Technoroll en los medios

Procesamiento del lenguaje natural: un punto de inflexión para la atención sanitaria y la industria farmacéutica

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) está revolucionando las industrias farmacéutica y sanitaria, permitiendo la toma de decisiones informadas, la atención personalizada y el desarrollo de fármacos específicos. Al analizar grandes cantidades de datos no estructurados, las herramientas de PNL pueden extraer información valiosa de notas clínicas, recetas, informes de imágenes y otras fuentes.

Beneficios clave de la PNL en el sector sanitario y farmacéutico:

  • Documentación clínica mejorada: La PNL automatiza las tareas de codificación y clasificación, reduciendo errores y mejorando la calidad de los datos.
  • Emparejamiento de prueba acelerado: La PNL identifica rápidamente sujetos adecuados para ensayos clínicos, lo que acelera el desarrollo de fármacos.
  • Soporte mejorado para la toma de decisiones clínicas: La PNL extrae información de los datos de los pacientes para respaldar la planificación del tratamiento y la evaluación de riesgos.

Aplicaciones específicas de PNL en salud y farmacia:

  • Modelado de afirmaciones clínicas: La PNL identifica y clasifica condiciones médicas según los registros de los pacientes.
  • Detección de reacción a medicamentos: La PNL analiza datos clínicos y literatura para identificar eventos adversos a medicamentos.
  • Desarrollo de fármacos: La PNL facilita el descubrimiento de nuevos fármacos candidatos y optimiza los procesos de desarrollo de fármacos.
  • Desidentificación de datos clínicos: La PNL protege la información confidencial del paciente al redactar automáticamente los datos personales.
  • Asignación de código clínico: La PNL asigna códigos ICD-10 a los registros de los pacientes para una facturación y un análisis de datos precisos.
  • Coincidencia de ensayos clínicos: La PNL automatiza el proceso de relacionar pacientes con ensayos clínicos adecuados.
  • Anotación de imágenes médicas: La PNL genera subtítulos para imágenes médicas, lo que ayuda en el diagnóstico y la planificación del tratamiento.

Lea el artículo completo aquí:

https://technoroll.org/nlp-cases-in-healthcare/

Social Share

Analicemos hoy sus requisitos de datos de entrenamiento de IA.