Libérer le potentiel des données de santé non structurées à l'aide de la PNL

L'immensité des données présentes dans les établissements de santé aujourd'hui croît énormément. Bien que les données soient considérées comme l'atout le plus important dans le monde numérique d'aujourd'hui, les soins de santé ne semblent pas en tirer pleinement parti. Quelques des études suggèrent que plus de 80 % des données de santé restent non structurées et inutilisées après leur création.

L'une des principales raisons en est que la majorité des sources de données de santé telles que le DSE, les données des patients, les résumés de diagnostic, les enregistrements de progrès, l'imagerie médicale, les ordonnances, etc., ne sont pas encore lisibles par machine. Cela augmente considérablement le temps de traitement et de séparation des données dans un format structuré.

Cependant, en tirant parti de la PNL, ces données de santé non structurées peuvent être analysées plus efficacement et des informations précieuses peuvent en être dérivées. Étudions donc davantage l'utilisation de la PNL dans la transformation des données médicales.

Données de santé non structurées : pourquoi sont-elles présentes dans Abundance ?

La raison fondamentale de l'énorme quantité de données de santé dans un format non structuré est que la plupart des logiciels de santé utilisés dans l'industrie ne sont pas conçus pour structurer les données de manière catégorique dans la base de données.

Une autre raison essentielle de l'abondance de données inutilisées est le recoupement des données médicales. Contrairement à d'autres industries, les soins de santé dépendent fortement de différentes données sur les patients, telles que les ordonnances, les rayons X, les IRM, etc., pour fournir des résultats optimaux aux patients.

Malheureusement, d'importantes organisations médicales qui utilisent aujourd'hui des logiciels de soins de santé n'offrent pas de lisibilité machine. De plus, ils ne peuvent pas corréler différents aspects médicaux et générer des résultats précis.

Cependant, ces défis sont maintenant surmontés avec succès en utilisant des machines avancées et des solutions innovantes de PNL dans le domaine de la santé.

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Assurance PNL de soins de santé pour de meilleurs résultats médicaux

Healthcare NLP exploite les applications NLP pour lire et analyser de grands volumes de données de santé rapidement et avec précision. En examinant avec précision les données du patient, les prestataires médicaux identifient rapidement les domaines de préoccupation et prennent des décisions éclairées pour améliorer les soins aux patients.

De plus, la PNL pour la santé peut aider à réduire les erreurs et à améliorer la précision des diagnostics, des traitements et des coûts de santé. Les trois préoccupations majeures de la PNL Santé sont :

• Donner un aperçu de la santé des patients.
• Pour alerter les patients sur les risques potentiels pour la santé.
• Identifier les modèles de soins pour les patients.

Healthcare NLP est un moyen efficace de convertir des données textuelles de forme libre en un format plus structuré qui peut être utilisé pour de meilleurs rapports sur la santé et l'analyse des patients.

Les quatre principales façons dont les soins de santé PNL facilitent des solutions efficaces pour des résultats efficaces pour les patients sont :

• Analyse prédictive: La PNL permet aux médecins de traiter des données non structurées à l'aide de divers modèles prédictifs pour mieux comprendre le comportement des patients et les résultats de santé. Avec des informations démographiques, des antécédents médicaux et des notes cliniques, les solutions NLP peuvent efficacement dériver des prédictions sur les virus contagieux et les contenir avant leur propagation massive.
• Utilisation efficace des données DSE : Healthcare NLP permet aux médecins d'effectuer de meilleures recherches et d'améliorer leurs capacités de création de rapports à l'aide de NLP. En organisant les données sous une forme plus intelligente, les solutions NLP aident les médecins à accéder aux informations plus rapidement et plus facilement.
• Phénotypage basé sur la PNL : L'IA extrait des données significatives sur les patients à partir de documents médicaux non structurés. Le phénotypage basé sur la PNL peut identifier des modèles et des tendances dans les dossiers médicaux, ce qui aide en outre à découvrir des informations précieuses à partir des données des patients. Grâce à ces solutions, les médecins peuvent améliorer la précision du diagnostic, réduire les coûts et améliorer les résultats pour les patients.
• Amélioration de l'ensemble des soins de santé : NLP Healthcare est une solution efficace pour améliorer la qualité des systèmes et des processus de santé. Avec des rapports et des analyses approfondis, les solutions basées sur la PNL offrent des résultats qualitatifs en temps réel pour améliorer la santé des personnes.