El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite que las computadoras entiendan el lenguaje humano. Utiliza algoritmos y aprendizaje automático para interpretar texto, audio y otros formatos de medios. El método de tokenización bifurca la información que proporcionamos en el texto humano en unidades semánticas más pequeñas en el procesamiento profesional.
La integración de la PNL en el ámbito sanitario se centra específicamente en los aspectos biomédicos. La PNL médica incluye el procesamiento de documentos médicos, informes de salud, registros de salud electrónicos, resúmenes de alta, etiquetas de medicamentos, foros en línea y documentos clínicos. Este blog explorará los beneficios del procesamiento clínico del lenguaje natural (PNL) y sus aplicaciones.
Comprender la PNL clínica
La PNL es una de las formas de analizar, interpretar y evaluar datos que son relevantes. Con esto, los profesionales de la salud pueden extraer los datos que necesitan para tomar decisiones. La principal distinción entre la PNL general y la PNL médica es cómo y qué tipo de datos procesa cada segmento. Donde podemos incluir libros, texto general, documentos escritos, imágenes, etc., en general, la PNL, la representación de datos y la selección son diferentes en la PNL clínica.
Para construir un sistema de PNL clínico eficiente, existen criterios que incluyen:
Esto incluye revelar información útil de conjuntos de datos desconocidos. Esto ayuda a simplificar y orientar aspectos específicos de la información para una mayor investigación.
En esto, el modelo NLP desglosa la información ingresada e identifica el significado de la información compartida. Por ejemplo, cuando un médico diagnostica una afección, la PNL médica puede ayudar a identificar el razonamiento que utilizan los médicos para concluir.
Este concepto es útil para conocer la conexión entre dos o más conceptos médicos. Por ejemplo, podemos usar la PNL médica para saber cómo se relaciona el ácido ascórbico con otros aspectos del cuerpo humano y sus condiciones.
La importancia de la PNL clínica en el cuidado de la salud
Al ver el potencial del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) clínico, varias instituciones y profesionales de la salud están integrando sus sistemas en sus operaciones. Usando la extracción de información, un sistema habilitado para NLP puede resaltar información útil y las interpretaciones semánticas pueden ayudar a comprender el significado del texto escrito a mano. La PNL va un paso más allá para encontrar la conexión entre diferentes piezas de información.
Usando estos conceptos, un NLP de IA puede ayudar a medir los sentimientos de los datos proporcionados. Además de la representación subjetiva de los datos, la PNL también puede ayudar a automatizar la facturación médica basada en notas clínicas, lo que aumenta la precisión y la velocidad.
Por otra parte, un un sistema de PNL bien entrenado puede proporcionar un análisis predictivo basado en la historia del paciente y la comprensión del cuerpo humano. Teniendo en cuenta las notas clínicas, los datos del paciente y los datos, una solución de PNL puede ayudar a una institución de atención médica a extrapolar los ingresos hospitalarios y los brotes de enfermedades.
Aplicaciones clave de la PNL clínica en el cuidado de la salud
La PNL en el cuidado de la salud tiene varias aplicaciones que permiten a los profesionales médicos mejorar su trabajo y obtener mejores resultados. Aquí hay algunas aplicaciones de la PNL en el cuidado de la salud.
- Codificación médica: La codificación asistida por computadora (CAC) está en un pedestal alto, con entradas clínicas de PNL. Teniendo en cuenta las capacidades de extracción de datos de NLP, puede convertir información médica, términos clínicos, procedimientos, medicamentos, diagnósticos, servicios y equipos. El código estandarizado puede ayudar con la facturación médica, el control de calidad, la investigación médica y los sistemas de seguimiento de la salud pública. Como resultado, la industria de la salud puede beneficiarse enormemente de una mayor eficiencia, precisión y velocidad.
- Apoyo a la decisión clínica: Teniendo en cuenta las capacidades de análisis predictivo de la PNL, los médicos pueden utilizarla para tomar mejores decisiones clínicas. Con el potencial de reducir los errores médicos, podemos avanzar hacia la detección computarizada de infecciones. Al usar datos de notas clínicas y sus algoritmos, un sistema de PNL puede convertirse en una herramienta vital para que los médicos brinden un tratamiento específico.
- Gestión de la Salud de la Población: La capacidad de NLP para ordenar y organizar datos no estructurados ayuda con los resultados de salud con un monitoreo y análisis cuidadosos. Usando técnicas de estratificación de riesgo, un sistema NLP puede evaluar los registros de pacientes para identificar pacientes de alto riesgo.
Además, con el análisis de las disparidades de salud, un sistema NLP puede ayudar a identificar las disparidades de salud en la población. Usando esto, podemos identificar los problemas de salud y las preocupaciones de grupos demográficos específicos.
Además de estas aplicaciones, un sistema NLP también puede ayudar con el descubrimiento de fármacos. PNL puede ayudar específicamente con el objetivo identificación de pacientes, detección de compuestos de medicamentos, diseño de procedimientos de ensayos clínicos y reclutamiento de pacientes para ensayos. También podemos usar NLP para ejecutar chatbots para proporcionar asistentes virtuales a los clientes.
El papel de los conjuntos de datos médicos de PNL
Los datos son ubicuos hoy en día, pero están fragmentados y son diversos. Un El sistema NLP puede dar sentido a los datos no estructurados, pero se debe realizar la alimentación de los datos. Para la comprensión contextual, un modelo de PNL necesita acceso a conjuntos de datos médicos. Utiliza estos datos para analizar y leer entre líneas.
Para construir un conjunto de datos de NLP, primero debemos crear etiquetas. Inicialmente, continúe haciendo las etiquetas rápidamente de acuerdo con los datos presentados. Una vez hecho esto, puede refinar las etiquetas y luego probarlas para encontrar las conexiones adecuadas.
Siga el mismo proceso hasta que tenga datos refinados pero no estructurados con un etiquetado preciso. Hablando de etiquetado, este es un gran desafío para crear conjuntos de datos médicos de PNL. Por un lado, necesitamos experiencia en el etiquetado de datos médicos, dada la complejidad del campo médico.
Otro desafío surge en la anotación, específicamente los desacuerdos en el etiquetado de datos. La anotación es más compleja para tareas y elementos subjetivos, lo que puede alimentar aún más los desacuerdos.
El sistema Clinical Natural Language Processing (NLP) es fundamental para el procesamiento de datos biomédicos y su análisis eficaz. Con la PNL incluida en la industria de la salud, podemos experimentar una mejor atención al paciente, tratamientos específicos y resultados de precisión. En Saip, trabajamos en el dominio de IA de la atención médica para recopilar, anotar y desidentificar grandes conjuntos de datos, lo que facilita el proceso de desarrollo del modelo NLP.
