כשאנשים חושבים שיישומי בינה מלאכותית בתחום הבריאות, בדרך כלל ראיית מחשב לרדיולוגיה, רובוטיקה כירורגית ופתולוגיה סלולרית היא בראש מעייניהם. אבל עם הכמות העצומה של טקסט שנוצר, יש צורך הולך וגובר לחלץ ולנתח יותר מהר ובקלות תובנות חשובות מהנתונים הבלתי מובנים בהערות קליניות, רשומות בריאות אלקטרוניות (EHRs) ומסמכי בריאות אחרים.
אין זה מפתיע שעיבוד שפה טבעית (NLP) זוכה לתשומת לב משמעותית בתעשיית הבריאות בשנים האחרונות. טכנולוגיות NLP מאפשרות למערכות מחשוב להבין, לפרש ולספק הדרכה לתמיכה בתוצאות חיוביות של מטופלים תוך שיפור היעילות הניהולית.
מחקר מהספרייה הלאומית לרפואה מצביע על כך ש"ההחלטות המתקבלות במתקנים רפואיים הן מאוד מונעות נתונים. תוצאות המחקר מאשרות את מה שניתח בספרות לפיו מתקנים רפואיים הולכים לקראת שירותי בריאות מבוססי נתונים, יחד עם יתרונות."
בפוסט זה בבלוג, נחקור כיצד נעשה שימוש ב-nlp practitioner בתעשיית הבריאות, כולל תיעוד בריאות, תמיכה בהחלטות קליניות, זיהוי דיבור עבור רשומות בריאות אלקטרוניות ויישומים אחרים.
1 – תיעוד שירותי בריאות
תיעוד שירותי בריאות חיוני במתן טיפול איכותי לחולים והקלת מחקר קליני. בעזרת NLP, אנשי מקצוע בתחום הבריאות יכולים להפוך לאוטומטיים ולייעל את תהליך ניהול נתוני המטופלים, וכתוצאה מכך לשיפור הדיוק, היעילות והתוצאות של המטופלים.
שלוש דוגמאות לתיעוד רפואי שיכול להפיק תועלת מ-NLP הן תיעוד קליני, כריית נתונים לטיפול בחולים והתאמת חולים להתאמת ניסויים קליניים.
תיעוד קליני
התיעוד הקליני כולל יצירה וניהול של רשומות טיפול רפואי, ניסויים רפואיים, בדיקות קליניות ותרומה לרישומים עבור סוכנויות בריאות ציבוריות לניהול אוכלוסיות חולים גדולות. תיעוד מדויק ובזמן של מידע המטופל ב-EHRs הוא קריטי לאיכות הטיפול הן בתוך והן בין מתקנים רפואיים, אך לעתים קרובות הוא גוזל זמן ליצור באופן מדויק.
טכנולוגיית NLP יכולה לעזור לאוטומטי לקבל ערך מתיעוד קליני על ידי חילוץ מידע רלוונטי מנתוני טקסט לא מובנים. אלגוריתמי NLP יכולים לזהות מונחים רפואיים, אבחנות ותוכניות טיפול מתוך הערות קליניות כדי לאכלס אותם אוטומטית ב-EHRs.
כריית נתונים לטיפול בחולים
מחקר טיפול בחולים עבור תסמינים דומים וטיפולים יעילים חיוני למתן טיפול בריאותי איכותי. עם זאת, ניתוח כמויות גדולות של נתוני מטופלים יכול להיות מאתגר, במיוחד במצבים קריטיים וטיפול חירום כאשר דחיפות עלולה לגרום להחמצת מידע חשוב, מה שעלול, בתורו, להשפיע לרעה על תוצאות המטופל.
