Na área da saúde, registros de saúde do paciente, entradas de pedidos e anotações do médico não são as únicas fontes de dados. Na realidade, milhões de pessoas já usaram kits para levar para casa para enviar suas informações genéticas para bancos de dados comerciais.
As tecnologias vestíveis também abriram novos canais para dados de saúde do consumidor. No entanto, adicionar ao mar de dados de saúde não ajudará muito se você não os usar. E muitos especialistas concordam que falta a aplicação dos dados.
Muitos casos de uso para processamento de linguagem natural (NLP)
Insira a tecnologia Natural Language Processing (NLP), que pode processar dados completamente não estruturados. Um dos principais objetivos de uma empresa ao empregar a tecnologia NLP é incorporar sistemas inteligentes para otimizar os processos da organização, aumentar o tempo de qualidade e reduzir as despesas operacionais.
No entanto, incorporar a PNL no desenvolvimento de aplicativos de saúde tem outros benefícios.
- A PNL pode ajudar na tradução da fala humana em forma legível por máquina, permitindo que as máquinas obtenham significado dos dados fornecidos.
As ferramentas de PNL estão sendo usadas na área da saúde para aproveitar grandes quantidades de dados salvos na forma de fala, texto, pictogramas, fotos e outras formas de dados para obter informações úteis.
Processamento de linguagem natural na área da saúde é previsto para expandir a um CAGR de 20,8% de US$ 1.030,2 milhões em 2016 para US$ 2.650,2 milhões em 2021, segundo estudos.
Antes de entrarmos nos casos de uso dessa tecnologia disruptiva no setor de saúde, deixe-me dar uma rápida visão geral do que a PNL realmente significa!
NLP (Natural Language Processing) é uma área de inteligência artificial que visa preencher a lacuna entre pessoas e robôs. A PNL é um recurso que permite que um sistema robusto entenda, armazene, processe e execute insights orientados por dados na forma de fala ou texto que seja compreensível por humanos.
A importância e o uso de sistemas de processamento de linguagem natural no desenvolvimento de aplicativos de saúde estão se expandindo a cada dia. Assim, sistemas como criação de chatbots usando PNL estão causando um rebuliço no setor de saúde.
Quando implementada de forma eficaz, a tecnologia permite que os médicos agilizem as operações administrativas, dediquem mais tempo ao atendimento ao paciente e melhorem a experiência do paciente analisando dados de tempo.
8 Principais casos de uso para tecnologia de PNL na área da saúde
1. Reconhecimento de Fala
Por quase duas décadas, a PNL teve suas origens na área da saúde com reconhecimento de fala, permitindo que os médicos para transcrever notas para entrada rápida de dados EHR.
O reconhecimento de voz de front-end permite que os médicos ditem anotações em vez de se sentar em um computador no ponto de atendimento, enquanto o reconhecimento de back-end corrige quaisquer problemas na transcrição antes que ela seja passada para verificação humana.
O reconhecimento de voz é uma das soluções mais econômicas, pois elimina a necessidade e os altos gastos de transcriptionists médicos.
2. Documentação clínica
Devido ao ditado de fala para texto e entrada de dados estruturados, o impacto da PNL no reconhecimento de fala trabalha de mãos dadas com a documentação clínica, liberando os médicos da estrutura laboriosa e restritiva dos RES, possibilitando um melhor atendimento ao paciente.
Nuance e M*Modal possuem tecnologias que funcionam em uníssono com sua tecnologia de reconhecimento de fala para coletar dados estruturados e terminologia padronizada no ponto de cuidado para uso futuro.
3. Codificação Assistida por Computador (CAC)
CAC reúne dados sobre procedimentos e tratamentos para capturar todas as codificar e otimizar reivindicações. O CAC pode ter aumentado a velocidade de codificação, mas não fez nada para melhorar a precisão.
Por exemplo, um estudo da Cleveland Clinic indicou que, embora o CAC reduzisse o tempo de codificação, ele tinha uma pior taxa de recuperação e precisão quando usado sozinho sem o assistência de um codificador credenciado.
