Pemrosesan bahasa alami (NLP) memungkinkan komputer untuk memahami bahasa manusia. Ia menggunakan algoritme dan pembelajaran mesin untuk menginterpretasikan teks, audio, dan format media lainnya. Metode tokenisasi memisahkan informasi yang kami berikan dalam teks manusia menjadi unit semantik yang lebih kecil dalam pemrosesan pro.
Integrasi NLP dalam domain kesehatan secara khusus berfokus pada aspek biomedis. NLP Medis mencakup pemrosesan dokumen medis, laporan kesehatan, catatan kesehatan elektronik, ringkasan pemulangan, label obat, forum online, dan dokumen klinis. Blog ini akan mengeksplorasi manfaat Natural Language Processing (NLP) klinis dan aplikasinya.
Memahami NLP Klinis
NLP adalah salah satu cara untuk menganalisis, menafsirkan, dan mengevaluasi data yang relevan. Dengan menggunakan ini, profesional perawatan kesehatan dapat mengekstraksi fakta yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan. Perbedaan utama antara NLP umum dan NLP medis adalah bagaimana dan jenis data apa yang diproses setiap segmen. Di mana kami dapat memasukkan buku, teks umum, dokumen tertulis, gambar, dll., Secara umum, NLP, representasi data, dan pemilihan berbeda dalam NLP klinis.
Untuk membangun sistem NLP klinis yang efisien, ada kriteria antara lain:
Ini termasuk mengungkapkan informasi yang berguna dari kumpulan data yang tidak diketahui. Ini membantu merampingkan dan menargetkan aspek informasi tertentu untuk penyelidikan lebih lanjut.
Dalam hal ini, model NLP memecah informasi yang dimasukkan dan mengidentifikasi makna dari informasi yang dibagikan. Misalnya, ketika seorang dokter mendiagnosis suatu kondisi, NLP medis dapat membantu mengidentifikasi alasan yang digunakan dokter untuk menyimpulkan.
Konsep ini berguna untuk mengetahui hubungan antara dua atau lebih konsep kedokteran. Misalnya, kita dapat menggunakan NLP medis untuk mengetahui bagaimana asam askorbat berhubungan dengan aspek lain dari tubuh manusia dan kondisinya.
Pentingnya NLP Klinis dalam Perawatan Kesehatan
Melihat potensi Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) klinis, beberapa institusi dan profesional kesehatan mengintegrasikan sistemnya ke dalam operasi mereka. Dengan menggunakan ekstraksi informasi, sistem yang mendukung NLP dapat menyoroti informasi yang berguna, dan interpretasi semantik dapat membantu memahami makna teks tulisan tangan. NLP melangkah lebih jauh untuk menemukan hubungan antara potongan-potongan informasi yang berbeda.
Dengan menggunakan konsep ini, AI NLP dapat membantu mengukur sentimen dari data yang diberikan. Terlepas dari representasi subyektif data, NLP juga dapat membantu mengotomatiskan tagihan medis berdasarkan catatan klinis yang meningkatkan akurasi dan kecepatan.
Apalagi a sistem NLP yang terlatih dengan baik dapat memberikan analisis prediktif berdasarkan sejarah pasien dan pemahaman tentang tubuh manusia. Dengan mempertimbangkan catatan klinis, data pasien, dan data, solusi NLP dapat membantu institusi kesehatan mengekstrapolasi rawat inap dan wabah penyakit.
Aplikasi Utama NLP Klinis dalam Perawatan Kesehatan
NLP dalam perawatan kesehatan memiliki beberapa aplikasi yang memungkinkan para profesional medis untuk meningkatkan pekerjaan mereka dan mendapatkan hasil yang lebih baik. Berikut adalah beberapa penerapan NLP dalam bidang kesehatan.
