De gezondheidszorg realiseert zich snel het belang van gegevens en verzamelt informatie van EPD's, sensoren en andere bronnen. De strijd om de gegevens die tijdens het proces zijn verzameld te begrijpen, kan echter jarenlang voortduren. Sinds de gezondheidszorg is begonnen met het gebruik van geavanceerde technologieën, wordt er een enorme hoeveelheid gegevens verzameld in silo's. Zorgorganisaties willen processen digitaliseren, maar de bestaande klinische workflows niet onnodig verstoren. Daarom hebben we nu maar liefst 80 procent van de gegevens ongestructureerd en van slechte kwaliteit. Dit brengt ons bij een relevante uitdaging van data-extractie en gebruik in de gezondheidszorg via NLP in de gezondheidszorg.
Deze gegevens zoals ze nu zijn, en gezien de hoeveelheid tijd en moeite die mensen nodig hebben om ze te lezen en opnieuw te formatteren, zijn onbruikbaar. We kunnen dus nog geen effectieve beslissingen nemen in de gezondheidszorg door middel van analyse vanwege de vorm waarin onze gegevens zich bevinden. Daarom is er een grotere behoefte om gebruik te maken van deze ongestructureerde gegevens naarmate we overschakelen van een vergoedingsmodel voor gezondheidszorg naar op waarde gebaseerde zorg.
Dit is waar natuurlijke taalverwerking, een subcategorie van kunstmatige intelligentie, binnen kan komen. Op NLP gebaseerde chatbots beschikken al over de capaciteiten om menselijk gedrag goed en echt na te bootsen en een groot aantal taken uit te voeren. Als het gaat om het implementeren van hetzelfde in een veel grotere gebruikssituatie, zoals een ziekenhuis, kan het worden gebruikt om informatie te ontleden en kritieke gegevensreeksen te extraheren, waardoor we de kans krijgen om te profiteren van ongestructureerde data.
Deze uitbreiding kan zorgorganisaties kostbare tijd en geld besparen door automatisering kwaliteitsrapportage en het creëren van patiëntenregisters. Laten we eens kijken naar de factoren die NLP in de gezondheidszorg aansturen en de mogelijke voordelen voor de industrie.
Drijvende factoren achter NLP in de gezondheidszorg
Studies tonen aan dat natuurlijke taalverwerking in de gezondheidszorg naar verwachting zal groeien USD 1030.2 miljoen in 2016 tot 2650.2 miljoen dollar in 2021, bij een CAGR van 20.8 procent tijdens de prognoseperiode.
NLP, een tak van AI, richt zich voornamelijk op het verkleinen van de afstand tussen de mogelijkheden van een mens en een machine. Naarmate het steeds meer grip krijgt op de gezondheidszorg, richten leveranciers zich op het ontwikkelen van oplossingen die talen kunnen begrijpen, analyseren en genereren die mensen kunnen begrijpen.
Er is verder behoefte aan spraakherkenningssystemen die automatisch op vragen kunnen reageren van patiënten en zorggebruikers. Er zijn veel meer drivers van NLP in de gezondheidszorg, zoals hieronder wordt toegelicht -
- Behandel de stijging in klinische gegevens
Het toegenomen gebruik van patiëntendossiers en de digitale transformatie van de geneeskunde heeft geleid tot een piek in de hoeveelheid data die beschikbaar is bij zorgorganisaties. De noodzaak om zinvol zijn uit deze gegevens en het trekken van geloofwaardige inzichten is een belangrijke drijfveer.
- Ondersteuning van op waarde gebaseerde zorg en gezondheidsbeheer van de bevolking
De verschuiving in bedrijfsmodellen en resultaatverwachtingen zorgt ervoor dat er beter gebruik van moet worden gemaakt ongestructureerde data. Traditionele gezondheidsinformatiesystemen zijn gericht op het afleiden van waarde van de 20 procent van de gegevens in de gezondheidszorg die via klinische informatie in gestructureerde formaten wordt geleverd kanalen.
Voor geavanceerde patiëntensystemen, managed care, PHM-toepassingen en analyses en rapportage is er dringend behoefte aan het aanboren van het reservoir van ongestructureerde informatie alleen opgestapeld met zorgorganisaties.
NLP in de gezondheidszorg zou deze uitdagingen kunnen oplossen door middel van een aantal use-cases. Laten we er een paar bekijken:
- Klinische documentatie verbeteren - Oplossingen voor elektronische patiëntendossiers hebben vaak een complexe structuur, zodat het documenteren van gegevens daarin een gedoe is. Met spraak-naar-tekst dicteren kunnen gegevens automatisch worden vastgelegd op het punt van zorg, waardoor artsen niet langer hoeven te werken aan het documenteren van de zorgverlening.
- CAC efficiënter maken - Computerondersteunde codering kan met NLP op zoveel manieren worden verbeterd. CAC haalt informatie over procedures om codes vast te leggen en claims te maximaliseren. Dit kan HCO's echt helpen de overstap te maken van een vergoeding voor service naar een op waarden gebaseerd model, waardoor de patiëntervaring aanzienlijk verbetert.
- Verbeter de interacties tussen patiënten en zorgverleners met EPD
Patiënten in deze tijd hebben onverdeelde aandacht van hun zorgverleners nodig. Deze laat artsen zich overweldigd en opgebrand voelen omdat ze persoonlijke diensten moeten aanbieden terwijl het ook belastende documentatie beheert, inclusief facturatiediensten.
Studies hebben aangetoond hoe de meerderheid van de zorg professionals ervaren burn-out bij hun werkplekken. Door NLP te integreren met systemen voor elektronische patiëntendossiers kan de werkdruk worden verlicht van artsen en analyse gemakkelijker maken. Al virtuele assistenten zoals Siri, Cortana en Alexa hebben het tot gezondheidszorg gemaakt organisaties, die als administratieve hulpmiddelen werken, helpen met klantenservicetaken en hulp bureau verantwoordelijkheden.
Binnenkort zou NLP in de gezondheidszorg virtuele assistenten ertoe kunnen brengen over te stappen naar de klinische kant van de gezondheidszorg als bestellende assistenten of medische schrijvers.
- Versterk patiënten met gezondheidsgeletterdheid
met conversational AI is al een succes binnen de gezondheidszorg, een belangrijke use-case en het voordeel van de implementatie van deze technologie is het vermogen om patiënten te helpen hun symptomen te begrijpen en meer te krijgen kennis over hun voorwaarden. Door meer bewust te worden van hun gezondheidstoestand, patiënten kunnen weloverwogen beslissingen nemen en hun gezondheid op peil houden door interactie met een intelligente chatbot.
In een 2017-studie, gebruikten onderzoekers NLP-oplossingen om klinische termen uit hun documenten te matchen met hun leken tegenhangers. Hiermee wilden ze de EPD van de patiënt verbeteren begrip en de ervaring van de patiëntenportal. Natuurlijke taalverwerking in de gezondheidszorg kan het begrip van patiënten voor EPD-portalen vergroten, mogelijkheden openen om hen bewuster te maken van hun gezondheid.
- Voldoen aan de behoefte aan een hogere kwaliteit van de gezondheidszorg
NLP kan koploper zijn in het beoordelen en verbeteren van de kwaliteit van zorg door te meten prestaties van de arts en het identificeren van hiaten in de zorgverlening.
Onderzoek heeft aangetoond dat kunstmatige intelligentie in de zorg het proces van arts kan vergemakkelijken beoordeling en automatisering van patiëntdiagnose, waardoor de tijd en menselijke inspanning die nodig is in het uitvoeren van routinetaken zoals patiëntdiagnose. NLP in de gezondheidszorg kan ook potentiële fouten in de zorgverlening identificeren en verminderen. Een studie toonde aan dat NLP ook kan worden gebruikt bij het meten van de kwaliteit van de gezondheidszorg en het monitoren naleving van klinische richtlijnen.
- Identificeer patiënten die verbeterde zorg nodig hebben
Machine Learning en NLP-tools hebben de mogelijkheden die nodig zijn om patiënten met complexe gezondheidsproblemen op te sporen die een voorgeschiedenis hebben van geestelijke gezondheid of middelenmisbruik en die betere zorg nodig hebben. Factoren zoals voedselonzekerheid en instabiliteit van de huisvesting kan de behandelprotocollen afschrikken, waardoor deze patiënten ertoe worden gedwongen tijdens hun leven meer kosten te maken.
De gegevens over de sociale status en demografie van een patiënt zijn vaak moeilijk te lokaliseren dan hun klinische informatie omdat deze meestal in een ongestructureerd formaat is. NLP kan dit probleem helpen oplossen. NLP kan ook worden gebruikt om de zorgcoördinatie met patiënten met gedragsgezondheid te verbeteren voorwaarden. Zowel Natural Language Processing als Machine Learning kunnen worden gebruikt om patiëntgegevens te ontginnen en diegenen te detecteren die risico lopen door hiaten in de gezondheidszorg vallen.
Aangezien de zorgsector beide gestructureerd genereert en ongestructureerde data, is het voor zorgorganisaties cruciaal om beide eerder te verfijnen NLP implementeren in de zorg.
Hoe kan de gezondheidszorg profiteren van NLP-integratie?
Natuurlijke taalverwerking in de gezondheidszorg kan de nauwkeurigheid helpen verbeteren en volledigheid van EPD's door de vrije tekst om te zetten in gestandaardiseerde gegevens. Dit kan ook maak documentatie eenvoudiger door zorgverleners toelaten om aantekeningen te dicteren terwijl NLP dit verandert gedocumenteerde gegevens.
Computerondersteunde codering is een ander uitstekend voordeel van NLP in de gezondheidszorg. Het kan worden gezien als een zilveren kogel voor de problemen van het toevoegen van significante details en het introduceren van specificiteit in klinische documentatie. Voor aanbieders die behoefte hebben aan een point-of-care-oplossing voor zeer complexe patiëntenvraagstukken, kan NLP dat zijn gebruikt voor beslissingsondersteuning. Een vaak aangehaald voorbeeld en een toonbeeld van NLP in de gezondheidszorg is IBM Watson. Het heeft een enorme honger naar academische literatuur en groeiende expertise in klinische beslissingsondersteuning voor precisiegeneeskunde en kankerzorg. In 2014 was IBM Watson dat gewend onderzoeken hoe NLP en Machine Learning kunnen worden gebruikt om patiënten met hartaandoeningen te signaleren en help clinici bij het zetten van de eerste stap in de zorgverlening.
Natural Language Processing-algoritmen werden toegepast op patiëntgegevens en verschillende risicofactoren werden automatisch gedetecteerd uit de aantekeningen in de medische dossiers. Omdat er een explosie van gegevens in de gezondheidszorg is, die niet alleen betrekking heeft op genomen, maar ook voor de rest moet de industrie de beste manier vinden om er relevante informatie uit te halen en breng het samen om clinici te helpen hun beslissingen te baseren op feiten en inzichten.
Hoe de toekomst van NLP in de gezondheidszorg eruit ziet
NLP in de gezondheidszorg is nog steeds niet snuiftabak, maar de industrie is bereid om er alles aan te doen vooruitgang. Semantische big data-analyse en cognitieve computerprojecten, die hebben stichtingen in NLP, zien aanzienlijke investeringen in de gezondheidszorg van enkele herkenbare spelers.
Allied Market Research heeft voorspeld dat de markt voor cognitieve computers de moeite waard zal zijn USD 13.7 miljard in verschillende bedrijfstakken tegen 2020. Hetzelfde bedrijf heeft uitgaven verwacht USD 6.5 miljard aan tekstanalyse tegen 2020. Uiteindelijk kunnen tools voor natuurlijke taalverwerking de kloof tussen de onoverkomelijke hoeveelheid gegevens in de gezondheidszorg die elke dag wordt gegenereerd en de beperkte cognitieve capaciteit van het menselijk brein.
NLP heeft toepassingen in de gezondheidszorg gevonden, variërend van de meest geavanceerde oplossingen in toepassingen van precisiegeneeskunde voor het eenvoudig coderen van een claim voor terugbetaling of facturering. De technologie heeft verreikende gevolgen voor de gezondheidszorg, mocht deze worden toegepast vrucht. De sleutel tot het succes van de introductie van deze technologie is echter het ontwikkelen van algoritmen die zijn intelligent, nauwkeurig en specifiek voor problemen op grondniveau in de industrie. NLP zal moeten voldoen aan de tweeledige doelen van gegevensextractie en gegevenspresentatie, zodat patiënten een nauwkeurig overzicht van hun gezondheid kunnen hebben in termen die ze kunnen begrijpen. Als dat gebeurt, zijn er geen belemmeringen voor de verbetering van de fysieke efficiëntie die we in de zorg zullen zien.
Bij Maruti Techlabs zijn we echt toegewijd aan het transformeren van de gezondheidszorg door oplossingen te bouwen zoals contextuele AI-assistenten, aangezien we ons realiseren dat gesprekken met patiënten of intern in ziekenhuizen zelden slechts één vraag en antwoord zijn. Onze chatbotoplossingen en NLP-modellen hebben toonaangevende ziekenhuizen in India en in het buitenland geholpen om hun patiënten- en personeelservaring te herzien door gebruiksscenario's zoals automatisering van het boeken van afspraken, het verzamelen van feedback, optimalisatie van interne processen zoals medische codering en gegevensbeoordeling, evenals gegevensinvoer. Het was echt opwindend voor ons om te zien dat onze klanten en partners live gaan met hun chatbots en AI-gebaseerde modellen, deze in de loop van de tijd verbeteren en trainen en hun organisatiedoelen halen.