4. Correspondência de Ensaios Clínicos
A correspondência de ensaios clínicos é talvez o caso de uso mais falado no “desenvolvimento” categoria. A Linguamatics Health e a Clinithink, por exemplo, criaram mecanismos de PNL para resolver os problemas de correspondência de testes, enquanto a IBM Watson Health e a Inspirata dedicaram recursos significativos ao emprego da PNL para ajudar nos estudos de oncologia.
Em um futuro não muito distante, a PNL parece ter a capacidade de tornar os ensaios clínicos correspondentes a um processo contínuo e automatizado.
5. Pesquisa de Mineração de Dados
A mineração de dados em sistemas de saúde permite que as empresas reduzam a subjetividade na tomada de decisões, além de fornecer conhecimento médico relevante. Uma vez iniciada, a mineração de dados pode se tornar uma técnica de ciclo para descoberta de conhecimento, auxiliando qualquer empresa de saúde a desenvolver uma estratégia financeira sólida para fornecer melhor atendimento ao paciente.
6. AI Chatbots and Virtual Scribe
Embora não exista tal solução no momento, os aplicativos de reconhecimento de fala têm uma boa possibilidade de auxiliar os humanos na modificação da documentação clínica. Algo como o Alexa da Amazon ou o Assistente do Google será ideal para isso.
A Microsoft e o Google se uniram para atingir esse objetivo específico. Atualmente, a construção de um chatbot usando a PNL permite capturar sintomas e direcionar os pacientes para o provedor mais adequado.
7. Análise de causa raiz
Outro aspecto intrigante da PNL é a capacidade da análise preditiva de fornecer soluções para a saúde comum questões.
Grandes caches de registros médicos digitais podem ajudar a reconhecer subconjuntos de regiões geográficas, grupos raciais ou outros segmentos demográficos variados que enfrentam diferentes tipos de disparidades de saúde quando aplicadas à PNL. Os sistemas de PNL avaliam respostas não estruturadas para determinar o que está causando dificuldades ou resultados ruins aos pacientes.
8. Gestão de Avaliações e Análise de Sentimentos
A PNL também pode auxiliar no gerenciamento de avaliações de internet para instituições de saúde. Todos os dias, ele pode coletar e analisar centenas de avaliações sobre saúde de listagens de terceiros. Também pode avaliar rapidamente as emoções humanas, bem como o contexto em que são expressas.
Alguns sistemas podem até ouvir a voz do cliente nas avaliações, o que pode ajudar o médico a entender como os consumidores falam sobre seus cuidados e se comunicar mais efetivamente com o uso de vocabulário compartilhado.
The Future of Healthcare Industry with NLP
O setor de saúde está ansioso para se esforçar para melhorar o processamento de linguagem natural, mesmo que não esteja lá agora. Algumas empresas conhecidas estão investindo pesadamente em computação cognitiva e iniciativas de análise semântica de big data, ambas fortemente baseadas na construção de chatbots usando NLP para desenvolvimento.
Financial Analytics
Analistas financeiros estão otimistas sobre as perspectivas de PNL e tecnologias relacionadas nos próximos anos. De acordo com Allied Market Research, o mercado de computação cognitiva valerá US$ 13,7 bilhões até 2020, crescendo a uma taxa de crescimento anual composta de 33,1% ( CAGR) acima dos níveis atuais.
Técnicas de Linguagem Natural
Técnicas de processamento de linguagem natural podem um dia ser capazes de preencher a lacuna entre a enorme quantidade de dados gerados diariamente e a limitada capacidade cognitiva da mente humana.
A PNL tem um potencial praticamente infinito para mudar os registros eletrônicos de saúde de um fardo para um benefício, de aplicações de medicina de precisão de ponta ao processo básico de codificar uma solicitação de cobrança e reembolso.
Necessidade contínua de processamento de linguagem natural
As inúmeras aplicações de processamento de linguagem natural discutidas aqui oferecem uma oportunidade para o setor de saúde quebrar velhas barreiras e preencher lacunas no sistema de prestação de cuidados em para melhorar a experiência do paciente.
Entre em contato com uma empresa de desenvolvimento de software respeitável para fornecer desenvolvimento líder de aplicativos de saúde com soluções de PNL e IA em uma ampla variedade de casos de uso.
