기술이 의료에 통합되면서 획기적인 발전이 이루어졌으며 그러한 발전 중 하나가 의료 또는 임상 자연어 처리(NLP)입니다.
Clinical NLP는 AI, 기계 학습 및 언어 처리를 결합하여 전자 건강 기록(EHR) 및 임상 기록을 비롯한 복잡한 의료 데이터 세트를 분석하고 해석합니다. 이 기술은 환자 치료를 혁신하고 의료 워크플로를 간소화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
의료 분야에서 NLP의 주요 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 임상 문서 – NLP는 포괄적이고 정확한 환자 기록을 유지하는 데 중추적입니다.
- 임상 결정 지원 – NLP는 의료 문서 분석을 기반으로 실시간 권장 사항을 제공하여 의료 전문가가 환자를 진단하고 치료할 수 있도록 지원합니다.
- 임상 시험 매칭 – NLP는 적격 환자와 적합한 임상 시험을 매칭하는 프로세스를 가속화합니다.
- 위험 조정 및 계층적 조건 범주 – NLP는 HCC 코드를 정확하게 할당하여 의료 제공자 간에 환자 결과를 공정하게 비교하는 데 기여합니다.
- 받아쓰기 및 EMR 영향 - NLP를 받아쓰기 시스템에 통합하면 음성 인식 기술이 크게 향상되어 의료 전문가가 음성 명령을 통해 환자 기록을 생성하고 업데이트할 수 있습니다.
- 검토 관리 및 감정 분석 – NLP는 검토 관리 및 감정 분석에 사용되어 환자 피드백을 모니터링하고 만족도 추세를 식별하며 전반적인 치료 품질을 개선할 수 있습니다.
기술이 계속 발전함에 따라 다양한 도메인에서 NLP의 훨씬 더 혁신적인 응용 프로그램을 기대할 수 있습니다.
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