Обработка естественного языка (NLP), наряду с машинным обучением, глубоким обучением, компьютерным зрением и распознаванием изображений, — все это ветви искусственного интеллекта (ИИ). Целью программного обеспечения НЛП является создание компьютерных систем, которые будут принимать входные данные в виде устной или письменной речи и обеспечивать устный или письменный вывод, т. е. общаться так, как если бы компьютерная система была человеком.
Благодаря таким устройствам и приложениям, как Alexa, Siri, Google Assistant и Cortana, большая часть населения мира хотя бы поверхностно знакома с НЛП. Сегодня оно используется для выполнения широкого круга задач во многих отраслях.Однако до недавнего времени организации здравоохранения отставали от других в использовании преимуществ НЛП. Однако они начинают наверстывать упущенное.
Вот несколько вариантов использования НЛП в здравоохранении, которые уже улучшают эту область. Каждый из них будет способствовать более масштабной цифровой трансформации здравоохранения по мере развития технологий.
Медицинское кодирование и выставление счетов
НЛП упрощает способ, с помощью которого медицинские кодировщики извлекают диагностическую, процедурную и другую клиническую информацию. Вместо того, чтобы кодер читал документы и преобразовывал их в буквенно-цифровые коды, НЛП считывает их и отправляет кодировщику для проверки. Это позволяет кодировщику работать с документами, которые NLP не может точно обработать, и снижает общие затраты на кодирование медицинской информации. В конце концов, более точное и тщательное кодирование приводит к более точному и своевременному выставлению счетов.
Виртуальные помощники по уходу
Продолжается рост числа виртуальных помощников медсестер, способных общаться с пациентами с помощью НЛП. Регулярная коммуникация между пациентами и ботом-медсестринкой позволяет оказывать помощь за пределами больничной палаты, не обременяя имеющиеся ресурсы. Соблюдение плана ухода за пациентом можно отслеживать, а триггеры могут уведомлять поставщиков услуг о проблемах, требующих внимания человека. Пациенты могут получать круглосуточный доступ к поддержке и ответам, включая помощь с лекарствами.По оценкам исследователей в этой области, виртуальные помощники медсестер сократят расходы на здравоохранение в США на 20 миллиардов долларов к 2026 году.
Роботизированная хирургия
Некоторые хирургические роботы используют ИИ для применения информации, полученной в ходе предыдущих операций, к текущему случаю, что приводит к постепенному улучшению результатов. Помимо многих хорошо известных преимуществ роботизированной хирургии, добавление компонента НЛП позволяет хирургам запрашивать систему и устно управлять ее действиями.
Уменьшение «выгорания EHR»
Недавние исследования показали, что поставщики медицинских услуг тратят почти половину каждого дня на обновление электронных медицинских карт и выполнение другой административной работы, что вызывает озабоченность. У них остается очень мало времени для выполнения своих основных функций по изучению и обсуждению клинической, диагностической и лечебной информации с пациентами в очной среде.
Ввод информации о пациенте и управление ею является основным фактором эмоционального выгорания врача. Более половины врачей, опрошенных в рамках исследования Physician's Foundation 2018 года, сообщили, что ввод данных в электронные медицинские карты снижает их эффективность и отвлекает от взаимодействия с пациентами. Системы, использующие НЛП, позволяют врачам вводить записи в ЭУЗ, разговаривая с ним. Это экономит время по сравнению с необходимостью печатать. Кроме того, это также позволяет пациентам изменять или исправлять то, что врач вводит в EHR.
Другие важные варианты использования
Хотя повышение клинической ценности электронных медицинских карт и снижение выгорания врачей является одной из самых насущных задач для организаций здравоохранения, НЛП вносит свой вклад в цифровую трансформацию здравоохранения несколькими другими способами. Например, НЛП помогает
Хотя повышение клинической ценности электронных медицинских карт и снижение выгорания врачей является одной из самых насущных задач для организаций здравоохранения, НЛП вносит свой вклад в цифровую трансформацию здравоохранения несколькими другими способами.
- Успокаивание пациентов, которые сбиты с толку и обеспокоены тем, что не понимают данные, представляемые им через веб-сайт портала. Например, НЛП может объяснить значение аббревиатур и медицинских терминов. Вместо того, чтобы оставлять пациента беспокоиться или звонить врачу, чтобы объяснить отчет, НЛП может обучить и, возможно, также успокоить пациента.
- Предоставление кратких обновлений ключевых идей, концепций и выводов, содержащихся в больших объемах клинических заметок, журнальных статей и других описательных текстов, дает врачам быстрый доступ к объемам информации, которая в противном случае потребуется много времени, чтобы прочитать.
- Простое извлечение данных из текста произвольной формы и вставка в файлы данных с фиксированными полями, такие как структурированные поля в электронной медицинской карте.
- Обработка устных или текстовых запросов врача в произвольной форме, что особенно полезно для запросов, требующих сбора и организации данных из нескольких источников.
- NLP и другие компоненты искусственного интеллекта также могут ускорить отход от модели оплаты за услугу к здравоохранению, основанному на ценности, путем организации неструктурированных данных о здоровье, полученных из электронных медицинских карт и других источников. Большая часть этого «скрытого» большого данные могут пролить свет на последствия для здоровья целых групп пациентов, что до недавнего времени было непрактично.
Как и другие компании, если вы ищете ИТ-решения для медицинских услуг, Mindfire Solutions может стать вашим предпочтительным партнером. У нас есть многолетний опыт работы с ИТ-компаниями в сфере здравоохранения. У нас есть команда высококвалифицированных и сертифицированных специалистов по программному обеспечению, которые за годы работы разработали множество индивидуальных решений для здравоохранения для наших клиентов по всему миру.
Вот несколько интересных проектов, которые мы реализовали в сфере здравоохранения. Нажмите здесь, чтобы узнать больше:
