ヘルスケアにおける自然言語処理

ヘルスケアにおける自然言語処理の主な使用例

世界の自然言語処理市場は、1.8年の2021億ドルから $ 4.3億 2026年には、期間中に19.0%のCAGRで成長しました。

ヘルスケアのデジタル化が大幅に進むにつれて、NLPのような高度なテクノロジーは、業界が大量の非構造化臨床データから有用な洞察を抽出してパターンを明らかにし、適切な対応を開発するのに役立っています。

最新のテクノロジーへのアクセスが増えると、 ヘルスケア産業 カスタマイズされた治療計画を作成し、正確な診断ソリューションを提供し、患者のケア体験を最適化できます。

の役割を見てみましょう ヘルスケアにおけるNLP とその主なユースケース。

ヘルスケアにおけるNLPの役割

医療業界は、構造化されていない臨床データと患者データを大量に生成しています。 このすべての情報を手動で照合して構造化された形式に相互に関連付けることは困難になります。 これらの数兆のデータを利用することは、医療提供の改善、管理システムの自動化、患者の時間の短縮、およびリアルタイムデータによるケアの改善に役立つため重要です。

自然言語処理 人工知能は、人間の会話、レポート、ドキュメント、データベースから構造化されていない医療データを収集して、意味のあるパターンを抽出するのに役立ちます。 これらのパターンを使用すると、より適切な診断、治療、およびサポートを患者に適用できます。

NLPが医療提供を強化する主な方法はXNUMXつあります。 XNUMXつは、医師のスピーチからその意味を理解することによって情報を抽出することです。

もうXNUMXつは、データベースとドキュメントから重要な情報をマッピングして、医師と開業医が十分な情報に基づいた意思決定を行えるようにすることです。

ヘルスケアにおける自然言語処理のさまざまなユースケース

の多くのユースケースがあります ヘルスケアNLP。 これが上位4つのユースケースです

HealthcareNlpのユースケース

  1. 臨床文書

    保守 電子健康記録 は時間と労力を要し、臨床医はこれらの記録の維持にかなりの時間を費やしています。 NLPを使用すると、臨床医と医師は、価値を構築するタスクに投資するために、より質の高い時間を得ることができます。 医師は音声認識を使用して患者のメモを削除できるため、データ入力が簡単になります。

    また、EHRは構造化されていないため、NLPは効率的かつ自動的にいくつかをまとめることができます 臨床ノート。 NLPシステムは、異種の臨床および診断記録、文書、および医師の手紙を簡単にまとめて、患者のEHRに結合されたファイルとしてアップロードできます。

  2. 強化された価値ベースの患者ケアの提供を支援します。

    典型的な患者の記録には、大量の ヘルスケアデータ、 しかし、非構造化データと患者のフィードバックは通常、臨床記録の一部にはなりません。 それでも、フィードバックには、意思決定と患者体験の合理化に役立つ、患者体験への重要な洞察が含まれています。

    NLPは、医療におけるデータマイニングを可能にし、医師が大量の患者データにアクセスできる場合、主観的でない医療を徹底的に提供するのに役立ちます。 NLPはまた、是正措置と規制当局への報告が曖昧にならないように、パフォーマンスやケアのギャップを特定する上で大きな期待を示しています。

    患者が臨床現場を離れた後も患者の健康管理は続くため、 NLP は、治療後のフィードバック、レビュー、ソーシャル メディアの投稿の分析に役立ちます 有益な洞察を得るために。 これらの洞察は、医療提供者が患者の経験に影響を与える問題領域を特定し、その方法を開発するのに役立ちます。 患者の健康を改善します。

  3. 強化された予測分析

    NLPのもうXNUMXつの興味深いユースケースは、データデポジットを使用した予測分析と根本原因分析です。 特定の健康状態になりやすいグループのパターンとサブセットを検出することが可能です。 状態の診断の遅れが壊滅的な合併症を引き起こす可能性がある場合、NLPは早期診断に役立ちます。

  4. 臨床試験のマッチングを支援するNLPツール

    の助けを借りて、 自然言語処理、医師は、構造化されていない大量の臨床データをすばやく確認して、臨床試験に適した適格な候補を認識することができます。 医薬品の研究開発だけでなく、症状の理解にも役立ちます。 また、患者の健康を改善する可能性のある実験的ケアに患者がアクセスできるようにします。

今日は、NLP トレーニング データの要件について説明しましょう。

医療機関はNLPをどのように活用できますか?

ヘルスケアにおけるNlpの利点 使い方 NLPテクノロジー、医療機関は、患者への提供とケアの提供方法を​​変革できます。

  • NLPを使用すると、組織は重要な医療情報が適切なタイミングで患者と世話人に確実に配信されるようにすることができます。
  • 医療情報は通常、複雑な用語であふれており、一般の患者が自分の健康問題や治療の意味を理解するのは困難です。 いつ NLP と機械学習技術 ヘルスケアの提供に使用されることで、患者の健康問題に対する意識が高まります。
  • ますます多くの医師や技術者が手書きのメモの代わりにNLPを使用しているため、EHRはより患者中心で理解しやすいものになる可能性があります。
  • NLPを使用すると、診断、治療、および配信のエラーを検出できます。 医師のパフォーマンス、患者の回復、または治療に対する反応を測定する方が簡単です。
  • NLPツール 医療業界が患者の重要なケアのニーズを特定するのに役立ちます。 医師がアクセスできるため、 NLP の助けを借りた大規模なデータセット、パターンを識別し、複雑な問題をタイムリーに処理できます。

NLPは、医療費を軽減し、診断治療を改善し、患者の体験を向上させるための実行可能なソリューションと見なす必要があります。 NLPシステム 大量の非構造化データから有用で相関性のある情報を抽出します。これは、医療提供者が診断を改善し、治療計画をカスタマイズするのに役立ちます。

NLP は標準的な万能のソリューションではないため、主要なテクノロジー プラットフォームの経験を利用して、特定のニーズに合わせてカスタマイズされたヘルスケア オプションを構築することが重要です。 サービス パートナーをお探しの場合は、Shaip と協力して、患者ケア ソリューションをワンランク上のものにすることをお勧めします。

追加の読み取り: ヘルスケアにおける機械学習の実際のアプリケーションに関するブログも参照できます。 詳細を見る.

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