자연어 처리(NLP)를 통해 컴퓨터는 인간의 언어를 이해할 수 있습니다. 알고리즘과 기계 학습을 사용하여 텍스트, 오디오 및 기타 미디어 형식을 해석합니다. 토큰화 방법은 우리가 사람의 텍스트로 제공하는 정보를 프로 프로세싱에서 더 작은 의미론적 단위로 분기합니다.
의료 영역에서 NLP의 통합은 특히 생물 의학 측면에 중점을 둡니다. 의료 NLP에는 의료 문서, 건강 보고서, 전자 건강 기록, 퇴원 요약, 약물 라벨, 온라인 포럼 및 임상 문서 처리가 포함됩니다. 이 블로그에서는 임상 자연어 처리(NLP) 및 해당 응용 프로그램의 이점을 살펴봅니다.
임상 NLP 이해
NLP는 관련 데이터를 분석, 해석 및 평가하는 방법 중 하나입니다. 이를 사용하여 의료 전문가는 의사 결정에 필요한 사실을 추출할 수 있습니다. 일반 NLP와 의료 NLP의 주요 차이점은 각 세그먼트가 처리하는 데이터 유형과 방법입니다. 책, 일반 텍스트, 서면 문서, 이미지 등을 포함할 수 있는 경우 일반적으로 NLP, 데이터 표현 및 선택은 임상 NLP에서 다릅니다.
효율적인 임상 NLP 시스템을 구축하기 위해 다음과 같은 기준이 있습니다.
여기에는 알려지지 않은 데이터 세트에서 유용한 정보를 드러내는 것이 포함됩니다. 이는 추가 조사를 위해 정보의 특정 측면을 합리화하고 타겟팅하는 데 도움이 됩니다.
여기서 NLP 모델은 입력된 정보를 분해하고 공유된 정보의 의미를 식별합니다. 예를 들어, 의사가 상태를 진단할 때 의료 NLP는 의사가 결론을 내리기 위해 사용하는 근거를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 개념은 둘 이상의 의학적 개념 사이의 연결을 아는 데 유용합니다. 예를 들어 의료 NLP를 사용하여 아스코르빈산이 인체의 다른 측면 및 상태와 어떻게 관련되는지 알 수 있습니다.
의료에서 임상 NLP의 중요성
임상 자연어 처리(NLP)의 잠재력을 보고 여러 의료 기관과 전문가가 시스템을 운영에 통합하고 있습니다. NLP 지원 시스템은 정보 추출을 사용하여 유용한 정보를 강조 표시할 수 있으며 의미론적 해석은 손으로 쓴 텍스트의 의미를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. NLP는 한 단계 더 나아가 서로 다른 정보 간의 연결을 찾습니다.
이러한 개념을 사용하여 AI NLP는 제공된 데이터의 감정을 측정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터의 주관적인 표현 외에도 NLP는 정확성과 속도를 높이는 임상 기록을 기반으로 의료 청구를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한, 잘 훈련된 NLP 시스템은 예측 분석을 제공할 수 있습니다. 환자의 병력과 인체에 대한 이해를 바탕으로 임상 기록, 환자 데이터 및 데이터를 고려하여 NLP 솔루션은 의료 기관이 병원 입원 및 질병 발생을 추정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
의료 분야에서 임상 NLP의 주요 응용
의료 분야의 NLP에는 의료 전문가가 작업을 개선하고 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 하는 여러 응용 프로그램이 있습니다. 다음은 의료 분야에서 NLP를 적용한 몇 가지 사례입니다.
- 의료 코딩: CAC(Computer-Assisted Coding)는 임상 NLP 작성 항목과 함께 높은 받침대에 있습니다. NLP의 데이터 추출 기능을 고려하여 의료 정보, 임상 용어, 절차, 의약품, 진단, 서비스 및 장비를 변환할 수 있습니다. 표준화된 코드는 의료 청구, 품질 관리, 의료 연구 및 공중 보건 추적 시스템에 도움이 될 수 있습니다. 결과적으로 의료 산업은 더 높은 효율성, 정확성 및 속도로부터 막대한 이익을 얻을 수 있습니다.
- 임상 의사 결정 지원: NLP의 예측 분석 기능을 고려하여 의사는 NLP를 사용하여 더 나은 임상 결정을 내릴 수 있습니다. 의료 오류를 줄일 수 있는 잠재력을 통해 우리는 전산화된 감염 탐지로 나아갈 수 있습니다. 임상 기록 및 해당 알고리즘의 데이터를 사용하여 NLP 시스템은 의사와 의사가 표적 치료를 제공하는 데 중요한 도구가 될 수 있습니다.
- 인구 건강 관리: 구조화되지 않은 데이터를 정렬하고 구성하는 NLP의 기능은 신중한 모니터링 및 분석을 통해 건강 결과에 도움이 됩니다. NLP 시스템은 위험 계층화 기술을 사용하여 환자 기록을 평가하여 고위험 환자를 식별할 수 있습니다.
또한 건강 격차 분석을 통해 NLP 시스템은 인구의 건강 격차를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 사용하여 특정 인구 통계 그룹의 건강 문제와 우려 사항을 식별할 수 있습니다.
이러한 응용 프로그램 외에도 NLP 시스템도 도움이 될 수 있습니다. 약물 발견. NLP는 특히 대상에 도움이 될 수 있습니다. 환자 식별, 의약 화합물 스크리닝, 임상 시험 절차 설계 및 시험을 위한 환자 모집. 또한 NLP를 사용하여 챗봇을 실행하여 고객에게 가상 도우미를 제공할 수 있습니다.
의료 NLP 데이터 세트의 역할
오늘날 데이터는 어디에나 있지만 파편화되고 다양합니다. 안 NLP 시스템은 구조화되지 않은 데이터를 이해할 수 있습니다., 그러나 데이터 공급이 완료되어야 합니다. 상황에 맞는 이해를 위해 NLP 모델은 의료 데이터 세트에 액세스해야 합니다. 이 데이터를 사용하여 줄 사이를 구문 분석하고 읽습니다.
NLP 데이터 세트를 구축하려면 먼저 레이블을 만들어야 합니다. 처음에는 제시된 데이터에 따라 레이블을 빠르게 계속 만드십시오. 완료되면 레이블을 구체화한 다음 테스트하여 적절한 연결을 찾을 수 있습니다.
정확한 레이블 지정으로 정제되었지만 구조화되지 않은 데이터가 될 때까지 동일한 프로세스를 따릅니다. 라벨링에 대해 말하자면, 이것은 의료 NLP 데이터 세트를 생성하는 데 있어 하나의 큰 과제입니다. 첫째, 의료 분야의 복잡성을 고려할 때 의료 데이터 라벨링에 대한 전문 지식이 필요합니다.
또 다른 문제는 주석, 특히 데이터 라벨링의 불일치입니다. 주석은 주관적인 작업 및 요소에 대해 더 복잡하므로 불일치를 더욱 부추길 수 있습니다.
임상 자연어 처리(NLP) 시스템은 생물 의학 데이터 처리 및 효과적인 분석에 필수적입니다. 의료 산업에 NLP가 포함되면 더 나은 환자 치료, 표적 치료 및 정밀한 결과를 경험할 수 있습니다. ~에 샤이프, 우리는 의료 AI 도메인에서 작업하여 NLP 모델 개발 프로세스를 더 쉽게 만드는 대규모 데이터 세트를 수집하고 주석을 달고 비식별화합니다.
