Integrasi teknologi ke dalam perawatan kesehatan telah menghasilkan kemajuan yang luar biasa, dan salah satu perkembangan tersebut adalah Pemrosesan Bahasa Alami Medis atau Klinis (NLP).
Clinical NLP menggabungkan AI, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa untuk menganalisis dan menginterpretasikan kumpulan data medis yang kompleks, termasuk Electronic Health Records (EHRs) dan catatan klinis. Teknologi ini berpotensi mengubah perawatan pasien dan merampingkan alur kerja medis.
Di antara kasus penggunaan NLP teratas dalam perawatan kesehatan, kami menemukan:
- Dokumentasi Klinis – NLP sangat penting dalam memelihara catatan pasien yang komprehensif dan akurat.
- Pendukung Keputusan Klinis – NLP membantu profesional kesehatan dalam mendiagnosis dan merawat pasien dengan memberikan rekomendasi waktu nyata berdasarkan analisis dokumen medis.
- Pencocokan Uji Klinis – NLP mempercepat proses pencocokan pasien yang memenuhi syarat dengan uji klinis yang sesuai.
- Kategori Penyesuaian Risiko dan Kondisi Hierarkis – NLP berkontribusi pada perbandingan hasil pasien yang adil di seluruh penyedia layanan kesehatan dengan menetapkan kode HCC secara akurat.
- Implikasi Dikte dan EMR – Mengintegrasikan NLP ke dalam sistem dikte telah sangat meningkatkan teknologi pengenalan ucapan, memungkinkan profesional perawatan kesehatan untuk membuat dan memperbarui catatan pasien melalui perintah suara.
- Tinjau Manajemen dan Analisis Sentimen - NLP dapat digunakan dalam Manajemen Tinjauan dan Analisis Sentimen untuk memantau umpan balik pasien, mengidentifikasi tren kepuasan, dan meningkatkan kualitas perawatan secara keseluruhan.
Seiring dengan perkembangan teknologi, kami dapat mengantisipasi aplikasi NLP yang lebih transformatif di berbagai domain.
Baca artikel lengkap di sini:
