Nid yw hwn yn wybodaeth nac yn ystadegyn newydd bod dros 80% o'r data gofal iechyd sydd ar gael i randdeiliaid yn ddistrwythur. Mae cynnydd cofnodion iechyd electronig (EHRs) wedi ei gwneud hi'n haws yn esbonyddol i weithwyr gofal iechyd proffesiynol gael mynediad at ddata rhyngweithredol, ei storio a'i addasu at eu dibenion. I roi enghraifft fer i chi o'r gwahanol fathau o ddata distrwythur sydd ar gael ar gofnodion iechyd electronig, dyma restr gyflym:
Nodiadau clinigol gan gleifion, presgripsiynau, diagnosisau, disgrifiadau o symptomau, triniaethau, a mwy
Crynodebau rhyddhau sy'n cynnwys mewnwelediadau i gyfnod yn yr ysbyty, meddyginiaethau, diagnosis, prognosis, argymhellion gofal dilynol, a mwy.
Adroddiadau patholeg a radioleg
Delweddau meddygol fel pelydrau-X, sganiau MRI, sganiau CT, uwchsain a mwy
Fodd bynnag, mae dulliau confensiynol o echdynnu gwybodaeth hanfodol o gofnodion iechyd electronig (EHRs) wedi bod yn bennaf â llaw, gan gynnwys oriau dynol yn nodi paramedrau, gwybodaeth a phriodoleddau unigol ar gyfer mewnwelediadau. Ond gyda'r defnydd cynyddol o Cudd-wybodaeth Artiffisial (AI) mewn gofal iechyd, yn benodol Modelau NLP clinigol wedi'u pweru gan AI, mae wedi dod yn haws i weithwyr gofal iechyd proffesiynol leoli a thynnu data heb strwythur o fewn EHRs.
Yn yr erthygl hon, byddwn yn taflu goleuni ar pam ei fod yn fuddiol, sut y gellir gwneud hyn yn ddi-dor (yn Modd AI), a'r heriau yn y broses hefyd.
Manteision Defnyddio NLP i Ddethol Gwybodaeth Glinigol o EHRs
Mwy o Effeithlonrwydd
Mae bodau dynol yn dueddol o wneud gwallau ac yn aml yn dod ar draws problemau gyda rheoli amser, gan arwain at oedi wrth gyflenwi data gofal iechyd neu gyflenwi'n amserol gydag ansawdd sydd wedi'i danseilio. Drwy awtomeiddio'r dasg gyda Modelau NLP modd AI, gellir lliniaru achosion o'r fath. Mae'r awtomeiddio yn lleihau llafur llaw, yn cyflymu echdynnu endidau fel meddyginiaethau, labordai, alergeddau, ac ati, gan alluogi clinigwyr a gwyddonwyr data i ganolbwyntio mwy ar wneud penderfyniadau yn hytrach na chwalu data.
Cyflawnder Data Gwell
Gellir canfod a llunio mewnwelediadau hollbwysig o ddata heb strwythur a allai gael ei anwybyddu gan bobl. Modelau AI pan gaiff ei hyfforddi ar setiau data mawr ac amrywiol. Mae hyn yn arwain at gronfeydd data cynhwysfawr o gasgliadau a mewnwelediadau sy'n cynorthwyo ymchwil, arloesi, diagnosis a gofal meddygol — yn enwedig pan gaiff modelau eu mireinio ar gyfer tasgau NLP gofal iechyd.
Adnabod Risgiau'n Amserol
Gall NLP clinigol sy'n cael ei bweru gan AI nodi risgiau posibl yn gyflym fel rhyngweithiadau meddyginiaeth neu ddigwyddiadau niweidiol, gan ganiatáu ymyriadau amserol. Modelau sy'n cael eu pweru gan dechnegau dadansoddeg rhagfynegol a Deallusrwydd Artiffisial mewn modd Gall canfod risg hyd yn oed ragweld dechrau rhai clefydau etifeddol neu glefydau sy'n dueddol o ffordd o fyw yn seiliedig ar ddata EHR sydd ar gael.
Gwell Gofal Cleifion
Mae gwybodaeth a echdynnir trwy NLP modd AI yn cefnogi ymyriadau wedi'u targedu, cynlluniau triniaeth wedi'u personoli, a chyfathrebu gwell rhwng gweithwyr gofal iechyd proffesiynol. Er enghraifft, nodi alergeddau risg uchel neu adweithiau niweidiol i gyffuriau yn gynharach, gan alluogi gofal ataliol.
Potensial Ymchwil Gwell
Drwy ddefnyddio NLP sy'n cael ei yrru gan AI i echdynnu data strwythuredig o gofnodion iechyd electronig helaeth, heb strwythur, mae ymchwilwyr yn cael mynediad at setiau data clinigol ar raddfa fawr ar gyfer astudiaethau epidemiolegol, iechyd y boblogaeth, a darganfod mewnwelediadau meddygol a fyddai fel arall yn aros yn gudd.
Echdynnu Manylion o Ddata EHR Heb Strwythur 101: Llif Gwaith Enghreifftiol
Mae'r broses o echdynnu mewnwelediadau o ddata EHR heb strwythur yn systematig a rhaid ei gwneud fesul achos. Mae gofynion y maes, pryderon a heriau brodorol y sefydliad gofal iechyd, cymwysiadau sy'n cael eu gyrru gan bwrpas, a'u goblygiadau cyfagos yn oddrychol a dyna'n union pam y dylai'r broses ystyried ffactorau o'r fath sy'n dylanwadu ar eich sefydliad a'i weledigaeth hefyd.
Fodd bynnag, fel mae gan bob dull lif gwaith penodol neu ddull rheol gyffredinol, rydym wedi rhestru canllaw i chi gyfeirio ato hefyd.
Caffael Data a Rhagbrosesu: Y cam cyntaf yw llunio data Cofrestrau Iechyd Electronig (EHR) sy'n cynnwys nodiadau clinigol, rhestrau meddyginiaeth, rhestrau alergeddau, ac adroddiadau gweithdrefnau. Mae prosesu ymlaen llaw mewn modd AI yn cynnwys dad-adnabod, glanhau, normaleiddio, a thocynnu i baratoi data mewn fformatau cyson (fformatau testun, strwythuredig vs anstrwythuredig).
Hyfforddiant Prosesu NLP / Model Deallusrwydd Artiffisial: Yna caiff y data a gasglwyd ei fwydo i'ch algorithmau NLP neu fodelau AI i ddadansoddi'r data testun, nodi endidau clinigol allweddol fel diagnosisau, meddyginiaethau, alergeddau a gweithdrefnau. Mae hyfforddiant yn y "modd AI" yn cynnwys dysgu dan oruchwyliaeth, weithiau dysgu heb oruchwyliaeth neu led-oruchwyliaeth, gan ddefnyddio setiau data wedi'u labelu.
Echdynnu Gwybodaeth: Yn seiliedig ar a yw eich model yn dilyn strategaethau dysgu dan oruchwyliaeth neu heb oruchwyliaeth (neu ddull hybrid AI), mae'n echdynnu gwybodaeth berthnasol am bob endid, gan gynnwys ei fath, dyddiad, manylion cysylltiedig, difrifoldeb, dos, ac ati.
Dilysu a Goruchwyliaeth Glinigol: Unwaith y bydd y model sy'n cael ei bweru gan AI yn echdynnu gwybodaeth, rhaid i weithwyr gofal iechyd proffesiynol ei dilysu am gywirdeb clinigol. Mae systemau dynol-yn-y-ddolen a dolenni adborth arbenigol yn sicrhau bod yr echdynnu'n ddibynadwy.
Integreiddio Data a Rhyngweithredadwyedd: Yna caiff y data strwythuredig ei integreiddio i'r system EHR neu gronfeydd data perthnasol eraill. Sicrhau cydymffurfiaeth â HL7 FHIR, safonau gofal iechyd eraill, a chefnogi rhyngweithrediadau.
Cylch Defnydd Clinigol ac Adborth: Mae'r integreiddio yn galluogi gweithwyr gofal iechyd proffesiynol i ddefnyddio gwybodaeth a echdynnwyd ar gyfer gwneud penderfyniadau clinigol, ymchwil, a mentrau iechyd cyhoeddus. Mae dolenni adborth modd AI yn helpu i wella cywirdeb modelau dros amser, gan addasu i fathau newydd o ddata neu batrymau ieithyddol.
Heriau Wrth Ddefnyddio NLP i Ddefnyddio Data EHR
Mae'r dasg o echdynnu data heb ei strwythuro o gofnodion iechyd electronig yn uchelgeisiol a gall wneud bywydau rhanddeiliaid gofal iechyd yn symlach. Fodd bynnag, mae tagfeydd a allai rwystro'r broses weithredu ddi-dor. Gadewch i ni edrych ar y pryderon mwyaf cyffredin fel y gallwch chi gael strategaethau rhagweithiol i fynd i'r afael â nhw neu eu lliniaru.
Ansawdd Data, Amrywiaeth a Rhagfarn: Mae cywirdeb echdynnu NLP yn dibynnu ar ansawdd, cysondeb a chynrychiolaeth data EHR. Gall gwahanol fformatau, terminolegau, cofnodion anghyflawn neu samplau rhagfarnllyd ddirywio perfformiad model AI.
Preifatrwydd, Diogelwch a Chydymffurfiaeth mewn Modd AI: Mae angen gweithredu mesurau i sicrhau preifatrwydd cleifion a diogelwch data yn ystod prosesu a storio sy'n cael ei bweru gan NLP/AI. Rhaid glynu wrth ganllawiau rheoleiddio fel GDPR, HIPAA, ac ati. Mae hyn yn cynnwys dad-adnabod, storio diogel, a rheolaethau mynediad.
Dilysu Clinigol a Dehongliadwyedd: Mae angen dilysu gwybodaeth a dynnwyd gan weithwyr gofal iechyd proffesiynol i sicrhau ei chywirdeb a'i pherthnasedd clinigol. Gall terminoleg gymhleth, ymadroddion amwys, neu gyflyrau prin ddrysu modelau. Hefyd, rhaid i systemau modd AI fod yn esboniadwy fel bod clinigwyr yn ymddiried ynddynt.
Integreiddio, Rhyngweithredadwyedd a Safonau: Mae angen integreiddio'r data a dynnwyd yn ddi-dor â systemau Cofrestru Iechyd Electronig presennol a systemau TG gofal iechyd eraill. Dylai modelau AI gefnogi HL7, FHIR, SNOMED, RadLex, ac ati, er mwyn sicrhau rhyngweithrediadau.
Graddadwyedd a Chynnal a Chadw: Yn y modd AI, mae angen ailhyfforddi, monitro a fersiynau parhaus ar systemau i ystyried arferion clinigol newydd, terminoleg feddygol sy'n esblygu, neu newidiadau yn arddull dogfennu.
Gofynion Cost ac Adnoddau: Mae datblygu, hyfforddi, dilysu a defnyddio systemau NLP sy'n cael eu pweru gan AI yn gofyn am fuddsoddiad mewn anodi data, goruchwyliaeth arbenigol, adnoddau cyfrifiadurol a phersonél cymwys.
Thoughts Terfynol
Yn fyr, mae'r potensial yn ddiddiwedd pan fyddwch chi'n ei ddefnyddio NLP wedi'i bweru gan AI i echdynnu data gofal iechyd o gofnodion iechyd electronig. Ar gyfer gweithrediadau di-ffael, rydym yn argymell mynd i'r afael â'r heriau, gorfodi goruchwyliaeth glinigol, a sicrhau defnydd cyfrifol mewn "modd AI".
Os ydych chi'n edrych i baratoi'r ffordd ar gyfer cydymffurfiaeth ddi-dor â mandadau data gofal iechyd a chael y gorau Data hyfforddi AI ar gyfer eich modelau, gallwch gysylltu â ni. Gan ein bod yn arloeswr yn y diwydiant, rydym yn deall y maes, eich gweledigaethau menter, a'r cymhlethdodau sy'n gysylltiedig â hyfforddi model NLP clinigol sy'n frodorol i ofal iechyd ac wedi'i optimeiddio ar gyfer deallusrwydd artiffisial. Cysylltwch â ni heddiw.
