Le traitement du langage naturel (TLN) permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain. Il utilise des algorithmes et l'apprentissage automatique pour interpréter le texte, l'audio et d'autres formats multimédias. La méthode de tokenisation divise les informations que nous fournissons dans le texte humain en unités sémantiques plus petites dans le pro-processing.
L'intégration de la PNL dans le domaine de la santé porte spécifiquement sur les aspects biomédicaux. La PNL médicale comprend le traitement des documents médicaux, des rapports de santé, des dossiers de santé électroniques, des résumés de sortie, des étiquettes de médicaments, des forums en ligne et des documents cliniques. Ce blog explorera les avantages du traitement clinique du langage naturel (TAL) et ses applications.
Comprendre la PNL clinique
La PNL est l'un des moyens d'analyser, d'interpréter et d'évaluer les données pertinentes. Grâce à cela, les professionnels de la santé peuvent extraire les faits dont ils ont besoin pour prendre des décisions. La principale distinction entre la PNL générale et la PNL médicale est de savoir comment et quel type de données chaque segment traite. Là où nous pouvons inclure des livres, du texte général, des documents écrits, des images, etc., en général, la PNL, la représentation des données et la sélection sont différentes en PNL clinique.
Pour construire un système PNL clinique efficace, il existe un critère comprenant :
Cela inclut la révélation d'informations utiles à partir d'ensembles de données inconnus. Cela permet de rationaliser et de cibler des aspects spécifiques des informations pour une enquête plus approfondie.
En cela, le modèle NLP décompose les informations saisies et identifie la signification des informations partagées. Par exemple, lorsqu'un médecin diagnostique une condition, la PNL médicale peut aider à identifier la justification que les médecins utilisent pour conclure.
Ce concept est utile pour connaître le lien entre deux ou plusieurs concepts médicaux. Par exemple, nous pouvons utiliser la PNL médicale pour savoir comment l'acide ascorbique est lié à d'autres aspects du corps humain et de ses conditions.
L'importance de la PNL clinique dans les soins de santé
Voyant le potentiel du traitement clinique du langage naturel (TAL), plusieurs établissements et professionnels de la santé intègrent ses systèmes dans leurs opérations. En utilisant l'extraction d'informations, un système compatible NLP peut mettre en évidence des informations utiles, et les interprétations sémantiques peuvent aider à comprendre la signification d'un texte écrit à la main. La PNL va encore plus loin pour trouver le lien entre différentes informations.
En utilisant ces concepts, un AI NLP peut aider à évaluer les sentiments des données fournies. Outre la représentation subjective des données, la PNL peut également aider à automatiser la facturation médicale basée sur des notes cliniques augmentant la précision et la rapidité.
De plus, un un système PNL bien formé peut fournir une analyse prédictive basé sur l'histoire du patient et sa compréhension du corps humain. En tenant compte des notes cliniques, des données des patients et des données, une solution de PNL peut aider un établissement de santé à extrapoler les admissions à l'hôpital et les épidémies.
Principales applications de la PNL clinique dans les soins de santé
La PNL dans le domaine de la santé a plusieurs applications permettant aux professionnels de la santé d'améliorer leur travail et d'obtenir de meilleurs résultats. Voici quelques applications de la PNL dans le domaine de la santé.
- Codage médical : Le codage assisté par ordinateur (CAC) est sur un piédestal élevé, la PNL clinique faisant des entrées. En tenant compte des capacités d'extraction de données de NLP, il peut convertir des informations médicales, des termes cliniques, des procédures, des médicaments, des diagnostics, des services et des équipements. Le code normalisé peut aider à la facturation médicale, au contrôle de la qualité, à la recherche médicale et aux systèmes de suivi de la santé publique. En conséquence, l'industrie de la santé peut bénéficier énormément d'une efficacité, d'une précision et d'une vitesse accrues.
- Aide à la décision clinique : Compte tenu des capacités d'analyse prédictive de la PNL, les médecins peuvent l'utiliser pour prendre de meilleures décisions cliniques. Avec le potentiel de réduire les erreurs médicales, nous pouvons progresser vers la détection informatisée des infections. En utilisant les données des notes cliniques et ses algorithmes, un système PNL peut devenir un outil vital pour les médecins et les médecins pour fournir un traitement ciblé.
- Gestion de la santé des populations : La capacité de la PNL à trier et à organiser les données non structurées contribue aux résultats de santé avec une surveillance et une analyse minutieuses. En utilisant des techniques de stratification des risques, un système NLP peut évaluer les dossiers des patients pour identifier les patients à haut risque.
De plus, avec l'analyse des disparités en matière de santé, un système NLP peut aider à identifier les disparités en matière de santé dans la population. Grâce à cela, nous pouvons identifier les problèmes de santé et les préoccupations de groupes démographiques spécifiques.
En plus de ces applications, un système NLP peut également aider à découverte de médicament. La PNL peut spécifiquement aider à cibler identification des patients, criblage de composés médicamenteux, conception de procédures d'essais cliniques et recrutement de patients pour des essais. Nous pouvons également utiliser le NLP pour exécuter des chatbots afin de fournir des assistants virtuels aux clients.
Le rôle des ensembles de données de la PNL médicale
Les données sont omniprésentes aujourd'hui, mais elles sont fragmentées et diverses. Un Le système NLP peut donner un sens aux données non structurées, mais l'alimentation des données doit être effectuée. Pour une compréhension contextuelle, un modèle NLP a besoin d'accéder à des ensembles de données médicales. Il utilise ces données pour l'analyse et la lecture entre les lignes.
Pour construire un ensemble de données NLP, nous devons d'abord créer des étiquettes. Dans un premier temps, continuez à faire les étiquettes rapidement en fonction des données présentées. Une fois cela fait, vous pouvez affiner les étiquettes, puis les tester pour trouver des connexions appropriées.
Suivez le même processus jusqu'à ce que vous ayez des données raffinées mais non structurées avec un étiquetage précis. En parlant d'étiquetage, c'est un grand défi pour la création d'ensembles de données NLP médicaux. D'une part, nous avons besoin d'une expertise dans l'étiquetage des données médicales, compte tenu de la complexité du domaine médical.
Un autre défi vient de l'annotation, en particulier les désaccords dans l'étiquetage des données. L'annotation est plus complexe pour les tâches et les éléments subjectifs, ce qui peut encore alimenter les désaccords.
Le système Clinical Natural Language Processing (NLP) est essentiel pour le traitement des données biomédicales et leur analyse efficace. Avec la PNL incluse dans l'industrie de la santé, nous pouvons bénéficier de meilleurs soins aux patients, de traitements ciblés et de résultats de précision. À Shai, nous travaillons dans le domaine de l'IA de la santé pour collecter, annoter et anonymiser de grands ensembles de données, ce qui facilite le processus de développement de modèles NLP.
