NLP を使用して非構造化医療データの可能性を解き放つ

今日の医療機関に存在する膨大なデータは、大幅に増加しています。 データは今日のデジタル世界で最も重要な資産とみなされていますが、医療はデータから十分な恩恵を受けていないようです。 いくつかの 研究は示唆する 医療データの 80% 以上が、作成後に構造化されておらず、未使用のままであること。

その最大の理由の XNUMX つは、EHR、患者データ、診断概要、経過記録、医療画像、処方箋などの医療データ ソースの大部分がまだ機械で読み取り可能ではないことです。 これにより、データを処理して構造化された形式に分離する時間が大幅に増加します。

ただし、NLP を活用することで、この非構造化医療データをより効率的に分析でき、そこから貴重な洞察を得ることができます。 それでは、医療データの変換における NLP の使用について詳しく見てみましょう。

非構造化医療データ: なぜそれが大量に存在するのでしょうか?

膨大な量の医療データが非構造化フォーマットである根本的な理由は、業界で使用されているほとんどの医療ソフトウェアがデータベース内でデータをカテゴリー的に構造化するように設計されていないためです。

未使用データが大量に存在するもう XNUMX つの重大な理由は、医療データの相互参照です。 他の業界とは異なり、ヘルスケアは患者に最適な結果を提供するために、処方箋、X 線、MRI などのさまざまな患者データに大きく依存しています。

残念ながら、今日ヘルスケア ソフトウェアを使用している実質的な医療機関は、機械可読性を提供していません。 さらに、さまざまな医学的側面を相互に関連付けて、正確な結果を生成することはできません。

しかし、現在では、これらの課題は、高度なマシンと革新的なヘルスケア NLP ソリューションを使用して克服されています。

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医療成果の向上のためのヘルスケア NLP 保証

ヘルスケア NLP は、NLP アプリケーションを活用して、大量のヘルスケア データを迅速かつ正確に読み取り、分析します。 患者のデータを正確に検査することで、医療提供者は懸念のある領域を迅速に特定し、情報に基づいた意思決定を行って患者ケアを改善します。

さらに、ヘルスケア NLP はエラーを削減し、診断、治療、医療費の精度を向上させるのに役立ちます。 ヘルスケア NLP の XNUMX つの主要な懸念事項は次のとおりです。

• 患者の健康状態についての洞察を提供するため。
• 潜在的な健康リスクについて患者に警告するため。
• 患者に対するケアのパターンを特定するため。

ヘルスケア NLP は、自由形式のテキスト データを、より優れた健康レポートや患者分析に使用できる、より構造化された形式に変換する効果的な方法です。

NLP ヘルスケアが効果的な患者転帰のための効率的なソリューションを促進する XNUMX つの主な方法は次のとおりです。

• 予測分析: NLP を使用すると、医師はさまざまな予測モデルを使用して非構造化データを処理し、患者の行動や健康状態についての洞察を得ることができます。 NLP ソリューションは、人口統計情報、病歴、臨床記録を使用して、伝染性ウイルスに関する予測を効果的に導き出し、大規模な感染が広がる前にウイルスを封じ込めることができます。
• EHR データの効果的な利用: ヘルスケア NLP を使用すると、医師は NLP を使用してより適切な検索を実行し、レポート機能を強化できます。 NLP ソリューションは、データをよりインテリジェントな形式に整理することで、医師がより迅速かつ簡単に情報にアクセスできるようにします。
• NLP ベースの表現型解析: AI は、構造化されていない医療文書から意味のある患者データを抽出します。 NLP ベースの表現型分析では、医療記録のパターンと傾向を特定できるため、患者データから貴重な洞察を明らかにすることができます。 このようなソリューションを使用することで、医師は診断の精度を向上させ、コストを削減し、患者の転帰を改善することができます。
• ヘルスケア全体の改善: NLP ヘルスケアは、医療システムとプロセスの品質を向上させる効果的なソリューションです。 詳細なレポートと分析を備えた NLP ベースのソリューションは、人々の健康を改善するための定性的なリアルタイム結果を提供します。