Crédito da imagem: Max Mishin do Pexels; Obrigado
Smith Johnes
Smith é um escritor de conteúdo que adora escrever sua compreensão e conhecimento em um forma simplificada e envolvente. Ele é um early adopter, gosta de se manter atualizado com as últimas tendências e tecnologias.
Devido ao ditado de fala para texto e entrada de dados estruturados, o impacto da PNL no reconhecimento de fala trabalha de mãos dadas com a documentação clínica, liberando os médicos da estrutura laboriosa e restritiva dos RES, possibilitando um melhor atendimento ao paciente.
Nuance e M*Modal possuem tecnologias que funcionam em uníssono com sua tecnologia de reconhecimento de fala para coletar dados estruturados e terminologia padronizada no ponto de cuidado para uso futuro.
3. Codificação Assistida por Computador (CAC)
CAC reúne dados sobre procedimentos e tratamentos para capturar todas as codificar e otimizar reivindicações. O CAC pode ter aumentado a velocidade de codificação, mas não fez nada para melhorar a precisão.
Por exemplo, um estudo da Cleveland Clinic indicou que, embora o CAC reduzisse o tempo de codificação, ele tinha uma pior taxa de recuperação e precisão quando usado sozinho sem o assistência de um codificador credenciado.
4. Correspondência de Ensaios Clínicos
A correspondência de ensaios clínicos é talvez o caso de uso mais falado no “desenvolvimento” categoria. A Linguamatics Health e a Clinithink, por exemplo, criaram mecanismos de PNL para resolver os problemas de correspondência de testes, enquanto a IBM Watson Health e a Inspirata dedicaram recursos significativos ao emprego da PNL para ajudar nos estudos de oncologia.
Em um futuro não muito distante, a PNL parece ter a capacidade de tornar os ensaios clínicos correspondentes a um processo contínuo e automatizado.
5. Pesquisa de Mineração de Dados
A mineração de dados em sistemas de saúde permite que as empresas reduzam a subjetividade na tomada de decisões, além de fornecer conhecimento médico relevante. Uma vez iniciada, a mineração de dados pode se tornar uma técnica de ciclo para descoberta de conhecimento, auxiliando qualquer empresa de saúde a desenvolver uma estratégia financeira sólida para fornecer melhor atendimento ao paciente.
6. AI Chatbots and Virtual Scribe
Embora não exista tal solução no momento, os aplicativos de reconhecimento de fala têm uma boa possibilidade de auxiliar os humanos na modificação da documentação clínica. Algo como o Alexa da Amazon ou o Assistente do Google será ideal para isso.
A Microsoft e o Google se uniram para atingir esse objetivo específico. Atualmente, a construção de um chatbot usando a PNL permite capturar sintomas e direcionar os pacientes para o provedor mais adequado.
7. Análise de causa raiz
Outro aspecto intrigante da PNL é a capacidade da análise preditiva de fornecer soluções para a saúde comum questões.
Grandes caches de registros médicos digitais podem ajudar a reconhecer subconjuntos de regiões geográficas, grupos raciais ou outros segmentos demográficos variados que enfrentam diferentes tipos de disparidades de saúde quando aplicadas à PNL. Os sistemas de PNL avaliam respostas não estruturadas para determinar o que está causando dificuldades ou resultados ruins aos pacientes.
8. Gestão de Avaliações e Análise de Sentimentos
A PNL também pode auxiliar no gerenciamento de avaliações de internet para instituições de saúde. Todos os dias, ele pode coletar e analisar centenas de avaliações sobre saúde de listagens de terceiros. Também pode avaliar rapidamente as emoções humanas, bem como o contexto em que são expressas.
Alguns sistemas podem até ouvir a voz do cliente nas avaliações, o que pode ajudar o médico a entender como os consumidores falam sobre seus cuidados e se comunicar mais efetivamente com o uso de vocabulário compartilhado.
The Future of Healthcare Industry with NLP
O setor de saúde está ansioso para se esforçar para melhorar o processamento de linguagem natural, mesmo que não esteja lá agora. Algumas empresas conhecidas estão investindo pesadamente em computação cognitiva e iniciativas de análise semântica de big data, ambas fortemente baseadas na construção de chatbots usando NLP para desenvolvimento.
