כיצד NLP משנה את שירותי הבריאות? מקרי שימוש ועוד

NLP, הלא הוא עיבוד שפה טבעית, הוא תת-תחום וענף של AI (בינה מלאכותית). תחום זה מתמקד בעיקר באינטראקציה בין מחשבים לבני אדם תוך מינוף גישות שפה טבעית. בשנים האחרונות, NLP השיגה התקדמות עצומה במגוון תחומים, כאשר המועיל שבהם הוא שירותי הבריאות. רתימת ה-NLP סייעה לספקי שירותי בריאות ברחבי העולם לשפר את הטיפול בחולים, לייעל תהליכים תפעוליים ולטפח מחקר. עיבוד שפה טבעית קלינית מאפשר למחשבים לפרש, להבין ולהוליד שפה אנושית. NLP הוכיח את עצמו כברכה במחקר, בטיפול בחולים ובפרודוקטיביות של הצוות.

NLP עובד ככלי עוזר אישי עבור אנשי מקצוע וספקים בתחום הבריאות כאחד. רעיונות פרויקטים לעיבוד שפה טבעית עוזרים בקבלת החלטות טובה יותר ומשפרים את היעילות במקום העבודה, אך הם אינם יכולים להציע רמה שווה של מומחיות וחמלה אנושית. עיבוד שפה טבעית של שירותי הבריאות עוזר למטופלים להשיג תוצאות משביעות רצון יותר על ידי מתן אפשרות לזיהוי מחלות בטרם עת, גישות טיפול מותאמות ותיאום טיפול יזום. בלוג זה בוחן כיצד NLP משנה את שירותי הבריאות, תוך שימת דגש על מקרי שימוש ויישומים רלוונטיים.

תפקיד ה-NLP בתחום הבריאות

לפני שנקפוץ למקרי שימוש ויישומים של עיבוד שפה טבעית של עיבוד שפה טבעית, חשוב להבין את החשיבות של NLP בתחום הבריאות. בואו נתחיל:

• טיפול מוגבר בחולה

צ’אטבוטים המופעלים על ידי NLP מספקים סיוע למטופל, עונים על שאילתות רשימת מספרי טלפון ניידים מדויקת  קובעים פגישות ובסך הכל משפרים את חווית המטופל. מערכות תומכות החלטות קליניות יכולות לסייע בעיבוד גישות טיפול ואבחון מחלות על ידי הערכת נתונים רפואיים וביצוע מחקר. מציאות נוספת הניתנת לצפייה היא רפואה מותאמת אישית, כאשר NLP מנתח דפוסים בנתוני המטופלים והתאמה אישית של אסטרטגיות טיפול.

• מחקר ופיתוח מופחת

בין מקרי השימוש המובילים בעיבוד שפה טבעית היא האצת גילוי תרופות על ידי סינון מספר עצום של ספרות ביו-רפואית כדי לזהות מטרות סמים אפשריות. זה גם עוזר באופטימיזציה של ניסויים קליניים על ידי זיהוי מטופלים מתאימים על סמך רישומי בריאות.

• יעילות אדמיניסטרטיבית

עיבוד שפה טבעית קלינית עוזר לייעל את ניהול הרשומות הרפואיות על ידי חילוץ נתונים מרשומות אמורפיות, ודיוק, תוך שיפור דיוק הנתונים והנגישות. זה גם ממחשב את מחזור הקידוד והחיוב, ומפחית את החובות הניהוליות.

הבנת NLP בתחום הבריאות

Healthcare NLP כולל את היכולת של מכונות להבין, לפרש ולהגיב לשפה אנושית. פרויקטים של עיבוד שפה טבעית יכולים לעזור בחילוץ נתונים יקרי ערך מכמויות אדירות של נתונים לא מובנים כמו רשומות רפואיות, מאמרי מחקר והערות קליניות. יכולת זו משנה את הגישה שבה עוסקים בתחום הבריאות עוקבים אחר אבחנות מטופלים, נתונים ועוד.

טכניקות NLP המשמשות בתחום הבריאות

אלגוריתמי NLP מספקים שתי פונקציות עיקריות: עיבוד טקסט חסר צורה נכנס והרכבת תוכן קריא במכונה. כדי להגשים את העיסוקים הללו, הם עוסקים בשילוב של גישות.

