譯者：夏東威

在醫(yī)療保健領(lǐng)域，數(shù)據(jù)并不只是來自患者健康記錄、醫(yī)囑條目和醫(yī)生處方。事實(shí)上，目前已有數(shù)百萬人通過家用工具包將他們的基因信息上傳到商業(yè)數(shù)據(jù)庫。

可穿戴技術(shù)也為消費(fèi)者健康數(shù)據(jù)開辟了新渠道。但是，如果這些醫(yī)療數(shù)據(jù)不去使用，那增加再多也沒有多大意義。許多專家一致認(rèn)為，醫(yī)療數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

自然語言處理(NLP)的諸多案例

自然語言處理(NLP)技術(shù)可以處理完全非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，公司采用NLP技術(shù)的一個(gè)主要目的是嵌入智能系統(tǒng)，以優(yōu)化組織流程，提升時(shí)間利用效率，并減少運(yùn)營(yíng)成本。

不管怎樣，將NLP納入醫(yī)療保健應(yīng)用程序開發(fā)還有其他好處。

NLP可以將人類語言翻譯成機(jī)器可讀的形式，允許機(jī)器從提供的數(shù)據(jù)中獲得意義。

醫(yī)療保健領(lǐng)域正使用NLP工具控制數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)形式包括語音、文本、象形文字、照片等其他，通過它們得出有用結(jié)論。

研究表明，醫(yī)療保健領(lǐng)域的自然語言處理預(yù)計(jì)將從2016年的10.302億美元增加到2021年的26.502億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)20.8%。

在討論這種顛覆性技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的使用之前，先來了解下NLP的實(shí)際含義。

NLP是人工智能的一個(gè)領(lǐng)域，旨在彌合人與機(jī)器人之間的鴻溝。借助NLP功能，一個(gè)強(qiáng)大的系統(tǒng)能夠以人類可以理解的語音或文本形式理解、存儲(chǔ)、處理和執(zhí)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)得出的見解。

在醫(yī)療保健應(yīng)用程序開發(fā)中，自然語言處理系統(tǒng)的重要性和用途日益增大。因此，像使用NLP構(gòu)建聊天機(jī)器人這樣的系統(tǒng)也在醫(yī)療行業(yè)引起了轟動(dòng)。

在高效執(zhí)行狀態(tài)下，技術(shù)可以通過分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)幫助臨床醫(yī)生簡(jiǎn)化管理操作流程，讓他們將更多時(shí)間用于患者護(hù)理，以及改善患者體驗(yàn)方面。

NLP技術(shù)在醫(yī)療保健領(lǐng)域的8大使用案例

1.語音識(shí)別

近20年來，NLP在醫(yī)療保健領(lǐng)域的起源都與語音識(shí)別分不開，這項(xiàng)技術(shù)使得醫(yī)生可以用快速轉(zhuǎn)錄處方錄入電子健康記錄(EHR)。

前端語音識(shí)別讓醫(yī)生可以不用坐在護(hù)理點(diǎn)電腦前口述處方，同時(shí)后端識(shí)別則在把轉(zhuǎn)錄文本發(fā)給人驗(yàn)證之前將問題先行糾正。

因?yàn)椴辉傩枰t(yī)療轉(zhuǎn)錄員及向其支付的高昂費(fèi)用，語音識(shí)別是最具成本效益的解決方案之一。

2.臨床文件

由于NLP語音到文本的聽寫和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸入方式， NLP對(duì)語音識(shí)別的影響與臨床文檔密切相關(guān)，這種方式將醫(yī)生從繁重且受限的電子健康記錄結(jié)構(gòu)中解放出來，從而更好地護(hù)理患者。

Nuance和M*Modal兩家公司都有與語音識(shí)別協(xié)同工作的技術(shù)，該技術(shù)在護(hù)理點(diǎn)收集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化術(shù)語以供未來使用。

3.計(jì)算機(jī)輔助編碼(CAC)

CAC收集程序和治療方案中的數(shù)據(jù)，以便捕獲每一個(gè)可能的代碼并優(yōu)化聲明?？赡蹸AC提高了編碼速度，但在提高編碼的準(zhǔn)確性上，它沒有采取任何措施。

比如，克利夫蘭診所一項(xiàng)研究表明，雖然CAC縮短了編碼時(shí)間，但若無有資質(zhì)的編碼員協(xié)助，它在單獨(dú)使用時(shí)召回率和準(zhǔn)確率較差。

