Нейролингвистическое программирование (нлп)
В психотерапии считается современным направлением постэриксоновской психотерапии (эриксоновский гипноз, позитивная психотерапия), разрабатываемой с начала 70-х гг. американцами Д.Гриндером и Р.Бендлером и их последователями.
НЛП – это модель человеческих коммуникаций и поведения, которая может быть эффективно использована для организации или описания взаимодействий в психотерапии, педагогике, менеджменте с целью их оптимизации. НЛП не ограничивается только рамками поведения, оно затрагивает и способ мышления, от которого зависят все наши достижения в целом. Моделируя мыслительный процесс, возникновение и развитие чувств и убеждений, НЛП рассматривает все составляющие человеческого опыта. Но, прежде всего НЛП занимается процессом общения – общения человека с самим собою и с другими людьми.
НЛП базируется на
ряде источников: 1) на изучении и анализе
практики Э.Эриксона, В.
Сатир, Ф.Перлса
и др. представителей американской
психотерапии;
2) на современных данных о межполушарной асимметрии – различиях в переработке информации левым и правым полушариями;
3) на трансформационной грамматике Н.Хомского, выделяющей глубинные структуры языка, правила организации и трансформации сообщения;
4) на исследованиях кибернетики 50-60-х гг., стирающих границы между искусственным и естественным интеллектом; на теории логических типов Рассела. Таким образом, НЛП является психотерапевтической концепцией необихевиористской ориентации.
Базисные постулаты НЛП можно сформулировать следующим образом:
1. Человеческий
организм, мозг подобны компьютеру,
использующему специфические программы
– закономерности в описании и
воспроизводстве опыта. Помимо генетического
программирования, формирование «программ»
— стереотипов поведения и жизнедеятельности
в целом осуществляется путем закрепления
опыта проживания различных жизненных
ситуаций, взаимодействия с другими
людьми, самопрограммирования и преодоления
стрессовых ситуаций и переживаний.
2. Усвоение опыта и самопрограммирование осуществляется специальным способом с помощью различных по модальности образов (модальности связаны с различными органами и системами чувств и в соответствии с этим опыт может быть записан и воспроизведен в виде визуальных, аудиальных и кинестетических средств).
3. Большая часть «программы» не осознается, но предъявляется в речи, поскольку отражена в глубинных речевых структурах, а также в невербальных проявлениях. Важную информацию «программы» подготовленный наблюдатель может считывать, задавая целенаправленно сформулированные вопросы и ориентируясь на специфические (формальные) языковые структуры и индивидуальные невербальные проявления в ответе человека.
4. Все поведенческие
стереотипы (симптомы) имели в прошлом
и, вероятно, имеют и в настоящем адаптивные
функции.
В этом смысле все человеческие
проявления рассматриваются с позиции
«утилизации», то есть все они отражают
успешность каких-либо действий. Для
устранения симптомов возможно
«перепрограммирование» (точнее –
самоперепрограммирование) человека на
новые, более адаптивные, в смысле более
желательные для него стереотипы на
основе учета особенностей переработки
информации и трансовых состояний
пациента.
5. НЛП акцентирует внимание на «подстройке» к пациенту и эффективных технологиях взаимодействия с ним (а не на концептуальных основаниях или эмпатических взаимоотношениях с пациентом, что характерно для психодинамического или гуманистического направления). Такая «технологическая» ориентация сочетается с бережным вниманием к самоценности человека и соблюдением принципов внутренней (все изменения не должны вступать в противоречия с другим внутренним опытом) и внешней (все изменения не должны вредить человеку при взаимодействии с другими людьми) экологии.
В НЛП разработаны
специфические методы диагностики и
коррекции.
Диагностика ведущей
репрезентативной системы, позволяющая
выбрать оптимальную форму присоединения
к пациенту, проводится посредством
анализа речевой продукции и калибровки
поведенческих стереотипов, в том числе
глазодвигательных сигналов.
При калибровке невербальных проявлений особое значение уделяется индивидуальному языку конкретного человека. Психотерапевт, руководствуясь общими правилами наблюдения (учитываются типичные незначительные мимические реакции, ритмы дыхания, речи, пантомимика, цвет кожных покровов), составляет представление о том, как, например, в невербальном языке проявляются воспоминания о проблемной ситуации.
При анализе
глазодвигательных сигналов считается
важным направление движения глаз во
время коммуникации и считается, что у
большинства людей (правое направление
– будущее, левое – прошлое) направление
глаз вверх означает генерирование
визуальных образов, среднее положение
– аудиальных, а нижнее – кинестетических
образов.
У каждого человека значение
глазодвигательных реакций уточняется
специально.
Коррекционные техники НЛП преимущественно базируются на следующем алгоритме: 1. Присоединение и создание особого взаимодействия между пациентом и психотерапевтом – «раппорта». 2. Выявление («идентификация») проблемного состояния то есть такого опыта, который повторяется или воспринимается пациентом как проблема. 3. Выявление ресурса – такого опыта самого пациента, который желателен в этой ситуации или группе ситуаций. 4. «Интеграция» проблема-ресурс, смысл которого не замена одного опыта другим, а создание дополнительного выбора поведения в проблемной ситуации и возможности пациента при желании поступать, вести и проявлять себя по-иному. В терапии часто используются трансовые техники.
При планировании
терапевтических изменений обязательно
учитывается «уровень нарушений» —
«уровень проблемы». Выделяется несколько
уровней от более простого – типичная
проблема в типичной ситуации, до наиболее
сложного – нарушение «самости».
Каждому
уровню нарушений соответствует уровень
сложности терапевтических техник. Среди
простых методик можно назвать якорные
техники, методики «взмаха», способы
интеграции ресурса и проблемы; среди
сложных – различные виды рефрейминга,
изменение личной истории, изменение
критерия значимости, работа с линиями
времени и т.д.
Методы диагностики в НЛП
При диагностике выявляются речевые искажения метамодели, ведущие репрезентативные системы переработки информации, проводится калибровка индивидуальных невербальных ответов «да — нет», «конгруэнтность — инконгруэнтность», «проблема — ресурс» и поверхностных коррелятов глубинных речевых структур.
Диагностика ведущей репрезентативной системы, позволяющая выбрать оптимальную форму присоединения к пациенту, проводится посредством-анализа речевой продукции и калибровки поведенческих стереотипов, в том числе глазодвигательных сигналов.
При калибровке невербальных проявлений особое значение уделяется индивидуальному языку конкретного человека.
При анализе глазодвигательных сигналов считается важным направление движения глаз во время коммуникации и считается, что у большинства людей (правое направление — будущее, левое — прошлое) направление глаз вверх означает генерирование визуальных образов, среднее положение -аудиальных, а нижнее — кинестетических образов. У каждого человека значение глазодвигательных реакций уточняется специально.
Представленная схема отражает пространственную проекцию репрезентативных систем на поле зрения человека. Так, быстрые нистагмоидные движения глазных яблок влево —вверх указывают на репрезентацию визуальных воспоминаний. Можно предположить, что подобная проекция глазодвигательных сигналов отражает и мозговую архитектонику.
Калибровка индивидуальных невербальных ответов используется в приеме «разговор с подсознанием» и проводится с помощью тестовых вопросов с фиксацией микромимических, пантомимических и вегетативных реакций. При калибровке ответов «да — нет» сначала задаются вопросы, предполагающие однозначные утвердительные ответы, затем — отрицательные.
Поможем написать любую работу на аналогичную тему
Реферат
Методы диагностики в НЛП
От 250 руб
Контрольная работа
Методы диагностики в НЛП
От 250 руб
Курсовая работа
Методы диагностики в НЛП
От 700 руб
Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту
Узнать стоимость
Обработка естественного языка в медицинской документации здравоохранения
Обработка естественного языка (NLP) — это способность компьютеров понимать новейшие термины человеческой речи и текст.
Он используется в современных технологиях для защиты конфиденциальности электронной почты от спама, персональных голосовых помощников и приложений для языкового перевода.
Внедрение обработки естественного языка в здравоохранение растет из-за его признанного потенциала для поиска, анализа и интерпретации гигантских объемов наборов данных о пациентах. Используя передовые медицинские алгоритмы, машинное обучение в здравоохранении и технологические услуги NLP могут использовать важные идеи и концепции из данных, которые ранее считались скрытыми в текстовой форме. НЛП в медицинских СМИ может точно озвучить неструктурированные данные вселенной здравоохранения, давая невероятное понимание качества, улучшения методов и лучших результатов для пациентов.
Врачи тратят много времени на запись того, как и почему то, что происходит с их пациентами, в заметки на картах. Эти заметки нелегко извлечь, чтобы данные могли быть проанализированы компьютером. Когда врач садится рядом с вами и записывает ваш визит в историю болезни, эти повествования попадают в системы электронных медицинских карт (EHR) и сохраняются в виде свободного текста.
Огромные объемы неструктурированных данных о пациентах ежедневно вводятся в электронные медицинские карты, но компьютеру трудно помочь врачам собрать эти важные данные. Структурированные данные, такие как заявления или API CCDA / FHIR, могут помочь определить бремя болезни, но дают нам ограниченное представление о фактической истории болезни. Аналитика больших данных в здравоохранении показывает, что до 80% медицинской документации неструктурировано и, следовательно, в значительной степени не используется, поскольку добыча и извлечение этих данных является сложной и ресурсоемкой задачей. Без технологии НЛП эти данные не могут использоваться современными компьютерными алгоритмами в формате, пригодном для извлечения.
Обработка естественного языка в здравоохранении использует специализированные механизмы, способные очищать большие наборы неструктурированных данных о здоровье, чтобы обнаруживать ранее пропущенные или неправильно закодированные состояния пациентов. Обработка медицинских записей на естественном языке с использованием алгоритмов машинного обучения может выявить заболевания, которые, возможно, ранее не были закодированы, что является ключевой особенностью для выявления заболеваний ГЦК.
ЭМК и врачи не всегда хорошо ладят. Дополнительные обязанности по вводу данных создают проблемы и могут вызывать разочарование. Исследователи пришли к выводу, что некоторые врачи страдают от выгорания ЭУЗ и угрожают досрочно уйти в отставку, вместо того, чтобы страдать от множества кликов и экранов, необходимых для навигации по ЭУЗ. Медицинское НЛП неуклонно доказывает, что является решением этой проблемы, поскольку медицинские инструменты НЛП могут легко получать доступ и точно интерпретировать клиническую документацию. Как только трение, связанное с технологиями здравоохранения, уменьшится, мы сможем начать больше ценить преимущества технологии и меньше повседневных разочарований.
Точность обработки естественного медицинского языка растет вместе с объемом данных, доступных для обучения. Чем больше используется медицинская платформа НЛП, тем точнее становится использование искусственного интеллекта в здравоохранении, поскольку он всегда обучается и в некоторых случаях может быть настроен.
Некоторые системы здравоохранения NLP, предлагаемые поставщиками, рекламируют возможность проверки того, как обработка естественного медицинского языка будет изначально работать с определенной медицинской группой. Затем настройте его в соответствии с потребностями этой конкретной медицинской группы.
Несомненным преимуществом обработки медицинских записей на естественном языке является возможность компьютерного кодирования синтезировать содержание длинных заметок в виде только важных моментов. Исторически сложилось так, что организациям могли потребоваться недели, месяцы и даже годы, чтобы вручную просмотреть и обработать стопки примечаний к диаграммам из медицинских карт, просто чтобы определить соответствующую информацию. Программное обеспечение для обработки естественного языка для здравоохранения может сканировать клинический текст за считанные секунды и определить, что нужно извлечь. Это высвобождает ресурсы врачей и персонала, чтобы они могли больше сосредоточиться на сложных вопросах, и сокращает время, затрачиваемое на избыточную административную политику.
Когда компьютеры могут точно понимать записи врачей и соответствующим образом обрабатывать эти данные, можно получить ценную поддержку принятия решений. Эти идеи могут быть полезны для будущих исследований лекарств и персонализированной медицины, что хорошо для пациентов и медицинских работников.
Врачи не все «говорят одинаково» и всегда должны знать, что их заметки и отчеты, скорее всего, будут прочитаны их коллегами по работе, пациентами и даже компьютерами, согласно политике конфиденциальности их организаций. Чрезвычайно важно избегать нестандартного языка при создании заметок и управлении ими. Большинство механизмов обработки естественного языка для здравоохранения созданы с учетом широкого спектра терминологии медицинских обозначений. Однако использование необычных аббревиатур может сбить с толку алгоритмы кодирования НЛП и другие программы для чтения медицинских заметок.
В 2018 и 2019 годах разработка по улучшению обработки данных здравоохранения на естественном языке оказалась сложной задачей.
Если вывод NLP отображает слишком много предполагаемых выводов или искусственных выводов, которые неверны, пользователи научатся игнорировать интеллект и в конечном итоге получат систему, которая может снизить общую производительность бизнеса. Программное обеспечение NLP для здравоохранения должно основываться на выводах данных, которые имеют наименьший шум и самый сильный сигнал о том, что должны делать медицинские работники.
Обработка естественного языка в здравоохранении дает компьютерам возможность делать то, что должны делать компьютеры. Для выполнения аналитики, кодирования корректировки риска HCC, функций бэк-офиса и анализа набора пациентов, и все это без препятствий для связи с врачом.
НЛП в здравоохранении создает новые захватывающие возможности для оказания медицинской помощи и обслуживания пациентов. Вскоре специализированное распознавание кодов НЛП позволит врачам проводить больше времени с пациентами, помогая делать проницательные выводы на основе точных данных.
В ближайшие годы мы услышим новости и увидим возможности этой технологии, поскольку она позволяет поставщикам положительно влиять на результаты в отношении здоровья.
Уникальное сочетание технологии машинного обучения и правил корректировки риска, разработанное ForeSee Medical, обеспечивает лучшие в отрасли показатели точности NLP. Узнайте, как обработка естественного языка может помочь вам охватить все подходящие категории HCC и получить возмещение Medicare, которого вы заслуживаете.
14 основных вариантов использования обработки естественного языка в здравоохранении
НЛП или обработка естественного языка в здравоохранении предоставляет некоторые уникальные и стимулирующие возможности. Он позволяет легко ориентироваться в огромном количестве новых данных и использовать их для улучшения результатов, оптимизации затрат и обеспечения оптимального качества медицинской помощи.
Привет! Этот блог почти 2200+ слов длины и может занять ~ 9 минут , чтобы просмотреть его целиком.
Мы понимаем, что у вас может не быть столько времени.
Именно поэтому мы сделали короткое видео на эту тему. Он длится менее 2 минут и содержит 90 035 14 лучших вариантов использования обработки естественного языка в здравоохранении . Мы надеемся, что это поможет вам узнать больше и сэкономить время. Ваше здоровье!
Улучшенный доступ к технологиям, основанным на данных, предоставляемым организациями здравоохранения, может улучшить здравоохранение и расширить поддержку бизнеса. Но для корпоративных систем компании непросто использовать многие гигабайты данных о состоянии здоровья и сети. Но не волнуйтесь, движущие силы НЛП в здравоохранении — вполне осуществимая часть лекарства.
Что такое НЛП в здравоохранении?
НЛП иллюстрирует способы, которыми политики искусственного интеллекта собирают и оценивают неструктурированные данные из языка людей для извлечения шаблонов, получения смысла и, таким образом, составления обратной связи. Это помогает отрасли здравоохранения наилучшим образом использовать неструктурированные данные. Эта технология позволяет поставщикам услуг автоматизировать управленческую работу, уделять больше времени уходу за пациентами и обогащать опыт пациентов, используя данные в реальном времени.
В этой статье вы узнаете больше о наиболее эффективном использовании и роли НЛП в корпорациях здравоохранения, включая сравнительный анализ опыта пациентов, администрирование обзоров и анализ настроений, диктовку и последствия ЭМИ и, наконец, прогностическую аналитику.
14 лучших вариантов использования НЛП в здравоохранении
Давайте рассмотрим 14 вариантов использования, связанных с обработкой естественного языка в здравоохранении:
1.
Клиническая документация Клиническая документация НЛП помогает врачам освободиться от трудоемких физических систем электронных медицинских карт и позволяет им уделять больше времени пациенту; вот как НЛП может помочь врачам. И диктовка речи в текст, и ввод сформулированных данных были благословением. Nuance и M*Modal состоят из технологии, работающей в команде, и технологий распознавания речи для получения структурированных данных в местах оказания медицинской помощи и формализованных словарей для будущего использования
Технологии НЛП выводят соответствующие данные из оборудования для распознавания речи, что значительно изменит аналитические данные, используемые для запуска усилий VBC и PHM. Это дает лучшие результаты для клиницистов. В ближайшее время он будет применять инструменты НЛП к различным общедоступным наборам данных и социальным сетям для определения социальных детерминант здоровья (SDOH) и полезности политик, основанных на благополучии.
