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. 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.
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. Помимо приведенной типичной пространственной структуры, могут встречаться и индивидуальные отличия. В любом случае в работе с пациентом рекомендуется калибровка индивидуальных проекций репрезентативных систем и стратегий переработки информации посредством целенаправленных команд-вопросов с последующим отслеживанием поведенческих и глазодвигательных реакций. Тест-вопрос, адресованный визуальной памяти, может быть сформулирован так: «Какого цвета были…?»; при уточнении аудиальной модальности вопрос формулируется так: «Как звучал…?»; на выявление проекции внутреннего диалога: «Что вы себе обычно говорите, когда довольны собой?»; при уточнении кинестетических явлений: «Какие ощущения были, когда.
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. Пациент может говорить или молчать, в любом случае внимание исследователя направлено на невербальные компоненты, стереотипно повторяющиеся при ответах «да» и «нет». Квалифицированный психотерапевт, владеющий НЛП (НЛП-программист, НЛП-коммуникатор), вставляет тестовые вопросы в обычное интервью и считывает до 3 десятков стандартных телесных ответов «да» и «нет» (расширение зрачков, учащение дыхания, подергивание щеки или стопы и др.). Аналогичным образом калиброваться могут многие семантические структуры, преимущественно дихотомического характера («мужчина — женщина», «толстый — тонкий»), что позволяет целенаправленно вмешиваться в переживания пациента, ориентируясь на выявленные невербальные сигналы.
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 стоимостьНейролингвистическое 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.
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. В формировании программ большое значение имеют трансовые состояния сознания, которые понимаются просто как другие состояния сознания по сравнению с обычными.
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.
Обработка естественного языка в медицинских записях здравоохранения
Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет машинам понимать и общаться на естественном языке, как это делают люди. Он включает использование алгоритмов и методов, таких как машинное обучение, глубокое обучение и текстовая аналитика, для интерпретации и анализа контента на естественном языке из аудиозаписей, документов, изображений или других источников.
Технологии НЛП можно использовать для различных приложений информатики, включая автоматическое суммирование, ответы на вопросы, классификацию текста, распознавание именованных сущностей, анализ настроений и многое другое. Понимая структуру и значение человеческого языка, можно извлечь ценную информацию из больших объемов введенных данных. Это позволило предприятиям получить лучший доступ к отзывам клиентов и более точно принимать решения. НЛП меняет то, как люди взаимодействуют с технологиями и данными, позволяя машинам понимать наш естественный язык и реагировать соответствующим образом. С помощью инструментов NLP предприятия могут проводить более точный анализ и повышать точность понимания клиентов. Вот почему он становится все более важным инструментом для науки о данных и компаний из разных отраслей.
НЛП в здравоохранении Внедрение обработки естественного языка в здравоохранение растет из-за признанного системами здравоохранения потенциала для поиска, анализа и интерпретации гигантских объемов наборов данных пациентов.
Используя передовые медицинские алгоритмы и машинное обучение в здравоохранении, технология NLP может использовать важные идеи и концепции из клинических заметок, которые ранее считались в отрасли здравоохранения скрытыми в текстовой форме данных. НЛП в здравоохранении 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 документирует ваш визит в виде клинических заметок, эти повествования попадают в системы электронных медицинских карт (EHR) и сохраняются в виде свободных текстовых данных.
Огромные объемы неструктурированных данных о пациентах ежедневно вводятся в электронные медицинские карты в сфере здравоохранения, 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 процентов медицинской документации представляют собой неструктурированные данные и, следовательно, в значительной степени не используются системами здравоохранения, поскольку наука о данных, связанная с добычей и извлечением этой информации, является сложной и ресурсоемкой. Без обработки естественного языка в здравоохранении эти неструктурированные данные не могут использоваться современными компьютерными алгоритмами для извлечения и полезного использования.
Обработка естественного языка в здравоохранении использует специализированные механизмы, способные очищать большие наборы неструктурированных данных для обнаружения ранее пропущенных или неправильно закодированных состояний 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.