4.臨床試驗(yàn)匹配

臨床試驗(yàn)匹配可能是“正在開發(fā)”類別中討論最多的案例。例如，Linguamatics Health公司和Clinithink兩家公司已經(jīng)創(chuàng)建了NLP引擎來解決試驗(yàn)匹配問題，而IBM Watson Health和Inspirata兩家公司則投入了大量資源來利用NLP輔助腫瘤研究。

在不久的將來，NLP似乎有能力使臨床試驗(yàn)匹配成為一個(gè)無縫和自動(dòng)化的過程。

5.數(shù)據(jù)挖掘研究

醫(yī)療保健系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘允許企業(yè)減少?zèng)Q策的主觀性，同時(shí)提供相關(guān)的醫(yī)學(xué)知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘一旦開始，它可以成為知識(shí)發(fā)現(xiàn)的一種循環(huán)技術(shù)，幫助所有醫(yī)療保健公司制定合理的財(cái)務(wù)戰(zhàn)略，以提供更好的患者護(hù)理。

6.人工智能聊天機(jī)器人和虛擬抄寫器

雖然目前還沒有這樣的解決方案，但語音識(shí)別應(yīng)用程序很有可能幫助人類修改臨床文書工作。亞馬遜的Alexa或谷歌助手將是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的理想選擇。

微軟和谷歌在這方面已經(jīng)聯(lián)手，以實(shí)現(xiàn)這一特定目標(biāo)。目前，使用NLP構(gòu)建聊天機(jī)器人可以獲取患者癥狀并將其引導(dǎo)至最合適的治療點(diǎn)。

7.根本原因分析

NLP的另一個(gè)有趣的方面是預(yù)測(cè)性分析的能力，以提供常見健康問題解決方案。

數(shù)字醫(yī)療記錄的大量緩存可以幫助識(shí)別地理區(qū)域、種族群體或其他不同人口群體的子集，這些子集在應(yīng)用NLP時(shí)面臨不同類型的健康差異。NLP系統(tǒng)對(duì)非結(jié)構(gòu)化反應(yīng)進(jìn)行評(píng)估，以確定患者致病根源。

8.回顧管理和情緒分析

NLP還可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)管理互聯(lián)網(wǎng)評(píng)論。每天，它都可以從第三方列表中收集和分析數(shù)百條關(guān)于醫(yī)療保健的評(píng)論，此外還可以快速評(píng)估人類的情緒以及情緒表達(dá)的語境。

一些系統(tǒng)甚至可以在評(píng)論中傾聽客戶聲音，這可以幫助醫(yī)生了解消費(fèi)者，比如怎樣看待他們的護(hù)理，并用大家都懂的語言進(jìn)行更有效的溝通。

NLP在未來醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用

醫(yī)療保健行業(yè)迫切需要投入精力來改進(jìn)自然語言處理，雖然現(xiàn)在還做得很有限。一些知名公司正在大力投資認(rèn)知計(jì)算和語義大數(shù)據(jù)分析計(jì)劃，這兩項(xiàng)計(jì)劃都嚴(yán)重依賴使用NLP開發(fā)構(gòu)建的聊天機(jī)器人。

1.財(cái)務(wù)分析

金融分析師對(duì)未來幾年NLP及相關(guān)技術(shù)的前景持樂觀態(tài)度。據(jù)Allied Market Research數(shù)據(jù)，到2020年，認(rèn)知計(jì)算市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到137億美元，較目前水平其復(fù)合年增長(zhǎng)率(CAGR)將達(dá)33.1%。

2.自然語言技術(shù)

日常產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)與人類有限的認(rèn)知能力之間有一定差距，有朝一日，自然語言處理技術(shù)或許能夠彌合這道鴻溝。

從尖端的精確醫(yī)學(xué)應(yīng)用到為賬單和報(bào)銷進(jìn)行編碼的基本過程，NLP幾乎具有無限潛力。借助它，電子健康記錄將從負(fù)擔(dān)變?yōu)闃啡ぁ?/p>

對(duì)自然語言處理的持續(xù)需求

本文提到了眾多自然語言處理應(yīng)用，這為醫(yī)療行業(yè)提供了一個(gè)機(jī)遇，以打破舊有障礙、填補(bǔ)醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)漏洞，并進(jìn)而改善患者體驗(yàn)。

你可以聯(lián)系一家聲譽(yù)良好的軟件開發(fā)公司，借助用例廣泛的NLP和AI解決方案以進(jìn)行先進(jìn)的醫(yī)療保健應(yīng)用程序開發(fā)。

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