NLP lâm sàng

Mở khóa tiềm năng của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên lâm sàng (NLP) trong chăm sóc sức khỏe

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho phép máy tính hiểu ngôn ngữ của con người. Nó sử dụng thuật toán và máy học để diễn giải văn bản, âm thanh và các định dạng phương tiện khác. Phương pháp mã thông báo chia đôi thông tin chúng tôi cung cấp trong văn bản của con người thành các đơn vị ngữ nghĩa nhỏ hơn trong quá trình xử lý chuyên nghiệp. 

Việc tích hợp NLP trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đặc biệt tập trung vào các khía cạnh y sinh. NLP y tế bao gồm xử lý tài liệu y tế, báo cáo sức khỏe, hồ sơ sức khỏe điện tử, tóm tắt xuất viện, nhãn thuốc, diễn đàn trực tuyến và tài liệu lâm sàng. Blog này sẽ khám phá những lợi ích của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) lâm sàng và các ứng dụng của nó. 

Hiểu NLP lâm sàng

NLP là một trong những cách để phân tích, giải thích và đánh giá dữ liệu có liên quan. Sử dụng điều này, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể trích xuất các sự kiện họ cần để đưa ra quyết định. Sự khác biệt chính giữa NLP nói chung và NLP y tế là cách thức và loại dữ liệu mà mỗi phân đoạn xử lý. Nơi chúng ta có thể bao gồm sách, văn bản chung, tài liệu bằng văn bản, hình ảnh, v.v., nói chung, NLP, biểu diễn dữ liệu và lựa chọn là khác nhau trong NLP lâm sàng. 

Để xây dựng một hệ thống NLP lâm sàng hiệu quả cần có các tiêu chí bao gồm:

Trích xuất thực thể

Điều này bao gồm tiết lộ thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu chưa biết. Điều này giúp hợp lý hóa và nhắm mục tiêu các khía cạnh cụ thể của thông tin để điều tra thêm.

Ngữ cảnh hóa

Trong đó, mô hình NLP chia nhỏ thông tin đã nhập và xác định ý nghĩa của thông tin được chia sẻ. Chẳng hạn, khi bác sĩ chẩn đoán một tình trạng bệnh, NLP y tế có thể giúp xác định cơ sở lý luận mà bác sĩ sử dụng để kết luận.

Sơ đồ tri thức

Khái niệm này rất hữu ích để biết mối liên hệ giữa hai hoặc nhiều khái niệm y tế. Chẳng hạn, chúng ta có thể sử dụng NLP y tế để biết axit ascorbic liên quan như thế nào đến các khía cạnh khác của cơ thể con người và các tình trạng của nó.

Tầm quan trọng của NLP lâm sàng trong chăm sóc sức khỏe

Nhìn thấy tiềm năng của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) lâm sàng, một số tổ chức chăm sóc sức khỏe và các chuyên gia đang tích hợp các hệ thống của nó vào hoạt động của họ. Bằng cách sử dụng trích xuất thông tin, hệ thống hỗ trợ NLP có thể làm nổi bật thông tin hữu ích và diễn giải ngữ nghĩa có thể giúp hiểu ý nghĩa của văn bản viết tay. NLP tiến thêm một bước để tìm ra mối liên hệ giữa các mẩu thông tin khác nhau.

Sử dụng các khái niệm này, AI NLP có thể giúp đánh giá tình cảm của dữ liệu được cung cấp. Ngoài việc thể hiện dữ liệu chủ quan, NLP còn có thể giúp tự động hóa hóa đơn y tế dựa trên các ghi chú lâm sàng để tăng độ chính xác và tốc độ.

Hơn nữa, một hệ thống NLP được đào tạo tốt có thể cung cấp phân tích dự đoán dựa trên bệnh sử của bệnh nhân và sự hiểu biết về cơ thể con người. Có tính đến các ghi chú lâm sàng, dữ liệu bệnh nhân và dữ liệu, một giải pháp NLP có thể giúp một tổ chức chăm sóc sức khỏe ngoại suy các ca nhập viện và bùng phát dịch bệnh.

Các ứng dụng chính của NLP lâm sàng trong chăm sóc sức khỏe

Các trường hợp sử dụng Nlp lâm sàng

NLP trong chăm sóc sức khỏe có một số ứng dụng cho phép các chuyên gia y tế cải thiện công việc của họ và đạt được kết quả tốt hơn. Dưới đây là một vài ứng dụng của NLP trong chăm sóc sức khỏe.

  • Mã hóa y tế: Mã hóa có sự hỗ trợ của máy tính (CAC) đang ở trên một bệ cao, với các mục nhập NLP lâm sàng. Tính đến khả năng trích xuất dữ liệu của NLP, nó có thể chuyển đổi thông tin y tế, thuật ngữ lâm sàng, quy trình, thuốc men, chẩn đoán, dịch vụ và thiết bị. Mã được tiêu chuẩn hóa có thể giúp thanh toán y tế, kiểm soát chất lượng, nghiên cứu y tế và hệ thống theo dõi sức khỏe cộng đồng. Do đó, ngành chăm sóc sức khỏe có thể hưởng lợi rất nhiều từ hiệu quả, độ chính xác và tốc độ cao hơn.
  • Hỗ trợ quyết định lâm sàng: Có tính đến khả năng phân tích dự đoán của NLP, các bác sĩ có thể sử dụng nó để đưa ra các quyết định lâm sàng tốt hơn. Với khả năng giảm các lỗi y tế, chúng ta có thể tiến tới phát hiện nhiễm trùng trên máy vi tính. Sử dụng dữ liệu từ các ghi chú lâm sàng và các thuật toán của nó, một hệ thống NLP có thể trở thành một công cụ quan trọng để các bác sĩ và bác sĩ cung cấp phương pháp điều trị có mục tiêu.
  • Quản lý sức khỏe dân số: Khả năng sắp xếp và tổ chức dữ liệu phi cấu trúc của NLP giúp đạt được kết quả sức khỏe với việc theo dõi và phân tích cẩn thận. Sử dụng kỹ thuật phân tầng rủi ro, hệ thống NLP có thể đánh giá hồ sơ bệnh nhân để xác định bệnh nhân có nguy cơ cao. 

Ngoài ra, với phân tích chênh lệch về sức khỏe, hệ thống NLP có thể giúp xác định sự chênh lệch về sức khỏe trong dân số. Sử dụng điều này, chúng tôi có thể xác định các vấn đề sức khỏe và mối quan tâm của các nhóm nhân khẩu học cụ thể.

Ngoài các ứng dụng này, một hệ thống NLP cũng có thể trợ giúp phát hiện ma túy. NLP có thể giúp cụ thể với mục tiêu xác định bệnh nhân, sàng lọc các hợp chất thuốc, thiết kế quy trình thử nghiệm lâm sàng và tuyển dụng bệnh nhân cho các thử nghiệm. Chúng ta cũng có thể sử dụng NLP để chạy chatbot cung cấp trợ lý ảo cho khách hàng.

Vai trò của bộ dữ liệu NLP y tế

Dữ liệu ngày nay phổ biến, nhưng nó bị phân mảnh và đa dạng. MỘT Hệ thống NLP có thể hiểu được dữ liệu phi cấu trúc, nhưng việc cung cấp dữ liệu phải được thực hiện. Để hiểu theo ngữ cảnh, một mô hình NLP cần truy cập vào bộ dữ liệu y tế. Nó sử dụng dữ liệu này để phân tích cú pháp và đọc giữa các dòng. 

Để xây dựng bộ dữ liệu NLP, trước tiên chúng ta cần tạo nhãn. Ban đầu, hãy tiếp tục tạo nhãn nhanh chóng theo dữ liệu được trình bày. Sau khi hoàn tất, bạn có thể tinh chỉnh các nhãn và sau đó kiểm tra chúng để tìm các kết nối phù hợp.

Thực hiện theo quy trình tương tự cho đến khi bạn có dữ liệu được tinh chỉnh nhưng không có cấu trúc với việc ghi nhãn chính xác. Nói về việc ghi nhãn, đây là một thách thức lớn đối với việc tạo bộ dữ liệu NLP y tế. Đầu tiên, chúng tôi cần chuyên môn về ghi nhãn dữ liệu y tế, do sự phức tạp của lĩnh vực y tế. 

Một thách thức khác xuất hiện trong chú thích, cụ thể là những bất đồng trong việc ghi nhãn dữ liệu. Chú thích phức tạp hơn đối với các nhiệm vụ và yếu tố chủ quan, điều này có thể gây ra những bất đồng hơn nữa.

Hệ thống Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên Lâm sàng (NLP) rất cần thiết để xử lý dữ liệu y sinh và phân tích hiệu quả của nó. Với NLP được đưa vào ngành chăm sóc sức khỏe, chúng ta có thể trải nghiệm dịch vụ chăm sóc bệnh nhân tốt hơn, các phương pháp điều trị có mục tiêu và kết quả chính xác. Tại Shaip, chúng tôi làm việc trong lĩnh vực AI chăm sóc sức khỏe để thu thập, chú thích và hủy nhận dạng các bộ dữ liệu lớn giúp quá trình phát triển mô hình NLP trở nên dễ dàng hơn.

Xã hội Chia sẻ