Traitement du langage naturel dans les soins de santé

Principaux cas d'utilisation du traitement du langage naturel dans les soins de santé

Le marché mondial du traitement du langage naturel devrait passer de 1.8 milliard de dollars en 2021 à 4.3 milliard de dollars en 2026, avec une croissance à un TCAC de 19.0 % au cours de la période.

Alors que la numérisation des soins de santé se développe de manière significative, des technologies avancées telles que la PNL aident l'industrie à extraire des informations utiles des quantités massives de données cliniques non structurées pour découvrir des modèles et développer des réponses appropriées.

Avec plus d'accès aux dernières technologies, le secteur de la santé peut développer des plans de traitement personnalisés, fournir des solutions de diagnostic précises et optimiser l'expérience des soins aux patients.

Voyons le rôle de La PNL dans le domaine de la santé et ses principaux cas d'utilisation.

Rôle de la PNL dans les soins de santé

Le secteur de la santé produit des tonnes de données cliniques et de patients non structurées. Il devient difficile de rassembler et de corréler manuellement toutes ces informations dans un format structuré. L'utilisation de ces billions de données est importante car elle peut aider à améliorer la prestation des soins de santé, à automatiser les systèmes administratifs, à réduire le temps passé par les patients et à améliorer les soins grâce à des données en temps réel.

Le traitement du langage naturel et l'intelligence artificielle aident à collecter des données médicales non structurées à partir de la parole humaine, de rapports, de documents et de bases de données pour extraire des modèles significatifs. Avec ces schémas, vous pouvez améliorer le diagnostic, le traitement et le soutien aux patients.

La PNL améliore la prestation des soins de santé de deux manières principales. L'une consiste à extraire des informations du discours d'un médecin en comprenant sa signification.

L'autre consiste à cartographier les informations critiques des bases de données et des documents pour aider les médecins et les praticiens à prendre des décisions éclairées.

Différents cas d'utilisation du traitement du langage naturel dans les soins de santé

Il existe de nombreux cas d'utilisation de santé PNL. Voici les 4 meilleurs cas d'utilisation

Cas d'utilisation de la PNL dans le domaine de la santé

  1. Documentation clinique

    Maintenir Dossiers de santé électroniques prend du temps et est laborieux, et les cliniciens passent un temps considérable à conserver ces dossiers. Avec la PNL, les cliniciens et les médecins peuvent disposer de plus de temps de qualité pour investir dans des tâches de création de valeur. Les médecins peuvent prendre des notes sur les patients en utilisant la synthèse vocale, ce qui facilite la saisie des données.

    De plus, les DSE ne sont pas structurés, de sorte que la PNL peut assembler efficacement et automatiquement plusieurs notes cliniques. Le système PNL peut facilement rassembler des dossiers cliniques et diagnostiques, des documents et des lettres de médecins disparates et les télécharger sous forme de fichier combiné dans le DSE du patient.

  2. Aidez à fournir des soins aux patients améliorés basés sur la valeur.

    Un dossier patient typique contient des tonnes de données de santé, mais les données non structurées et les commentaires des patients ne font généralement pas partie des dossiers cliniques. Pourtant, les commentaires contiennent des informations essentielles sur l'expérience du patient qui aident à la prise de décision et à la rationalisation de l'expérience du patient.

    La PNL rend possible l'exploration de données dans le domaine de la santé, et lorsque les médecins ont accès à d'énormes quantités de données sur les patients, elle aide à fournir des soins de santé complets et non subjectifs. La PNL est également très prometteuse pour identifier les lacunes dans les performances ou les soins afin que les mesures correctives et les rapports aux régulateurs ne soient pas ambigus.

    Étant donné que les soins de santé aux patients se poursuivent après que le patient a quitté le milieu clinique, La PNL aide à analyser les commentaires post-traitement, les critiques et les publications sur les réseaux sociaux pour en tirer des enseignements utiles. Ces informations aident les prestataires de soins à identifier les problèmes qui affectent l'expérience des patients et à développer des méthodes pour améliorer la santé des patients.

  3. Analyse prédictive améliorée

    Un autre cas d'utilisation intéressant de la PNL est l'analyse prédictive et des causes profondes à l'aide des dépôts de données. Il est possible de détecter des modèles et des sous-ensembles de groupes susceptibles d'avoir une propension à certains problèmes de santé. Lorsqu'un diagnostic tardif des conditions peut avoir des complications dévastatrices, la PNL peut aider au diagnostic précoce.

  4. Outils de PNL pour faciliter l'appariement des essais cliniques

    Avec l'aide d' traitement du langage naturel, les médecins peuvent rapidement examiner de grandes quantités de données cliniques non structurées pour reconnaître les candidats éligibles adaptés aux essais cliniques. Il est non seulement utile dans la recherche et le développement de médicaments, mais aussi dans une meilleure compréhension des conditions. Il aide également les patients à accéder à des soins expérimentaux susceptibles d'améliorer leur santé.

Comment les organisations de santé peuvent-elles tirer parti de la PNL?

Avantages de la PNL dans le domaine de la santé En utilisant Technologie NLP, les organisations de soins de santé peuvent transformer la façon dont la prestation et les soins sont prodigués aux patients.

  • Grâce à la PNL, les organisations peuvent s'assurer que les informations essentielles sur les soins de santé sont transmises aux patients et aux soignants au bon moment.
  • Les informations sur les soins de santé sont généralement remplies d'une terminologie complexe, ce qui rend difficile pour les patients ordinaires de comprendre l'importance de leurs problèmes de santé ou de leur traitement. Lorsque NLP et technologies d'apprentissage automatique sont utilisés dans la prestation des soins de santé, la sensibilisation des patients à leurs problèmes de santé est accrue.
  • Étant donné que de plus en plus de médecins et de techniciens utilisent la PNL comme alternative aux notes manuscrites, les DSE peuvent être plus centrés sur le patient et plus compréhensibles.
  • La PNL permet de détecter les erreurs de diagnostic, de traitement et de délivrance. Il est plus facile de mesurer la performance du médecin, le rétablissement du patient ou la réaction au traitement.
  • Outils PNL aider les industries de la santé à identifier les besoins de soins critiques des patients. Étant donné que les médecins ont accès à grands ensembles de données, avec l'aide de NLP, ils peuvent identifier des modèles et fournir un traitement rapide à des problèmes complexes.

La PNL devrait être considérée comme une solution viable pour atténuer les coûts des soins de santé, améliorer le traitement diagnostique et améliorer l'expérience du patient. Systèmes PNL extraire des informations utiles et corrélées à partir de grandes quantités de données non structurées, ce qui aide les prestataires de soins à améliorer le diagnostic et à personnaliser les plans de traitement.

Comme la PNL ne se présente pas comme une solution standard à taille unique, il est important d'exploiter l'expérience des principales plateformes technologiques pour créer une option de soins de santé personnalisée pour vos besoins particuliers. Si vous recherchez un partenaire de service, nous vous suggérons de travailler avec Shaip et de porter vos solutions de soins aux patients un cran plus haut.

Lecture supplémentaire : Vous pouvez également consulter notre blog sur les applications réelles de l'apprentissage automatique dans les soins de santé ici.

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