet met elkaar in verband brengen en nauwkeurige resultaten genereren.
Deze uitdagingen worden nu echter met succes overwonnen met behulp van geavanceerde machines en innovatieve NLP-oplossingen voor de gezondheidszorg.
Meer informatie over trainingsgegevens voor AI in de gezondheidszorg! Lees nu!
Gezondheidszorg NLP Assurance voor verbeterde medische resultaten
NLP voor de gezondheidszorg maakt gebruik van NLP-toepassingen om snel en nauwkeurig grote hoeveelheden zorggegevens te lezen en te analyseren. Door de gegevens van de patiënt nauwkeurig te onderzoeken, kunnen medische zorgverleners snel aandachtspunten identificeren en weloverwogen beslissingen nemen om de patiëntenzorg te verbeteren.
Bovendien kan Healthcare NLP helpen fouten te verminderen en de nauwkeurigheid van diagnoses, behandelingen en zorgkosten te verbeteren. De drie belangrijkste aandachtspunten van Healthcare NLP zijn:
- Om inzicht te geven in de gezondheid van de patiënt.
- Om patiënten te waarschuwen voor mogelijke gezondheidsrisico's.
- Om zorgpatronen voor de patiënten te identificeren.
NLP voor de gezondheidszorg is een effectieve manier om tekstuele gegevens in vrije vorm om te zetten in een meer gestructureerd formaat dat kan worden gebruikt voor betere gezondheidsrapportage en patiëntanalyse.
De vier belangrijkste manieren waarop NLP-zorg efficiënte oplossingen voor effectieve patiëntresultaten mogelijk maakt, zijn:
- Voorspellende analyse: NLP stelt artsen in staat om ongestructureerde gegevens te verwerken met behulp van verschillende voorspellende modellen om inzicht te krijgen in het gedrag van patiënten en de gezondheidsresultaten. Met demografische informatie, medische geschiedenis en klinische aantekeningen kunnen NLP-oplossingen effectief voorspellingen over besmettelijke virussen afleiden en deze in bedwang houden voordat ze zich massaal verspreiden.
- Effectieve bruikbaarheid van EPD-gegevens: NLP voor de gezondheidszorg stelt artsen in staat om betere zoekopdrachten uit te voeren en hun rapportagemogelijkheden te verbeteren met behulp van NLP. Door de gegevens in een intelligentere vorm te rangschikken, helpen NLP-oplossingen artsen om sneller en gemakkelijker toegang te krijgen tot informatie.
- Op NLP gebaseerde fenotypering: AI haalt zinvolle patiëntgegevens uit ongestructureerde medische documenten. Op NLP gebaseerde fenotypering kan patronen en trends in medische dossiers identificeren, wat verder helpt om waardevolle inzichten uit patiëntgegevens te halen. Met behulp van dergelijke oplossingen kunnen artsen de diagnosenauwkeurigheid verbeteren, kosten verlagen en patiëntresultaten verbeteren.
- Verbetering van de algehele gezondheidszorg: NLP Healthcare is een effectieve oplossing om de kwaliteit van zorgsystemen en -processen te verhogen. Met diepgaande rapportage en analyse bieden op NLP gebaseerde oplossingen kwalitatieve real-time resultaten om de gezondheid van mensen te verbeteren.
Onderzoek naar de diverse use-cases van NLP in de gezondheidszorg
Gezondheidszorg NLP is een belangrijke technologie met tal van use cases. Sommigen van hen staan hieronder vermeld.
Voorspellende gezondheid
analyse
Klinisch
documentatie
Geautomatiseerde samenvatting van klinische notities
Symptoomcontrole en
diagnostiek
Geautomatiseerde annotatie en analyse van medische beelden
Intelligent doseringsadvies voor medicijnen
Geautomatiseerde beoordeling van de gezondheidsrisico's van de patiënt
Intelligent doseringsadvies voor medicijnen
Diagnostisch
ondersteuning
Geautomatiseerd medisch zoeken en analyseren
Een blik op de uitdagingen en beperkingen van NLP in de gezondheidszorg
Zorg NLP biedt een geweldige oplossing voor zorginstellingen. Er zijn echter nog een paar nadelen in het proces die u moet leren kennen.-
Variatie in zorggegevens
Gezondheidszorggegevens zijn er in overvloed, maar in een ongestructureerd formaat en in verschillende talen. Dit maakt het buitengewoon moeilijk om de bedoeling, contextualiteit en woordenschat van gezondheidsgegevens af te leiden. Dit is zeker een van de grootste uitdagingen van NLP Healthcare die moet worden bekeken en waaraan moet worden gewerkt. -
Rigide gegevensstructuren
De meeste medische gegevens zijn ongestructureerd; daarom bieden op NLP gebaseerde AI-modellen oplossingen om belangrijke medische gegevens van beeldvorming, röntgenfoto's en andere ongestructureerde gegevensbronnen te consolideren. Deze gegevens kunnen worden gebruikt voor analyse en het genereren van waardevolle inzichten. -
Grote zorggegevens structureren in gegevenstabellen
De meeste medische gegevens in duizenden ERP's en datawarehouses blijven jarenlang geïsoleerd. Door de gegevens op de juiste manier in gegevenstabellen te structureren en daarvoor een relationele database te maken, kunt u inzichtelijke informatie uit gegevens halen. Daarom is het structureren van de huidige gegevens in databases een uitdaging voor NLP-gezondheidszorg die op de juiste manier moet worden aangepakt.
Een efficiënte NLP-oplossing voor de gezondheidszorg nodig?
Gezondheidszorg NLP is zeker de manier om vooruit te komen voor zorgondernemingen. Met voortschrijdende technologie en meer aandacht voor het bereiken van verbeterde patiëntresultaten, is NLP de onderliggende oplossing voor de gezondheidszorg. Bent u ook op zoek naar innovatieve, betrouwbare en schaalbare oplossingen in AI voor uw zorgorganisatie? neem contact op met onze Shaip-experts.Ontdek onze services en oplossingen voor natuurlijke taalverwerking
