Thị trường xử lý ngôn ngữ tự nhiên toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 1.8 tỷ đô la vào năm 2021 lên 4.3 tỷ USD vào năm 2026, tăng trưởng với tốc độ CAGR là 19.0% trong giai đoạn này.
Khi số hóa chăm sóc sức khỏe phát triển đáng kể, các công nghệ tiên tiến như NLP đang giúp ngành công nghiệp chiết xuất những hiểu biết hữu ích từ lượng lớn dữ liệu lâm sàng không có cấu trúc để phát hiện ra các mô hình và phát triển các phản ứng thích hợp.
Với khả năng tiếp cận nhiều hơn với các công nghệ mới nhất, ngành chăm sóc sức khỏe có thể phát triển các kế hoạch điều trị tùy chỉnh, cung cấp các giải pháp chẩn đoán chính xác và tối ưu hóa trải nghiệm chăm sóc bệnh nhân.
Hãy xem xét vai trò của NLP trong chăm sóc sức khỏe và các trường hợp sử dụng hàng đầu của nó.
Vai trò của NLP trong chăm sóc sức khỏe
Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe tạo ra hàng tấn dữ liệu bệnh nhân và bệnh viện không có cấu trúc. Việc đối chiếu và tương quan thủ công tất cả thông tin này thành một định dạng có cấu trúc sẽ trở nên khó khăn. Việc sử dụng hàng nghìn tỷ dữ liệu này rất quan trọng vì nó có thể giúp cải thiện việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, tự động hóa hệ thống quản trị, giảm thời gian của bệnh nhân và cải thiện dịch vụ chăm sóc với dữ liệu thời gian thực.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo giúp thu thập dữ liệu y tế phi cấu trúc từ lời nói, báo cáo, tài liệu và cơ sở dữ liệu của con người để trích xuất các mẫu có ý nghĩa. Với những mẫu này, bạn có thể mở rộng chẩn đoán, điều trị và hỗ trợ tốt hơn cho bệnh nhân.
Có hai cách chính mà NLP tăng cường cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Một là trích xuất thông tin từ bài phát biểu của bác sĩ bằng cách hiểu ý nghĩa của nó.
Phương pháp còn lại là lập bản đồ thông tin quan trọng từ cơ sở dữ liệu và tài liệu để giúp các bác sĩ và học viên đưa ra quyết định sáng suốt.
Các trường hợp sử dụng khác nhau của xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong chăm sóc sức khỏe
Có nhiều trường hợp sử dụng chăm sóc sức khỏe NLP. Dưới đây là 4 trường hợp sử dụng hàng đầu
Tài liệu lâm sàng
Duy trì Hồ sơ sức khỏe điện tử tốn thời gian và công sức, và các bác sĩ lâm sàng dành thời gian đáng kể để duy trì các hồ sơ này. Với NLP, các nhà lâm sàng và bác sĩ có thể có nhiều thời gian chất lượng hơn để đầu tư vào các nhiệm vụ xây dựng giá trị. Các bác sĩ có thể ghi chú của bệnh nhân xuống bằng cách sử dụng tính năng chuyển lời nói thành văn bản, giúp nhập dữ liệu dễ dàng hơn.
Ngoài ra, EHR không có cấu trúc, vì vậy NLP có thể kết hợp một cách hiệu quả và tự động một số ghi chú lâm sàng. Hệ thống NLP có thể dễ dàng tập hợp các hồ sơ, tài liệu và thư từ bác sĩ lâm sàng và chẩn đoán khác nhau và tải chúng lên dưới dạng tệp kết hợp trong EHR của bệnh nhân.
Giúp Cung cấp Dịch vụ Chăm sóc Bệnh nhân dựa trên giá trị Nâng cao.
Một hồ sơ bệnh nhân điển hình chứa rất nhiều dữ liệu chăm sóc sức khỏe, nhưng dữ liệu phi cấu trúc và phản hồi của bệnh nhân thường không trở thành một phần của hồ sơ lâm sàng. Tuy nhiên, phản hồi chứa đựng những hiểu biết quan trọng về trải nghiệm của bệnh nhân giúp đưa ra quyết định và hợp lý hóa trải nghiệm của bệnh nhân.
NLP giúp cho việc khai thác dữ liệu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe trở nên khả thi và khi các bác sĩ có quyền truy cập vào lượng lớn dữ liệu bệnh nhân, nó sẽ giúp cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe toàn diện, không chủ quan. NLP cũng cho thấy nhiều hứa hẹn trong việc xác định các lỗ hổng trong hiệu suất hoặc chăm sóc để hành động khắc phục và báo cáo cho các cơ quan quản lý không mơ hồ.
