5 Aplikasi NLP Teratas dalam Layanan Kesehatan – 2023

Industri perawatan kesehatan sedang mengalami revolusi teknologi dalam beberapa tahun terakhir, dengan digitalisasi di garis depan transformasi ini. Meningkatnya penggunaan teknologi yang muncul telah secara substansial mengubah cara layanan kesehatan diberikan, mendorong perubahan signifikan menuju layanan kesehatan yang lebih efisien, mudah diakses, dan dipersonalisasi.

Kami mengharapkan aplikasi yang lebih canggih di sektor perawatan kesehatan pada tahun 2023 karena teknologi terus memainkan peran penting dalam meningkatkan perawatan dan hasil pasien. Memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk memahami lebih baik dan menanggapi kebutuhan pasien, meningkatkan akurasi diagnosis, dan meningkatkan rencana perawatan. Pemrosesan bahasa alami (NLP) dan analitik prediktif adalah beberapa teknologi yang ditetapkan untuk memainkan peran yang lebih signifikan. Teknologi baru ini berjanji untuk mendorong efisiensi yang lebih besar dan meningkatkan hasil perawatan kesehatan bagi pasien di seluruh dunia.

Artikel ini akan menyelidiki aplikasi mutakhir dari teknologi baru dalam perawatan kesehatan, menyoroti 5 teratas untuk tahun 2023. Dari meningkatkan dokumentasi klinis hingga menggunakan AI chatbots dan juru tulis virtual, aplikasi ini terbukti transformatif dalam kemampuannya untuk mengoptimalkan perawatan kesehatan memproses dan memberikan perawatan yang unggul. Dengan menggabungkan analitik prediktif, alat inovatif ini merevolusi industri perawatan kesehatan dan berkontribusi pada hasil pasien yang lebih baik.

5 Aplikasi Terbaik Emerging Technology di Bidang Kesehatan

Dokumentasi klinis: Penerapan pemrosesan bahasa alami (NLP) dalam dokumentasi klinis telah berdampak signifikan pada industri perawatan kesehatan. Dengan memanfaatkan NLP, dokter dapat mengekstraksi informasi pasien yang penting dari teks medis yang tidak terstruktur, mengurangi ketergantungan mereka pada sistem EHR yang rumit dan memungkinkan mereka mencurahkan lebih banyak waktu untuk perawatan pasien. NLP juga dapat digunakan untuk menganalisis kumpulan data publik dan media sosial, memberikan wawasan tentang Penentu Sosial Kesehatan (SDOH) dan efektivitas kebijakan berbasis kesehatan, yang pada akhirnya mengarah pada hasil yang lebih baik bagi dokter.

2. AI Chatbots dan Virtual Scribe: Dalam layanan kesehatan, AI chatbots dan virtual scribe adalah dua aplikasi NLP yang menjanjikan yang menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk meningkatkan perawatan pasien. Chatbots dapat meniru percakapan manusia dengan pasien untuk mengumpulkan data, memberikan nasihat medis, dan membantu diagnosis dan perawatan. Penyedia layanan kesehatan sudah menggunakan chatbots untuk menangkap gejala, triase pasien, dan mengumpulkan data kesehatan. Juru tulis virtual menggunakan NLP untuk menyalin diskusi dokter-pasien secara real time, memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk membuat rekam medis yang akurat.
3. Phenotyping Komputasi: Menggunakan NLP dalam pencocokan uji klinis memudahkan dokter untuk mempelajari kondisi pasien saat ini dengan memodifikasi cara mereka mengidentifikasi sifat fisik dan biologis mereka. NLP juga dapat menilai pola bicara, dengan potensi diagnostik untuk gangguan neurokognitif dan kardiovaskular. Perusahaan seperti Winterlight Labs sedang mengembangkan teknologi untuk mengenali biomarker vokal dan pola linguistik pada pasien dengan gangguan ini.

4. Tinjau Manajemen & Analisis Sentimen: NLP memiliki potensi untuk membantu organisasi dalam mengelola ulasan online dengan menganalisis ribuan ulasan perawatan kesehatan pada daftar pihak ketiga setiap hari. NLP juga dapat melacak sikap pelanggan dengan mengidentifikasi istilah positif dan negatif dalam ulasan. Beberapa sistem bahkan dapat memantau suara pelanggan saat meninjau, memungkinkan dokter untuk lebih memahami bagaimana pasien mendiskusikan perawatan mereka dan menggunakan kosa kata bersama.
5. Pelaporan Registri Otomatis: Salah satu kasus penggunaan NLP yang paling umum dalam perawatan kesehatan adalah mengekstraksi nilai yang diperlukan untuk berbagai kasus penggunaan. Hal ini sangat membantu untuk sistem TI kesehatan yang menghadapi persyaratan pelaporan peraturan di mana tindakan khusus tidak disimpan sebagai nilai diskrit. Misalnya, fraksi ejeksi (EF) adalah ukuran penting fungsi jantung yang digunakan untuk mendiagnosis dan mengelola gagal jantung. Namun, dalam banyak kasus, EF tidak disimpan sebagai nilai diskrit dalam catatan kesehatan elektronik (EHR), sehingga menyulitkan sistem kesehatan untuk menggunakan alat pelaporan otomatis untuk tujuan pelaporan regulasi. Untuk mengatasi tantangan ini, sistem kesehatan dapat menggunakan algoritme NLP untuk mengidentifikasi kapan nilai EF didokumentasikan sebagai bagian dari catatan dan menyimpan setiap kesepakatan dalam bentuk yang dapat digunakan platform analitik organisasi untuk pelaporan registri otomatis.

Menerapkan Analitik Prediktif dalam Layanan Kesehatan

Analitik prediktif dalam perawatan kesehatan adalah pengubah permainan dengan potensi untuk meningkatkan identifikasi dan diagnosis pasien. Ini melibatkan penambangan data, pembelajaran mesin, dan teknik statistik lainnya untuk mengidentifikasi pola dan memprediksi kejadian perawatan kesehatan di masa depan.

Organisasi layanan kesehatan dapat memanfaatkan analitik prediktif dengan meningkatnya ketersediaan catatan kesehatan elektronik (EHR) dan bentuk lain dari data layanan kesehatan digital. Hal ini dapat membantu dalam mengidentifikasi pasien yang berisiko mengembangkan kondisi medis tertentu, memprediksi kemungkinan pasien dirawat kembali di rumah sakit, dan meningkatkan akurasi diagnosis penyakit.

Salah satu keuntungan utama dari mengintegrasikan analitik prediktif ke dalam layanan kesehatan adalah memungkinkan penyedia untuk membuat keputusan yang lebih tepat terkait perawatan pasien. Dengan mengidentifikasi pasien berisiko tinggi sejak dini, penyedia layanan dapat melakukan intervensi sebelum kondisi memburuk dan memberikan perawatan yang lebih proaktif dan personal. Selain itu, analitik prediktif dapat membantu penyedia meningkatkan pengambilan keputusan klinis dengan memberikan informasi yang lebih akurat tentang status kesehatan pasien dan potensi hasil.

Organisasi harus terlebih dahulu membangun fondasi yang kuat dari manajemen data dan kemampuan analitik untuk menerapkan analitik prediktif. Ini termasuk berinvestasi dalam alat dan teknologi analitik canggih, membangun tim ilmuwan dan analis data, dan mengembangkan tata kelola data dan protokol keamanan yang kuat. Selain itu, organisasi layanan kesehatan harus berkomitmen untuk perbaikan berkelanjutan, secara teratur menyempurnakan kemampuan data mereka dan memasukkan wawasan dan pembelajaran baru ke dalam praktik klinis mereka.

Kesimpulan

Kesimpulannya, mengintegrasikan teknologi baru seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan analitik prediktif dalam industri perawatan kesehatan membuka dunia kemungkinan yang menarik untuk masa depan perawatan pasien. Jika Anda ingin memanfaatkan potensi penuh dari teknologi ini untuk meningkatkan perawatan pasien dan menjadi yang terdepan dalam perawatan kesehatan, pertimbangkan untuk menjelajahi Layanan NLP yang ditawarkan oleh Maruti Techlabs. Solusi mutakhir mereka dapat membantu organisasi Anda meningkatkan hasil perawatan kesehatan dan mendorong efisiensi operasional.