건강 관리에서 자연 언어 처리

의료 분야에서 자연어 처리의 주요 사용 사례

세계 자연어 처리 시장은 1.8년 2021억 달러에서 $ 4.3 억 2026년에는 해당 기간 동안 19.0%의 CAGR로 성장할 것입니다.

의료의 디지털화가 크게 증가함에 따라 NLP와 같은 첨단 기술은 업계가 패턴을 발견하고 적절한 대응을 개발하기 위해 방대한 양의 비정형 임상 데이터에서 유용한 통찰력을 추출하도록 돕고 있습니다.

최신 기술에 대한 접근성이 높아짐에 따라 의료 산업 맞춤형 치료 계획을 개발하고 정확한 진단 솔루션을 제공하며 환자 치료 경험을 최적화할 수 있습니다.

의 역할을 살펴보자. 의료 분야의 NLP 및 주요 사용 사례.

의료에서 NLP의 역할

의료 산업은 수많은 비정형 임상 및 환자 데이터를 생성합니다. 이 모든 정보를 구조화된 형식으로 수동으로 대조하고 연관시키는 것이 어려워집니다. 이러한 수조 개의 데이터를 활용하는 것은 의료 제공을 개선하고, 관리 시스템을 자동화하고, 환자 시간을 단축하고, 실시간 데이터로 치료를 개선하는 데 도움이 될 수 있으므로 중요합니다.

자연 언어 처리 인공 지능은 인간의 말, 보고서, 문서 및 데이터베이스에서 구조화되지 않은 의료 데이터를 수집하여 의미 있는 패턴을 추출하는 데 도움이 됩니다. 이러한 패턴을 통해 더 나은 진단, 치료 및 지원을 환자에게 확장할 수 있습니다.

NLP가 의료 제공을 향상시키는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 하나는 의사의 말의 의미를 이해함으로써 정보를 추출하는 것입니다.

다른 하나는 의사와 의사가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 데이터베이스와 문서에서 중요한 정보를 매핑하는 것입니다.

의료에서 자연어 처리의 다양한 사용 사례

의 많은 사용 사례가 있습니다 의료 NLP. 다음은 상위 4가지 사용 사례입니다.

Healthcare Nlp 사용 사례

  1. 임상 문서

    유지 보수 전자 건강 기록 시간이 많이 걸리고 힘들며 임상의는 이러한 기록을 유지하는 데 상당한 시간을 할애합니다. NLP를 사용하면 임상의와 의사가 가치 구축 작업에 더 많은 시간을 투자할 수 있습니다. 의사는 음성을 텍스트로 변환하여 환자의 메모를 기록할 수 있으므로 데이터를 더 쉽게 입력할 수 있습니다.

    또한 EHR은 구조화되지 않으므로 NLP는 여러 가지를 효율적이고 자동으로 통합할 수 있습니다. 임상 기록. NLP 시스템은 이질적인 임상 및 진단 기록, 문서, 의사 서신을 쉽게 모아 환자의 EHR에 결합된 파일로 업로드할 수 있습니다.

  2. 향상된 가치 기반 환자 치료를 제공하는 데 도움이 됩니다.

    일반적인 환자 기록에는 의료 데이터, 그러나 구조화되지 않은 데이터와 환자 피드백은 일반적으로 임상 기록의 일부가 되지 않습니다. 그러나 피드백에는 의사 결정을 돕고 환자 경험을 합리화하는 데 도움이 되는 환자 경험에 대한 중요한 통찰력이 포함되어 있습니다.

    NLP는 의료 데이터 마이닝을 가능하게 하고 의사가 방대한 양의 환자 데이터에 액세스할 때 철저한 비주관적 의료를 제공하는 데 도움이 됩니다. NLP는 또한 시정 조치 및 규제 기관에 대한 보고가 모호하지 않도록 성과 또는 관리의 격차를 식별하는 데 큰 가능성을 보여줍니다.