Vì việc chăm sóc sức khỏe bệnh nhân vẫn tiếp tục sau khi bệnh nhân rời khỏi cơ sở lâm sàng, NLP giúp phân tích phản hồi sau điều trị, đánh giá và các bài đăng trên mạng xã hội để rút ra những hiểu biết hữu ích. Những hiểu biết này giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc xác định các khu vực có vấn đề ảnh hưởng đến trải nghiệm của bệnh nhân và phát triển các phương pháp cải thiện sức khỏe bệnh nhân.
Phân tích dự đoán nâng cao
Một trường hợp sử dụng thú vị khác của NLP là phân tích nguyên nhân gốc rễ và dự đoán bằng cách sử dụng tiền gửi dữ liệu. Có thể phát hiện các mẫu và tập hợp con của các nhóm có khuynh hướng đối với các tình trạng sức khỏe nhất định. Khi chẩn đoán muộn các bệnh lý có thể gây ra các biến chứng nghiêm trọng, NLP có thể giúp chẩn đoán sớm.
Các công cụ NLP để hỗ trợ đối sánh thử nghiệm lâm sàng
Với sự giúp đỡ của xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các bác sĩ có thể nhanh chóng xem xét số lượng lớn dữ liệu lâm sàng không có cấu trúc để nhận ra các ứng viên đủ tiêu chuẩn phù hợp cho các thử nghiệm lâm sàng. Nó không chỉ hữu ích trong việc nghiên cứu và phát triển thuốc mà còn giúp hiểu rõ hơn về các tình trạng bệnh. Nó cũng giúp bệnh nhân tiếp cận với dịch vụ chăm sóc thử nghiệm có khả năng cải thiện sức khỏe bệnh nhân.
Các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể tận dụng NLP như thế nào?
Sử dụng Công nghệ NLP, các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể chuyển đổi cách thức giao hàng và chăm sóc cho bệnh nhân.
- Sử dụng NLP, các tổ chức có thể đảm bảo thông tin chăm sóc sức khỏe quan trọng được chuyển đến bệnh nhân và người chăm sóc vào đúng thời điểm.
- Thông tin chăm sóc sức khỏe thường có nhiều thuật ngữ phức tạp, khiến bệnh nhân bình thường khó hiểu tầm quan trọng của các vấn đề sức khỏe hoặc việc điều trị của họ. Khi nào NLP và công nghệ học máy được sử dụng trong cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, nhận thức của bệnh nhân về các vấn đề sức khỏe của họ được nâng cao.
- Vì ngày càng có nhiều bác sĩ và kỹ thuật viên sử dụng NLP thay thế cho ghi chú viết tay, EHRs có thể lấy bệnh nhân làm trung tâm và dễ hiểu hơn.
- NLP giúp bạn có thể phát hiện ra các lỗi chẩn đoán, điều trị và phân phối. Việc đo lường hiệu quả hoạt động của bác sĩ, sự hồi phục của bệnh nhân hoặc phản ứng với điều trị sẽ dễ dàng hơn.
- Công cụ NLP giúp các ngành chăm sóc sức khỏe xác định các nhu cầu chăm sóc quan trọng của bệnh nhân. Vì các bác sĩ có quyền truy cập vào bộ dữ liệu lớn, với sự trợ giúp của NLP, họ có thể xác định các mẫu và đưa ra cách xử lý kịp thời đối với các vấn đề phức tạp.
NLP nên được coi là một giải pháp khả thi để giảm thiểu chi phí chăm sóc sức khỏe, cải thiện điều trị chẩn đoán và nâng cao trải nghiệm của bệnh nhân. Hệ thống NLP trích xuất thông tin hữu ích và tương quan từ số lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc cải thiện chẩn đoán và tùy chỉnh kế hoạch điều trị.
Vì NLP không phải là một giải pháp tiêu chuẩn cho một kích thước phù hợp với tất cả, nên điều quan trọng là phải khai thác kinh nghiệm của các nền tảng công nghệ hàng đầu để xây dựng một lựa chọn chăm sóc sức khỏe tùy chỉnh cho nhu cầu cụ thể của bạn. Nếu bạn đang tìm kiếm một đối tác dịch vụ, chúng tôi khuyên bạn nên làm việc với Shaip và đưa các giải pháp chăm sóc bệnh nhân của bạn lên một tầm cao mới.
Đọc thêm: Bạn cũng có thể tham khảo blog của chúng tôi về các ứng dụng thực tế của máy học trong chăm sóc sức khỏe tại đây.
