全球自然語言處理市場預計將從 1.8 年的 2021 億美元增長到 的美元4.3億元 2026 年，同期復合年增長率為 19.0%。
隨著醫療保健數字化的顯著發展，NLP 等先進技術正在幫助該行業從大量非結構化臨床數據中提取有用的見解，以發現模式並製定適當的應對措施。
隨著對最新技術的更多訪問， 醫療行業 可以製定定制的治療計劃，提供準確的診斷解決方案並優化患者護理體驗。
我們來看看角色 醫療保健中的 NLP 及其主要用例。
NLP 在醫療保健中的作用
醫療保健行業產生大量非結構化臨床和患者數據。 將所有這些信息手動整理並關聯成結構化格式變得具有挑戰性。 利用這些數以萬億計的數據非常重要，因為它可以幫助改善醫療保健服務、自動化管理系統、減少患者時間並利用實時數據改善護理。
自然語言處理和人工智能有助於從人類語音、報告、文檔和數據庫中收集非結構化醫療數據，以提取有意義的模式。 通過這些模式，您可以為患者提供更好的診斷、治療和支持。
NLP 增強醫療保健服務的主要方式有兩種。 一種是通過理解其含義從醫生的講話中提取信息。
另一個是從數據庫和文檔中繪製出關鍵信息，以幫助醫生和從業者做出明智的決定。
醫療保健中自然語言處理的不同用例
有很多用例 醫療保健 NLP. 以下是前 4 個用例
臨床文獻
維護 電子病歷 費時費力，臨床醫生花費大量時間維護這些記錄。 借助 NLP，臨床醫生和醫生可以有更多的時間來投資於創造價值的任務。 醫生可以使用語音到文本的方式記錄患者筆記，這使得數據輸入更加容易。
此外，EHR 是非結構化的，因此 NLP 可以有效地自動將幾個 臨床筆記. NLP 系統可以輕鬆地將不同的臨床和診斷記錄、文檔和醫生信件匯集在一起，並將它們作為一個組合文件上傳到患者的 EHR 中。
幫助提供增強的基於價值的患者護理。
典型的病歷包含大量 醫療保健數據， 但非結構化數據和患者反饋通常不會成為臨床記錄的一部分。 然而，反饋包含對患者體驗的重要見解，有助於決策和簡化患者體驗。
NLP 使醫療保健中的數據挖掘成為可能，當醫生可以訪問大量患者數據時，它有助於提供徹底的非主觀醫療保健。 NLP 在識別績效或護理方面的差距方面也顯示出巨大的希望，因此糾正措施和向監管機構的報告不會模棱兩可。
由於在患者離開臨床環境後繼續進行患者保健， NLP 有助於分析治療後的反饋、評論和社交媒體帖子 得出有用的見解。 這些見解可幫助護理提供者識別影響患者體驗的問題領域並開發解決方法 改善患者健康。
增強的預測分析
NLP 的另一個有趣用例是使用數據存儲進行預測和根本原因分析。 可以檢測出可能具有某些健康狀況傾向的群體模式和子集。 當疾病的延遲診斷可能會導致嚴重的並發症時，NLP 可以幫助進行早期診斷。
幫助臨床試驗匹配的 NLP 工具
的幫助下 自然語言處理，醫生可以快速查看大量非結構化臨床數據，以識別適合臨床試驗的合格候選人。 它不僅有助於藥物的研究和開發，而且有助於更好地了解病情。 它還可以幫助患者獲得有可能改善患者健康的實驗性護理。
醫療保健組織如何利用NLP？
運用 自然語言處理技術，醫療保健組織可以改變向患者提供服務和護理的方式。
- 使用 NLP，組織可以確保在正確的時間將重要的醫療保健信息傳遞給患者和護理人員。
- 醫療保健信息通常充斥著複雜的術語，使普通患者難以理解他們的健康問題或治療的重要性。 什麼時候 NLP 和機器學習技術 用於醫療保健服務，提高了患者對其健康問題的認識。
- 由於越來越多的醫生和技術人員使用 NLP 作為手寫筆記的替代品，因此 EHR 可以更加以患者為中心且易於理解。
- NLP 使檢測診斷、治療和交付錯誤成為可能。 更容易衡量醫生的表現、患者的康復情況或對治療的反應。
- 自然語言處理工具 幫助醫療保健行業確定患者的重症監護需求。 由於醫生可以使用 大型數據集，在 NLP 的幫助下，他們可以識別模式並及時處理複雜的問題。
NLP 應被視為降低醫療保健成本、改善診斷治療和增強患者體驗的可行解決方案。 自然語言處理系統 從大量非結構化數據中提取有用的相關信息，這有助於護理提供者改進診斷和定制治療計劃。
由於 NLP 並不是一種萬能的標準解決方案，因此利用領先技術平台的經驗為您的特定需求構建定制的醫療保健選項非常重要。 如果您正在尋找服務合作夥伴，我們建議您與 Shaip 合作，讓您的患者護理解決方案更上一層樓。
附加閱讀： 您還可以參考我們關於機器學習在醫療保健中的實際應用的博客 点击這裡.
