自然語言處理（NLP）使計算機能夠理解人類語言。 它使用算法和機器學習來解釋文本、音頻和其他媒體格式。 標記化方法將我們在人類文本中提供的信息分成在前處理中更小的語義單元。
NLP 在醫療保健領域的整合特別關註生物醫學方面。 醫療 NLP 包括處理醫療文件、健康報告、電子健康記錄、出院小結、藥品標籤、在線論壇和臨床文件。 本博客將探討臨床自然語言處理 (NLP) 及其應用的好處。
了解臨床 NLP
NLP 是分析、解釋和評估相關數據的方法之一。 利用這一點，醫療保健專業人員可以提取他們做出決策所需的事實。 通用 NLP 和醫學 NLP 之間的主要區別在於每個部分處理數據的方式和類型。 我們可以包括書籍、一般文本、書面文檔、圖像等，一般來說，NLP、數據表示和選擇在臨床 NLP 中是不同的。
構建高效的臨床NLP系統，有一個標準，包括：
這包括從未知數據集中揭示有用信息。 這有助於簡化和定位信息的特定方面以進行進一步調查。
在此，NLP 模型分解輸入的信息並識別共享信息的含義。 例如，當醫生診斷某種病症時，醫學 NLP 可以幫助確定醫生得出結論的基本原理。
這個概念對於了解兩個或多個醫學概念之間的聯繫很有用。 例如，我們可以使用醫學 NLP 來了解抗壞血酸與人體其他方面及其狀況的關係。
臨床 NLP 在醫療保健中的重要性
看到臨床自然語言處理 (NLP) 的潛力，一些醫療機構和專業人員正在將其係統集成到他們的運營中。 使用信息提取，支持 NLP 的系統可以突出顯示有用的信息，語義解釋可以幫助理解手寫文本的含義。 NLP 更進一步尋找不同信息之間的聯繫。
利用這些概念，AI NLP 可以幫助衡量所提供數據的情緒。 除了數據的主觀表示之外，NLP 還可以幫助根據臨床記錄實現醫療計費自動化，從而提高準確性和速度。
而且，一個 訓練有素的 NLP 系統可以提供預測分析 基於患者的病史和對人體的了解。 考慮到臨床記錄、患者數據和數據，NLP 解決方案可以幫助醫療機構推斷入院情況和疾病爆發。
臨床 NLP 在醫療保健中的關鍵應用
NLP 在醫療保健領域有多種應用，可以幫助醫療專業人員改進他們的工作並獲得更好的結果。 以下是 NLP 在醫療保健中的一些應用。
- 醫療編碼： 計算機輔助編碼 (CAC) 處於很高的地位，臨床 NLP 也進入了市場。 考慮到NLP的數據提取能力，它可以轉換醫療信息、臨床術語、程序、藥品、診斷、服務和設備。 標準化代碼可以幫助醫療計費、質量控制、醫學研究和公共衛生跟踪系統。 因此，醫療保健行業可以從更高的效率、準確性和速度中受益匪淺。
- 臨床決策支持： 考慮到NLP的預測分析能力，醫生可以利用它做出更好的臨床決策。 憑藉減少醫療錯誤的潛力，我們可以向計算機化感染檢測邁進。 利用臨床記錄中的數據及其算法，NLP 系統可以成為醫生和醫師提供針對性治療的重要工具。
- 人口健康管理： NLP 能夠對非結構化數據進行排序和組織，通過仔細的監控和分析有助於改善健康結果。 使用風險分層技術，NLP 系統可以評估患者記錄以識別高風險患者。
此外，通過健康差異分析，NLP 系統可以幫助識別人群中的健康差異。 利用這一點，我們可以確定特定人口群體的健康問題和擔憂。
除了這些應用程序之外，NLP 系統還可以幫助 藥物發現。 NLP 可以專門幫助實現目標 患者識別、篩選藥物化合物、設計臨床試驗程序以及招募患者進行試驗。 我們還可以使用 NLP 運行聊天機器人，為客戶提供虛擬助理。
醫學 NLP 數據集的作用
如今，數據無處不在，但它是碎片化且多樣化的。 一個 NLP 系統可以理解非結構化數據，但必須輸入數據。 為了理解上下文，NLP 模型需要訪問醫學數據集。 它使用這些數據來解析和讀取行之間的內容。
要構建 NLP 數據集，我們需要首先創建標籤。 首先，繼續根據提供的數據快速製作標籤。 完成後，您可以細化標籤，然後測試它們以找到合適的連接。
遵循相同的過程，直到您獲得帶有準確標籤的細化但非結構化數據。 說到標籤，這是創建醫學 NLP 數據集的一大挑戰。 一方面，考慮到醫療領域的複雜性，我們需要醫療數據標籤方面的專業知識。
另一個挑戰來自註釋，特別是數據標籤方面的分歧。 對於主觀任務和元素來說，註釋更加複雜，這可能會進一步加劇分歧。
臨床自然語言處理（NLP）系統對於生物醫學數據處理及其有效分析至關重要。 通過將 NLP 納入醫療保健行業，我們可以體驗到更好的患者護理、有針對性的治療和精確的結果。 在 夏普，我們在醫療保健人工智能領域工作，收集、註釋和去識別大型數據集，使 NLP 模型開發過程更加容易。