טכנולוגיית NLP עוזרת לנתח ולחלץ תובנות מנתוני מטופלים לא מובנים כגון הערות קליניות ו-EHRs. אלגוריתמי NLP יכולים לזהות דפוסים וקשרים בנתונים, ולספק תובנות חשובות לגבי אבחנות מטופלים, יעילות הטיפול וניצול שירותי הבריאות. זה משפר את תוצאות המטופל, מייעל את תוכניות הטיפול ומפחית את הסובייקטיביות בקבלת החלטות.
התאמת ניסוי קליני
התאמת חולים לניסויים קליניים מתאימים היא היבט מכריע במחקר קליני. עם זאת, המספר הגבוה של ניסויים שנמצאים בתהליך בכל נקודת זמן, יחד עם הבנת הקריטריונים הספציפיים לכל ניסוי, מאתגרים לזהות חולים מתאימים.
טכנולוגיית NLP יכולה לעזור להאיץ את תהליך התאמת הניסויים הקליניים על ידי חילוץ אוטומטי של מידע רלוונטי מ-EHR וזיהוי משתתפים פוטנציאליים בניסוי. אלגוריתמי NLP יכולים לנתח נתוני מטופלים כגון דמוגרפיה, היסטוריה רפואית ותוצאות מעבדה כדי לזהות חולים מתאימים ולהודיע לרופאים על ניסויים קליניים מתמשכים. זה יכול לעזור לקדם את המחקר הרפואי ולהגדיל את אפשרויות הטיפול בחולים שאינם נהנים מאפשרויות הטיפול הנוכחיות.
2 – תמיכה החלטה קלינית
מערכות תמיכה בהחלטות קליניות (Clinical Decision Support) נועדו לשפר את בטיחות המטופל ולשפר את איכות שירותי הבריאות על ידי אספקת מידע מסונן, מאורגן ובזמן על מצבו של מטופל ספציפי. עם זאת, מערכות CDS מסורתיות יכולות להיות מוגבלות בפענוח נתונים לא מובנים כגון הערות קליניות ודיבור של רופאים או מטופלים.
טכנולוגיית NLP יכולה לסייע בשיפור מערכות CDS על ידי חילוץ מידע מפתח מנתוני טקסט לא מובנים. אלגוריתמי NLP יכולים לזהות מונחים רפואיים, אבחנות ותוכניות טיפול מתוך הערות קליניות ולספק לרופאים תובנות שימושיות בזמן אמת לגבי הטיפול בחולים. זה מאפשר להם לקבל החלטות מושכלות במהירות ולנקוט פעולה.
3 – זיהוי דיבור
EHR מלאים ומדויקים חיוניים למתן טיפול מקיף, במיוחד כאשר מטופלים נראים על ידי יותר מספק טיפול אחד. אבל רופאים נאבקים באיזון הזמן הדרוש לביקורי חולים עם ניהול של תיעוד מצבים ואבחונים.
טכנולוגיית NLP יכולה לתמוך בהכתבת דיבור לטקסט המזהה מידע מפתח עבור כניסות של מונחים רפואיים, אבחונים ותוכניות טיפול לתוך EHRs. אלגוריתמי זיהוי דיבור NLP יכולים גם לתמוך בניהול בית החולים בתיעוד כוח אדם, תזמון ודרישות לאספקה רפואית. זה יכול לעזור להפחית את עומס העבודה והעלויות של הצוות.
4 – צ'אטבוטים וירטואליים
צ'אטבוטים וירטואליים נמצאים בשימוש בתחום הבריאות כבר זמן מה, ו-NLP ממלא תפקיד חשוב בהצלחתם. ניתן להשתמש בצ'אטבוטים אלה כדי לענות על שאלות מטופלים, לספק מידע על הליכים רפואיים, לסייע בתזמון פגישות, ולבחון תסמינים כדי לנתב מטופלים לספק הנכון. אלגוריתמי NLP מאפשרים לצ'אטבוטים אלו להבין את הכוונה מאחורי שאילתות המטופלים ולהגיב בצורה טבעית וקלה להבנה.
