Cas d’utilisation de la technologie (NLP) dans les soins de santé

Dans le secteur de la santé, les dossiers médicaux des patients, les entrées de commandes et les notes des médecins ne sont pas les seules sources de données. En réalité, des millions de personnes ont déjà utilisé des kits à emporter pour télécharger leurs informations génétiques dans des bases de données commerciales.

Les technologies portables ont également ouvert de nouveaux canaux pour les données de santé des consommateurs. Cependant, ajouter à la mer de données de santé ne vous aidera pas beaucoup si vous ne les utilisez pas. Et de nombreux experts s’accordent à dire que l’application des données fait défaut.

De nombreux cas d’utilisation pour le traitement du langage naturel (TAL)

Entrez la technologie de traitement du langage naturel (NLP), qui peut traiter des données complètement non structurées. L’un des principaux objectifs pour une entreprise d’utiliser la technologie NLP est d’intégrer des systèmes intelligents pour optimiser les processus d’organisation, augmenter le temps de qualité et réduire les dépenses opérationnelles.

Cependant, l’intégration de la PNL dans développement d’applications de santé a d’autres avantages.

  • La PNL pourrait aider à traduire la parole humaine sous une forme lisible par machine, permettant aux machines de tirer un sens des données fournies.
  • Les outils de PNL sont utilisés dans les soins de santé pour exploiter de grandes quantités de données enregistrées sous forme de discours, de texte, de pictogrammes, de photos et d’autres formes de données afin d’en tirer des informations utiles.

Le traitement du langage naturel dans les soins de santé est prédit augmenter à un TCAC de 20,8 %, passant de 1 030,2 millions USD en 2016 à 2 650,2 millions USD en 2021, selon des études.

Avant de nous lancer dans les cas d’utilisation de cette technologie perturbatrice dans le secteur de la santé, permettez-moi de donner un bref aperçu de ce que signifie réellement la PNL !

Le NLP (Natural Language Processing) est un domaine de l’intelligence artificielle qui vise à combler le fossé entre les humains et les robots. La PNL est une capacité qui permet à un système robuste de comprendre, stocker, traiter et exécuter des informations basées sur les données sous forme de discours ou de texte compréhensibles par les humains.

L’importance et l’utilisation des systèmes de traitement du langage naturel dans le développement d’applications de soins de santé augmentent de jour en jour. Ainsi, des systèmes comme créer des chatbots à l’aide de la PNL font sensation dans le secteur de la santé.

Lorsqu’elle est efficacement mise en œuvre, la technologie permet aux cliniciens de rationaliser les opérations administratives, de consacrer plus de temps aux soins des patients et d’améliorer l’expérience des patients en analysant les données en temps réel.

8 principaux cas d’utilisation de la technologie NLP dans les soins de santé

1. Reconnaissance vocale

Depuis près de deux décennies, la PNL trouve ses origines dans les soins de santé avec la reconnaissance vocale, permettant aux médecins de transcrire des notes pour une saisie rapide des données du DSE.

La reconnaissance vocale frontale permet aux médecins de dicter des notes plutôt que de s’asseoir devant un ordinateur au point de service, tandis que la reconnaissance dorsale corrige tout problème dans la transcription avant qu’elle ne soit transmise pour vérification humaine.

La reconnaissance vocale est l’une des solutions les plus rentables, car elle élimine le besoin et les dépenses élevées de transcripteurs médicaux.

2. Documentation clinique

En raison de la dictée de la parole en texte et de la saisie de données structurées, l’impact de la PNL sur la reconnaissance vocale va de pair avec la documentation clinique, libérant les médecins de la structure laborieuse et contraignante des DSE permettant de meilleurs soins aux patients.

Nuance et M*Modal ont tous deux des technologies qui fonctionnent à l’unisson avec leur technologie de reconnaissance vocale pour recueillir des données structurées et une terminologie normalisée au point de service pour une utilisation future.

3. Codage assisté par ordinateur (CAC)

CAC rassemble des données sur les procédures et les traitements afin de capturer tous les codes possibles et d’optimiser les réclamations. Le CAC a peut-être augmenté la vitesse de codage, mais il n’a rien fait pour améliorer la précision.

Par exemple, une étude de la Cleveland Clinic a indiqué que si le CAC réduisait le temps de codage, il avait un taux de rappel et de précision pire lorsqu’il était utilisé seul sans l’aide d’un codeur accrédité.