В сфере здравоохранения электронные медицинские карты и врачи не всегда хорошо ладят. Дополнительные обязанности по вводу данных создают проблемы и могут вызывать разочарование. Исследователи, анализирующие системы здравоохранения, часто приходят к выводу, что 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, такую как клинические заметки. Как только трение, связанное с технологиями здравоохранения, уменьшится, мы сможем начать больше ценить преимущества технологии и меньше повседневных разочарований.
НЛП в здравоохранении не является универсальным решением всех медицинских проблем. Это всего лишь одна часть головоломки, когда речь идет об обеспечении высококачественного ухода за пациентами.
Тем не менее, это может быть невероятно полезно, помогая медицинским работникам принимать более быстрые и точные решения, которые в конечном итоге приносят пользу пациентам. Благодаря способности медицинского NLP быстро и точно выявлять скрытые закономерности в медицинских отчетах, организации здравоохранения готовы улучшить прогностическую аналитику и получить новое представление о заболеваниях или состояниях здоровья, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными. Понимая эти идеи, поставщики медицинских услуг и отрасль здравоохранения в целом смогут разрабатывать более эффективные методы лечения и диагностики для своих пациентов, что приведет к улучшению результатов и качества жизни тех, кто страдает от болезни или болезни.
Точность обработки естественного медицинского языка растет вместе с объемом клинической документации, доступной для изучения. Чем больше используется медицинская платформа NLP, тем точнее становится использование искусственного интеллекта в здравоохранении, поскольку он всегда обучается и в некоторых случаях может быть настроен.
Некоторые медицинские системы НЛП, 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 клинические текстовые данные за считанные секунды и, используя модели машинного обучения, определять, что необходимо 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 медицинские 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.
С помощью NLP медицинские работники теперь могут быстро выявлять тенденции в данных о пациентах, чтобы формировать персонализированные планы лечения и лучше понимать клинические результаты. Используя передовые алгоритмы и методы НЛП для обработки неструктурированных данных быстрее, чем когда-либо прежде, системы НЛП позволяют поставщикам медицинских услуг более точно управлять данными пациентов, предоставляя своим пациентам превосходные услуги.
Например, программное обеспечение НЛП для здравоохранения может извлекать ключевую информацию из клинической документации, например дозировку лекарств или факторы риска, которые могут иметь отношение к здоровью конкретного пациента, чтобы обеспечить целевое лечение или терапию с большей точностью, чем ручная обработка таких данных.
Кроме того, НЛП в здравоохранении способно распознавать контекст, в котором используются слова, что позволяет более точно интерпретировать разговоры пациентов и улавливать тонкие нюансы состояния здоровья человека. Это помогает медицинским работникам управлять данными о лечении и последующих процедурах. Поскольку НЛП в здравоохранении продолжает развиваться и становиться все более изощренным, организации здравоохранения выиграют от его способности еще больше усовершенствовать свои процессы управления данными о пациентах. При этом они могут обеспечить большую точность в уходе за своими пациентами.
Кто использует НЛП в здравоохранении? Медицинское НЛП используется в сфере здравоохранения широким кругом медицинских работников, включая врачей, медсестер, фармацевтов и администраторов. Это помогает им оптимизировать рабочие процессы, улучшить прогнозную аналитику и снизить административную нагрузку. В частности, НЛП в здравоохранении может помочь практикующим врачам сэкономить время, автоматически извлекая необходимые данные из медицинских карт.
Это позволяет им быстрее находить важную информацию, для поиска которой в противном случае потребовались бы ручные усилия. Кроме того, обработка естественного языка в здравоохранении использовалась для автоматизации обобщения клинических заметок для улучшения поддержки принятия решений и интеллектуального анализа данных для понимания здоровья населения. Благодаря многочисленным применениям в медицинских учреждениях система НЛП стала неотъемлемой частью оптимизации клинических рабочих процессов и усилий по согласованию клинических испытаний во всем секторе.
