การประยุกต์ใช้ NLP 5 อันดับแรกในการดูแลสุขภาพ – 2023

อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพกำลังอยู่ในระหว่างการปฏิวัติทางเทคโนโลยีในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยมีการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบดิจิทัลในระดับแนวหน้าของการเปลี่ยนแปลงนี้ การใช้เทคโนโลยีเกิดใหม่ที่เพิ่มขึ้นได้เปลี่ยนแปลงวิธีการให้บริการด้านสุขภาพอย่างมาก ผลักดันให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญไปสู่บริการด้านสุขภาพที่มีประสิทธิภาพ เข้าถึงได้ และเป็นส่วนตัวมากขึ้น

เราคาดว่าจะมีการใช้งานที่ทันสมัยยิ่งขึ้นในภาคการดูแลสุขภาพในปี 2566 เนื่องจากเทคโนโลยียังคงมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยและผลลัพธ์ ช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพเข้าใจได้ดีขึ้นและตอบสนองต่อความต้องการของผู้ป่วย เพิ่มความแม่นยำของการวินิจฉัย และปรับปรุงแผนการรักษา การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่กำหนดให้มีบทบาทสำคัญมากขึ้น เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่เหล่านี้สัญญาว่าจะขับเคลื่อนประสิทธิภาพให้ดียิ่งขึ้นและปรับปรุงผลลัพธ์ด้านการดูแลสุขภาพสำหรับผู้ป่วยทั่วโลก

บทความนี้จะเจาะลึกถึงแอปพลิเคชันล้ำสมัยของเทคโนโลยีเกิดใหม่ในการดูแลสุขภาพ โดยเน้น 5 อันดับแรกประจำปี 2023 ตั้งแต่การปรับปรุงเอกสารทางคลินิกไปจนถึงการใช้ AI chatbots และ virtual scribes แอปพลิเคชันเหล่านี้กำลังพิสูจน์ให้เห็นถึงความสามารถในการปรับปรุงการดูแลสุขภาพ กระบวนการและมอบการดูแลที่เหนือกว่า ด้วยการผสมผสานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เครื่องมือที่เป็นนวัตกรรมใหม่เหล่านี้กำลังปฏิวัติอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพและเอื้อต่อผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น

5 การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเกิดใหม่ในการดูแลสุขภาพที่ดีที่สุด

เอกสารทางคลินิก: การประยุกต์ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ในเอกสารทางคลินิกมีผลกระทบอย่างมากต่ออุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ด้วยการใช้ NLP แพทย์สามารถดึงข้อมูลที่สำคัญของผู้ป่วยจากข้อความทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้าง ลดการพึ่งพาระบบ EHR ที่ยุ่งยาก และทำให้มีเวลามากขึ้นในการดูแลผู้ป่วย นอกจากนี้ยังสามารถใช้ NLP เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลสาธารณะและสื่อสังคมออนไลน์ ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับตัวกำหนดสุขภาพทางสังคม (SDOH) และประสิทธิภาพของนโยบายด้านสุขภาพ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับแพทย์

2. AI Chatbots และ Virtual Scribe: ในด้านการดูแลสุขภาพ AI chatbots และ virtual scribe เป็นแอปพลิเคชั่น NLP สองตัวที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย แชทบอทสามารถเลียนแบบการสนทนาของมนุษย์กับผู้ป่วยเพื่อรวบรวมข้อมูล ให้คำแนะนำทางการแพทย์ และช่วยในการวินิจฉัยและการรักษา ผู้ให้บริการด้านสุขภาพใช้แชทบอทเพื่อจับอาการ คัดแยกผู้ป่วย และรวบรวมข้อมูลด้านสุขภาพอยู่แล้ว Virtual scribe ใช้ NLP เพื่อบันทึกการสนทนาของแพทย์และผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ ทำให้ผู้ให้บริการด้านการแพทย์สามารถสร้างเวชระเบียนที่ถูกต้องได้
3. ฟีโนไทป์เชิงคำนวณ: การใช้ NLP ในการจับคู่การทดลองทางคลินิกทำให้แพทย์สามารถศึกษาสภาพปัจจุบันของผู้ป่วยได้ง่ายขึ้นโดยปรับเปลี่ยนวิธีระบุลักษณะทางกายภาพและชีวภาพ NLP ยังสามารถประเมินรูปแบบการพูดด้วยศักยภาพในการวินิจฉัยความผิดปกติของระบบประสาทและหลอดเลือดหัวใจ บริษัทต่างๆ เช่น Winterlight Labs กำลังพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อจดจำตัวบ่งชี้ทางชีวภาพของเสียงและรูปแบบทางภาษาในผู้ป่วยที่มีความผิดปกติเหล่านี้

4. การจัดการรีวิวและการวิเคราะห์ความรู้สึก: NLP มีศักยภาพในการช่วยองค์กรในการจัดการรีวิวออนไลน์โดยการวิเคราะห์รีวิวด้านสุขภาพหลายพันรายการในรายการของบุคคลที่สามในแต่ละวัน NLP ยังสามารถติดตามทัศนคติของลูกค้าได้ด้วยการระบุแง่บวกและแง่ลบภายในบทวิจารณ์ บางระบบสามารถตรวจสอบความคิดเห็นของลูกค้าได้ ทำให้แพทย์เข้าใจได้ดีขึ้นว่าผู้ป่วยพูดถึงการดูแลของพวกเขาอย่างไรและใช้คำศัพท์ร่วมกันได้อย่างไร
5. การรายงานรีจิสทรีอัตโนมัติ: หนึ่งในกรณีการใช้งานทั่วไปของ NLP ในการดูแลสุขภาพคือการแยกค่าที่จำเป็นสำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับระบบไอทีด้านสุขภาพที่ต้องเผชิญกับข้อกำหนดการรายงานตามกฎระเบียบ ซึ่งมาตรการเฉพาะจะไม่ถูกจัดเก็บเป็นค่าที่ไม่ต่อเนื่องกัน ตัวอย่างเช่น ส่วนการดีดออก (EF) เป็นตัวชี้วัดที่สำคัญของการทำงานของหัวใจที่ใช้ในการวินิจฉัยและจัดการกับภาวะหัวใจล้มเหลว ถึงกระนั้น ในหลายกรณี EF ไม่ได้ถูกจัดเก็บเป็นค่าแยกในบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) ทำให้ระบบสุขภาพใช้เครื่องมือการรายงานอัตโนมัติเพื่อวัตถุประสงค์ในการรายงานตามกฎระเบียบได้ยาก เพื่อรับมือกับความท้าทายนี้ ระบบสุขภาพสามารถใช้อัลกอริทึม NLP เพื่อระบุเมื่อมีการบันทึกค่า EF เป็นส่วนหนึ่งของบันทึกย่อ และบันทึกข้อตกลงแต่ละรายการในรูปแบบที่แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ขององค์กรสามารถใช้สำหรับการรายงานรีจิสทรีอัตโนมัติ

การใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายในการดูแลสุขภาพ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการดูแลสุขภาพเป็นตัวเปลี่ยนเกมที่มีศักยภาพในการปรับปรุงการระบุและการวินิจฉัยผู้ป่วย ซึ่งเกี่ยวข้องกับการทำเหมืองข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และเทคนิคทางสถิติอื่นๆ เพื่อระบุรูปแบบและทำนายเหตุการณ์ด้านการดูแลสุขภาพในอนาคต

องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้วยความพร้อมใช้งานที่เพิ่มขึ้นของบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) และข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพดิจิทัลรูปแบบอื่น ๆ สิ่งนี้สามารถช่วยในการระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงในการเกิดภาวะทางการแพทย์บางอย่าง ทำนายความเป็นไปได้ที่ผู้ป่วยจะกลับมารับการรักษาในโรงพยาบาล และปรับปรุงความแม่นยำของการวินิจฉัยโรค

ข้อได้เปรียบที่สำคัญประการหนึ่งของการผสานรวมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เข้ากับการดูแลสุขภาพคือการช่วยให้ผู้ให้บริการตัดสินใจได้ดีขึ้นเกี่ยวกับการดูแลผู้ป่วย ด้วยการระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงตั้งแต่เนิ่นๆ ผู้ให้บริการสามารถเข้าแทรกแซงก่อนที่อาการจะแย่ลง และให้การดูแลเชิงรุกและเป็นส่วนตัวมากขึ้น นอกจากนี้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยผู้ให้บริการปรับปรุงการตัดสินใจทางคลินิกโดยให้ข้อมูลที่ถูกต้องมากขึ้นเกี่ยวกับสถานะสุขภาพของผู้ป่วยและผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้น

อันดับแรก องค์กรต้องสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งของการจัดการข้อมูลและความสามารถในการวิเคราะห์เพื่อใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งรวมถึงการลงทุนในเครื่องมือและเทคโนโลยีการวิเคราะห์ขั้นสูง การสร้างทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ ตลอดจนการพัฒนาการกำกับดูแลข้อมูลและโปรโตคอลความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ องค์กรด้านการดูแลสุขภาพต้องมุ่งมั่นที่จะปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ปรับปรุงความสามารถด้านข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ และรวมข้อมูลเชิงลึกและการเรียนรู้ใหม่เข้ากับการปฏิบัติทางคลินิก

บทสรุป

โดยสรุป การผสานรวมเทคโนโลยีเกิดใหม่ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพจะเปิดโลกแห่งความเป็นไปได้ที่น่าตื่นเต้นสำหรับอนาคตของการดูแลผู้ป่วย หากคุณต้องการใช้ประโยชน์จากศักยภาพของเทคโนโลยีเหล่านี้อย่างเต็มที่เพื่อปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยและก้าวล้ำหน้าในด้านการดูแลสุขภาพ ลองพิจารณาสำรวจบริการ NLP ที่ Maruti Techlabs นำเสนอ โซลูชั่นที่ล้ำสมัยของพวกเขาสามารถช่วยให้องค์กรของคุณปรับปรุงผลลัพธ์ด้านการดูแลสุขภาพและขับเคลื่อนประสิทธิภาพการดำเนินงานได้