ตลาดการประมวลผลภาษาธรรมชาติทั่วโลกคาดว่าจะเติบโตจาก 1.8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2021 เป็น4.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2026 โดยมีอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี (CAGR) อยู่ที่ 19.0% ในช่วงเวลาดังกล่าว
ในขณะที่ระบบดิจิทัลของการดูแลสุขภาพเติบโตขึ้นอย่างมาก เทคโนโลยีขั้นสูงเช่น NLP กำลังช่วยให้อุตสาหกรรมดึงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลทางคลินิกที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลเพื่อเปิดเผยรูปแบบและพัฒนาการตอบสนองที่เหมาะสม
ด้วยการเข้าถึงเทคโนโลยีล่าสุดที่มากขึ้นอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพสามารถพัฒนาแผนการรักษาเฉพาะบุคคล ให้การวินิจฉัยที่แม่นยำ และเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์การดูแลผู้ป่วยให้ดียิ่งขึ้น
เรามาดูกันว่าNLP มีบทบาทอย่างไรในด้านการดูแลสุขภาพและกรณีการใช้งานที่สำคัญที่สุดคืออะไร
บทบาทของ NLP ในการดูแลสุขภาพ
อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพผลิตข้อมูลทางคลินิกและผู้ป่วยที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก การเปรียบเทียบด้วยตนเองและเชื่อมโยงข้อมูลทั้งหมดนี้ให้อยู่ในรูปแบบที่มีโครงสร้างกลายเป็นเรื่องยาก การใช้ข้อมูลนับล้านล้านเหล่านี้มีความสำคัญ เนื่องจากสามารถช่วยปรับปรุงการให้บริการด้านการรักษาพยาบาล ทำให้ระบบบริหารจัดการอัตโนมัติ ลดเวลาของผู้ป่วย และปรับปรุงการดูแลด้วยข้อมูลแบบเรียลไทม์
การประมวลผลภาษาธรรมชาติและปัญญาประดิษฐ์ช่วยรวบรวมข้อมูลทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้างจากคำพูดของมนุษย์ รายงาน เอกสาร และฐานข้อมูลเพื่อแยกรูปแบบที่มีความหมาย ด้วยรูปแบบเหล่านี้ คุณสามารถขยายการวินิจฉัย การรักษา และการสนับสนุนผู้ป่วยได้ดียิ่งขึ้น
มีสองวิธีหลักที่ NLP ช่วยเพิ่มการส่งมอบการดูแลสุขภาพ หนึ่งคือการดึงข้อมูลจากคำพูดของแพทย์โดยเข้าใจความหมาย
อีกวิธีหนึ่งคือการทำแผนที่ข้อมูลที่สำคัญจากฐานข้อมูลและเอกสารเพื่อช่วยให้แพทย์และผู้ปฏิบัติงานตัดสินใจอย่างมีข้อมูล
กรณีการใช้งานต่างๆ ของการประมวลผลภาษาธรรมชาติในการดูแลสุขภาพ
การประมวลผล ภาษาธรรมชาติ (NLP) ในด้านการดูแลสุขภาพมีมากมายหลายกรณี ต่อไปนี้คือ 4 กรณีการใช้งานหลัก
เอกสารทางคลินิก
การดูแลรักษาบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์นั้นใช้เวลานานและยุ่งยาก และแพทย์ต้องใช้เวลามากในการดูแลรักษาบันทึกเหล่านี้ ด้วยเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) แพทย์จะมีเวลาเหลือมากขึ้นเพื่อไปทุ่มเทให้กับงานที่สร้างคุณค่า แพทย์สามารถจดบันทึกข้อมูลผู้ป่วยโดยใช้การแปลงเสียงเป็นข้อความ ซึ่งทำให้การป้อนข้อมูลทำได้ง่ายขึ้น
นอกจากนี้ ระบบ EHR ยังไม่มีโครงสร้างที่เป็นระเบียบ ดังนั้น NLP จึงสามารถรวบรวมบันทึกทางการแพทย์ หลายรายการเข้าด้วยกันได้อย่างมีประสิทธิภาพและอัตโนมัติ ระบบ NLP สามารถรวบรวมบันทึกทางการแพทย์และการวินิจฉัย เอกสาร และจดหมายจากแพทย์ที่กระจัดกระจายเข้าด้วยกันได้อย่างง่ายดาย และอัปโหลดเป็นไฟล์รวมใน EHR ของผู้ป่วยได้
ช่วยส่งมอบการดูแลผู้ป่วยตามมูลค่าที่เพิ่มขึ้น
โดยทั่วไปแล้วเวชระเบียนผู้ป่วยมักประกอบด้วยข้อมูลด้านสุขภาพ จำนวนมาก แต่ข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบและข้อเสนอแนะจากผู้ป่วยมักไม่ถูกรวมอยู่ในเวชระเบียน อย่างไรก็ตาม ข้อเสนอแนะเหล่านั้นมีข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับประสบการณ์ของผู้ป่วย ซึ่งช่วยในการตัดสินใจและปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ป่วยให้ดียิ่งขึ้น
NLP ทำให้การทำเหมืองข้อมูลในการดูแลสุขภาพเป็นไปได้ และเมื่อแพทย์สามารถเข้าถึงข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมหาศาลได้ ก็จะช่วยส่งมอบการรักษาพยาบาลที่ไม่เฉพาะเจาะจงอย่างทั่วถึง NLP ยังแสดงให้เห็นสัญญาที่ดีในการระบุช่องว่างในการปฏิบัติงานหรือการดูแลเพื่อให้การดำเนินการแก้ไขและการรายงานไปยังหน่วยงานกำกับดูแลจะไม่คลุมเครือ