Financial Analytics
Analistas financeiros estão otimistas sobre as perspectivas de PNL e tecnologias relacionadas nos próximos anos. De acordo com Allied Market Research, o mercado de computação cognitiva valerá US$ 13,7 bilhões até 2020, crescendo a uma taxa de crescimento anual composta de 33,1% ( CAGR) acima dos níveis atuais.
Técnicas de Linguagem Natural
Técnicas de processamento de linguagem natural podem um dia ser capazes de preencher a lacuna entre a enorme quantidade de dados gerados diariamente e a limitada capacidade cognitiva da mente humana.
A PNL tem um potencial praticamente infinito para mudar os registros eletrônicos de saúde de um fardo para um benefício, de aplicações de medicina de precisão de ponta ao processo básico de codificar uma solicitação de cobrança e reembolso.
Necessidade contínua de processamento de linguagem natural
As inúmeras aplicações de processamento de linguagem natural discutidas aqui oferecem uma oportunidade para o setor de saúde quebrar velhas barreiras e preencher lacunas no sistema de prestação de cuidados em para melhorar a experiência do paciente.
Entre em contato com uma empresa de desenvolvimento de software respeitável para fornecer desenvolvimento líder de aplicativos de saúde com soluções de PNL e IA em uma ampla variedade de casos de uso.
Crédito da imagem: Max Mishin do Pexels; Obrigado
Smith Johnes
Smith é um escritor de conteúdo que adora escrever sua compreensão e conhecimento em um forma simplificada e envolvente. Ele é um early adopter, gosta de se manter atualizado com as últimas tendências e tecnologias.
A mineração de dados em sistemas de saúde permite que as empresas reduzam a subjetividade na tomada de decisões, além de fornecer conhecimento médico relevante. Uma vez iniciada, a mineração de dados pode se tornar uma técnica de ciclo para descoberta de conhecimento, auxiliando qualquer empresa de saúde a desenvolver uma estratégia financeira sólida para fornecer melhor atendimento ao paciente.
6. AI Chatbots and Virtual Scribe
Embora não exista tal solução no momento, os aplicativos de reconhecimento de fala têm uma boa possibilidade de auxiliar os humanos na modificação da documentação clínica. Algo como o Alexa da Amazon ou o Assistente do Google será ideal para isso.
A Microsoft e o Google se uniram para atingir esse objetivo específico. Atualmente, a construção de um chatbot usando a PNL permite capturar sintomas e direcionar os pacientes para o provedor mais adequado.
7. Análise de causa raiz
Outro aspecto intrigante da PNL é a capacidade da análise preditiva de fornecer soluções para a saúde comum questões.
Grandes caches de registros médicos digitais podem ajudar a reconhecer subconjuntos de regiões geográficas, grupos raciais ou outros segmentos demográficos variados que enfrentam diferentes tipos de disparidades de saúde quando aplicadas à PNL. Os sistemas de PNL avaliam respostas não estruturadas para determinar o que está causando dificuldades ou resultados ruins aos pacientes.
8. Gestão de Avaliações e Análise de Sentimentos
A PNL também pode auxiliar no gerenciamento de avaliações de internet para instituições de saúde. Todos os dias, ele pode coletar e analisar centenas de avaliações sobre saúde de listagens de terceiros. Também pode avaliar rapidamente as emoções humanas, bem como o contexto em que são expressas.
Alguns sistemas podem até ouvir a voz do cliente nas avaliações, o que pode ajudar o médico a entender como os consumidores falam sobre seus cuidados e se comunicar mais efetivamente com o uso de vocabulário compartilhado.
The Future of Healthcare Industry with NLP
O setor de saúde está ansioso para se esforçar para melhorar o processamento de linguagem natural, mesmo que não esteja lá agora. Algumas empresas conhecidas estão investindo pesadamente em computação cognitiva e iniciativas de análise semântica de big data, ambas fortemente baseadas na construção de chatbots usando NLP para desenvolvimento.
Financial Analytics
Analistas financeiros estão otimistas sobre as perspectivas de PNL e tecnologias relacionadas nos próximos anos. De acordo com Allied Market Research, o mercado de computação cognitiva valerá US$ 13,7 bilhões até 2020, crescendo a uma taxa de crescimento anual composta de 33,1% ( CAGR) acima dos níveis atuais.
