Paydaşlar için mevcut sağlık verilerinin %80'inden fazlasının yapılandırılmamış olması yeni bir bilgi veya istatistik değil. Elektronik sağlık kayıtlarının (EHR) yükselişi, sağlık çalışanlarının kendi amaçları doğrultusunda birlikte çalışabilir verilere erişmesini, depolamasını ve değiştirmesini katlanarak kolaylaştırdı. EHR'lerde bulunan farklı yapılandırılmamış veri türlerine dair kısa bir örnek vermek gerekirse, işte kısa bir liste:
Hastalardan alınan klinik notlar, reçeteler, teşhisler, semptomların açıklamaları, tedaviler ve daha fazlası
Hastanın hastaneye yatışı, ilaçları, tanısı, prognozu, takip bakımı önerileri ve daha fazlası hakkında bilgiler içeren taburcu özetleri
Patoloji ve radyoloji raporları
X-ışınları, MRI'lar, BT taramaları, ultrasonlar ve daha fazlası gibi tıbbi görüntüler
Ancak, elektronik sağlık kayıtlarından kritik bilgileri çıkarma konusunda geleneksel yöntemler çoğunlukla manueldi ve bireysel parametreleri, bilgileri ve nitelikleri belirlemek için insan saatleri gerektiriyordu. Fakat sağlık hizmetlerinde yapay zekanın (YZ) , özellikle de YZ destekli klinik doğal dil işleme modellerinin artan kullanımıyla , sağlık profesyonellerinin elektronik sağlık kayıtlarındaki yapılandırılmamış verileri bulması ve çıkarması daha kolay hale geldi.
Bu yazıda, bunun neden faydalı olduğunu, ( yapay zeka modunda ) nasıl sorunsuz bir şekilde yapılabileceğini ve süreçteki zorlukları ele alacağız.
EHR'lerden Klinik Bilgi Çıkarmak İçin NLP Kullanmanın Avantajları
Verimliliği arttırmak
İnsanlar hata yapmaya yatkındır ve sıklıkla zaman yönetimiyle ilgili sorunlar yaşarlar; bu da sağlık verilerinin teslimatında gecikmelere veya zamanında teslimatın kaliteden ödün verilmesine yol açar. Yapay zeka destekli doğal dil işleme (NLP) modelleriyle görevi otomatikleştirerek bu tür durumlar azaltılabilir. Otomasyon, manuel iş gücünü azaltır, ilaçlar, laboratuvar sonuçları, alerjiler vb. varlıkların çıkarılmasını hızlandırır ve klinisyenlerin ve veri bilimcilerinin veri işleme yerine karar vermeye daha fazla odaklanmasını sağlar.
Gelişmiş Veri Bütünlüğü
İnsanlar tarafından gözden kaçırılabilecek yapılandırılmamış verilerden elde edilen kritik bilgiler, büyük ve çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilen yapay zeka modelleri tarafından tespit edilip derlenebilir . Bu, özellikle modeller sağlık alanındaki doğal dil işleme (NLP) görevleri için ince ayarlandığında, kusursuz araştırma, inovasyon, teşhis ve tıbbi bakıma yardımcı olan kapsamlı çıkarım ve içgörü veritabanları oluşturur.
Risklerin Zamanında Belirlenmesi
Yapay zekâ destekli klinik doğal dil işleme (NLP), ilaç etkileşimleri veya yan etkiler gibi potansiyel riskleri hızla belirleyerek zamanında müdahalelere olanak tanır. Risk tespiti modunda çalışan tahmine dayalı analitik teknikler ve yapay zekâ ile desteklenen modeller , mevcut elektronik sağlık kayıtları verilerine dayanarak belirli kalıtsal hastalıkların veya yaşam tarzına bağlı hastalıkların başlangıcını bile tahmin edebilir.
Gelişmiş Hasta Bakımı
Yapay zeka modu NLP ile elde edilen bilgiler, hedefli müdahaleleri, kişiselleştirilmiş tedavi planlarını ve sağlık profesyonelleri arasında daha iyi iletişimi destekler. Örneğin, yüksek riskli alerjilerin veya istenmeyen ilaç reaksiyonlarının daha erken fark edilmesi, koruyucu bakımın sağlanmasına olanak tanır.
Gelişmiş Araştırma Potansiyeli
Yapay zeka destekli NLP'yi kullanarak büyük, yapılandırılmamış EHR'lerden yapılandırılmış verileri çıkararak araştırmacılar, epidemiyolojik çalışmalar, toplum sağlığı ve aksi takdirde gizli kalacak tıbbi bilgilerin keşfi için geniş ölçekli klinik veri kümelerine erişim sağlıyor.