• זיהוי תווים אופטי

OCR או זיהוי תווים אופטי, הוא בדרך כלל הצעד הראשון בין יישומי עיבוד שפה טבעית. הם מכוונים לזיהוי טקסט במסמכי קלט ולמחשוב אותם להמשך עיבוד. OCR מחזיק ביכולת לחלץ טקסט בפורמטים שונים, כולל צילומים דיגיטליים, מצגות וסריקות של הערות שפורסמו או בכתב יד, יומנים ומסמכים נוספים. מערכות OCR הן בעלות ערך רב ביישומי בריאות בשל יכולתן לעבד מראש מסמכים שהוכנו במהלך פעולות רפואיות, כמו תוצאות בדיקות, סריקות CAT, מרשמים והערות רופאים. זה מקרב את זה להיכלל ב-EHRs.

• אסימון

כאשר כל תוכנית NLP מנתחת שפה טבעית, היא מפצלת אותה לחלקים קטנים יותר (מילים או משפטים) שניתן להתייחס אליהם בנפרד. פרגמנטים אלה, הידועים בשם אסימונים, תוחמים את מבנה הטקסט עבור אלגוריתמי ה-NLP שלך. Tokenization מטפח תוכניות NLP לזהות דפוסים ולשלוף פרטים רלוונטיים מטקסט נכנס. זה משפר את היעילות של מודלים של NLP על ידי כיוון המבנה לחומר לא מפותח.

• בשם זיהוי ישות

זיהוי ישות בשם (NER) הוא שלב חיוני בעיבוד שפה טבעית, אשר עדים למצרכים חיוניים בטקסט כגון

שמות אנשים, תאריכים, מיקומים ושמות תאגידים. NER מתחייבת לשלוף ולקטלג נתונים רלוונטיים, ומכאן ספינט את הפעולות הבאות. בתחום הבריאות, ניתן להכשיר את NER לממש את שמות הרופאים והמטופלים, טיפולים וביטויים תרופתיים, ובכך לתרום לאבולוציה של EHRs שימושיים.

• ניתוח סמנטי וסנטימנט

בשלב זה, פתרונות NLP סורקים עמוק בתוך ההקשר ואל יחידות טקסט כדי לשפר את הקונוטציה שלהם ולהפחית את העמימות. SA, או ניתוח סנטימנטים, מבקש להכיר ולסווג את הגישה (סנטימנט) המופגנת בטקסט כחיובית, שלילית או ניטרלית. זה יתרון במיוחד לסינון משוב ורקע של מטופלים, מה שמאפשר לצוות הבריאות להעריך במיומנות את רגשות המטופלים וההשקפות הפנימיות.

• דוגמנות נושא

יישומי עיבוד שפה טבעית משתמשים במודלים של נושאים כדי לפענח תבניות ותצורות סמנטיות בתוך טקסט. כתוצאה מכך, הם יכולים להפריד באופן אוטומטי מבנים אנלוגיים לצרור של נושאים המשקפים סוגים ספציפיים של מסמכים.

• סיווג טקסט

סיווג טקסט נתונים של טורקיה הידוע גם כתיוג, הוא שלב חיוני של NLP ו-ML המפריד בין נתוני טקסט לזנים. אלגוריתמי סיווג מקצים אלמנטים לקבוצות מסוימות על סמך טקסים טקסטואליים. הסיווג של עיבוד שפה טבעית של שירותי בריאות עוזר בהאצת ופישוט בדיקות טקסט, המהווה יתרון חיוני ליישומי בריאות.

מקרי שימוש בעיבוד שפה טבעית בתחום הבריאות

מקרי השימוש בעיבוד שפה טבעית חורגים מעבר ליישומים של NLP בלבד, ורעיונות רבים לפרויקטים של עיבוד שפה טבעית נגזרים מאותו רעיונות. תפקידו של מקרה השימוש בעיבוד שפה טבעית במגזר הבריאות מקבל חיזוק על ידי התקדמות טכנולוגית, מה שמייצר הזדמנויות מודרניות לשפר את הטיפול בחולים, להפחית עלויות ולשפר את הפרודוקטיביות של הליכים רפואיים ברחבי העולם.

• רשומות בריאות אלקטרוניות (EHRs)

NLP משמש כדי לסווג ולפרש חלקים עצומים של טקסט לא מובנה ב- EHRs, מה שמאפשר לאנשי מקצוע בתחום הבריאות לחלץ נתונים יקרי ערך עבור טיפול בחולים, מחקר וקבלת החלטות.

