En el cuidado de la salud, los registros de pacientes, las órdenes entrantes y las notas del médico no son las únicas fuentes de datos. De hecho, millones de personas han utilizado kits para llevar a casa para cargar su información genética en bases de datos comerciales.

Las tecnologías portátiles también han abierto nuevos canales para los datos de salud del consumidor. Sin embargo, agregarlo al mar de datos de salud no te ayudará mucho si no lo usas. Y muchos expertos coinciden en que falta la aplicación de los datos.

Muchos casos de uso para el procesamiento del lenguaje natural (NLP)

Ingrese a la tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que puede manejar datos que están completamente desestructurados. Una razón clave para usar la tecnología NLP para una empresa es integrar sistemas inteligentes para agilizar los procesos organizacionales, aumentar el tiempo de calidad y reducir los costos operativos.

La inclusión de la PNL en desarrollo de aplicaciones para la salud tiene otras ventajas.

  • La PNL podría ayudar a traducir el lenguaje humano a un formato legible por máquina, lo que permitiría que las máquinas obtengan significado de los datos proporcionados.
  • Las herramientas de PNL se utilizan en el cuidado de la salud para aprovechar grandes cantidades de datos almacenados en forma de voz, texto, pictogramas, fotos y otras formas de datos para obtener información útil.

Procesamiento del lenguaje natural en el cuidado de la salud. predicho Según estudios, crecer a una CAGR del 20,8% de USD 1030,2 millones en 2016 a USD 2650,2 millones en 2021.

Antes de sumergirnos en los casos de uso de esta tecnología disruptiva en la industria de la salud, permítanme darles una breve descripción general de lo que realmente significa la PNL.

NLP (Natural Language Processing) es un área de inteligencia artificial que tiene como objetivo cerrar la brecha entre humanos y robots. NLP es una habilidad que permite que un sistema robusto comprenda, almacene, procese y ejecute información basada en datos en forma de voz o texto comprensible para los humanos.

La importancia y el uso de los sistemas de procesamiento de lenguaje natural en el desarrollo de aplicaciones para el cuidado de la salud aumenta día a día. Por lo tanto, sistemas como Creación de chatbots con PNL causar un gran revuelo en la industria de la salud.

Cuando se implementa de manera efectiva, la tecnología permite a los médicos optimizar los procesos administrativos, dedicar más tiempo a la atención del paciente y mejorar la experiencia del paciente mediante el análisis de datos en tiempo real.

Los 8 principales casos de uso de la tecnología NLP en el cuidado de la salud

1. Reconocimiento de voz

Durante casi dos décadas, la PNL tiene sus orígenes en el cuidado de la salud con el reconocimiento de voz que permite a los médicos transcribir notas para ingresar rápidamente los datos de EHR.

El reconocimiento de voz de front-end permite a los médicos dictar notas en lugar de sentarse frente a una computadora en el punto de atención, mientras que el reconocimiento de back-end corrige cualquier problema en la transcripción antes de enviarla para revisión humana.

El reconocimiento de voz es una de las soluciones más rentables, ya que elimina la necesidad y el alto costo de los transcriptores médicos.

2. Documentación clínica

A través del dictado de voz a texto y la entrada de datos estructurados, el impacto de NLP en el reconocimiento de voz funciona de la mano con la documentación clínica, liberando a los médicos de la estructura tediosa y restrictiva de los registros médicos electrónicos, lo que permite una mejor atención al paciente.

Nuance y M*Modal tienen tecnologías que funcionan al unísono con su tecnología de reconocimiento de voz para recopilar datos estructurados y terminología estandarizada en el punto de atención para uso futuro.

3. Codificación asistida por computadora (CAC)

CAC recopila datos sobre procedimientos y tratamientos para capturar todos los códigos posibles y optimizar las reclamaciones. CAC puede haber aumentado la velocidad de codificación, pero no hizo nada para mejorar la precisión.

Por ejemplo, un estudio de la Clínica Cleveland mostró que, si bien CAC reducía el tiempo de codificación, tenía índices de recuperación y precisión más bajos cuando se usaba solo sin la ayuda de un codificador certificado.

