NLP를 사용하여 비정형 의료 데이터의 잠재력 활용

오늘날 의료 기관에 존재하는 방대한 데이터는 엄청나게 증가하고 있습니다. 데이터는 오늘날의 디지털 세계에서 가장 중요한 자산으로 간주되지만 의료 분야에서는 데이터로부터 충분한 이점을 얻지 못하는 것 같습니다. 일부 연구 제안 의료 데이터의 80% 이상이 생성 후 구조화되지 않고 사용되지 않은 상태로 남아 있습니다.

가장 큰 이유 중 하나는 EHR, 환자 데이터, 진단 요약, 진행 기록, 의료 영상, 처방전 등과 같은 대부분의 의료 데이터 소스가 아직 기계 판독이 불가능하기 때문입니다. 이렇게 하면 데이터를 구조화된 형식으로 처리하고 분리하는 시간이 크게 늘어납니다.

그러나 NLP를 활용하면 이 비정형 의료 데이터를 보다 효율적으로 분석할 수 있고 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 따라서 의료 데이터를 변환하는 데 NLP를 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

구조화되지 않은 의료 데이터: 데이터가 풍부한 이유는 무엇입니까?

구조화되지 않은 형식의 막대한 양의 의료 데이터에 대한 근본적인 이유는 업계에서 사용되는 대부분의 의료 소프트웨어가 데이터베이스에서 범주적으로 데이터를 구조화하도록 설계되지 않았기 때문입니다.

사용되지 않는 데이터가 풍부한 또 다른 중요한 이유는 의료 데이터의 상호 참조입니다. 다른 산업과 달리 의료는 최적의 환자 결과를 제공하기 위해 처방전, X 레이, MRI 등과 같은 다양한 환자 데이터에 크게 의존합니다.

불행하게도 오늘날 의료 소프트웨어를 사용하는 실질적인 의료 조직은 기계 가독성을 제공하지 않습니다. 또한 서로 다른 의학적 측면을 상호 관련시키고 정확한 결과를 생성할 수 없습니다.

그러나 이러한 문제는 이제 고급 기계와 혁신적인 의료 NLP 솔루션을 사용하여 성공적으로 극복되었습니다.

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의료 결과 개선을 위한 의료 NLP 보장

Healthcare NLP는 NLP 애플리케이션을 활용하여 대량의 의료 데이터를 빠르고 정확하게 읽고 분석합니다. 환자의 데이터를 정확하게 검사함으로써 의료 제공자는 신속하게 관심 영역을 식별하고 정보에 입각한 결정을 내려 환자 치료를 개선합니다.

또한 Healthcare NLP는 오류를 줄이고 진단, 치료 및 의료 비용의 정확성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. Healthcare NLP의 세 가지 주요 관심사는 다음과 같습니다.

• 환자 건강에 대한 통찰력을 제공합니다.
• 잠재적인 건강 위험에 대해 환자에게 경고합니다.
• 환자에 대한 치료 패턴을 식별합니다.

Healthcare NLP는 자유 형식의 텍스트 데이터를 더 나은 건강 보고 및 환자 분석에 사용할 수 있는 보다 구조화된 형식으로 변환하는 효과적인 방법입니다.

NLP 의료가 효과적인 환자 결과를 위한 효율적인 솔루션을 촉진하는 네 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.

• 예측 분석: NLP를 사용하면 의사는 다양한 예측 모델을 사용하여 구조화되지 않은 데이터를 처리하여 환자 행동 및 건강 결과에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 인구 통계 정보, 병력 및 임상 기록을 통해 NLP 솔루션은 전염성 바이러스에 대한 예측을 효과적으로 유도하고 대량 확산 전에 억제할 수 있습니다.
• 효과적인 EHR 데이터 사용성: 의료 NLP를 사용하면 의사가 NLP를 사용하여 더 나은 검색을 수행하고 보고 기능을 향상할 수 있습니다. NLP 솔루션은 데이터를 보다 지능적인 형태로 배열함으로써 의사가 보다 빠르고 쉽게 정보에 접근할 수 있도록 도와줍니다.
• NLP 기반 표현형 분석: AI는 구조화되지 않은 의료 문서에서 의미 있는 환자 데이터를 추출합니다. NLP 기반 Phenotyping은 의료 기록의 패턴과 추세를 식별할 수 있으므로 환자 데이터에서 귀중한 통찰력을 발견하는 데 도움이 됩니다. 이러한 솔루션을 사용하여 의사는 진단 정확도를 개선하고 비용을 절감하며 환자 결과를 개선할 수 있습니다.
• 전반적인 의료 개선: NLP Healthcare는 의료 시스템 및 프로세스의 품질을 향상시키는 효과적인 솔루션입니다. 심층 보고 및 분석을 통해 NLP 기반 솔루션은 질적 실시간 결과를 제공하여 사람들의 건강을 개선합니다.