• תיעוד אוטומטי

זהו אחד ממקרי השימוש החשובים ביותר בעיבוד שפה טבעית, ותיעוד אוטומטי הוא חלק מכריע. NLP יכול לתמלל ולאסוף תקשורת בין מפעלי בריאות וספקים, לאשר שכל האינטראקציות מתועדות ונגישות ביעילות לסמכות עתידית, ציות וביקורת.

• ניהול חוזים

בעיבוד שפה טבעית קלינית, ניהול חוזים יכול לסייע בחילוץ וניתוח נתונים מרכזיים מחוזים בין ספקים וספקים. זה מקל על מעקב אחר תנאים, תאימות וחידושים עם הסכמי רמת שירות (SLAs).

• מערכות תמיכה להחלטה קלינית (CDSS)

NLP מסייע בפיתוח של CDSS בפרויקטים של עיבוד שפה טבעית על ידי שליפת פרטי מטופל רלוונטיים ממקורות שונים כדי לספק מומחים בתחום הבריאות עם חדות ני

תנות לפעולה ואישור קבלת החלטות.

• אנליטיקה חזויה

עיבוד שפה טבעית בשירותי הבריאות מסייע בחיזוי של התלקחות מחלה, תוצאות מטופלים נתוני ארה”ב איומי אשפוז חוזר, והיבטים אחרים, מתאימים לאכיפה של התערבויות רפואיות עם חזון. NLP בתחום הבריאות, בשילוב עם למידת מכונה (ML), יכול לחזות דרישות אספקה ​​עתידיות בהתבסס על נתונים קיימים, מגמות ודפוסים באינטראקציות ובהזמנות, מה שמאפשר מעקב יזום של מלאי.

• מחקר רפואי וניתוח ספרות

NLP משמש לסינון נפחים עצומים של ספרות רפואית ולנתח נתונים, תוך גירוי גילוי של תובנות רפואיות שלא נחקרו וסינתזה של מידע קיים.

• מעקב בריאות וניטור בריאות הציבור

בחינת מדיה חברתית, חדשות ונתונים טקסטואליים אחרים כדי לבחון התפרצויות מחלות ותחושות בריאות כלליות.

• שאילתות שרשרת אספקה

NLP, באמצעות צ’אטבוטי

 

ם ו/או שותפים וירטואליים, יכולה לספק מענה מהיר לשאלות הנוגעות למצב ההזמנה, רמות המלאי ועיסוקי המשלוח, ולשפר את יעילות שרשרת האספקה.

• עוזרי בריאות אישיים

זהו גם אחד מרעיונות פרויקט עיבוד השפה הטבעית. NLP מניע סוכני שיחה וצ’אטבוטים לספק מידע בריאותי, לתת למטופלים תזכורות לגבי תרופות, לסייע במעקב אחר בעיות בריאותיות ולהפוך את שירותי הבריאות הכלליים לקצת יותר נגישים.

• ניתוח משוב

ניתוח משוב הוא אחד ממקרי השימוש הטובים ביותר בעיבוד שפה טבעית כדי לאסוף ולהעריך הערות של צוות שירותי בריאות על ספקים ומוצרים. זה גם עוזר בגילוי תובנות ומגמות חדשות שניתן למנף אותן לעיצוב תוכניות רכש עתידיות ומשא ומתן עם ספקים.

• עיבוד חשבוניות

זה יכול להפוך את העיבוד והשליפה של נתוני חשבוניות לאוטומטיות, לצמצם שגיאות ולצמצם את מחזור התשלומים, שהוא חיוני לשימור קשרים חיוביים עם ספקים וספקים.

• תיעוד קליני

אוטומציה של היצירה וההכרה של תיעוד קליני, שמירה על

זמנם של אנשי שירותי הבריאות ושיפור הדיוק של רישומי המטופלים.

• ציות לתקנות

עיבוד שפה טבעית קלינית יכול לעזור בניטור שיחות ומסמכים לצורך עמידה בחקיקה ובנורמות של שירותי הבריאות, מכאן ואילך בזיהוי והפחתת סיכונים.

• תרגום שפה

פתרונות תרגום מבוססי NLP יכולים לתמוך לעסקים בתחום הבריאות בתקשורת עם ספקים בחו”ל בצורה ברורה ויעילה יותר על פני גבולות לשוניים.

• מחקר שוק ומוצר

NLP יכול לעזור ליחידות הרכש לקבל החלטות מושכלות על ידי צבירת חלקים נרחבים של נתונים ממקורות רבים.

