使用 NLP 釋放非結構化醫療保健數據的潛力

當今醫療機構中存在的海量數據正在急劇增長。 儘管數據被認為是當今數字世界中最重要的資產，但醫療保健似乎並未從中充分受益。 一些 研究表明 超過 80% 的醫療保健數據在創建後仍處於非結構化和未使用狀態。

最大的原因之一是大多數醫療保健數據源，如 EHR、患者數據、診斷摘要、進度記錄、醫學成像、處方等，還不是機器可讀的。 這顯著增加了將數據處理和分離為結構化格式的時間。

然而，通過利用 NLP，可以更有效地分析這種非結構化醫療保健數據，並可以從中獲得有價值的見解。 因此，讓我們更多地研究 NLP 在轉換醫療數據方面的應用。

非結構化醫療保健數據：為什麼大量存在？

大量非結構化格式的醫療保健數據的根本原因是，行業中使用的大多數醫療保健軟件並非設計用於在數據庫中分類構建數據。

大量未使用數據的另一個重要原因是醫療數據中的交叉引用。 與其他行業不同，醫療保健嚴重依賴不同的患者數據，例如處方、X 射線、MRI 等，以提供最佳的患者治療效果。

不幸的是，當今使用醫療保健軟件的大量醫療機構不提供機器可讀性。 此外，它們無法將不同的醫學方面關聯起來並生成準確的結果。

然而，現在使用先進的機器和創新的醫療保健 NLP 解決方案成功克服了這些挑戰。

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改善醫療結果的醫療保健 NLP 保證

醫療保健 NLP 利用 NLP 應用程序快速準確地讀取和分析大量醫療保健數據。 通過準確檢查患者的數據，醫療服務提供者可以快速確定關注的領域並做出明智的決定以改善患者護理。

此外，醫療保健 NLP 可以幫助減少錯誤並提高診斷、治療和醫療保健成本的準確性。 Healthcare NLP 的三個主要關注點是：

• 提供對患者健康的見解。
• 提醒患者註意潛在的健康風險。
• 確定患者的護理模式。

醫療保健 NLP 是一種將自由格式的文本數據轉換為結構化程度更高的格式的有效方法，可用於更好的健康報告和患者分析。

NLP 醫療保健促進有效解決方案以獲得有效患者結果的四種主要方式是：

• 預測分析： NLP 使醫生能夠使用各種預測模型處理非結構化數據，以深入了解患者的行為和健康結果。 借助人口統計信息、病史和臨床記錄，NLP 解決方案可以有效地得出對傳染性病毒的預測，並在大規模傳播之前遏制它們。
• 有效的 EHR 數據可用性： 醫療保健 NLP 允許醫生使用 NLP 進行更好的搜索並增強他們的報告能力。 通過以更智能的形式排列數據，NLP 解決方案可幫助醫生更快速、更輕鬆地訪問信息。
• 基於 NLP 的表型分析： 人工智能從非結構化醫療文件中提取有意義的患者數據。 基於 NLP 的表型分析可以識別醫療記錄中的模式和趨勢，這進一步有助於從患者數據中發現有價值的見解。 使用此類解決方案，醫生可以提高診斷準確性、降低成本並改善患者預後。
• 整體醫療保健的改善： NLP Healthcare 是提高醫療保健系統和流程質量的有效解決方案。 通過深入的報告和分析，基於 NLP 的解決方案提供定性的實時結果以改善人們的健康。