- Pengodean Medis: Computer-Assisted Coding (CAC) berada pada tumpuan tinggi, dengan entri NLP klinis. Dengan mempertimbangkan kemampuan ekstraksi data NLP, NLP dapat mengonversi informasi medis, istilah klinis, prosedur, obat-obatan, diagnosis, layanan, dan peralatan. Kode standar dapat membantu penagihan medis, kontrol kualitas, penelitian medis, dan sistem pelacakan kesehatan masyarakat. Akibatnya, industri perawatan kesehatan dapat memperoleh manfaat yang sangat besar dari efisiensi, akurasi, dan kecepatan yang lebih tinggi.
- Dukungan Keputusan Klinis: Dengan mempertimbangkan kemampuan analisis prediktif NLP, dokter dapat menggunakannya untuk membuat keputusan klinis yang lebih baik. Dengan potensi untuk mengurangi kesalahan medis, kita dapat bergerak maju menuju deteksi infeksi terkomputerisasi. Menggunakan data dari catatan klinis dan algoritmenya, sistem NLP dapat menjadi alat vital bagi dokter dan dokter untuk memberikan pengobatan yang ditargetkan.
- Manajemen Kesehatan Penduduk: Kemampuan NLP untuk menyortir dan mengatur data yang tidak terstruktur membantu hasil kesehatan dengan pemantauan dan analisis yang cermat. Menggunakan teknik stratifikasi risiko, sistem NLP dapat mengevaluasi catatan pasien untuk mengidentifikasi pasien berisiko tinggi.
Selain itu, dengan analisis kesenjangan kesehatan, sistem NLP dapat membantu mengidentifikasi kesenjangan kesehatan dalam populasi. Dengan menggunakan ini, kami dapat mengidentifikasi masalah kesehatan dan kekhawatiran kelompok demografis tertentu.
Selain aplikasi ini, sistem NLP juga dapat membantu penemuan obat. NLP secara khusus dapat membantu dengan target identifikasi pasien, skrining senyawa obat, merancang prosedur uji klinis, dan merekrut pasien untuk uji coba. Kami juga dapat menggunakan NLP untuk menjalankan chatbots untuk memberikan asisten virtual kepada pelanggan.
Peran Kumpulan Data NLP Medis
Data ada di mana-mana saat ini, tetapi terfragmentasi dan beragam. Sebuah Sistem NLP dapat memahami data yang tidak terstruktur, tetapi memasukkan data harus dilakukan. Untuk pemahaman kontekstual, model NLP memerlukan akses ke kumpulan data medis. Ia menggunakan data ini untuk mem-parsing dan membaca yang tersirat.
Untuk membuat dataset NLP, kita perlu membuat label terlebih dahulu. Awalnya, lanjutkan dengan membuat label secara cepat sesuai dengan data yang disajikan. Setelah selesai, Anda dapat memperbaiki label dan kemudian mengujinya untuk menemukan koneksi yang sesuai.
Ikuti proses yang sama hingga Anda memiliki data yang disempurnakan tetapi tidak terstruktur dengan pelabelan yang akurat. Berbicara tentang pelabelan, ini adalah salah satu tantangan besar untuk membuat kumpulan data NLP medis. Pertama, kami membutuhkan keahlian dalam pelabelan data medis, mengingat kompleksitas bidang medis.
Tantangan lain datang dalam anotasi, khususnya ketidaksepakatan dalam pelabelan data. Anotasi lebih kompleks untuk tugas dan elemen subyektif, yang selanjutnya dapat memicu ketidaksepakatan.
Sistem Pemrosesan Bahasa Alami Klinis (NLP) sangat penting untuk pemrosesan data biomedis dan analisisnya yang efektif. Dengan NLP disertakan dalam industri perawatan kesehatan, kami dapat merasakan perawatan pasien yang lebih baik, perawatan yang ditargetkan, dan hasil yang presisi. Pada Shaip, kami bekerja di domain AI perawatan kesehatan untuk mengumpulkan, membuat anotasi, dan menghilangkan identifikasi kumpulan data besar yang mempermudah proses pengembangan model NLP.