Técnicas de Linguagem Natural
Técnicas de processamento de linguagem natural podem um dia ser capazes de preencher a lacuna entre a enorme quantidade de dados gerados diariamente e a limitada capacidade cognitiva da mente humana.
A PNL tem um potencial praticamente infinito para mudar os registros eletrônicos de saúde de um fardo para um benefício, de aplicações de medicina de precisão de ponta ao processo básico de codificar uma solicitação de cobrança e reembolso.
Necessidade contínua de processamento de linguagem natural
As inúmeras aplicações de processamento de linguagem natural discutidas aqui oferecem uma oportunidade para o setor de saúde quebrar velhas barreiras e preencher lacunas no sistema de prestação de cuidados em para melhorar a experiência do paciente.
Entre em contato com uma empresa de desenvolvimento de software respeitável para fornecer desenvolvimento líder de aplicativos de saúde com soluções de PNL e IA em uma ampla variedade de casos de uso.
Crédito da imagem: Max Mishin do Pexels; Obrigado
Smith Johnes
Smith é um escritor de conteúdo que adora escrever sua compreensão e conhecimento em um forma simplificada e envolvente. Ele é um early adopter, gosta de se manter atualizado com as últimas tendências e tecnologias.
Outro aspecto intrigante da PNL é a capacidade da análise preditiva de fornecer soluções para a saúde comum questões.
Grandes caches de registros médicos digitais podem ajudar a reconhecer subconjuntos de regiões geográficas, grupos raciais ou outros segmentos demográficos variados que enfrentam diferentes tipos de disparidades de saúde quando aplicadas à PNL. Os sistemas de PNL avaliam respostas não estruturadas para determinar o que está causando dificuldades ou resultados ruins aos pacientes.
8. Gestão de Avaliações e Análise de Sentimentos
A PNL também pode auxiliar no gerenciamento de avaliações de internet para instituições de saúde. Todos os dias, ele pode coletar e analisar centenas de avaliações sobre saúde de listagens de terceiros. Também pode avaliar rapidamente as emoções humanas, bem como o contexto em que são expressas.
Alguns sistemas podem até ouvir a voz do cliente nas avaliações, o que pode ajudar o médico a entender como os consumidores falam sobre seus cuidados e se comunicar mais efetivamente com o uso de vocabulário compartilhado.
The Future of Healthcare Industry with NLP
O setor de saúde está ansioso para se esforçar para melhorar o processamento de linguagem natural, mesmo que não esteja lá agora. Algumas empresas conhecidas estão investindo pesadamente em computação cognitiva e iniciativas de análise semântica de big data, ambas fortemente baseadas na construção de chatbots usando NLP para desenvolvimento.
Financial Analytics
Analistas financeiros estão otimistas sobre as perspectivas de PNL e tecnologias relacionadas nos próximos anos. De acordo com Allied Market Research, o mercado de computação cognitiva valerá US$ 13,7 bilhões até 2020, crescendo a uma taxa de crescimento anual composta de 33,1% ( CAGR) acima dos níveis atuais.
Técnicas de Linguagem Natural
Técnicas de processamento de linguagem natural podem um dia ser capazes de preencher a lacuna entre a enorme quantidade de dados gerados diariamente e a limitada capacidade cognitiva da mente humana.
A PNL tem um potencial praticamente infinito para mudar os registros eletrônicos de saúde de um fardo para um benefício, de aplicações de medicina de precisão de ponta ao processo básico de codificar uma solicitação de cobrança e reembolso.
Necessidade contínua de processamento de linguagem natural
As inúmeras aplicações de processamento de linguagem natural discutidas aqui oferecem uma oportunidade para o setor de saúde quebrar velhas barreiras e preencher lacunas no sistema de prestação de cuidados em para melhorar a experiência do paciente.
Entre em contato com uma empresa de desenvolvimento de software respeitável para fornecer desenvolvimento líder de aplicativos de saúde com soluções de PNL e IA em uma ampla variedade de casos de uso.
Crédito da imagem: Max Mishin do Pexels; Obrigado
Smith Johnes
Smith é um escritor de conteúdo que adora escrever sua compreensão e conhecimento em um forma simplificada e envolvente. Ele é um early adopter, gosta de se manter atualizado com as últimas tendências e tecnologias.