4. Comparación de estudios clínicos

La coincidencia de ensayos clínicos es quizás el caso de uso más discutido en la categoría de desarrollo. Por ejemplo, Linguamatics Health y Clinithink han desarrollado motores de NLP para resolver problemas de coincidencia de estudios, mientras que IBM Watson Health e Inspirata han dedicado importantes recursos al uso de NLP para respaldar estudios de oncología.

En un futuro no muy lejano, la PNL parece ser capaz de hacer que la comparación de ensayos clínicos sea un proceso continuo y automatizado.

5. Investigación de minería de datos

La minería de datos en los sistemas de salud permite a las empresas reducir la subjetividad en la toma de decisiones al tiempo que proporciona conocimiento médico relevante. Una vez iniciada, la minería de datos puede convertirse en un ciclo de técnicas de descubrimiento de conocimientos que ayudará a cualquier organización de atención médica a desarrollar una estrategia financiera sólida para brindar una mejor atención al paciente.

6. IA Chatbots y Virtual Scribe

Aunque actualmente no existe tal solución, las aplicaciones de reconocimiento de voz tienen una buena oportunidad para ayudar a las personas a modificar los registros clínicos. Algo como Alexa de Amazon o el Asistente de Google son ideales para esto.

Microsoft y Google se han asociado para lograr este objetivo en particular. Actualmente, la creación de un chatbot con NLP permite capturar los síntomas y enrutar a los pacientes al proveedor más adecuado.

7. Análisis de causa raíz

Otro aspecto fascinante de la PNL es su capacidad para utilizar análisis predictivos para brindar soluciones a problemas de salud comunes.

Grandes cachés de registros médicos digitales pueden ayudar a identificar subconjuntos de regiones geográficas, grupos raciales u otros segmentos demográficos distintos que enfrentan diferentes tipos de disparidades de salud cuando se aplican a la PNL. Los sistemas de PNL evalúan las respuestas no estructuradas para determinar qué está causando las dificultades del paciente o los malos resultados.

8. Gestión de calificaciones y análisis de sentimiento

NLP también puede ayudar a administrar las calificaciones de Internet para los centros de atención médica. Todos los días, puede recopilar y analizar cientos de revisiones de atención médica de terceros. También puede evaluar rápidamente las emociones humanas y el contexto en el que se expresan.

Algunos sistemas incluso pueden escuchar la voz del cliente en las revisiones, lo que puede ayudar al médico a comprender cómo hablan los consumidores sobre su tratamiento y comunicarse de manera más efectiva mediante el uso de un vocabulario común.

El futuro de la atención médica con PNL

El cuidado de la salud está dispuesto a hacer esfuerzos para mejorar el procesamiento del lenguaje natural, aunque todavía no ha llegado. Algunas empresas conocidas están invirtiendo mucho en la computación cognitiva y en iniciativas de análisis de big data semántico, las cuales dependen en gran medida de la creación de chatbots que utilizan NLP para el desarrollo.

análisis financiero

Los analistas financieros son optimistas sobre las perspectivas de la PNL y las tecnologías relacionadas en los próximos años. Respectivamente Investigación de mercado asociadaEl mercado de la computación cognitiva tendrá un valor de $ 13,7 mil millones para 2020 y crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 33,1 por ciento desde los niveles actuales.

Técnicas de Lenguaje Natural

Es posible que algún día las técnicas de procesamiento del lenguaje natural puedan cerrar la brecha entre la enorme cantidad de datos que se generan todos los días y las capacidades cognitivas limitadas de la mente humana.

La PNL tiene un potencial virtualmente infinito para convertir los registros de salud electrónicos de un pasivo en una bendición, desde aplicaciones de medicina de precisión de vanguardia hasta el proceso fundamental de codificación de una reclamación de facturación y reembolso.

Necesidad continua de procesamiento del lenguaje natural

Las muchas aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural que se analizan aquí ofrecen a la industria de la salud la oportunidad de derribar viejas barreras y llenar los vacíos en el sistema de entrega para mejorar la experiencia del paciente.

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Crédito de la foto: Max Mishin de Pexels; gracias

SmithJohn

Smith es un escritor de contenido al que le encanta escribir su comprensión y conocimiento de una manera simplificada y atractiva. Es uno de los primeros en adoptar y le gusta mantenerse al día con las últimas tendencias y tecnologías.

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