Procesamiento del lenguaje natural en la asistencia sanitaria

Principales casos de uso del procesamiento del lenguaje natural en el cuidado de la salud

Está previsto que el mercado mundial de procesamiento del lenguaje natural aumente de 1.8 millones de dólares en 2021 a 4.3 millones de dólares en 2026, creciendo a una CAGR de 19.0% durante el período.

A medida que la digitalización de la atención médica crece significativamente, las tecnologías avanzadas como la PNL están ayudando a la industria a extraer información útil de las cantidades masivas de datos clínicos no estructurados para descubrir patrones y desarrollar respuestas apropiadas.

Con más acceso a las últimas tecnologías, el industria de la salud puede desarrollar planes de tratamiento personalizados, proporcionar soluciones de diagnóstico precisas y optimizar la experiencia de atención al paciente.

Veamos el papel de PNL en el cuidado de la salud y sus principales casos de uso.

Papel de la PNL en el cuidado de la salud

La industria de la salud produce toneladas de datos clínicos y de pacientes no estructurados. Se vuelve un desafío recopilar y correlacionar manualmente toda esta información en un formato estructurado. La utilización de estos billones de datos es importante, ya que puede ayudar a mejorar la prestación de atención médica, automatizar los sistemas administrativos, reducir el tiempo del paciente y mejorar la atención con datos en tiempo real.

El procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial ayudan a recopilar datos médicos no estructurados del habla humana, informes, documentos y bases de datos para extraer patrones significativos. Con estos patrones, puede extender un mejor diagnóstico, tratamiento y apoyo a los pacientes.

Hay dos formas principales en las que la PNL mejora la prestación de atención médica. Uno es extraer información del discurso de un médico al comprender su significado.

El otro es mapear la información crítica de bases de datos y documentos para ayudar a los médicos y profesionales a tomar decisiones informadas.

Diferentes casos de uso del procesamiento del lenguaje natural en el cuidado de la salud

Hay muchos casos de uso de cuidado de la salud PNL. Estos son los 4 casos de uso principales

Casos de uso de PNL de atención médica

  1. Documentación clínica

    Mantener los Registros electrónicos de salud requiere mucho tiempo y es laborioso, y los médicos dedican un tiempo considerable a mantener estos registros. Con PNL, los médicos y los médicos pueden tener más tiempo de calidad para invertir en tareas de creación de valor. Los médicos pueden tomar notas de los pacientes mediante la conversión de voz a texto, lo que facilita la entrada de datos.

    Además, los EHR no están estructurados, por lo que la PNL puede reunir de manera eficiente y automática varios notas clínicas. El sistema NLP puede reunir fácilmente registros clínicos y de diagnóstico dispares, documentos y cartas de médicos y cargarlos como un archivo combinado en el EHR del paciente.

  2. Ayude a brindar atención mejorada al paciente basada en el valor.

    Un registro de paciente típico contiene toneladas de datos de salud, pero los datos no estructurados y los comentarios de los pacientes no suelen formar parte de los registros clínicos. Sin embargo, la retroalimentación contiene información crítica sobre la experiencia del paciente que ayuda en la toma de decisiones y simplifica la experiencia del paciente.

    La PNL hace posible la extracción de datos en la atención médica, y cuando los médicos tienen acceso a cantidades masivas de datos de pacientes, ayuda a brindar una atención médica completa y no subjetiva. NLP también muestra una gran promesa en la identificación de brechas en el desempeño o la atención para que la acción correctiva y la presentación de informes a los reguladores no sean ambiguos.

    Dado que el cuidado de la salud del paciente continúa después de que el paciente deja el entorno clínico, La PNL ayuda a analizar los comentarios, las reseñas y las publicaciones en las redes sociales posteriores al tratamiento para extraer ideas útiles. Estos conocimientos ayudan a los proveedores de atención a identificar áreas problemáticas que afectan la experiencia del paciente y desarrollar métodos para mejorando la salud del paciente.

  3. Análisis predictivo mejorado

    Otro caso de uso interesante de NLP es el análisis predictivo y de causa raíz utilizando los depósitos de datos. Es posible detectar patrones y subconjuntos de grupos que probablemente tengan una propensión a ciertas condiciones de salud. Cuando un diagnóstico tardío de condiciones puede tener complicaciones devastadoras, la PNL puede ayudar en el diagnóstico temprano.

  4. Herramientas de PNL para ayudar en la comparación de ensayos clínicos

    Con la ayuda de procesamiento natural del lenguaje, los médicos pueden revisar rápidamente grandes cantidades de datos clínicos no estructurados para reconocer candidatos aptos para ensayos clínicos. No solo es útil en la investigación y el desarrollo de medicamentos, sino también en una mejor comprensión de las condiciones. También ayuda a los pacientes a obtener acceso a atención experimental que tiene el potencial de mejorar la salud del paciente.

¿Cómo pueden las organizaciones de salud aprovechar la PNL?

Beneficios de la PNL en el cuidado de la salud Usar tecnología de PNL, las organizaciones de atención médica pueden transformar la forma en que se brindan los servicios y la atención a los pacientes.

  • Con la PNL, las organizaciones pueden garantizar que la información crítica sobre atención médica se entregue a los pacientes y cuidadores en el momento adecuado.
  • La información de atención médica generalmente está plagada de terminología compleja, lo que dificulta que los pacientes comunes comprendan la importancia de sus problemas de salud o tratamiento. Cuando PNL y tecnologías de aprendizaje automático se utilizan en la prestación de asistencia sanitaria, aumenta la conciencia de los pacientes sobre sus problemas de salud.
  • Dado que cada vez más médicos y técnicos utilizan la PNL como alternativa a las notas escritas a mano, los EHR pueden centrarse más en el paciente y ser más comprensibles.
  • La PNL permite detectar errores de diagnóstico, tratamiento y entrega. Es más fácil medir el desempeño del médico, la recuperación del paciente o la reacción al tratamiento.
  • Herramientas de PNL ayudar a las industrias de atención médica a identificar las necesidades de atención crítica de los pacientes. Dado que los médicos tienen acceso a grandes conjuntos de datos, con la ayuda de NLP, pueden identificar patrones y brindar un tratamiento oportuno a problemas complejos.

La PNL debe considerarse una solución viable para mitigar los costos de atención médica, mejorar el tratamiento de diagnóstico y mejorar la experiencia del paciente. sistemas de PNL extraiga información útil y correlacionada de grandes cantidades de datos no estructurados, lo que ayuda a los proveedores de atención a mejorar el diagnóstico y personalizar los planes de tratamiento.

Como la PNL no viene como una solución estándar única para todos, es importante aprovechar la experiencia de las principales plataformas tecnológicas para crear una opción de atención médica personalizada para sus necesidades particulares. Si está buscando un socio de servicio, le sugerimos que trabaje con Shaip y lleve sus soluciones de atención al paciente a un nivel superior.

Lectura adicional: También puede consultar nuestro blog sobre aplicaciones reales del aprendizaje automático en el cuidado de la salud. aquí.

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