Branża opieki zdrowotnej szybko zdaje sobie sprawę z wagi danych, gromadząc informacje z EHR, czujników i innych źródeł. Jednak walka o zrozumienie danych zebranych w trakcie tego procesu może trwać latami. Odkąd system opieki zdrowotnej zaczął wdrażać najnowocześniejsze technologie, ogromna ilość danych gromadzona jest w silosach. Organizacje opieki zdrowotnej chcą zdigitalizować procesy, ale nie zakłócają niepotrzebnie ustalonych przepływów pracy klinicznej. Dlatego obecnie mamy aż 80 procent danych nieustrukturyzowanych i słabej jakości. To prowadzi nas do istotnego wyzwania, jakim jest ekstrakcja i wykorzystanie danych w dziedzinie opieki zdrowotnej poprzez NLP w opiece zdrowotnej.
Te dane w obecnym stanie, biorąc pod uwagę ilość czasu i wysiłku, jakich ludzie potrzebowaliby do ich odczytania i ponownego sformatowania, są bezużyteczne. Dlatego nie możemy jeszcze podejmować skutecznych decyzji w opiece zdrowotnej za pomocą analiz ze względu na formę, w jakiej znajdują się nasze dane. Dlatego istnieje większa potrzeba wykorzystania tych nieustrukturyzowanych danych, gdy przechodzimy od modelu opieki zdrowotnej opartej na opłatach do opieki opartej na wartościach.
W tym miejscu może pojawić się przetwarzanie języka naturalnego, podkategoria sztucznej inteligencji. Chatboty oparte na NLP posiadają już zdolności dobrego i prawdziwego naśladowania ludzkich zachowań i wykonywania niezliczonych zadań. Jeśli chodzi o wdrożenie tego samego w znacznie większym przypadku użycia, takim jak szpital - może być używany do analizowania informacji i wyodrębniania krytycznych ciągów danych, oferując w ten sposób możliwość wykorzystania dane nieustrukturyzowane.
To rozszerzenie może zaoszczędzić organizacjom opieki zdrowotnej cenne pieniądze i czas dzięki automatyzacji raportowanie jakości i tworzenie rejestrów pacjentów. Przyjrzyjmy się czynnikom wpływającym na NLP w opiece zdrowotnej i jego potencjalnym korzyściom dla branży.
Czynniki napędzające NLP w opiece zdrowotnej
Badania pokazują, że oczekuje się rozwoju przetwarzania języka naturalnego w opiece zdrowotnej USD 1030.2 w 2016 r. do 2650.2 mln USD w 2021 r, przy CAGR 20.8 procent w okresie okres prognozy.
NLP, gałąź AI, ma na celu przede wszystkim zmniejszenie dystansu między możliwościami a człowiek i maszyna. W miarę jak zaczyna zyskiwać coraz większą popularność w dziedzinie opieki zdrowotnej, dostawcy koncentrują się na opracowywaniu rozwiązań, które mogą rozumieć, analizować i generować języki zrozumiałe dla ludzi.
Istnieje dalsze zapotrzebowanie na systemy rozpoznawania głosu, które mogą automatycznie odpowiadać na zapytania od pacjentów i użytkowników opieki zdrowotnej. Istnieje znacznie więcej czynników wpływających na NLP w opiece zdrowotnej, jak wyjaśniono poniżej -
- Poradzić sobie z gwałtownym wzrostem danych klinicznych
Zwiększone wykorzystanie systemów kart zdrowia pacjentów i cyfrowa transformacja medycyny doprowadziło do gwałtownego wzrostu ilości danych dostępnych w organizacjach opieki zdrowotnej. Potrzeba nadać sens tym danym i wyciągnąć wiarygodne wnioski.
- Wsparcie opieki opartej na wartościach i zarządzania zdrowiem populacji
Zmiana modeli biznesowych i oczekiwań co do wyników powoduje potrzebę lepszego wykorzystania dane nieustrukturyzowane. Tradycyjne systemy informacji zdrowotnej koncentrują się na uzyskiwaniu wartości z 20 procent danych dotyczących opieki zdrowotnej, które są dostarczane w ustrukturyzowanych formatach po kliniczne Kanały.
Do zaawansowanych systemów kart zdrowia pacjentów, opieki zarządzanej, aplikacji PHM i analiz i raportowania, istnieje pilna potrzeba skorzystania ze zbioru nieustrukturyzowanych informacji tylko piętrzą się w organizacjach opieki zdrowotnej.
NLP w opiece zdrowotnej może rozwiązać te problemy poprzez szereg przypadków użycia. Przyjrzyjmy się kilku z nich:
- Poprawa dokumentacji klinicznej - Rozwiązania dotyczące elektronicznej dokumentacji medycznej często mają złożoną strukturę, więc dokumentowanie w nich danych jest kłopotliwe. Dzięki funkcji dyktowania mowy na tekst dane mogą być automatycznie rejestrowane w miejscu opieki, uwalniając lekarzy od żmudnego zadania dokumentowania przebiegu opieki.
