O mercado global de processamento de linguagem natural deve aumentar de US$ 1.8 bilhão em 2021 para US$ 4.3 bilhões em 2026, crescendo a um CAGR de 19.0% no período.
À medida que a digitalização da saúde cresce significativamente, tecnologias avançadas como a PNL estão ajudando a indústria a extrair insights úteis das enormes quantidades de dados clínicos não estruturados para descobrir padrões e desenvolver respostas apropriadas.
Com mais acesso às mais recentes tecnologias, o setor de saúde pode desenvolver planos de tratamento personalizados, fornecer soluções de diagnóstico precisas e otimizar a experiência de atendimento ao paciente.
Vejamos o papel de PNL na saúde e seus principais casos de uso.
Papel da PNL na Saúde
O setor de saúde produz toneladas de dados clínicos e de pacientes não estruturados. Torna-se um desafio reunir e correlacionar manualmente todas essas informações em um formato estruturado. A utilização desses trilhões de dados é importante, pois pode ajudar a melhorar a prestação de serviços de saúde, automatizar sistemas administrativos, reduzir o tempo do paciente e melhorar o atendimento com dados em tempo real.
O processamento de linguagem natural e a inteligência artificial ajudam a coletar dados médicos não estruturados da fala humana, relatórios, documentos e bancos de dados para extrair padrões significativos. Com esses padrões, você pode estender um melhor diagnóstico, tratamento e suporte aos pacientes.
Existem duas maneiras principais pelas quais a PNL melhora a prestação de cuidados de saúde. Uma delas é extrair informações da fala de um médico por meio da compreensão de seu significado.
A outra é mapear as informações críticas de bancos de dados e documentos para ajudar médicos e profissionais a tomar decisões informadas.
Diferentes casos de uso de processamento de linguagem natural na área da saúde
Existem muitos casos de uso de PNL de saúde. Aqui estão os 4 principais casos de uso
Documentação Clínica
Manter Registros Eletrônicos de Saúde é demorado e trabalhoso, e os médicos gastam um tempo considerável mantendo esses registros. Com a PNL, clínicos e médicos podem ter mais tempo de qualidade em suas mãos para investir em tarefas de construção de valor. Os médicos podem anotar as anotações dos pacientes usando a conversão de fala em texto, o que facilita a entrada de dados.
Além disso, os EHRs não são estruturados, de modo que a PNL pode reunir de forma eficiente e automática vários notas clínicas. O sistema de PNL pode reunir facilmente registros clínicos e diagnósticos, documentos e cartas médicas díspares e carregá-los como um arquivo combinado no EHR do paciente.
Ajude a fornecer um atendimento ao paciente baseado em valor aprimorado.
Um registro de paciente típico contém toneladas de dados de saúde, mas os dados não estruturados e o feedback do paciente geralmente não fazem parte dos registros clínicos. No entanto, o feedback contém insights críticos sobre a experiência do paciente que ajuda na tomada de decisões e simplifica a experiência do paciente.
A PNL torna possível a mineração de dados na área da saúde e, quando os médicos têm acesso a grandes quantidades de dados de pacientes, ela ajuda a fornecer assistência médica completa e não subjetiva. A PNL também se mostra muito promissora na identificação de lacunas no desempenho ou no cuidado para que as ações corretivas e os relatórios aos reguladores não sejam ambíguos.
Como os cuidados de saúde do paciente continuam depois que o paciente deixa o ambiente clínico, A PNL ajuda a analisar feedback pós-tratamento, revisões e postagens de mídia social para extrair insights úteis. Esses insights ajudam os profissionais de saúde a identificar áreas problemáticas que afetam a experiência do paciente e desenvolver métodos para melhorando a saúde do paciente.
Análise preditiva aprimorada
Outro caso de uso interessante da PNL é a análise preditiva e de causa raiz usando os depósitos de dados. É possível detectar padrões e subconjuntos de grupos com propensão a determinadas condições de saúde. Quando um diagnóstico tardio das condições pode ter complicações devastadoras, a PNL pode ajudar no diagnóstico precoce.
Ferramentas de PNL para auxiliar na correspondência de ensaios clínicos
Com a ajuda de processamento de linguagem natural, os médicos podem revisar rapidamente grandes quantidades de dados clínicos não estruturados para reconhecer candidatos elegíveis adequados para ensaios clínicos. Não é apenas útil na pesquisa e desenvolvimento de medicamentos, mas também em uma melhor compreensão das condições. Também ajuda os pacientes a ter acesso a cuidados experimentais que têm o potencial de melhorar a saúde do paciente.
Como as organizações de assistência médica podem alavancar a PNL?
utilização tecnologia PNL, as organizações de saúde podem transformar a forma como o atendimento e a prestação de cuidados são prestados aos pacientes.
- Usando a PNL, as organizações podem garantir que informações críticas de saúde sejam entregues aos pacientes e cuidadores no momento certo.
- As informações de saúde geralmente estão repletas de terminologia complexa, tornando difícil para os pacientes comuns entender o significado de seus problemas de saúde ou tratamento. Quando PNL e tecnologias de aprendizado de máquina são usados na prestação de cuidados de saúde, a conscientização dos pacientes sobre seus problemas de saúde aumenta.
- Como cada vez mais médicos e técnicos estão usando a PNL como alternativa às anotações manuscritas, os EHRs podem ser mais centrados no paciente e compreensíveis.
- A PNL torna possível detectar erros de diagnóstico, tratamento e entrega. É mais fácil medir o desempenho do médico, a recuperação do paciente ou a reação ao tratamento.
- Ferramentas de PNL ajudar as indústrias de saúde a identificar as necessidades de cuidados críticos dos pacientes. Como os médicos têm acesso a grandes conjuntos de dados, com a ajuda da PNL, eles podem identificar padrões e fornecer tratamento oportuno para questões complexas.
A PNL deve ser considerada uma solução viável para mitigar os custos de saúde, melhorar o tratamento diagnóstico e aprimorar a experiência do paciente. Sistemas de PNL extraia informações úteis e correlacionadas de grandes quantidades de dados não estruturados, o que ajuda os prestadores de cuidados a melhorar o diagnóstico e personalizar os planos de tratamento.
Como a PNL não é uma solução padrão de tamanho único, é importante aproveitar a experiência das principais plataformas de tecnologia para criar uma opção de assistência médica personalizada para sua necessidade específica. Se você estiver procurando por um parceiro de serviço, sugerimos que você trabalhe com a Shaip e leve suas soluções de atendimento ao paciente a um nível superior.
Leitura adicional: Você também pode consultar nosso blog sobre aplicações reais de aprendizado de máquina na área da saúde SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA.