В более широком смысле, системы НЛП применяются во множестве областей, помимо здравоохранения. Предприятия находят творческие способы использования технологии для автоматизации обслуживания клиентов и анализа настроений, в то время как исследователи используют ее для извлечения ценной информации из больших наборов данных, таких как разговоры в социальных сетях или научные статьи.
Медицинская нотация является важным навыком, которым должны овладеть медицинские работники. Это позволяет им эффективно передавать жизненно важные медицинские данные и вести точные записи, гарантируя, что пациенты получат наилучший уход. Однако важно помнить, что врачи в организациях здравоохранения не все «говорят одинаково» и всегда должны знать, что их заметки и отчеты, вероятно, будут прочитаны их коллегами по работе, пациентами и даже компьютерами, согласно их организациям. политика конфиденциальности. Чрезвычайно важно избегать нестандартного языка при создании заметок и управлении ими.
Большинство систем обработки естественного языка в здравоохранении созданы с учетом большого разнообразия терминологии медицинских обозначений. Однако использование необычных аббревиатур может сбить с толку алгоритмы кодирования НЛП и другие программы для чтения медицинских заметок.
Отрицание НЛП Отрицание НЛП в здравоохранении — это процесс, который помогает клиницистам определить отсутствие определенных заболеваний или симптомов.
Он работает, распознавая отрицательные слова и фразы, такие как «нет» или «маловероятно», чтобы определить, нет ли у пациента состояния или симптома. Это достигается либо с помощью отрицательного подхода, основанного на правилах, который использует предопределенные логические индикаторы для определения того, было ли что-то отвергнуто, либо с помощью алгоритмов обучения с учителем, которые обучаются на повествовательных клинических текстовых данных, содержащих отрицания.
В медицинской нотации клиническая концепция может быть документирована различными способами. Иногда концепция задокументирована, но связана с термином отрицания, в таких случаях она не является частью карты пациента. Медицинская обработка естественного языка должна быть способна поддерживать разнообразный набор клинических терминов, иногда все для одного и того же корневого клинического понятия, и все формы отрицания. Вот несколько примеров ряда фраз, которые поставщик может использовать для понятия рак молочной железы , а также то, как некоторые триггерные слова могут свести на нет это понятие.
Благодаря правильному применению отрицания НЛП в медицинских учреждениях врачи могут определить, будет ли лечение успешным, и какие лекарства могут быть наиболее эффективными.
Также важно отметить, что продолжаются исследования того, как можно использовать отрицание НЛП для обнаружения сложных взаимодействий между несколькими заболеваниями или симптомами и методами лечения. Ожидается, что по мере проведения дополнительных исследований эффективность отрицания НЛП в медицинских данных будет продолжать расти, что в конечном итоге приведет к улучшению результатов лечения пациентов.
Улучшение возможностей НЛП Усилия по улучшению обработки данных здравоохранения на естественном языке оказались сложными. Если вывод системы NLP отображает слишком много предполагаемых выводов в электронной медицинской карте 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.
Организации здравоохранения могут предпринять несколько шагов для улучшения возможностей своих систем искусственного интеллекта и НЛП. Во-первых, они должны сосредоточиться на разработке надежных наборов данных для моделей обучения. Убедившись, что данные обучения являются исчерпывающими и точными, медицинские работники могут создавать модели, которые лучше приспособлены для решения повседневных ситуаций. Во-вторых, системы здравоохранения должны стремиться к лучшему пониманию языка, используемого их целевой аудиторией, посредством опроса пациентов и медицинского персонала. Это позволяет им разрабатывать более интуитивно понятные системы, которые лучше подходят для общения людей в медицинских учреждениях.
Двигаясь вперед 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 преобразования неструктурированных данных в структурированные данные, и все это без препятствий для связи с врачом.