เนื่องจากการดูแลสุขภาพผู้ป่วยยังคงดำเนินต่อไปหลังจากที่ผู้ป่วยออกจากสถานพยาบาลแล้วNLP จึงช่วยวิเคราะห์ข้อมูลป้อนกลับ รีวิว และโพสต์ในโซเชียลมีเดียหลังการรักษาเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพระบุปัญหาที่ส่งผลต่อประสบการณ์ของผู้ป่วย และพัฒนากลยุทธ์เพื่อปรับปรุงสุขภาพของผู้ป่วย
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขั้นสูง
อีกกรณีการใช้งานที่น่าสนใจของ NLP คือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และสาเหตุที่แท้จริงโดยใช้การฝากข้อมูล เป็นไปได้ที่จะตรวจจับรูปแบบและกลุ่มย่อยของกลุ่มที่มีแนวโน้มว่าจะมีภาวะสุขภาพบางอย่าง เมื่อการวินิจฉัยโรคที่ล่าช้าอาจมีภาวะแทรกซ้อนร้ายแรง NLP สามารถช่วยในการวินิจฉัยเบื้องต้นได้
เครื่องมือ NLP เพื่อช่วยในการจับคู่การทดลองทางคลินิก
ด้วยความช่วยเหลือจากเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติแพทย์สามารถตรวจสอบข้อมูลทางคลินิกที่ไม่เป็นระเบียบจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว เพื่อระบุผู้ที่มีคุณสมบัติเหมาะสมสำหรับการทดลองทางคลินิก เทคโนโลยีนี้ไม่เพียงแต่มีประโยชน์ในการวิจัยและพัฒนายาเท่านั้น แต่ยังช่วยให้เข้าใจสภาวะต่างๆ ได้ดียิ่งขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ป่วยเข้าถึงการรักษาแบบทดลองที่มีศักยภาพในการปรับปรุงสุขภาพของผู้ป่วยได้อีกด้วย
องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถใช้ประโยชน์จาก NLP ได้อย่างไร?
- การใช้ NLP ช่วยให้องค์กรมั่นใจได้ว่าข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพที่สำคัญจะถูกส่งไปยังผู้ป่วยและผู้ดูแลในเวลาที่เหมาะสม
- ข้อมูลด้านการรักษาพยาบาลมักจะเต็มไปด้วยคำศัพท์ที่ซับซ้อน ทำให้ยากสำหรับผู้ป่วยทั่วไปที่จะเข้าใจถึงความสำคัญของปัญหาสุขภาพหรือการรักษาของพวกเขา เมื่อไร NLP และเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง ใช้ในการส่งมอบการรักษาพยาบาล ความตระหนักของผู้ป่วยเกี่ยวกับปัญหาสุขภาพของพวกเขาเพิ่มขึ้น
- เนื่องจากแพทย์และช่างเทคนิคจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ใช้ NLP เป็นทางเลือกแทนบันทึกย่อด้วยลายมือ EHRs จึงสามารถให้ความสำคัญกับผู้ป่วยเป็นศูนย์กลางและเข้าใจได้ง่ายขึ้น
- NLP ทำให้สามารถตรวจหาข้อผิดพลาดในการวินิจฉัย การรักษา และการคลอดได้ การวัดผลการปฏิบัติงานของแพทย์ การฟื้นตัวของผู้ป่วย หรือปฏิกิริยาต่อการรักษาทำได้ง่ายกว่า
- เครื่องมือ NLP ช่วยให้อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพระบุความต้องการการดูแลที่สำคัญของผู้ป่วย เนื่องจากแพทย์สามารถเข้าถึง ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยความช่วยเหลือของ NLPพวกเขาสามารถระบุรูปแบบและให้การรักษาทันเวลากับปัญหาที่ซับซ้อน
ควรพิจารณาใช้ NLP เป็นแนวทางแก้ปัญหาที่มีศักยภาพในการลดต้นทุนด้านการดูแลสุขภาพ ปรับปรุงการวินิจฉัยและการรักษา และยกระดับประสบการณ์ของผู้ป่วยระบบ NLPสามารถดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์และมีความสัมพันธ์กันจากข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบจำนวนมาก ซึ่งช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถปรับปรุงการวินิจฉัยและวางแผนการรักษาให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคลได้
เนื่องจาก NLP ไม่ได้มาเป็นโซลูชันมาตรฐานขนาดเดียวที่ใช้ได้ทั้งหมด จึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะควบคุมประสบการณ์ของแพลตฟอร์มเทคโนโลยีชั้นนำเพื่อสร้างตัวเลือกการดูแลสุขภาพที่ปรับแต่งได้ตามความต้องการเฉพาะของคุณ หากคุณกำลังมองหาพันธมิตรบริการ เราขอแนะนำให้คุณทำงานร่วมกับ Shaip และพัฒนาโซลูชันการดูแลผู้ป่วยของคุณให้สูงขึ้น
อ่านเพิ่มเติม : สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม คุณสามารถอ่านบล็อกของเราเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรในโลกแห่งความเป็นจริงในด้านการดูแลสุขภาพได้ที่นี่
