กรณีการใช้งานยอดนิยมของการประมวลผลภาษาธรรมชาติในการดูแลสุขภาพ

ตลาดการประมวลผลภาษาธรรมชาติทั่วโลกมีกำหนดจะเพิ่มขึ้นจาก 1.8 พันล้านดอลลาร์ในปี 2021 เป็น $ 4.3 พันล้าน ในปี 2026 เติบโตที่ CAGR 19.0% ในช่วงเวลาดังกล่าว

ในขณะที่ระบบดิจิทัลของการดูแลสุขภาพเติบโตขึ้นอย่างมาก เทคโนโลยีขั้นสูงเช่น NLP กำลังช่วยให้อุตสาหกรรมดึงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลทางคลินิกที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลเพื่อเปิดเผยรูปแบบและพัฒนาการตอบสนองที่เหมาะสม

ด้วยการเข้าถึงเทคโนโลยีล่าสุดมากขึ้น the อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ สามารถพัฒนาแผนการรักษาที่ปรับแต่งได้ จัดหาโซลูชันการวินิจฉัยที่ถูกต้อง และปรับประสบการณ์การดูแลผู้ป่วยให้เหมาะสม

มาดูบทบาทของ NLP ในการดูแลสุขภาพ และกรณีการใช้งานยอดนิยม

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

มีหลายกรณีการใช้งานของ การดูแลสุขภาพ NLP. นี่คือกรณีการใช้งาน 4 อันดับแรก

1. เอกสารทางคลินิก

   การบำรุงรักษา บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ ใช้เวลานานและลำบาก และแพทย์ใช้เวลามากในการเก็บรักษาบันทึกเหล่านี้ ด้วย NLP แพทย์และแพทย์จะได้รับเวลาที่มีคุณภาพมากขึ้นในการลงทุนในงานสร้างมูลค่า แพทย์สามารถจดบันทึกของผู้ป่วยโดยใช้คำพูดเป็นข้อความ ซึ่งทำให้การป้อนข้อมูลง่ายขึ้น

   นอกจากนี้ EHRs ยังไม่มีโครงสร้าง ดังนั้น NLP สามารถรวบรวมหลาย ๆ อย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพและโดยอัตโนมัติ บันทึกทางคลินิก. ระบบ NLP สามารถดึงบันทึกทางคลินิกและการวินิจฉัย เอกสาร และจดหมายของแพทย์ที่แยกจากกันได้อย่างง่ายดาย และอัปโหลดเป็นไฟล์รวมใน EHR ของผู้ป่วย

2. ช่วยส่งมอบการดูแลผู้ป่วยตามมูลค่าที่เพิ่มขึ้น

   บันทึกผู้ป่วยทั่วไปประกอบด้วย ข้อมูลด้านสุขภาพ แต่ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและความคิดเห็นของผู้ป่วยมักจะไม่เป็นส่วนหนึ่งของบันทึกทางคลินิก กระนั้น คำติชมยังมีข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับประสบการณ์ของผู้ป่วยที่ช่วยในการตัดสินใจและปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ป่วย

   NLP ทำให้การทำเหมืองข้อมูลในการดูแลสุขภาพเป็นไปได้ และเมื่อแพทย์สามารถเข้าถึงข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมหาศาลได้ ก็จะช่วยส่งมอบการรักษาพยาบาลที่ไม่เฉพาะเจาะจงอย่างทั่วถึง NLP ยังแสดงให้เห็นสัญญาที่ดีในการระบุช่องว่างในการปฏิบัติงานหรือการดูแลเพื่อให้การดำเนินการแก้ไขและการรายงานไปยังหน่วยงานกำกับดูแลจะไม่คลุมเครือ

   เนื่องจากการดูแลสุขภาพของผู้ป่วยจะดำเนินต่อไปหลังจากที่ผู้ป่วยออกจากสถานพยาบาล NLP ช่วยวิเคราะห์ความคิดเห็นหลังการรักษา บทวิจารณ์ และโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยผู้ให้บริการดูแลระบุพื้นที่ปัญหาที่ส่งผลต่อประสบการณ์ของผู้ป่วยและพัฒนาวิธีการสำหรับ ปรับปรุงสุขภาพของผู้ป่วย

3. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขั้นสูง

   อีกกรณีการใช้งานที่น่าสนใจของ NLP คือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และสาเหตุที่แท้จริงโดยใช้การฝากข้อมูล เป็นไปได้ที่จะตรวจจับรูปแบบและกลุ่มย่อยของกลุ่มที่มีแนวโน้มว่าจะมีภาวะสุขภาพบางอย่าง เมื่อการวินิจฉัยโรคที่ล่าช้าอาจมีภาวะแทรกซ้อนร้ายแรง NLP สามารถช่วยในการวินิจฉัยเบื้องต้นได้

4. เครื่องมือ NLP เพื่อช่วยในการจับคู่การทดลองทางคลินิก

   ด้วยความช่วยเหลือของ การประมวลผลภาษาธรรมชาติแพทย์สามารถตรวจสอบข้อมูลทางคลินิกที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วเพื่อระบุผู้สมัครที่มีคุณสมบัติเหมาะสมซึ่งเหมาะสำหรับการทดลองทางคลินิก ไม่เพียงแต่มีประโยชน์ในการวิจัยและพัฒนายาเท่านั้น แต่ยังช่วยให้เข้าใจสภาวะต่างๆ ได้ดีขึ้นด้วย นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ป่วยเข้าถึงการดูแลทดลองที่มีศักยภาพในการปรับปรุงสุขภาพของผู้ป่วย