В будущем мы можем ожидать, что медицинские инструменты НЛП станут еще более неотъемлемой частью организаций здравоохранения, выступая в качестве интеллектуального помощника для поставщиков медицинских услуг, который может быстро обрабатывать большие объемы текстовых неструктурированных данных для принятия обоснованных решений и улучшения прогнозирования. аналитика. По мере дальнейшего развития технологий и изучения закономерностей в различных областях медицины с использованием методов НЛП возможности использования систем НЛП будут только расти.
Несмотря на то, что предстоит еще много работы, прежде чем обработка естественного языка в здравоохранении раскроет весь свой потенциал, ее текущие приложения в здравоохранении уже продемонстрировали ее огромный потенциал для улучшения ухода за пациентами и рационализации систем здравоохранения.
В конечном счете, НЛП в здравоохранении станет важнейшим компонентом развития наших систем здравоохранения.
Уникальное сочетание технологии машинного обучения и правил корректировки риска, разработанное ForeSee Medical, обеспечивает лучшие в отрасли показатели точности NLP. Узнайте, как использование технологии обработки естественного языка может помочь вам охватить все подходящие категории HCC и получить возмещение расходов по программе Medicare, которого вы заслуживаете.
Посмотри, как это работает
Как обработка естественного языка может помочь врачам? 7 способов, которыми НЛП поддерживает поставщиков услуг
Для врачей обработка естественного языка (НЛП) может оптимизировать затраты и помочь обеспечить более качественное лечение.
Это помогает врачам автоматизировать другие ручные процессы и дает им больше времени для работы с пациентами, освобождая их от трудоемких требований по извлечению и вводу данных в электронные медицинские карты для информирования управления претензиями, оказания помощи, отчетности о качестве и других ключевых аспектов лечения.
Технологии НЛП распознают речевые паттерны и обрабатывают вербальную коммуникацию, чтобы помочь клиницистам получить доступ к структурированным данным, генерируемым в месте оказания медицинской помощи. Сбор информации доступен для последующего использования, например, для извлечения соответствующих данных из большой базы данных для информирования аналитики для инициатив по оказанию помощи на основе ценности (VBC) или управлению общественным здравоохранением (PHM).
Врачи могут использовать эти решения в местах оказания медицинской помощи для сбора данных о пациентах во время визита к врачу. Это позволяет им заниматься и оставаться вовлеченными вместо того, чтобы пытаться собирать данные вместе с пациентом, а затем диктовать записи пациента в медицинскую карту пациента.
Кроме того, технология НЛП обнаруживает ошибки и исправляет их перед передачей транскрипции для проверки.
Вот 7 способов, с помощью которых врачи используют обработку естественного языка
Чтобы уменьшить субъективность
Медицинские организации могут уменьшить субъективность 1 при принятии решений за счет интеграции интеллектуального анализа данных. Это дает практические медицинские знания, такие как диагностика и проверка симптомов.
Для дизайна клинических испытаний
Некоторые организации здравоохранения используют НЛП для выявления пациентов, наиболее подходящих для клинических испытаний. Новейшая технология NLP может автоматизировать сопоставление проб, чтобы упростить процесс найма. На самом деле, несколько организаций выделили огромные ресурсы НЛП на поддержку онкологических исследований.
Для получения предварительного разрешения
Получение предварительного разрешения от плана медицинского страхования может увеличить накладные расходы практики и задержать оказание помощи.
Благодаря НЛП вопрос о том, одобрят ли плательщики компенсацию, вскоре может уйти в прошлое. НЛП можно использовать в сети плательщика для оперативного авторизации процедур и лекарств.
Для поддержки кодирования иерархической категории состояния
Модель корректировки риска, известная как иерархическая категория состояния, была разработана для прогнозирования будущих расходов на лечение пациентов. NLP также может назначать пациентам фактор риска для прогнозирования затрат на здравоохранение.
HCC становятся все более важными для циклов доходов поставщиков. Уже более 20 лет они используются в различных формах во всех государственных программах (Medicare Advantage, Commercial ACA и управляемая Medicaid).
Корректировка риска в первую очередь сосредоточена на финансовом аспекте ухода за участниками — обеспечение того, чтобы планы медицинского страхования получали надлежащее финансирование для ухода за своими участниками на основе точной документации о состоянии участников.
