Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение уже удивительным образом преображают медицину, и эра медицинских приложений на основе ИИ только начинается.

Рост инструментов для медицины на основе ИИ идет рука об руку со взрывным ростом медицинских данных. Исследователи и врачи теперь имеют доступ к огромным объемам данных из электронных медицинских карт (EHR), сложных датчиков и инструментов визуализации, геномного анализа и множества других источников. Объем доступных данных выходит далеко за пределы способности людей обрабатывать и использовать. Однако сложные инструменты искусственного интеллекта, включая машинное обучение и алгоритмы прогнозирования, могут помочь людям извлечь смысл из этого потока данных и увидеть закономерности, которые можно использовать, чтобы сделать лучший выбор для пациентов.

Приложения НЛП

Обработка естественного языка (NLP) относится к области информатики, связанной с предоставлением компьютерам возможности понимать текст и произносимые слова почти так же, как люди.

НЛП сочетает в себе вычислительную лингвистику — моделирование человеческого языка на основе правил — со статистическими моделями, машинным обучением и моделями глубокого обучения. Вместе эти технологии позволяют компьютерам обрабатывать человеческий язык в виде текстовых или голосовых данных и «понимать» его полное значение, включая намерения и чувства говорящего или пишущего. Технология НЛП уже доступна. Мы можем видеть это во многих домах по всему миру в виде умных динамиков или чат-ботов для обслуживания клиентов, хотя технология, используемая в здравоохранении, несколько сложнее.

НЛП в здравоохранении обеспечивает ценность. По данным ForeSee Medical, до 80 процентов данных, полученных с помощью электронных записей и других ИТ-систем, неструктурированы. Время и деньги, которые можно сэкономить, используя эту технологию искусственного интеллекта, огромны, что позволяет поставщикам медицинских услуг переориентироваться на пациентов.

НЛП позволяет за считанные секунды сканировать клинические документы и выделять важные компоненты. Кроме того, интеграция НЛП в повседневные вопросы здоровья может помочь в борьбе с проблемой эмоционального выгорания среди медицинских работников. Благодаря технологии анализа медицинских карт большое бремя будет снято с плеч работников.

Методы улучшения

Несомненным преимуществом обработки медицинских записей на естественном языке является возможность компьютерного кодирования синтезировать содержимое длинных заметок в диаграммах только в важные моменты. Организации могут потребоваться недели, месяцы и даже годы, чтобы вручную просмотреть и обработать стопки примечаний к диаграммам из медицинских карт, просто чтобы определить соответствующую информацию. Программное обеспечение NLP для здравоохранения может сканировать клинический текст за считанные секунды и определить, что нужно извлечь. Это высвобождает ресурсы врачей и персонала, чтобы они могли больше сосредоточиться на сложных вопросах, и сокращает время, затрачиваемое на избыточную административную политику. Когда компьютеры могут точно понимать записи врачей и соответствующим образом обрабатывать эти данные, можно получить ценную поддержку принятия решений. Эти идеи могут быть полезны для будущих исследований лекарств и персонализированной медицины, что хорошо для пациентов и медицинских работников.

В 2018 и 2019 годах разработка по улучшению обработки данных здравоохранения на естественном языке оказалась сложной задачей. Врачи не все говорят одинаково и всегда должны знать, что их заметки и отчеты, скорее всего, будут прочитаны их коллегами по работе, пациентами и даже компьютерами, в соответствии с политикой конфиденциальности их организаций. Чрезвычайно важно избегать нестандартного языка при создании заметок и управлении ими. Большинство механизмов НЛП для здравоохранения созданы с учетом большого разнообразия терминологии медицинских обозначений. Однако использование необычных аббревиатур может запутать алгоритмы кодирования и другие программы для чтения медицинских заметок.

Существует несколько способов использования ИИ для улучшения НЛП в здравоохранении. Например, машинное обучение можно использовать для разработки алгоритмов, которые могут автоматически идентифицировать и классифицировать медицинские объекты, такие как заболевания, симптомы и лекарства. Это может помочь ускорить процесс анализа данных и сделать его более точным. Кроме того, ИИ можно использовать для разработки чат-ботов и других цифровых помощников, которые облегчают пациентам доступ к информации и услугам. Эти инструменты также можно использовать для предоставления поддержки и рекомендаций медицинским работникам, помогая им принимать более обоснованные решения в отношении ухода за пациентами.

В целом, НЛП на основе ИИ — это мощный инструмент, который можно использовать для повышения эффективности и результативности анализа медицинских данных. Используя возможности ИИ, организации здравоохранения могут лучше понимать свои данные и использовать их для улучшения ухода за пациентами.

Основные преимущества

Изучая варианты использования обработки естественного языка в здравоохранении, можно выделить 3 основные проблемы, которые НЛП может решить для отрасли здравоохранения:

  • Улучшение клинической документации. Плохая электронная медицинская карта является проблемой для отрасли здравоохранения. Интеграция данных, получение, распространение и финансирование: метрики являются камнем преткновения для обеспечения совместимости больниц. По мнению 56 % руководителей медицинских учреждений, управление этой информацией является основным препятствием на пути улучшения функциональной совместимости.
  • Поддержка клинических решений.применение НЛП в здравоохранении — один из основных шагов, который упрощает принятие клинических решений. Любой врач или врач скажет, что отсутствие информации вредит диагностике и лечению. В настоящее время 66% неструктурированных данных недоступны для принятия решений о лечении пациентов.
  • Извлечение информации.Огромный объем неструктурированных данных о пациентах, помещаемых в электронные медицинские карты, ставит перед любым врачом задачу анализа и получения полного представления об истории болезни. Используя методы извлечения информации в НЛП в области медицины, мы можем предоставить врачу исчерпывающую, доступную и точную историю болезни пациента.

Взгляд в будущее

Обработка естественного языка нашла применение в здравоохранении, начиная от самых передовых решений в приложениях точной медицины и заканчивая простой работой по кодированию заявки на возмещение или выставление счетов. Эта технология имеет далеко идущее значение для отрасли здравоохранения, если она будет реализована. Однако ключом к успеху внедрения этой технологии будет разработка интеллектуальных, точных алгоритмов, учитывающих основные проблемы отрасли. НЛП должно преследовать две цели: извлечение данных и представление данных. Только после этого пациенты могут иметь точную информацию о своем здоровье в терминах, которые они могут понять. Если это произойдет, нет никаких препятствий для улучшения физической работоспособности, которое мы увидим в сфере здравоохранения.