• שירותי תרגום לשפות

ייעול התמיכה הרב-לשונית בתקשורת שירותי בריאות ופיקוח על מטופלים, ובכך להתגבר על מחסומי אוצר מילים באוכלוסיות מגוונות.

• ניתוח סנטימנטלי

בין היישומים המובילים לעיבוד שפה טבעית, ניתוח ביקורות ופוסטים במדיה חברתית יכול לעזור מאוד בשיפור מתן שירותי הבריאות ושביעות רצון המטופלים.

• רפואה גנומית ומדויקת

רעיונות לפרויקט עיבוד שפה טבעית יכולים לעזור בניתוח מידע גנטי באמצעות טקסטים שיכולים לסייע בטיפול מותאם אישית. זה ייעשה על ידי זיהוי קשרים בין הבחנות תורשתיות ומחלות.

• תקשורת מותאמת אישית

יישומים של עיבוד שפה טבעית בתחום הבריאות יכולים לעזור לך להתאים אישית גישות תקשורת בהתבסס על ההיסטוריה והעדפות המטופל/הספק. זה יביא לקשרים חזקים יותר ולמשא ומתן שופע יותר.

• ביטוח וחיוב

ייעול תביעות ביטוח וחשבוניות על ידי משיכה ומחקר של נתונים חשובים מנתונים לא מובנים.

יישומי עיבוד שפה טבעית בתחום הבריאות

כישורי עיבוד הטקסט וההערכה המצוינים של NLP הופכים אותו לאידיאלי ליישום במגוון תחומי בריאות, כולל:

• טלרפואה

יישומי עיבוד שפה טבעיים יכולים לעמוד ביצירת צ’אט בוט, ולסייע לרופאים לספק טיפולים מיטביים למטופלים. למרות שצ’אטבוטים אינם יכולים להחליף ייעוץ רפואי מתאים, הם יכולים לעזור במענה על שאלות בסיסיות, באיסוף נתונים ורישום תוצאות.

• ספקי שירותי בריאות

אימוץ אלגוריתמי NLP רפואיים מקל על ניהול ניהול הרשומות עבור מטופלים. מכשירי עיבוד שפה טבעית (NLP) יכולים לשנות רשומות בריאות אלקטרוניות (EHRs), לקבוע ממצאי ניסוי שונים, להפיק דוחות ולהגדיל מערכות תומכות החלטות קליניות. הדמיה רפואית משתמשת ב-NLP לניתוח ותיאור תמונות (למשל, צילומי רנטגן) לזיהוי מוזרויות.

• תרופות

עסקים בתחום התרופות יכולים למנף את עיבוד השפה הטבעית של שירותי הבריאות כדי לייעל הערות ודוחות קליניים, לחלץ שפה מכתבי עת אקדמיים ולשחזר נתונים מרישומי מטופלים. יתר על כן, NLP יכול לסייע בהבטחת עמידה ברגולציה על ידי אוטומציה של עיבוד מסמכים ותפיסת פערים כלשהם.

• ביוטכנולוגיה

תחום מדעי הרפואה משתמש ביישומים של עיבוד שפה טבעית לכריית טקסט. אלגוריתמים מחזקים חוקרים לאתר בנוחות חומר במאגרי מידע ציבוריים, רשומות ניסויים קליניים, פטנטים ופרסומים מדעיים נוספים. אוטומציה של תהליכים אלה מגדילה באופן דרסטי את איסוף הנתונים, תוך הקטנת ציר הזמן הרווח הדרוש לחברות לבצע מחקר בר-קיימא.

אתגרים של יישום NLP בתחום הבריאות

למרות שדגמי ה-NLP המודרניים הגדולים מאומנים בהרבה יותר נתונים מאשר דגמים קודמים. עם זאת, בעת אימוץ יישומים של עיבוד שפה טבעית בטיפול בחולים, מפעלים רפואיים ומתכנתי תוכנה אחרים צריכים לשקול את המגבלות הבאות:

• מערכות בריאות מדור קודם

זה חלום מופרך ועדיין מכשול לכיבוש. ארגונים רפואיים רבים עדיין עוסקים ומאמינים בשימוש בתוכנות ומערכות ניהול התיעוד המיושנות שלהם. רובם אינם תואמים לטכנולוגיות NLP ואינם חסרי יכולת בעיבוד כמויות אדירות של נתונים.

