การรวมเทคโนโลยีเข้ากับการดูแลสุขภาพได้นำไปสู่ความก้าวหน้าที่ก้าวล้ำ และหนึ่งในการพัฒนาดังกล่าวคือการประมวลผลภาษาธรรมชาติทางการแพทย์หรือทางคลินิก (NLP)
Clinical NLP รวม AI การเรียนรู้ของเครื่อง และการประมวลผลภาษาเพื่อวิเคราะห์และตีความชุดข้อมูลทางการแพทย์ที่ซับซ้อน รวมถึง Electronic Health Records (EHR) และบันทึกทางคลินิก เทคโนโลยีนี้มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงการดูแลผู้ป่วยและปรับปรุงขั้นตอนทางการแพทย์
ในบรรดากรณีการใช้งานยอดนิยมสำหรับ NLP ในการดูแลสุขภาพ เราพบว่า:
- เอกสารทางคลินิก – NLP เป็นส่วนสำคัญในการรักษาบันทึกผู้ป่วยที่ครอบคลุมและถูกต้อง
- การสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก – NLP ช่วยบุคลากรทางการแพทย์ในการวินิจฉัยและรักษาผู้ป่วยโดยให้คำแนะนำตามเวลาจริงตามการวิเคราะห์เอกสารทางการแพทย์
- การจับคู่การทดลองทางคลินิก – NLP ช่วยเร่งกระบวนการจับคู่ผู้ป่วยที่เข้าเกณฑ์กับการทดลองทางคลินิกที่เหมาะสม
- การปรับความเสี่ยงและหมวดหมู่เงื่อนไขลำดับชั้น – NLP มีส่วนช่วยในการเปรียบเทียบผลลัพธ์ของผู้ป่วยในผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพอย่างยุติธรรมโดยการกำหนดรหัส HCC อย่างถูกต้อง
- การป้อนตามคำบอกและ EMR - การรวม NLP เข้ากับระบบเขียนตามคำบอกได้ปรับปรุงเทคโนโลยีการรู้จำเสียงอย่างมาก ทำให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถสร้างและอัปเดตบันทึกของผู้ป่วยผ่านคำสั่งเสียง
- การจัดการการทบทวนและการวิเคราะห์ความรู้สึก – สามารถใช้ NLP ในการจัดการการทบทวนและการวิเคราะห์ความคิดเห็นเพื่อติดตามความคิดเห็นของผู้ป่วย ระบุแนวโน้มของความพึงพอใจ และปรับปรุงคุณภาพโดยรวมของการดูแล
ในขณะที่เทคโนโลยีมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เราก็สามารถคาดหวังถึงการประยุกต์ใช้ NLP ที่เปลี่ยนแปลงได้มากขึ้นในโดเมนต่างๆ
อ่านบทความเต็มที่นี่:
