Pasar pemrosesan bahasa alami global dijadwalkan meningkat dari $1.8 miliar pada tahun 2021 menjadi $ 4.3 miliar pada tahun 2026, tumbuh pada CAGR 19.0% selama periode tersebut.
Ketika digitalisasi perawatan kesehatan tumbuh secara signifikan, teknologi canggih seperti NLP membantu industri mengekstraksi wawasan yang berguna dari sejumlah besar data klinis tidak terstruktur untuk mengungkap pola dan mengembangkan respons yang sesuai.
Dengan lebih banyak akses ke teknologi terbaru, industri kesehatan dapat mengembangkan rencana perawatan yang disesuaikan, memberikan solusi diagnostik yang akurat dan mengoptimalkan pengalaman perawatan pasien.
Mari kita lihat peran NLP dalam perawatan kesehatan dan kasus penggunaan teratasnya.
Peran NLP dalam Perawatan Kesehatan
Industri perawatan kesehatan menghasilkan banyak data klinis dan pasien yang tidak terstruktur. Menjadi sulit untuk menyusun dan menghubungkan semua informasi ini secara manual ke dalam format terstruktur. Memanfaatkan triliunan data ini penting karena dapat membantu meningkatkan pemberian layanan kesehatan, mengotomatiskan sistem administrasi, mengurangi waktu pasien, dan meningkatkan perawatan dengan data waktu nyata.
Pemrosesan bahasa alami dan kecerdasan buatan membantu mengumpulkan data medis tidak terstruktur dari ucapan manusia, laporan, dokumen, dan basis data untuk mengekstraksi pola yang bermakna. Dengan pola ini, Anda dapat memperluas diagnosis, pengobatan, dan dukungan yang lebih baik kepada pasien.
Ada dua cara utama di mana NLP meningkatkan pemberian layanan kesehatan. Salah satunya adalah mengekstrak informasi dari pidato dokter dengan memahami maknanya.
Yang lainnya adalah memetakan informasi penting dari database dan dokumen untuk membantu dokter dan praktisi membuat keputusan yang tepat.
Berbagai Kasus Penggunaan Pemrosesan Bahasa Alami dalam Perawatan Kesehatan
Ada banyak kasus penggunaan kesehatan NLP. Berikut adalah 4 kasus penggunaan teratas
Dokumentasi Klinik
mempertahankan Catatan Kesehatan Elektronik memakan waktu dan melelahkan, dan dokter menghabiskan banyak waktu untuk memelihara catatan ini. Dengan NLP, dokter dan dokter bisa mendapatkan lebih banyak waktu berkualitas untuk berinvestasi dalam tugas membangun nilai. Dokter dapat mencatat catatan pasien menggunakan ucapan-ke-teks, yang membuat entri data lebih mudah.
Juga, EHR tidak terstruktur, sehingga NLP dapat secara efisien dan otomatis mengumpulkan beberapa catatan klinis. Sistem NLP dapat dengan mudah mengumpulkan catatan klinis dan diagnostik, dokumen, dan surat dokter yang berbeda dan mengunggahnya sebagai file gabungan di EHR pasien.
Membantu Memberikan Perawatan Pasien berbasis nilai yang Ditingkatkan.
Catatan pasien yang khas berisi banyak data kesehatan, tetapi data tidak terstruktur dan umpan balik pasien biasanya tidak menjadi bagian dari catatan klinis. Namun, umpan balik berisi wawasan kritis ke dalam pengalaman pasien yang membantu dalam pengambilan keputusan dan merampingkan pengalaman pasien.
NLP memungkinkan penambangan data dalam perawatan kesehatan, dan ketika dokter memiliki akses ke sejumlah besar data pasien, ini membantu memberikan perawatan kesehatan non-subyektif yang menyeluruh. NLP juga menunjukkan janji besar dalam mengidentifikasi kesenjangan dalam kinerja atau perawatan sehingga tindakan korektif dan pelaporan kepada regulator tidak ambigu.
Sejak perawatan kesehatan pasien berlanjut setelah pasien meninggalkan pengaturan klinis, NLP membantu menganalisis umpan balik pasca perawatan, ulasan, dan posting media sosial untuk menarik wawasan yang bermanfaat. Wawasan ini membantu penyedia layanan mengidentifikasi area masalah yang memengaruhi pengalaman pasien dan mengembangkan metode untuk: meningkatkan kesehatan pasien.
Analisis prediktif yang ditingkatkan
Kasus penggunaan lain yang menarik dari NLP adalah analisis prediktif dan akar penyebab menggunakan simpanan data. Dimungkinkan untuk mendeteksi pola dan himpunan bagian dari kelompok yang cenderung memiliki kecenderungan terhadap kondisi kesehatan tertentu. Ketika diagnosis kondisi yang tertunda dapat memiliki komplikasi yang menghancurkan, NLP dapat membantu dalam diagnosis dini.
Alat NLP untuk membantu dalam pencocokan uji klinis
Dengan bantuan dari pemrosesan bahasa alami, dokter dapat dengan cepat meninjau sejumlah besar data klinis tidak terstruktur untuk mengenali kandidat yang memenuhi syarat yang cocok untuk uji klinis. Ini tidak hanya membantu dalam penelitian dan pengembangan obat-obatan tetapi juga dalam pemahaman yang lebih baik tentang kondisi. Ini juga membantu pasien mendapatkan akses ke perawatan eksperimental yang berpotensi meningkatkan kesehatan pasien.
Bagaimana Organisasi Kesehatan Dapat Meningkatkan NLP?
Menggunakan teknologi NLP, organisasi kesehatan dapat mengubah cara pengiriman dan perawatan diberikan kepada pasien.
- Menggunakan NLP, organisasi dapat memastikan informasi perawatan kesehatan penting disampaikan kepada pasien dan perawat pada waktu yang tepat.
- Informasi perawatan kesehatan biasanya penuh dengan terminologi yang kompleks, sehingga sulit bagi pasien biasa untuk memahami pentingnya masalah kesehatan atau perawatan mereka. Kapan NLP dan teknologi pembelajaran mesin digunakan dalam pemberian layanan kesehatan, kesadaran pasien tentang masalah kesehatan mereka meningkat.
- Karena semakin banyak dokter dan teknisi menggunakan NLP sebagai alternatif catatan tulisan tangan, EHR dapat lebih berpusat pada pasien dan dapat dipahami.
- NLP memungkinkan untuk mendeteksi kesalahan diagnosis, pengobatan, dan pengiriman. Lebih mudah untuk mengukur kinerja dokter, pemulihan pasien, atau reaksi terhadap pengobatan.
- alat NLP membantu industri perawatan kesehatan mengidentifikasi kebutuhan perawatan kritis pasien. Karena dokter memiliki akses ke kumpulan data besar, dengan bantuan NLP, mereka dapat mengidentifikasi pola dan memberikan penanganan tepat waktu untuk masalah yang kompleks.
NLP harus dianggap sebagai solusi yang layak untuk mengurangi biaya perawatan kesehatan, meningkatkan pengobatan diagnostik dan meningkatkan pengalaman pasien. sistem NLP mengekstrak informasi yang berguna dan berkorelasi dari sejumlah besar data tidak terstruktur, yang membantu penyedia layanan meningkatkan diagnosis dan menyesuaikan rencana perawatan.
Karena NLP tidak hadir sebagai solusi standar satu ukuran untuk semua, penting untuk memanfaatkan pengalaman platform teknologi terkemuka untuk membangun opsi perawatan kesehatan yang disesuaikan untuk kebutuhan khusus Anda. Jika Anda mencari mitra layanan, kami sarankan Anda bekerja dengan Shaip dan meningkatkan solusi perawatan pasien Anda.
Bacaan Tambahan: Anda juga dapat merujuk ke blog kami tentang aplikasi pembelajaran mesin dunia nyata dalam perawatan kesehatan di sini.