2.
Распознавание речи НЛП с годами совершенствовала свой вариант использования в распознавании речи, позволяя клиницистам расшифровывать заметки для ввода полезных данных ЭУЗ. Внешнее распознавание речи избавляет врачей от необходимости диктовать заметки вместо того, чтобы сидеть в медицинском учреждении, в то время как внутренние технологии обнаруживают и исправляют любые ошибки в транскрипции, прежде чем передавать ее для проверки человеком.
Рынок почти насыщен технологиями распознавания речи, но несколько стартапов разрушают пространство с помощью алгоритмов глубокого обучения в приложениях для майнинга, открывая более широкие возможности.
3. Кодирование с помощью компьютера (CAC) CAC собирает данные о процедурах и обработках, чтобы понять каждый возможный код и максимизировать претензии. Это одно из самых популярных применений НЛП, но, к сожалению, уровень его принятия составляет всего 30%. Это повысило скорость кодирования, но не достигло точности.
Интеграция интеллектуального анализа данных в системы здравоохранения позволяет организациям снизить уровень субъективности при принятии решений и предоставлять полезные медицинские ноу-хау. После запуска интеллектуальный анализ данных может стать циклической технологией для обнаружения знаний, которая может помочь любой организации здравоохранения разработать хорошую бизнес-стратегию для оказания более качественной помощи пациентам.
5. Автоматизированная отчетность реестра Вариант использования NLP заключается в извлечении значений, необходимых для каждого варианта использования. Многие ИТ-системы здравоохранения обременены нормативной отчетностью, когда такие показатели, как фракция выброса, не хранятся в виде дискретных значений. Для автоматической отчетности системы здравоохранения должны будут определять, когда фракция выброса задокументирована как часть примечания, а также сохранять каждое значение в форме, которая может использоваться аналитической платформой организации для автоматизированной отчетности реестра.
Присутствие НЛП в здравоохранении усилит поддержку принятия клинических решений. Тем не менее, решения разрабатываются для более активной поддержки клинических решений. Есть некоторые области процессов, которые требуют более эффективных стратегий надзора, например, медицинские ошибки.
Согласно отчету, недавние исследования показали полезное использование НЛП для компьютерного обнаружения инфекций. Некоторыми ведущими поставщиками являются M*Modal и IBM Watson Health для CDS на базе NLP. Кроме того, с помощью Isabel Healthcare НЛП помогает клиницистам в диагностике и проверке симптомов.
7. Сопоставление клинических испытаний Использование NLP и машин в здравоохранении для распознавания пациентов для клинических испытаний является важным вариантом использования. Некоторые компании пытаются решить проблемы в этой области, используя механизмы обработки естественного языка в здравоохранении для сопоставления испытаний.
Благодаря последнему развитию НЛП может автоматизировать пробное сопоставление и сделать его бесшовной процедурой.
Один из вариантов использования сопоставления клинических испытаний — IBM Watson Health и Inspirata, которые выделили огромные ресурсы для использования NLP при поддержке онкологических испытаний.
8. Предварительное разрешениеАнализ показал, что требования плательщиков к предварительному разрешению медицинского персонала только возрастают. Эти требования увеличивают накладные расходы и задержки в оказании медицинской помощи. Проблема того, одобрят ли плательщики и введут ли компенсацию, через некоторое время может исчезнуть благодаря НЛП. IBM Watson и Anthem уже используют модуль NLP, используемый сетью плательщика для быстрого получения предварительной авторизации.
9. Чат-боты с искусственным интеллектом и Virtual Scribe Хотя в настоящее время такого решения не существует, высока вероятность того, что приложения для распознавания речи помогут людям изменять клиническую документацию.
Идеальным устройством для этого будет что-то вроде Amazon Alexa или Google Assistant. Microsoft и Google объединились для достижения этой конкретной цели. Итак, можно с уверенностью сказать, что Amazon и IBM последуют их примеру.
