Die Menge der in Gesundheitseinrichtungen vorhandenen Daten nimmt heute enorm zu. Obwohl Daten als das wichtigste Intestine in der heutigen digitalen Welt gelten, scheint das Gesundheitswesen nicht in vollem Umfang davon zu profitieren. Manche Studien legen nahe dass über 80 % der Gesundheitsdaten nach ihrer Erstellung unstrukturiert und ungenutzt bleiben.
Einer der Hauptgründe dafür ist, dass die meisten Gesundheitsdatenquellen wie EHR, Patientendaten, Diagnosezusammenfassungen, Fortschrittsaufzeichnungen, medizinische Bildgebung, Rezepte usw. noch nicht maschinenlesbar sind. Dies erhöht die Zeit für die Verarbeitung und Aufteilung der Daten in ein strukturiertes Format erheblich.
Durch den Einsatz von NLP können diese unstrukturierten Gesundheitsdaten jedoch effizienter analysiert und daraus wertvolle Erkenntnisse abgeleitet werden. Lassen Sie uns additionally mehr über den Einsatz von NLP bei der Transformation medizinischer Daten studieren.
Unstrukturierte Gesundheitsdaten: Warum gibt es sie in Hülle und Fülle?
Der Hauptgrund für die enorme Menge an Gesundheitsdaten in unstrukturiertem Format liegt darin, dass die meisten in der Branche verwendeten Gesundheitssoftware nicht darauf ausgelegt sind, die Daten in der Datenbank kategorisch zu strukturieren.
Ein weiterer wichtiger Grund für die Fülle ungenutzter Daten sind Querverweise in medizinischen Daten. Im Gegensatz zu anderen Branchen ist das Gesundheitswesen in hohem Maße auf unterschiedliche Patientendaten wie Rezepte, Röntgenaufnahmen, MRTs usw. angewiesen, um optimale Patientenergebnisse zu erzielen.
Leider bieten große medizinische Organisationen, die heute Gesundheitssoftware verwenden, keine Maschinenlesbarkeit an. Darüber hinaus können sie verschiedene medizinische Aspekte nicht miteinander in Beziehung setzen und genaue Ergebnisse liefern.
Mittlerweile werden diese Herausforderungen jedoch durch den Einsatz fortschrittlicher Maschinen und innovativer NLP-Lösungen für das Gesundheitswesen erfolgreich gemeistert.
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NLP-Sicherheit im Gesundheitswesen für verbesserte medizinische Ergebnisse
Healthcare NLP nutzt NLP-Anwendungen, um große Mengen an Gesundheitsdaten schnell und präzise zu lesen und zu analysieren. Durch die genaue Untersuchung der Patientendaten können medizinische Dienstleister Problembereiche schnell erkennen und fundierte Entscheidungen zur Verbesserung der Patientenversorgung treffen.
Darüber hinaus kann NLP im Gesundheitswesen dazu beitragen, Fehler zu reduzieren und die Genauigkeit von Diagnosen, Behandlungen und Gesundheitskosten zu verbessern. Die drei Hauptanliegen von Healthcare NLP sind:
- Bereitstellung von Einblicken in die Gesundheit der Patienten.
- Um Patienten auf mögliche Gesundheitsrisiken aufmerksam zu machen.
- Identifizierung von Versorgungsmustern für die Patienten.
NLP im Gesundheitswesen ist eine effektive Möglichkeit, Textdaten in freier Kind in ein strukturierteres Format umzuwandeln, das für eine bessere Gesundheitsberichterstattung und Patientenanalyse verwendet werden kann.
Die vier wichtigsten Möglichkeiten, wie die NLP-Gesundheitsversorgung effiziente Lösungen für effektive Patientenergebnisse ermöglicht, sind:
- Prädiktive Analyse: NLP ermöglicht es Ärzten, unstrukturierte Daten mithilfe verschiedener Vorhersagemodelle zu verarbeiten, um Einblicke in das Patientenverhalten und die Gesundheitsergebnisse zu gewinnen. Anhand demografischer Informationen, der Krankengeschichte und klinischen Notizen können NLP-Lösungen effektiv Vorhersagen über ansteckende Viren ableiten und diese vor der Massenverbreitung eindämmen.
- Effektive Nutzbarkeit von EHR-Daten: Mit NLP im Gesundheitswesen können Ärzte mithilfe von NLP bessere Suchvorgänge durchführen und ihre Berichtsfunktionen verbessern. Durch die intelligentere Anordnung der Daten helfen NLP-Lösungen Ärzten, schneller und einfacher auf Informationen zuzugreifen.
- NLP-basierte Phänotypisierung: KI extrahiert aussagekräftige Patientendaten aus unstrukturierten medizinischen Dokumenten. Mit der NLP-basierten Phänotypisierung können Muster und Developments in Krankenakten identifiziert werden, was zusätzlich dazu beiträgt, wertvolle Erkenntnisse aus Patientendaten zu gewinnen. Mit solchen Lösungen können Ärzte die Diagnosegenauigkeit verbessern, Kosten senken und die Patientenergebnisse verbessern.
- Verbesserung der allgemeinen Gesundheitsversorgung: NLP Healthcare ist eine wirksame Lösung zur Verbesserung der Qualität von Gesundheitssystemen und -prozessen. Mit detaillierten Berichten und Analysen bieten NLP-basierte Lösungen qualitative Echtzeitergebnisse zur Verbesserung der Gesundheit der Menschen.