PNL Santé

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.

Avantages de la PNL pour les soins de santé

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.

 

Explorer les divers cas d'utilisation de la PNL dans le domaine de la santé

La PNL dans le domaine de la santé est une technologie importante avec de nombreux cas d'utilisation. Certains d'entre eux sont énumérés ci-dessous.

Santé prédictive
analyse

Clinique
Documentation

Résumé automatisé des notes cliniques

Vérification des symptômes et
diagnostic

Annotation et analyse automatisées des images médicales

Recommandation intelligente de dosage de médicaments

Évaluation automatisée des risques pour la santé des patients

Recommandation intelligente de dosage de médicaments

Diagnostique
Support

Recherche et analyse médicales automatisées

[A également lu: Trouvez plus de cas d'utilisation de la PNL dans le domaine de la santé ! Découvrez-les en détail !]

Coup d'œil sur les défis et les limites de la PNL en santé

Healthcare NLP offre une solution formidable aux établissements de santé. Cependant, il y a encore quelques inconvénients dans le processus que vous devez connaître.
  1. Variation des données de santé

    Les données de santé sont abondantes mais dans un format non structuré et dans différentes langues. Il est donc extrêmement difficile de déduire l'intention, la contextualité et le vocabulaire des données de santé. C'est certainement l'un des plus grands défis de NLP Healthcare qui doit être examiné et travaillé.
  2. Structures de données rigides

    La plupart des données médicales ne sont pas structurées ; par conséquent, les modèles d'IA basés sur la PNL offrent des solutions pour consolider les données médicales importantes issues de l'imagerie, des rayons X et d'autres sources de données non structurées. Ces données peuvent être utilisées pour l'analyse et générer des informations précieuses.
  3. Structurer de vastes données de santé en tableaux de données

    La plupart des données médicales de milliers d'ERP et d'entrepôts de données restent cloisonnées pendant des années. Structurer correctement les données dans des tables de données et créer une base de données relationnelle pour celles-ci peut aider à tirer des informations pertinentes des données. Par conséquent, la structuration des données actuelles en bases de données est un défi pour les soins de santé PNL qui doit être correctement relevé.

Besoin d'une solution PNL efficace pour les soins de santé ?

La PNL de la santé est certainement la voie à suivre pour les entreprises de santé. Avec une technologie de pointe et une plus grande attention à l'amélioration des résultats pour les patients, la PNL est la solution sous-jacente pour les soins de santé. Si vous aussi vous recherchez des solutions innovantes, fiables et évolutives en IA pour votre organisation de santé, vous pouvez contacter nos experts Shaip.

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