• הֲטָיָה

כשמדובר במקרים של שימוש בעיבוד שפה טבעית בתחום הבריאות, נתוני הקלט אינם משקפים במדויק את מבחר האוכלוסייה המוקדית. רמה זו של הטיה יכולה להגיע ממקורות שונים, כולל פיקוח על דגימה ובעיות חברתיות או דמוגרפיות. לפיכך, פתרונות NLP יכולים לספק תוצאות סתמיות דומות. ניתן למזער את רמות הסכנה הללו על ידי עיסוק בטכנולוגיות NLP הבנויות על AI שניתן להסביר. טכנולוגיות אלו מצדיקות את תוצאותיהן, ומעצימות את החוקרים להבטיח את היעדר או נוכחות של נטייה בשיפוטים.

• ניתנות לפירוש

פעמים רבות, אלגוריתמי NLP של ימינו מייצרים תוצאות שיכולות להיות קשות ליישום ולפרשן פנימי. על מנת להשיג תפוקות מעשיות, מודלים של NLP נדרשים להיות שקופים וחד משמעיים עבור ספקי שירותי בריאות המעסיקים אותם.

• איכות הנתונים

השפה של שירותי הבריאות מתמחה ביותר בכל הנוגע לפרויקטים של עיבוד שפה טבעית; זה כולל גם מילים וז’רגון ספציפיים שלא נמצאים במקומות אחרים. כמו כן, למילים שונות יש משמעויות רבות, שעלולות להוות בעיות חדשות עם סיווג וזיהוי טקסט. יתר על כן, מודלים של ML דורשים פרקטיקום מומחה לבצע עם טקסטים רפואיים.

שיטות עבודה מומלצות ליישום NLP בתחום הבריאות

להלן מתווה עבור ארגוני בריאות השוקלים לשלב פתרונות NLP:

• הגדר את מקרי השימוש שלך: שקול מה אתה רוצה שכלי ה-NLP ישיג ואילו יעדים אתה רוצה להשיג איתו. זה יעזור לך לזהות את האיכויות שמוצר ה-NLP יציע.
• הבטח תאימות לתקנות: עסקי הבריאות נשלטים על ידי כללים ותקנות מחמירים, החל מה-HIPAA וה-GDPR ועד לחקיקה המקומית. אשר שפתרון ה-NLP הנבחר עומד בכל התקנות, החוקים והנחיות הבטיחות הדרושים להגנה על מידע.
• עדכן באופן קבוע אלגוריתמי NLP: ככל שתעשיית הבריאות מתפתחת, יש לבדוק ולשנות באופן קבוע את המודלים והאלגוריתמים של NLP. הערך את הרלוונטיות של תוצאות MLP ובצע את כל השינויים הנדרשים.
• אימון מודל ה-NLP: אסוף מידע רלוונטי כדי ליצור מערך הדרכה המותאם לדרישות הספציפיות שלך.
• לטפח את כלי ה-NLP: כשמדובר ביישומי עיבוד שפה טבעית, ישנן שלוש אפשרויות לשילוב תוכנת AI: שכירת עסק נחשב להטמעה מותאמת אישית, בניית אחד בתוך הבית או רכישת פתרון מוכן באמצעות מיקור חוץ.

מַסְקָנָה

העתיד של שירותי הבריאות קשור קשר בל יינתק עם יישומים של עיבוד שפה טבעית. ככל שהטכנולוגיה מתקדמת, עלינו לצפות לפתרונות מדהימים בתזמון תורים לרופא ובמקרי שימוש בעיבוד שפה טבעית. יותר ויותר עסקים מובילים לפיתוח אפליקציות לנייד מתמקדים במציאת מפתחים לפי דרישה כדי לממש את הפוטנציאל של פרויקטי עיבוד שפה טבעית בתעשיית הבריאות . עתידה של תעשיית הבריאות יעוצב על ידי פרויקטים חדשניים של עיבוד שפה טבעית באבחון, טיפול וטיפול בחולים.

עסקים רבים מחפשים לגייס מפתחים מיוחדים מרחוק כדי ליצור תוכניות כגון אחיות וירטואליות, תותבות המופעלות על ידי בינה מלאכותית וציוד סריקה אחר. עם זאת, חשוב להבטיח ש-NLP נבנה ומתנהל באחריות מבלי לאבד את רווחת המטופל, שיקולים אתיים או גישה מקיפה לטכנולוגיה טרנספורמטיבית. אתה יכול גם לשקול שיתוף פעולה עם Hyperlink InfoSystem עבור כל פרויקטי עיבוד השפה הטבעית שלך. צור קשר עם המומחים שלנו עוד היום כדי לנווט את דרכך בטכנולוגיה המדהימה הזו.