Desbloqueo del potencial de los datos de atención médica no estructurados mediante la PNL

La inmensidad de los datos presentes en las instituciones de salud hoy en día está creciendo enormemente. Aunque los datos se consideran el activo más importante en el mundo digital actual, la atención médica no parece beneficiarse completamente de ellos. Alguno los estudios sugieren que más del 80% de los datos de atención médica permanecen sin estructurar y sin usar después de su creación.

Una de las principales razones es que la mayoría de las fuentes de datos de atención médica, como EHR, datos de pacientes, resúmenes de diagnóstico, registros de progreso, imágenes médicas, recetas, etc., aún no son legibles por máquina. Esto aumenta significativamente el tiempo para procesar y segregar los datos en un formato estructurado.

Sin embargo, al aprovechar la PNL, estos datos de atención médica no estructurados se pueden analizar de manera más eficiente y se pueden derivar conocimientos valiosos de ellos. Entonces, estudiemos más sobre el uso de NLP en la transformación de datos médicos.

Datos de salud no estructurados: ¿Por qué hay en abundancia?

La razón fundamental de la enorme cantidad de datos de atención médica en formato no estructurado es que la mayoría del software de atención médica utilizado en la industria no está diseñado para estructurar categóricamente los datos en la base de datos.

Otra razón fundamental de la abundancia de datos no utilizados son las referencias cruzadas en los datos médicos. A diferencia de otras industrias, la atención médica depende en gran medida de diferentes datos del paciente, como recetas, rayos X, resonancias magnéticas, etc., para proporcionar resultados óptimos para el paciente.

Desafortunadamente, las organizaciones médicas importantes que utilizan software de atención médica hoy en día no ofrecen legibilidad automática. Además, no pueden correlacionar diferentes aspectos médicos y generar resultados precisos.

Sin embargo, estos desafíos ahora se superan con éxito utilizando máquinas avanzadas y soluciones innovadoras de PNL para el cuidado de la salud.

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Garantía de salud NLP para mejores resultados médicos

Healthcare NLP aprovecha las aplicaciones de NLP para leer y analizar grandes volúmenes de datos de atención médica de forma rápida y precisa. Al examinar con precisión los datos del paciente, los proveedores médicos identifican rápidamente las áreas de preocupación y toman decisiones informadas para mejorar la atención al paciente.

Además, Healthcare NLP puede ayudar a reducir errores y mejorar la precisión de diagnósticos, tratamientos y costos de atención médica. Las tres principales preocupaciones de la PNL en el cuidado de la salud son:

• Proporcionar información sobre la salud del paciente.
• Alertar a los pacientes sobre posibles riesgos para la salud.
• Identificar patrones de atención a los pacientes.

Healthcare NLP es una forma efectiva de convertir datos textuales de forma libre a un formato más estructurado que se puede usar para mejorar los informes de salud y el análisis de pacientes.

Las cuatro formas principales en que la atención médica de PNL facilita soluciones eficientes para obtener resultados efectivos para los pacientes son:

• Análisis Predictivo: La PNL permite a los médicos procesar datos no estructurados utilizando varios modelos predictivos para obtener información sobre el comportamiento del paciente y los resultados de salud. Con información demográfica, historial médico y notas clínicas, las soluciones de NLP pueden derivar de manera efectiva predicciones sobre virus contagiosos y contenerlos antes de que se propaguen en masa.
• Usabilidad efectiva de los datos de EHR: Healthcare NLP permite a los médicos realizar mejores búsquedas y mejorar sus capacidades de generación de informes utilizando NLP. Al organizar los datos de una forma más inteligente, las soluciones de NLP ayudan a los médicos a acceder a la información de forma más rápida y sencilla.
• Fenotipado basado en PNL: AI extrae datos significativos del paciente de documentos médicos no estructurados. El fenotipado basado en PNL puede identificar patrones y tendencias en los registros médicos, lo que ayuda aún más a descubrir información valiosa a partir de los datos de los pacientes. Con estas soluciones, los médicos pueden mejorar la precisión del diagnóstico, reducir los costos y mejorar los resultados de los pacientes.
• Mejora en la atención médica general: NLP Healthcare es una solución eficaz para mejorar la calidad de los sistemas y procesos sanitarios. Con informes y análisis detallados, las soluciones basadas en NLP ofrecen resultados cualitativos en tiempo real para mejorar la salud de las personas.