    환자가 병원을 떠난 후에도 환자의 건강 관리가 계속되기 때문에, NLP는 치료 후 피드백, 리뷰 및 소셜 미디어 게시물을 분석하는 데 도움이 됩니다. 유용한 통찰력을 이끌어냅니다. 이러한 통찰력은 의료 제공자가 환자 경험에 영향을 미치는 문제 영역을 식별하고 이에 대한 방법을 개발하는 데 도움이 됩니다. 환자의 건강을 개선합니다.

  3. 향상된 예측 분석

    NLP의 또 다른 흥미로운 사용 사례는 데이터 기탁을 사용한 예측 및 근본 원인 분석입니다. 특정 건강 상태에 대한 경향이 있을 가능성이 있는 그룹의 패턴 및 하위 집합을 감지하는 것이 가능합니다. 상태의 지연된 진단이 치명적인 합병증을 유발할 수 있는 경우 NLP는 조기 진단에 도움이 될 수 있습니다.

  4. 임상 시험 매칭에 도움이 되는 NLP 도구

    의 도움으로 자연어 처리, 의사는 대량의 구조화되지 않은 임상 데이터를 빠르게 검토하여 임상 시험에 적합한 적격 후보를 식별할 수 있습니다. 그것은 약물의 연구 개발에 도움이 될 뿐만 아니라 상태에 대한 더 나은 이해에도 도움이 됩니다. 또한 환자가 환자의 건강을 개선할 수 있는 실험적 치료에 접근할 수 있도록 도와줍니다.

오늘 NLP 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.

의료 기관은 어떻게 NLP를 활용할 수 있습니까?

의료에서 Nlp의 이점 사용 NLP 기술, 의료 기관은 환자에게 전달 및 치료가 전달되는 방식을 혁신할 수 있습니다.

  • NLP를 사용하여 조직은 중요한 의료 정보가 적시에 환자와 간병인에게 전달되도록 할 수 있습니다.
  • 의료 정보는 일반적으로 복잡한 용어로 가득 차 있어 일반 환자가 자신의 건강 문제나 치료의 중요성을 이해하기 어렵습니다. 언제 NLP 및 기계 학습 기술 의료 전달에 사용되어 건강 문제에 대한 환자의 인식이 높아집니다.
  • 점점 더 많은 의사와 기술자가 필기 메모의 대안으로 NLP를 사용하고 있기 때문에 EHR은 환자 중심적이고 이해하기 쉽습니다.
  • NLP를 사용하면 진단, 치료 및 전달 오류를 감지할 수 있습니다. 의사의 성과, 환자 회복 또는 치료에 대한 반응을 측정하는 것이 더 쉽습니다.
  • NLP 도구 의료 산업이 환자의 중요한 치료 요구 사항을 식별하도록 돕습니다. 의사들이 접근할 수 있기 때문에 NLP의 도움으로 대규모 데이터 세트, 패턴을 식별하고 복잡한 문제를 시기 적절하게 처리할 수 있습니다.

NLP는 의료 비용을 줄이고 진단 치료를 개선하며 환자 경험을 향상시키는 실행 가능한 솔루션으로 간주되어야 합니다. NLP 시스템 대량의 비정형 데이터에서 유용하고 상관 관계가 있는 정보를 추출하여 의료 제공자가 진단을 개선하고 치료 계획을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다.

NLP는 모든 경우에 적용되는 표준 솔루션이 아니기 때문에 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 의료 옵션을 구축하기 위해 선도적인 기술 플랫폼의 경험을 활용하는 것이 중요합니다. 서비스 파트너를 찾고 있다면 Shaip과 협력하여 환자 치료 솔루션을 한 단계 더 높이도록 제안합니다.

추가 읽기: 의료 분야에서 기계 학습의 실제 적용에 대한 블로그를 참조할 수도 있습니다. 바로가기.

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