4. Appariement des essais cliniques

L’appariement des essais cliniques est peut-être le cas d’utilisation dont on parle le plus dans la catégorie « en développement ». Linguamatics Health et Clinithink, par exemple, ont créé des moteurs de PNL pour résoudre les problèmes d’appariement des essais, tandis qu’IBM Watson Health et Inspirata ont consacré des ressources importantes à l’utilisation de la PNL pour aider les études en oncologie.

Dans un avenir pas trop lointain, la PNL semble avoir la capacité de faire de l’appariement des essais cliniques un processus transparent et automatisé.

5. Recherche en exploration de données

L’exploration de données dans les systèmes de santé permet aux entreprises de réduire la subjectivité dans la prise de décision tout en fournissant des connaissances médicales pertinentes. Une fois lancée, l’exploration de données peut devenir une technique de cycle pour la découverte des connaissances, aidant toute entreprise de soins de santé à développer une stratégie financière solide pour fournir de meilleurs soins aux patients.

6. Chatbots IA et scribe virtuel

Bien qu’aucune solution de ce type n’existe pour le moment, les applications de reconnaissance vocale ont une bonne possibilité d’aider les humains à modifier les documents cliniques. Quelque chose comme Alexa d’Amazon ou l’assistant de Google sera idéal pour cela.

Microsoft et Google se sont associés pour atteindre cet objectif particulier. Actuellement, la création d’un chatbot à l’aide de la PNL permet de capturer les symptômes et de diriger les patients vers le prestataire le plus approprié.

7. Analyse des causes profondes

Un autre aspect intrigant de la PNL est la capacité de l’analyse prédictive à fournir des solutions aux problèmes de santé courants.

De grandes caches de dossiers médicaux numériques peuvent aider à reconnaître des sous-ensembles de régions géographiques, de groupes raciaux ou d’autres segments démographiques variés qui font face à différents types de disparités en matière de santé lorsqu’ils sont appliqués à la PNL. Les systèmes de PNL évaluent les réponses non structurées pour déterminer ce qui cause les difficultés des patients ou les mauvais résultats.

8. Gestion des avis et analyse des sentiments

La PNL peut également aider à la gestion des avis sur Internet pour les établissements de santé. Chaque jour, il peut collecter et analyser des centaines d’avis sur les soins de santé à partir de listes tierces. Il peut également évaluer rapidement les émotions humaines ainsi que le contexte dans lequel elles sont exprimées.

Certains systèmes peuvent même écouter la voix du client dans les avis, ce qui peut aider le médecin à comprendre comment les consommateurs parlent de leurs soins et à communiquer plus efficacement grâce à l’utilisation d’un vocabulaire partagé.

L’avenir de l’industrie de la santé avec la PNL

Le secteur de la santé est impatient de faire des efforts pour améliorer le traitement du langage naturel, même s’il n’en est pas encore là. Certaines entreprises bien connues investissent massivement dans des initiatives d’informatique cognitive et d’analyse sémantique de données volumineuses, qui reposent toutes deux fortement sur la création de chatbots utilisant la PNL pour le développement.

Analyse financière

Les analystes financiers sont optimistes quant aux perspectives du NLP et des technologies associées dans les années à venir. Selon Recherche de marché alliéele marché de l’informatique cognitive représentera 13,7 milliards de dollars d’ici 2020, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 33,1 % par rapport aux niveaux actuels.

Techniques de langage naturel

Les techniques de traitement du langage naturel pourraient un jour combler le fossé entre l’énorme quantité de données générées quotidiennement et les capacités cognitives limitées de l’esprit humain.

La PNL a un potentiel pratiquement infini pour transformer les dossiers de santé électroniques d’un fardeau en une aubaine, des applications de médecine de précision de pointe au processus de base de codage d’une demande de facturation et de remboursement.

Besoin continu de traitement du langage naturel

Les nombreuses applications du traitement du langage naturel discutées ici offrent au secteur de la santé l’occasion de briser les anciennes barrières et de combler les lacunes du système de prestation de soins afin d’améliorer l’expérience du patient.

Contactez une société de développement de logiciels réputée pour fournir un développement d’applications de soins de santé de premier plan avec des solutions de PNL et d’IA dans un large éventail de cas d’utilisation.

Crédit image : Max Mishin de Pexels ; Merci

Smith Johnes

Smith est un rédacteur de contenu qui aime écrire sa compréhension et ses connaissances de manière simplifiée et engageante. Il est un adopteur précoce, aime se tenir au courant des dernières tendances et technologies.

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