O processamento de linguagem natural (NLP) permite que os computadores entendam a linguagem humana. Ele usa algoritmos e aprendizado de máquina para interpretar texto, áudio e outros formatos de mídia. O método de tokenização bifurca as informações que fornecemos no texto humano em unidades semânticas menores no pro-processamento.
A integração da PNL no domínio da saúde concentra-se especificamente nos aspectos biomédicos. A PNL médica inclui o processamento de documentos médicos, relatórios de saúde, registros eletrônicos de saúde, resumos de alta, rótulos de medicamentos, fóruns on-line e documentos clínicos. Este blog irá explorar os benefícios do Processamento de Linguagem Natural (PNL) clínico e suas aplicações.
Compreendendo a PNL clínica
A PNL é uma das maneiras de analisar, interpretar e avaliar dados relevantes. Usando isso, os profissionais de saúde podem extrair os fatos de que precisam para tomar decisões. A principal distinção entre PNL geral e PNL médica é como e que tipo de dados cada segmento processa. Onde podemos incluir livros, textos gerais, documentos escritos, imagens, etc., em geral, a PNL, a representação de dados e a seleção são diferentes na PNL clínica.
Para construir um sistema de PNL clínico eficiente, há um critério que inclui:
Isso inclui revelar informações úteis de conjuntos de dados desconhecidos. Isso ajuda a simplificar e direcionar aspectos específicos da informação para uma investigação mais aprofundada.
Nisso, o modelo NLP decompõe as informações inseridas e identifica o significado das informações compartilhadas. Por exemplo, quando um médico diagnostica uma condição, a PNL médica pode ajudar a identificar o raciocínio que os médicos usam para concluir.
Este conceito é útil para conhecer a conexão entre dois ou mais conceitos médicos. Por exemplo, podemos usar a PNL médica para saber como o ácido ascórbico se relaciona com outros aspectos do corpo humano e suas condições.
A importância da PNL clínica na área da saúde
Vendo o potencial do Processamento de Linguagem Natural (PNL) clínico, várias instituições e profissionais de saúde estão integrando seus sistemas em suas operações. Usando a extração de informações, um sistema habilitado para NLP pode destacar informações úteis e as interpretações semânticas podem ajudar a entender o significado do texto escrito à mão. A PNL vai um passo além para encontrar a conexão entre diferentes partes da informação.
Usando esses conceitos, um AI NLP pode ajudar a avaliar os sentimentos dos dados fornecidos. Além da representação subjetiva dos dados, o NLP também pode ajudar a automatizar o faturamento médico com base em notas clínicas, aumentando a precisão e a velocidade.
Além disso, um sistema de PNL bem treinado pode fornecer análise preditiva com base na história do paciente e na compreensão do corpo humano. Levando em consideração as notas clínicas, os dados do paciente e os dados, uma solução de PNL pode ajudar uma instituição de saúde a extrapolar internações e surtos de doenças.
Principais aplicações da PNL clínica na área da saúde
A PNL na área da saúde tem diversas aplicações que permitem aos profissionais médicos aprimorar seu trabalho e obter melhores resultados. Aqui estão algumas aplicações da PNL na área da saúde.
- Codificação médica: A Codificação Assistida por Computador (CAC) está em um pedestal alto, com a PNL clínica fazendo entradas. Levando em consideração os recursos de extração de dados do NLP, ele pode converter informações médicas, termos clínicos, procedimentos, medicamentos, diagnósticos, serviços e equipamentos. O código padronizado pode ajudar com faturamento médico, controle de qualidade, pesquisa médica e sistemas de rastreamento de saúde pública. Como resultado, o setor de saúde pode se beneficiar imensamente de maior eficiência, precisão e velocidade.
- Apoio à decisão clínica: Levando em consideração os recursos de análise preditiva da PNL, os médicos podem usá-la para tomar melhores decisões clínicas. Com o potencial de reduzir erros médicos, podemos avançar em direção à detecção computadorizada de infecções. Usando dados de anotações clínicas e seus algoritmos, um sistema de PNL pode se tornar uma ferramenta vital para médicos e médicos fornecerem tratamento direcionado.
- Gestão da Saúde da População: A capacidade do NLP de classificar e organizar dados não estruturados ajuda nos resultados de saúde com monitoramento e análise cuidadosos. Usando técnicas de estratificação de risco, um sistema de PNL pode avaliar registros de pacientes para identificar pacientes de alto risco.
Além disso, com a análise de disparidades de saúde, um sistema de PNL pode ajudar a identificar disparidades de saúde na população. Usando isso, podemos identificar os problemas de saúde e preocupações de grupos demográficos específicos.
Além dessas aplicações, um sistema de PNL também pode ajudar com descoberta de drogas. A PNL pode ajudar especificamente com alvo identificação do paciente, triagem de compostos de medicamentos, design de procedimentos de ensaios clínicos e recrutamento de pacientes para ensaios. Também podemos usar o NLP para executar chatbots para fornecer assistentes virtuais aos clientes.
O papel dos conjuntos de dados de PNL médica
Os dados são onipresentes hoje, mas são fragmentados e diversos. Um O sistema NLP pode dar sentido a dados não estruturados, mas a alimentação dos dados deve ser feita. Para compreensão contextual, um modelo de NLP precisa de acesso a conjuntos de dados médicos. Ele usa esses dados para analisar e ler nas entrelinhas.
Para construir um conjunto de dados NLP, precisamos primeiro criar rótulos. Inicialmente, continue fazendo as etiquetas rapidamente de acordo com os dados apresentados. Uma vez feito isso, você pode refinar os rótulos e testá-los para encontrar conexões adequadas.
Siga o mesmo processo até ter dados refinados, mas não estruturados, com rotulagem precisa. Falando sobre rotulagem, este é um grande desafio para a criação de conjuntos de dados de PNL médica. Por um lado, precisamos de experiência em rotulagem de dados médicos, dada a complexidade do campo médico.
Outro desafio vem na anotação, especificamente as divergências na rotulagem dos dados. A anotação é mais complexa para tarefas e elementos subjetivos, o que pode alimentar ainda mais divergências.
O sistema Clinical Natural Language Processing (NLP) é essencial para o processamento de dados biomédicos e sua análise eficaz. Com a PNL incluída no setor de saúde, podemos experimentar um melhor atendimento ao paciente, tratamentos direcionados e resultados precisos. No Saip, trabalhamos no domínio de IA de assistência médica para coletar, anotar e desidentificar grandes conjuntos de dados, facilitando o processo de desenvolvimento do modelo de NLP.
