La industria del cuidado de la salud se está dando cuenta rápidamente de la importancia de los datos, recolectando información de EHR, sensores y otras fuentes. Sin embargo, la lucha para dar sentido a los datos recopilados en el proceso podría continuar durante años. Desde que el sistema de salud comenzó a adoptar tecnologías de vanguardia, existe una gran cantidad de datos recopilados en silos. Las organizaciones de atención médica desean digitalizar los procesos, pero no interrumpir innecesariamente los flujos de trabajo clínicos establecidos. Por lo tanto, ahora tenemos hasta el 80 por ciento de los datos no estructurados y de baja calidad. Esto nos lleva a un desafío pertinente de extracción y utilización de datos en el espacio de la atención médica a través de la PNL en la atención médica.
Estos datos tal como están hoy, y dada la cantidad de tiempo y esfuerzo que necesitarían los humanos para leerlos y reformatearlos, no se pueden usar. Por lo tanto, aún no podemos tomar decisiones efectivas en el cuidado de la salud a través del análisis debido a la forma en que se encuentran nuestros datos. Por lo tanto, existe una mayor necesidad de aprovechar estos datos no estructurados a medida que cambiamos del modelo de atención médica de pago por servicio a la atención basada en el valor.
Aquí es donde puede entrar el procesamiento del lenguaje natural, una subcategoría de inteligencia artificial. Chatbots basados en PNL ya posee la capacidad de imitar bien y verdaderamente el comportamiento humano y ejecutar una gran cantidad de tareas. Cuando se trata de implementar lo mismo en un caso de uso mucho más grande, como un hospital, se puede usar para analizar información y extraer cadenas de datos críticas, lo que nos ofrece una oportunidad de aprovechar datos no estructurados
Este aumento podría ahorrarles a las organizaciones de atención médica dinero y tiempo valiosos al automatizar informes de calidad y creación de registros de pacientes. Exploremos los factores que impulsan la PNL en la atención médica y sus posibles beneficios para la industria.
Factores impulsores detrás de la PNL en salud
Los estudios muestran que se espera que el procesamiento del lenguaje natural en la atención médica crezca a partir de USD 1030.2 millones en 2016 a USD 2650.2 millones en 2021, a una tasa compuesta anual del 20.8 por ciento durante el período de previsión.
PNL, una rama de la IA, tiene como objetivo reducir principalmente la distancia entre las capacidades de un humano y una maquina. A medida que comienza a obtener más y más tracción en el espacio de la atención médica, los proveedores se centran en desarrollar soluciones que puedan comprender, analizar y generar idiomas que los humanos puedan entender.
Existe una necesidad adicional de sistemas de reconocimiento de voz que puedan responder automáticamente a las consultas. de pacientes y usuarios de asistencia sanitaria. Hay muchos más impulsores de PNL en la atención médica, como se explica a continuación:
- Manejar el aumento de datos clínicos
El mayor uso de los sistemas de registros de salud del paciente y la transformación digital de la medicina. ha llevado a un aumento en el volumen de datos disponibles con organizaciones de atención médica. La necesidad de tener sentido de estos datos y obtener ideas creíbles es un factor importante.
- Apoyar la atención basada en el valor y la gestión de la salud de la población
El cambio en los modelos de negocio y las expectativas de resultados está impulsando la necesidad de un mejor uso de datos no estructurados Los sistemas tradicionales de información sanitaria se han centrado en obtener valor del 20 por ciento de los datos de atención médica que vienen en formatos estructurados a través de la clínica .
Para sistemas avanzados de registros de salud del paciente, atención administrada, aplicaciones de PHM y análisis e informes, existe una necesidad urgente de aprovechar el depósito de información no estructurada que está solo acumulándose con organizaciones de salud.
PNL en Salud podría resolver estos desafíos a través de una serie de casos de uso. Exploremos un par de ellos:
- Mejorando la documentación clínica - Las soluciones de registros de salud electrónicos a menudo tienen una estructura compleja, por lo que documentar datos en ellas es una molestia. Con el dictado de voz a texto, los datos se pueden capturar automáticamente en el punto de atención, liberando a los médicos de la tediosa tarea de documentar la prestación de atención.
- Hacer que el CAC sea más eficiente - La codificación asistida por computadora se puede mejorar de muchas maneras con PNL. CAC extrae información sobre procedimientos para capturar códigos y maximizar reclamos. Esto realmente puede ayudar a los HCO a pasar de la tarifa por servicio a un modelo basado en el valor, lo que mejora significativamente la experiencia del paciente.
- Mejore las interacciones entre el paciente y el proveedor con EHR
Los pacientes en este día y edad necesitan atención exclusiva de sus proveedores de atención médica. Esta deja a los médicos abrumados y agotados ya que tienen que ofrecer servicios personalizados al tiempo que gestiona documentación onerosa, incluidos los servicios de facturación.
Los estudios han demostrado cómo la mayoría de la atención profesionales experimentan agotamiento en su los lugares de trabajo. La integración de la PNL con los sistemas electrónicos de registros de salud ayudará a eliminar la carga de trabajo. de los médicos y facilitar el análisis. Ya, asistentes virtuales como Siri, Cortana y Alexa han llegado a la asistencia sanitaria organizaciones, trabajando como ayudas administrativas, ayudando con tareas de servicio al cliente y ayuda responsabilidades de escritorio.
Pronto, la PNL en salud podría hacer que los asistentes virtuales pasen al lado clínico del industria de la salud como asistentes de pedidos o escribas médicos.
- Empoderar a los pacientes con conocimientos de salud
Con La IA conversacional ya es un éxito dentro del espacio de la salud, un caso de uso clave y un beneficio de implementar esta tecnología es la capacidad de ayudar a los pacientes a comprender sus síntomas y obtener más conocimiento sobre sus condiciones. Al estar más conscientes de sus condiciones de salud, los pacientes puede tomar decisiones informadas y mantener su salud al día interactuando con un chatbot inteligente.
En un estudio 2017, los investigadores utilizaron soluciones de PNL para unir términos clínicos de sus documentos con sus contrapartes en lenguaje laico. Al hacerlo, su objetivo era mejorar la EHR del paciente comprensión y la experiencia del portal del paciente. El procesamiento del lenguaje natural en la atención médica podría aumentar la comprensión de los pacientes sobre los portales de EHR, abriendo oportunidades para que sean más conscientes de su salud.
- Abordar la necesidad de una mayor calidad de la atención médica
La PNL puede ser pionera en la evaluación y mejora de la calidad de la atención sanitaria midiendo desempeño del médico e identificación de brechas en la prestación de atención.
La investigación ha demostrado que la inteligencia artificial en la asistencia sanitaria puede facilitar el proceso del médico evaluación y automatizar el diagnóstico del paciente, reduciendo el tiempo y el esfuerzo humano necesarios en realizar tareas rutinarias como el diagnóstico del paciente. norteLP en la asistencia sanitaria también puede identificar y mitigar posibles errores en la prestación de atención. Un estudio demostró que la PNL también podría utilizarse para medir la calidad de la atención médica y monitorear adherencia a las guías clínicas.
- Identificar pacientes que necesitan atención mejorada
Las herramientas de aprendizaje automático y PNL tienen las capacidades necesarias para detectar pacientes con afecciones de salud complejas que tienen antecedentes de salud mental o abuso de sustancias y necesitan una mejor atención. Factores como inseguridad alimentaria e inestabilidad de la vivienda puede disuadir los protocolos de tratamiento, lo que obliga a estos pacientes a incurrir en más costos en su vida.
Los datos del estado social y la demografía de un paciente a menudo son difíciles de localizar que sus datos clínicos. información ya que generalmente está en un formato no estructurado. PNL puede ayudar a resolver este problema. La PNL también se puede usar para mejorar la coordinación de la atención con pacientes que tienen salud conductual condiciones. Tanto el procesamiento del lenguaje natural como el aprendizaje automático se pueden utilizar para extraer datos de pacientes y detectar aquellos que están en riesgo de cayendo a través de cualquier brecha en el sistema de salud.
Dado que la industria de la salud genera tanto estructurado y datos no estructurados, es crucial que las organizaciones de salud refinen ambos antes implementando PNL en salud.
¿Cómo se beneficiaría la asistencia sanitaria de la integración de PNL?
El procesamiento del lenguaje natural en la industria de la salud puede ayudar a mejorar la precisión y integridad de los EHR mediante la transformación del texto libre en datos estandarizados. Esto también podría facilita la documentación al permitir que los proveedores de atención dicten notas a medida que la PNL la convierte en datos documentados
Codificación asistida por computadora Es otro excelente beneficio de la PNL en la asistencia sanitaria. Se puede ver como un bala de plata para los problemas de agregar detalles significativos e introducir especificidad en la documentación clínica. Para los proveedores que necesitan una solución de punto de atención para problemas de pacientes altamente complejos, PNL puede ser utilizado para el apoyo a la decisión. Un ejemplo citado a menudo y un epítome de la PNL en la asistencia sanitaria es IBM Watson Tiene un enorme apetito por la literatura académica y una creciente experiencia en clínica. soporte de decisiones para la medicina de precisión y el cuidado del cáncer. En 2014, IBM Watson estaba acostumbrado a investigando cómo la PNL y el aprendizaje automático podrían usarse para señalar a los pacientes con enfermedades cardíacas y ayudar a los médicos a dar el primer paso en la prestación de atención.
Se aplicaron algoritmos de procesamiento del lenguaje natural a los datos del paciente y varios factores de riesgo. fueron detectados automáticamente a partir de las notas en los registros médicos. Dado que existe esta explosión de datos en la atención médica que se refiere no solo a los genomas sino a todo lo demás, la industria necesita encontrar la mejor manera de extraer información relevante y reunirlo para ayudar a los médicos a basar sus decisiones en hechos e ideas.
Cómo se ve el futuro de la PNL en la atención médica
La PNL en salud todavía no está a la altura del tabaco, pero la industria está dispuesta a esforzarse para avances Análisis semántico de big data y proyectos de computación cognitiva, que tienen fundaciones en PNL, están viendo importantes inversiones en salud de algunos jugadores reconocibles.
Allied Market Research ha pronosticado que el mercado de la computación cognitiva valdrá la pena USD 13.7 mil millones en todas las industrias para 2020. La misma compañía ha proyectado gastos de USD 6.5 mil millones en análisis de texto para 2020. Eventualmente, las herramientas de procesamiento del lenguaje natural podrían ser capaces de cerrar la brecha entre volumen insuperable de datos en la asistencia sanitaria generados todos los días y el limitado conocimiento capacidad del cerebro humano.
PNL ha encontrado aplicaciones en el cuidado de la salud que van desde las soluciones más avanzadas en aplicaciones de medicina de precisión para el simple trabajo de codificar un reclamo de reembolso o facturación. La tecnología tiene implicaciones amplias y lejanas en la industria del cuidado de la salud, en caso de que sea llevada a fruición. Sin embargo, la clave del éxito de la introducción de esta tecnología será desarrollar algoritmos que son inteligentes, precisos y específicos para problemas a nivel del suelo en la industria. La PNL tendrá que cumplir los objetivos duales de extracción y presentación de datos para que los pacientes puedan tener un registro preciso de su salud en términos que puedan comprender. Si eso sucede, no hay barreras para la mejora de la eficiencia física que presenciaremos dentro del espacio de la salud.
En Maruti Techlabs, estamos verdaderamente comprometidos con la transformación del espacio de la atención médica mediante la creación de soluciones como asistentes de inteligencia artificial contextual, ya que nos damos cuenta de que las conversaciones con los pacientes o internamente en los hospitales rara vez son solo una pregunta y respuesta. Nuestras soluciones de chatbot y modelos de PNL han ayudado a los principales hospitales dentro de la India y en el extranjero, a revisar la experiencia de sus pacientes y personal a través de casos de uso como la automatización de la reserva de citas, la recopilación de comentarios, la optimización de procesos internos como la codificación médica y la evaluación de datos, así como la entrada de datos. Ha sido realmente emocionante para nosotros ver a nuestros clientes y socios poner en marcha sus chatbots y modelos basados en IA, mejorar y entrenar con el tiempo y cumplir con sus objetivos organizacionales.