- Zwiększenie wydajności CAC - Kodowanie wspomagane komputerowo można ulepszyć na wiele sposobów dzięki NLP. CAC wydobywa informacje o procedurach wychwytywania kodów i maksymalizacji roszczeń. Może to naprawdę pomóc HCO w przejściu od modelu opłaty za usługę do modelu opartego na wartościach, co znacznie poprawia komfort pacjentów.
- Popraw interakcje pacjent-dostawca dzięki EHR
Pacjenci w dzisiejszych czasach wymagają niepodzielnej uwagi lekarzy. To pozostawia lekarzy przytłoczonych i wypalonych, ponieważ muszą oferować spersonalizowane usługi zarządzając jednocześnie uciążliwą dokumentacją, w tym usługami rozliczeniowymi.
Badania wykazały, jak większość opieki profesjonaliści doświadczają wypalenia zawodowego miejsca pracy. Integracja NLP z systemami elektronicznych kart zdrowia pomoże odciążyć się pracą od lekarzy i ułatwiają analizę. Już wirtualni asystenci tacy jak Siri, Cortana i Alexa trafiły do służby zdrowia organizacje, pracujące jako pomoc administracyjna, pomagające w zadaniach obsługi klienta i pomocy obowiązki biurowe.
Wkrótce NLP w opiece zdrowotnej może sprawić, że wirtualni asystenci przejdą na kliniczną stronę branża medyczna jako asystenci zamawiający lub skrybowie medycyny.
- Daj pacjentom kompetencje zdrowotne
Z konwersacyjna sztuczna inteligencja już odniosła sukces w dziedzinie opieki zdrowotnej, kluczowym przypadkiem użycia i korzyścią z wdrożenia tej technologii jest możliwość pomocy pacjentom w zrozumieniu ich objawów i uzyskaniu więcej znajomość ich warunków. Stając się bardziej świadomi swojego stanu zdrowia, pacjenci może podejmować świadome decyzje i dbać o swoje zdrowie, wchodząc w interakcję z inteligentnym chatbotem.
W badaniu 2017badacze wykorzystali rozwiązania NLP, aby dopasować terminy kliniczne ze swoich dokumentów ze swoimi świeckimi odpowiednikami. W ten sposób mieli na celu poprawę EHR pacjenta zrozumienie i doświadczenie portalu pacjenta. Przetwarzanie języka naturalnego w opiece zdrowotnej może zwiększyć zrozumienie przez pacjentów portali EHR, otwierając możliwości, aby byli bardziej świadomi swojego zdrowia.
- Odpowiadaj na potrzebę wyższej jakości opieki zdrowotnej
NLP może odgrywać wiodącą rolę w ocenie i poprawie jakości opieki zdrowotnej poprzez pomiary wydajność lekarza i identyfikacja luk w świadczeniu opieki.
Badania wykazały, że sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej może ułatwić pracę lekarza ocena i zautomatyzowanie diagnozy pacjenta, zmniejszając czas i wysiłek ludzki potrzebny w wykonywanie rutynowych czynności, takich jak diagnoza pacjenta. NLP w opiece zdrowotnej może również zidentyfikować i złagodzić potencjalne błędy w świadczeniu opieki. Badanie wykazali, że NLP można również wykorzystać do pomiaru jakości opieki zdrowotnej i monitorowania przestrzeganie wytycznych klinicznych.
- Zidentyfikuj pacjentów, którzy potrzebują lepszej opieki
Narzędzia uczenia maszynowego i NLP mają możliwości potrzebne do wykrywania pacjentów ze złożonymi schorzeniami, u których w przeszłości występowały problemy ze zdrowiem psychicznym lub nadużywaniem substancji psychoaktywnych i które wymagają lepszej opieki. Czynniki takie jak brak bezpieczeństwa żywnościowego i niestabilności mieszkaniowej może zniechęcić protokoły leczenia, zmuszając tych pacjentów do ponoszenia większych kosztów w ciągu całego życia.
Dane dotyczące statusu społecznego i demografii pacjenta są często trudne do zlokalizowania niż ich stan kliniczny informacji, ponieważ zwykle jest to format nieustrukturyzowany. NLP może pomóc rozwiązać ten problem. NLP może być również wykorzystywane do poprawy koordynacji opieki z pacjentami, którzy mają zdrowie behawioralne warunki. Zarówno przetwarzanie języka naturalnego, jak i uczenie maszynowe mogą być wykorzystywane do eksploracji danych pacjentów i wykrywania tych, którzy są zagrożeni przez wszelkie luki w systemie opieki zdrowotnej.
Ponieważ branża opieki zdrowotnej generuje obie struktury i danych nieustrukturyzowanych, organizacje opieki zdrowotnej muszą wcześniej udoskonalić oba te elementy wdrażanie NLP w opiece zdrowotnej.