אחד היתרונות המשמעותיים ביותר של צ'אטבוטים וירטואליים הוא שהם יכולים להיות זמינים 24/7, מה שהופך אותם למשאב מצוין עבור מטופלים הזקוקים לתשובות מהירות לשאלותיהם. הם יכולים גם לעזור להפחית את עומס העבודה של אנשי מקצוע בתחום הבריאות, ולאפשר להם להתמקד במשימות מורכבות יותר הדורשות את המומחיות שלהם.
5 – ניתוח סנטימנטים של המטופל
יישום נוסף של NLP בתחום הבריאות הוא ניתוח סנטימנטים של מטופלים. טכניקה זו כוללת ניתוח משוב של מטופלים, כגון ביקורות, פוסטים במדיה חברתית ותגובות סקרים, כדי לקבל תובנות לגבי חוויותיהם עם ספקי שירותי בריאות ושירותים. אלגוריתמי NLP יכולים לזהות את הרגשות והעמדות מאחורי המשוב של המטופלים, ומאפשרים לספקי שירותי בריאות לזהות אזורים לשיפור ולטפל בדאגות המטופלים.
על ידי שימוש בניתוח סנטימנטים של המטופל, ספקי שירותי בריאות יכולים לשפר את שביעות רצון המטופלים, להפחית את הסיכון לביקורות שליליות ולהשיג תובנות חשובות לגבי חוויות המטופל. מידע זה יכול לשמש גם לפיתוח קמפיינים שיווקיים ממוקדים, לשיפור אסטרטגיות תקשורת ולשיפור חווית המטופל הכוללת.
6 – ניתוח סיבת השורש
ניתן להשתמש ב-NLP גם לניתוח רשומות רפואיות של אזורים גיאוגרפיים, קבוצות גזעיות ומגזרי אוכלוסייה. ניתוח חזוי של מערכי נתונים גדולים של רשומות רפואיות מאפשר לארגוני בריאות הציבור לזהות אי-התאמות בריאותיות ולקבל תובנות לגבי שכיחות המחלה, תוצאות הטיפול וגורמים אחרים.
ניתוח באמצעות אלגוריתמי NLP יכול לעזור להעריך את הסיבות העיקריות לקשיים בריאותיים חוזרים של חולים או לתוצאות גרועות ולזהות מגמות בשכיחות המחלה. ניתן להשתמש במידע זה לפיתוח אסטרטגיות מניעה וטיפול ממוקדות המתחשבות בצרכים הייחודיים של אוכלוסיות חולים שונות.
חשיבות הדיוק עבור אלגוריתמי NLP
יישומי עיבוד שפה טבעית לטיפול בחולים הם לא רק הזדמנות הכנסה משמעותית עבור מפתחים, אלא גם בעלות פוטנציאל לאפשר טיפול קליני יעיל יותר ותוצאות משופרות. אבל השגת יעדים אלו דורשת נתונים מדויקים לאימון אלגוריתמי ה-NLP.
תיוג טקסט ושמע של אדם בלולאה מספקים את ההבנה וההקשר שהאלגוריתמים הללו צריכים כדי לתמלל ולנתח נתונים רפואיים בצורה נכונה. המהירות והדיוק של אלגוריתמי NLP מעניקים לאנשי מקצוע רפואיים את המידע המדויק על האבחון והטיפול שהם צריכים כדי לבלות יותר זמן עם המטופלים ופחות זמן בניהול.
מכללת מימד מציעה כוח עבודה ניתן להרחבה ומנוהל עם ניסיון בתיוג טקסט ושמע עבור יישומי NLP. אנו מאמנים את מנתחי הנתונים שלנו לשלב את ההקשר של אפליקציית הבריאות שלך עם הבנה של שפה, תחביר ומבנה משפטים כדי לנתח ולתייג במדויק טקסט כתוב ואודיו בהתאם למפרטים שלך.