Las 5 principales aplicaciones de la PNL en el cuidado de la salud - 2023

La industria de la salud está experimentando una revolución tecnológica en los últimos años, con la digitalización al frente de esta transformación. El uso cada vez mayor de tecnologías emergentes ha cambiado sustancialmente la forma en que se brindan los servicios de atención médica, impulsando un cambio significativo hacia servicios de atención médica más eficientes, accesibles y personalizados.

Esperamos aún más aplicaciones de vanguardia en el sector de la salud en 2023, ya que la tecnología continúa desempeñando un papel fundamental en la mejora de la atención al paciente y los resultados. Permitir que los proveedores de atención médica comprendan mejor y respondan a las necesidades de los pacientes, mejoren la precisión de los diagnósticos y mejoren los planes de tratamiento. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el análisis predictivo se encuentran entre las tecnologías que desempeñarán un papel más importante. Estas tecnologías emergentes prometen impulsar eficiencias aún mayores y mejorar los resultados de atención médica para pacientes en todo el mundo.

Este artículo profundizará en las aplicaciones de vanguardia de la tecnología emergente en el cuidado de la salud, destacando las 5 principales para el año 2023. Desde mejorar la documentación clínica hasta implementar chatbots de IA y escribas virtuales, estas aplicaciones están demostrando ser transformadoras en su capacidad para optimizar el cuidado de la salud. procesos y brindar una atención superior. Al incorporar análisis predictivos, estas herramientas innovadoras están revolucionando la industria de la salud y contribuyendo a mejores resultados para los pacientes.

Las 5 mejores aplicaciones de la tecnología emergente en el cuidado de la salud

Documentación clínica: la aplicación del procesamiento del lenguaje natural (NLP) en la documentación clínica ha tenido un impacto significativo en la industria de la salud. Al utilizar NLP, los médicos pueden extraer información importante del paciente de textos médicos no estructurados, lo que reduce su dependencia de los engorrosos sistemas EHR y les permite dedicar más tiempo a la atención del paciente. La PNL también se puede utilizar para analizar conjuntos de datos públicos y redes sociales, lo que brinda información sobre los determinantes sociales de la salud (SDOH) y la efectividad de las políticas basadas en el bienestar, lo que en última instancia conduce a mejores resultados para los médicos.

2. AI Chatbots y Virtual Scribe: en el cuidado de la salud, AI chatbots y virtual scribe son dos aplicaciones prometedoras de NLP que utilizan el procesamiento del lenguaje natural para mejorar la atención al paciente. Los chatbots pueden imitar conversaciones similares a las de los humanos con los pacientes para recopilar datos, brindar asesoramiento médico y ayudar en el diagnóstico y el tratamiento. Los proveedores de atención médica ya usan chatbots para capturar síntomas, clasificar a los pacientes y recopilar datos de salud. Virtual scribe utiliza NLP para transcribir conversaciones médico-paciente en tiempo real, lo que permite a los proveedores de atención médica crear registros médicos precisos.
3. Fenotipado computacional: el uso de NLP en la comparación de ensayos clínicos facilita a los médicos el estudio de la condición actual de un paciente al modificar la forma en que identifican sus rasgos físicos y biológicos. La PNL también puede evaluar los patrones del habla, con potencial diagnóstico para trastornos neurocognitivos y cardiovasculares. Empresas como Winterlight Labs están desarrollando tecnologías para reconocer biomarcadores vocales y patrones lingüísticos en pacientes con estos trastornos.

4. Gestión de reseñas y análisis de opinión: NLP tiene el potencial de ayudar a las organizaciones a administrar reseñas en línea mediante el análisis de miles de reseñas de atención médica en listados de terceros cada día. NLP también puede rastrear las actitudes de los clientes al identificar términos positivos y negativos dentro de la revisión. Algunos sistemas incluso pueden monitorear la voz del cliente en revisión, lo que permite a los médicos comprender mejor cómo los pacientes hablan sobre su atención y usan el vocabulario compartido.
5. Informes de registro automatizados: uno de los casos de uso más comunes de NLP en el cuidado de la salud es extraer los valores necesarios para varios casos de uso. Esto es particularmente útil para los sistemas de TI de salud que se enfrentan a requisitos normativos de informes en los que las medidas específicas no se almacenan como valores discretos. Por ejemplo, la fracción de eyección (FE) es una medida crucial de la función cardíaca que se utiliza para diagnosticar y controlar la insuficiencia cardíaca. Aún así, en muchos casos, EF no se almacena como un valor discreto en los registros de salud electrónicos (EHR), lo que dificulta que los sistemas de salud utilicen herramientas de informes automatizados para fines de informes reglamentarios. Para abordar este desafío, los sistemas de salud pueden usar algoritmos NLP para identificar cuándo se documenta un valor EF como parte de una nota y guardar cada trato en un formulario que la plataforma de análisis de la organización pueda usar para informes de registro automatizados.

Implementación de análisis predictivo en el cuidado de la salud

El análisis predictivo en el cuidado de la salud es un cambio de juego con el potencial de mejorar la identificación y el diagnóstico de los pacientes. Implica minería de datos, aprendizaje automático y otras técnicas estadísticas para identificar patrones y predecir futuros eventos de atención médica.

Las organizaciones de atención médica pueden aprovechar el análisis predictivo con la creciente disponibilidad de registros médicos electrónicos (EHR) y otras formas de datos digitales de atención médica. Esto puede ayudar a identificar pacientes en riesgo de desarrollar ciertas condiciones médicas, predecir la probabilidad de reingreso hospitalario de un paciente y mejorar la precisión de los diagnósticos de enfermedades.

Una de las principales ventajas de integrar el análisis predictivo en la atención médica es que permite a los proveedores tomar decisiones mejor informadas con respecto a la atención del paciente. Al identificar a los pacientes de alto riesgo desde el principio, los proveedores pueden intervenir antes de que una condición empeore y brindar una atención más proactiva y personalizada. Además, el análisis predictivo puede ayudar a los proveedores a mejorar la toma de decisiones clínicas al proporcionar información más precisa sobre el estado de salud de un paciente y sus posibles resultados.

Las organizaciones primero deben establecer una base sólida de gestión de datos y capacidades de análisis para implementar el análisis predictivo. Esto incluye invertir en herramientas y tecnologías de análisis avanzadas, crear un equipo de científicos y analistas de datos y desarrollar protocolos de seguridad y gobernanza de datos sólidos. Además, las organizaciones de atención médica deben comprometerse con la mejora continua, refinando regularmente sus capacidades de datos e incorporando nuevos conocimientos y aprendizajes en sus prácticas clínicas.

Conclusión

En conclusión, la integración de tecnologías emergentes como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el análisis predictivo en la industria de la salud abre un mundo de posibilidades emocionantes para el futuro de la atención al paciente. Si está buscando aprovechar todo el potencial de estas tecnologías para mejorar la atención al paciente y mantenerse a la vanguardia en el cuidado de la salud, considere explorar los servicios de PNL que ofrece Maruti Techlabs. Sus soluciones de vanguardia pueden ayudar a su organización a mejorar los resultados de atención médica e impulsar la eficiencia operativa.