Чат-боты или виртуальные частные помощники существуют в большом количестве в современном цифровом мире, и отрасль здравоохранения не исключение. В настоящее время эти помощники могут регистрировать симптомы и направлять пациентов к наиболее подходящему поставщику. Новые стартапы, разрабатывающие чат-ботов, включают BRIGHT.MD, которая создала Smart Exam, «виртуального помощника врача», который использует разговорный НЛП для сбора личных данных о здоровье и сравнения информации с рекомендациями, основанными на фактических данных, а также с диагностическими предложениями для поставщика.
Еще один «виртуальный терапевт», запущенный Woebot, связывает пациентов через мессенджер Facebook. Согласно испытанию, оно помогло снизить тревожность и депрессию у 82% присоединившихся к нему студентов.
Во многих отношениях НЛП меняет соответствие клинических испытаний; у него даже были возможные шансы помочь клиницистам со сложностью фенотипирования пациентов для обследования. Например, НЛП позволит определять фенотипы по текущим состояниям пациентов, а не по знаниям профессионалов.
Для оценки речевых паттернов он может использовать НЛП, который может подтвердить диагностический потенциал, когда речь идет о нейрокогнитивных нарушениях, например, болезни Альцгеймера, слабоумии или других сердечно-сосудистых или психологических расстройствах.
Вокруг этого дела появилось много новых компаний, в том числе BeyondVerbal, которая объединилась с клиникой Майо для распознавания голосовых биомаркеров заболеваний коронарных артерий. Кроме того, Winterlight Labs обнаруживает уникальные языковые модели в языке пациентов с болезнью Альцгеймера.
НЛП также может помочь организациям здравоохранения управлять онлайн-отзывами. Он может собирать и оценивать тысячи отзывов о здравоохранении каждый день в сторонних списках. Кроме того, NLP обнаруживает PHI или защищенную медицинскую информацию, ненормативную лексику или дополнительные данные, связанные с соблюдением HIPPA. Он может даже быстро исследовать человеческие чувства вместе с контекстом их использования.
Некоторые системы могут даже отслеживать голос клиента в отзывах; это помогает врачу получить представление о том, как пациенты говорят о своем лечении, и может лучше сформулировать формулировку с использованием общего словарного запаса.
Точно так же NLP может отслеживать отношение клиентов, понимая положительные и отрицательные термины в обзоре.
В среднем EMR перечисляет от 50 до 150 МБ на миллион записей, в то время как средняя история болезни почти в 150 раз больше. Для этого многие врачи переходят от рукописных заметок к голосовым заметкам, которые системы НЛП могут быстро анализировать и добавлять в системы ЭМИ. Делая это, врачи могут уделять больше времени качеству обслуживания.
Большая часть клинических записей находится в аморфной форме, но НЛП может автоматически их анализировать. Кроме того, он может извлекать детали из диагностических отчетов и писем врачей, обеспечивая загрузку каждой важной информации в профиль здоровья пациента.
14. Анализ первопричин Еще одно замечательное преимущество НЛП заключается в том, что прогностический анализ может дать решение распространенных проблем со здоровьем.
Применительно к НЛП обширные кэши цифровых медицинских записей могут помочь в распознавании подмножеств географических регионов, расовых групп или других различных слоев населения, которые сталкиваются с различными типами несоответствий в состоянии здоровья. Текущая административная база данных не может анализировать социокультурные воздействия на здоровье в таком крупном масштабе, но НЛП уступило место дополнительным исследованиям.
Точно так же системы НЛП используются для оценки неструктурированной реакции и определения основной причины трудностей пациентов или плохих результатов.
Как организации здравоохранения могут использовать НЛП?
Медицинские организации могут использовать НЛП для изменения методов оказания медицинской помощи и управления решениями. Организации могут использовать машинное обучение в здравоохранении для улучшения рабочих процессов поставщиков медицинских услуг и результатов лечения пациентов.
Вот итог использования обработки естественного языка в здравоохранении:
- Улучшить взаимодействие пациента с поставщиком медицинских услуг и электронной медицинской картой
Со своей стороны, решения для обработки естественного языка могут помочь преодолеть разрыв между сложными медицинскими терминами и пониманием пациентами своего здоровья. НЛП может быть отличным способом борьбы с дистрессом ЭУЗ. Многие клиницисты используют НЛП как альтернативный метод печатания и написания заметок от руки.