Программы оценки качества сосредоточены на клиническом аспекте ухода за участниками, измеряя эффективность плана медицинского обслуживания по широкому спектру показателей качества и стимулируя подотчетность и улучшение качества обслуживания за счет прозрачности потребителей и механизмов финансовых бонусов.
Различные цели и задачи этих программ обуславливают разрозненную организационную структуру, часто встречающуюся сегодня. Различные цели приводят к тому, что для управления этими программами требуются отдельные и уникальные данные, с разными ежегодными сроками, связанными со сбором данных для поддержки федеральных требований к отчетности. Добавьте к этому текущие проблемы, связанные с организационной культурой, функциональной совместимостью здравоохранения, нормативными препятствиями, ограничениями данных по обмену медицинской информацией (HIE) и нерешительностью поставщиков в отношении обмена данными, и неудивительно, что большинство планов медицинского страхования продолжают использовать отдельные и отличные программы качества и риска.
Тем не менее, НЛП может играть важную роль в обработке HCC, помогая планам медицинского обслуживания преодолевать разрозненность в отношении качества и рисков, что приносит пользу их сетям поставщиков и пациентам, которых они обслуживают.
Для подтверждения диагноза и улучшения оказания помощи
Врачи могут подтвердить диагностический потенциал с помощью НЛП, в том числе при болезни Альцгеймера, деменции, психологических и сердечно-сосудистых расстройствах. В конце концов, НЛП значительно улучшит оказание помощи, принятие врачами решений и результаты лечения пациентов. Например, использование преобразования речи в текст и извлечение важных данных из EHR в конечной точке оказания медицинской помощи является чрезвычайно полезным.
НЛП обеспечивает точность клинической документации и позволяет врачам сосредоточиться на обеспечении наилучшего ухода за пациентами. Сейчас самое подходящее время для реализации отличной программы НЛП для улучшения результатов лечения пациентов, сбора данных и диагностики.
Для автоматизации сбора данных ЭУЗ
Многие врачи переходят от письменных заметок к голосовым, потому что НЛП может легко и быстро анализировать информацию о пациенте и добавлять ее в свои ЭУЗ. Это позволяет врачам уделять больше времени уходу за пациентами. НЛП также может извлекать детали из писем и отчетов врачей, чтобы обеспечить правильную загрузку всей важной информации в профиль здоровья пациента.
Для обеспечения прогнозной аналитики
НЛП может помочь с прогнозным анализом, просматривая огромное количество цифровых медицинских записей для определения расовых групп, географических регионов и других статистических данных о населении, каждая из которых имеет свои различия в состоянии здоровья. Это также может точно определить результаты лечения пациентов.
Использование аналитики вместе с НЛП может помочь выявить пациентов с высоким риском и улучшить диагностические процессы. Аналогичным образом, сталкиваясь с неструктурированными данными, НЛП может обнаруживать и предотвращать внутрибольничные инфекции.
Программа НЛП также использовалась для выявления госпитализированных пациентов с риском сердечной недостаточности.
Специализированные прогностические алгоритмы NLP также могут предсказывать конкретные состояния, что увеличивает потенциал значительного потенциала для улучшения оказания медицинской помощи и оптимизации рабочего процесса.
Как врачи могут наилучшим образом использовать НЛП?
Врачи могут улучшить взаимодействие с пациентами, чтобы преодолеть разрыв между пониманием пациентов и сложными медицинскими терминами. Большинству пациентов нужна помощь в понимании данных в их медицинских картах, чтобы принимать решения о своем здоровье. Решения для машинного обучения, такие как НЛП, могут это изменить.
НЛП позволяет врачам более эффективно улучшать качество лечения и оценивать свою работу. Используя данные, предоставляемые NLP и сложными алгоритмами, они могут выявлять пробелы в уходе, потенциальные ошибки и находить правильные инструменты для пациентов со сложными проблемами.