Jakie korzyści odniesie opieka zdrowotna na integracji NLP?
Przetwarzanie języka naturalnego w branży opieki zdrowotnej może pomóc zwiększyć dokładność i kompletność EHR poprzez przekształcenie dowolnego tekstu w znormalizowane dane. To też mogłoby ułatwiać dokumentację, umożliwiając opiekunom dyktowanie notatek w miarę, jak zmienia się NLP udokumentowane dane.
Kodowanie wspomagane komputerowo to kolejna doskonała zaleta NLP w opiece zdrowotnej. Można go postrzegać jako plik srebrna kropka za kwestię dodania znaczących szczegółów i wprowadzenia szczegółowości w dokumentacji klinicznej. Dla dostawców potrzebujących rozwiązania w punkcie opieki dla bardzo złożonych problemów pacjentów, NLP może być wykorzystywane do wspomagania decyzji. Często cytowanym przykładem i uosobieniem NLP w opiece zdrowotnej jest IBM Watson. Ma ogromny apetyt na literaturę akademicką i rosnącą wiedzę kliniczną wspomaganie decyzji w medycynie precyzyjnej i opiece onkologicznej. W 2014 roku IBM Watson był przyzwyczajony do zbadanie, jak NLP i uczenie maszynowe można wykorzystać do oznaczania pacjentów z chorobami serca i pomóc lekarzom zrobić pierwszy krok w świadczeniu opieki.
Algorytmy przetwarzania języka naturalnego zastosowano do danych pacjentów i kilku czynników ryzyka zostały automatycznie wykryte na podstawie notatek w dokumentacji medycznej. Ponieważ ma miejsce eksplozja danych w opiece zdrowotnej, która dotyczy nie tylko genomów, ale wszystko inne branża musi znaleźć najlepszy sposób na wydobycie z niej odpowiednich informacji i zebrać je razem, aby pomóc lekarzom w podejmowaniu decyzji na podstawie faktów i spostrzeżeń.
Jak wygląda przyszłość NLP w opiece zdrowotnej
NLP w służbie zdrowia wciąż nie jest na dobrej drodze, ale branża jest gotowa dołożyć wszelkich starań, aby to zrobić postępy. Semantyczna analiza dużych zbiorów danych i projekty kognitywne, które mają fundacje NLP są świadkami znacznych inwestycji w opiekę zdrowotną ze strony niektórych rozpoznawalnych graczy.
Allied Market Research przewiduje, że rynek komputerów kognitywnych będzie wart USD 13.7 miliarda w różnych branżach do 2020 r. Ta sama firma przewiduje wydatki w wysokości USD 6.5 miliardów na analizę tekstu do 2020 roku. W końcu narzędzia do przetwarzania języka naturalnego mogą być w stanie wypełnić lukę między nie do pokonania ilość danych w opiece zdrowotnej generowanych każdego dnia i ograniczone funkcje poznawcze pojemność ludzkiego mózgu.
NLP znalazło zastosowania w opiece zdrowotnej, począwszy od najnowocześniejszych rozwiązań w wnioski dotyczące medycyny precyzyjnej do prostego zakodowania roszczenia o zwrot kosztów lub fakturowania. Technologia ta ma daleko idące konsekwencje dla branży opieki zdrowotnej, jeśli zostanie zastosowana urzeczywistnienie. Jednak kluczem do sukcesu wprowadzenia tej technologii będzie opracowanie takich algorytmów są inteligentne, dokładne i specyficzne dla podstawowych problemów w branży. NLP będzie musiało spełnić podwójne cele ekstrakcji i prezentacji danych, aby pacjenci mogli mieć dokładny zapis swojego stanu zdrowia w zrozumiałych dla nich terminach. Jeśli tak się stanie, nie ma przeszkód dla poprawy sprawności fizycznej, której będziemy świadkami w przestrzeni opieki zdrowotnej.
W Maruti Techlabs jesteśmy naprawdę zaangażowani w przekształcanie przestrzeni opieki zdrowotnej poprzez tworzenie rozwiązań, takich jak kontekstowi asystenci AI, ponieważ zdajemy sobie sprawę, że rozmowy z pacjentami lub wewnętrznie w szpitalach rzadko są tylko jednym pytaniem i odpowiedzią. Nasze rozwiązania chatbotowe i modele NLP pomogły wiodącym szpitalom w Indiach i za granicą, udoskonalić doświadczenie ich pacjentów i personelu poprzez przypadki użycia, takie jak automatyzacja rezerwacji wizyt, zbieranie opinii, optymalizacja procesów wewnętrznych, takich jak kodowanie medyczne i ocena danych, a także wprowadzanie danych. To było dla nas naprawdę ekscytujące widzieć, jak nasi klienci i partnerzy na żywo korzystają ze swoich chatbotów i modeli opartych na sztucznej inteligencji, ulepszają i szkolą się w czasie oraz realizują swoje cele organizacyjne.