- Повышение осведомленности пациентов о состоянии здоровья
Даже когда пациенты могут получить доступ к своим медицинским данным через систему EHR, у большинства из них возникают проблемы с пониманием информации. Из-за этого лишь небольшая часть пациентов может использовать свою медицинскую информацию для принятия решений о своем здоровье. Это может измениться с применением машинного обучения в здравоохранении.
- Улучшение качества ухода
Инструменты НЛП могут предложить лучшие условия для оценки и улучшения качества ухода. Возмещение, основанное на стоимости, потребует от медицинских организаций измерения эффективности работы врачей и выявления пробелов в оказанной помощи. Алгоритмы NLP могут помочь HCO сделать это, а также помочь в выявлении потенциальных ошибок в оказании помощи.
- Выявление пациентов, нуждающихся в интенсивной терапии
Алгоритмы НЛП могут извлекать жизненно важную информацию из больших наборов данных и предоставлять врачам необходимые инструменты для лечения пациентов со сложными проблемами.
Внедрение предиктивной аналитики в здравоохранении
Выявление пациентов с высоким риском, а также улучшение процесса диагностики можно осуществить путем развертывания предиктивной аналитики вместе с обработкой естественного языка в здравоохранении вместе с предиктивной аналитикой.
Для отделений неотложной помощи жизненно важно иметь под рукой полные данные. Например, задержка в диагностике болезни Кавасаки приводит к критическим осложнениям в случае ее пропуска или неправильного лечения каким-либо образом. Как показали научные результаты, алгоритм, основанный на НЛП, идентифицировал пациентов из группы риска болезни Кавасаки с чувствительностью 93,6% и специфичность 77,5% по сравнению с ручной проверкой заметок врача.
Группа исследователей из Франции работала над разработкой еще одного алгоритма на основе НЛП, который будет отслеживать, обнаруживать и предотвращать внутрибольничные инфекции (ВБИ) среди пациентов. НЛП помогало отображать неструктурированные данные, которые затем использовались для выявления ранних признаков и, соответственно, интимных клиницистов.
Аналогичным образом был проведен еще один эксперимент, чтобы автоматизировать идентификацию, а также прогнозирование риска для пациентов с сердечной недостаточностью, которые уже были госпитализированы.
Обработка естественного языка была реализована для анализа бесплатных текстовых отчетов за последние 24 часа и прогнозирования риска повторной госпитализации пациента и смертности в течение 30 дней. В конце успешного эксперимента алгоритм работал лучше, чем ожидалось, и общая положительная прогностическая ценность модели составила 9.7,45%.
Преимущества использования НЛП, безусловно, могут быть применены к другим интересующим областям, и можно использовать множество алгоритмов, чтобы выбирать и прогнозировать определенные состояния среди пациентов.
Несмотря на то, что отрасли здравоохранения в целом все еще необходимо усовершенствовать свои возможности обработки данных перед развертыванием инструментов NLP, у нее все еще есть огромный потенциал для значительного улучшения оказания медицинской помощи, а также оптимизации рабочих процессов. В дальнейшем обработка естественного языка и другие инструменты машинного обучения станут ключом к превосходной поддержке принятия клинических решений и улучшению состояния здоровья пациентов.
End Note
Преимущества развертывания решений для обработки естественного языка действительно могут относиться к другим интересующим областям. Можно внедрить множество алгоритмов для выбора и предсказания определенных ситуаций среди пациентов. Несмотря на то, что индустрия здравоохранения по-прежнему нуждается в улучшении своих возможностей обработки данных перед развертыванием инструментов НЛП, у нее есть огромные возможности для улучшения оказания медицинской помощи и значительного упрощения работы. Таким образом, НЛП и другие инструменты машинного обучения станут ключом к контролю поддержки клинических решений и объяснений состояния здоровья пациентов.
Обработка естественного языка в здравоохранении не является единым решением всех проблем. Итак, система в этой отрасли должна понимать подъязык, используемый медицинскими экспертами и пациентами. Эксперты НЛП в Maruti Techlabs имеют большой опыт работы в сфере здравоохранения и, таким образом, могут помочь вашей компании получить максимальную отдачу от данных обратной связи в реальном времени и прошлых периодов.