Yapılandırılmamış EHR Verilerinden Ayrıntıları Çıkarma 101: Örnek Bir İş Akışı
Yapılandırılmamış EHR verilerinden bilgi çıkarma süreci sistematiktir ve her vaka için ayrı ayrı yapılmalıdır. Alan gereksinimleri, sağlık kuruluşlarına özgü endişeler ve zorluklar, amaç odaklı uygulamalar ve bunların çevre etkileri özneldir ve bu nedenle süreç, kuruluşunuzu ve vizyonunuzu etkileyen faktörleri de dikkate almalıdır.
Ancak her yaklaşımın kendine özgü bir iş akışı veya pratik bir kuralı olduğu gibi, sizin için başvurabileceğiniz bir giriş kılavuzu da listeledik.
Veri Toplama ve Ön İşleme: İlk adım, klinik notlar, ilaç listeleri, alerji listeleri ve işlem raporlarını içeren elektronik sağlık kaydı verilerini derlemektir. Yapay zeka modu ön işleme, verileri tutarlı formatlarda (metin formatları, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış) hazırlamak için kimliksizleştirme, temizleme, normalleştirme ve belirteçleme işlemlerini içerir.
Doğal Dil İşleme / Yapay Zeka Modeli Eğitimi: Derlenen veriler daha sonra metin verilerini analiz etmek, teşhisler, ilaçlar, alerjiler ve prosedürler gibi temel klinik unsurları belirlemek için doğal dil işleme algoritmalarınıza veya yapay zeka modellerinize beslenir. "Yapay zeka modu"nda eğitim, etiketli veri kümeleri kullanılarak denetimli öğrenmeyi, bazen denetimsiz veya yarı denetimli öğrenmeyi içerir.
Bilgi Çıkarma: Modelinizin denetimli veya denetimsiz öğrenme stratejilerini (veya hibrit yapay zeka modunu) izlemesine bağlı olarak, her varlık hakkında türü, tarihi, ilgili ayrıntıları, ciddiyeti, dozu vb. dahil olmak üzere ilgili bilgileri çıkarır.
Doğrulama ve Klinik Gözetim: Yapay zekâ destekli model bilgileri çıkardıktan sonra, klinik doğruluğu açısından sağlık uzmanları tarafından doğrulanmalıdır. İnsan müdahalesi gerektiren sistemler ve uzman geri bildirim döngüleri, veri çıkarmanın güvenilir olmasını sağlar.
Veri Entegrasyonu ve Birlikte Çalışabilirlik: Yapılandırılmış veriler daha sonra EHR sistemine veya diğer ilgili veritabanlarına entegre edilir. HL7 FHIR ve diğer sağlık standartlarına uyumluluğun sağlanması ve birlikte çalışabilirliğin desteklenmesi amaçlanır.
Klinik Kullanım ve Geri Bildirim Döngüsü: Bu entegrasyon, sağlık profesyonellerinin çıkarılan bilgileri klinik karar verme, araştırma ve halk sağlığı girişimlerinde kullanmalarını sağlar. Yapay zeka modu geri bildirim döngüleri, yeni veri türlerine veya dilsel kalıplara uyum sağlayarak model doğruluğunu zaman içinde iyileştirmeye yardımcı olur.
EHR Verilerini Çıkarmak İçin NLP'den Yararlanmanın Zorlukları
Elektronik sağlık kayıtlarından yapılandırılmamış verileri çıkarma görevi iddialı bir iştir ve sağlık sektörü paydaşlarının hayatlarını kolaylaştırabilir. Ancak, sorunsuz uygulama sürecini engelleyebilecek bazı darboğazlar mevcuttur. En yaygın sorunlara bir göz atalım, böylece bunlarla başa çıkmak veya bunları azaltmak için proaktif stratejiler geliştirebilirsiniz.
Veri Kalitesi, Çeşitliliği ve Önyargısı: Doğal dil işleme (NLP) çıkarımının doğruluğu, elektronik sağlık kayıtlarındaki verilerin kalitesine, tutarlılığına ve temsil edilebilirliğine bağlıdır. Farklı formatlar, terminolojiler, eksik kayıtlar veya önyargılı örnekler, yapay zeka modelinin performansını düşürebilir.
Yapay Zeka Modunda Gizlilik, Güvenlik ve Uyumluluk: NLP/Yapay Zeka destekli işleme ve depolama sırasında hasta gizliliğini ve veri güvenliğini sağlamak için önlemler alınmalıdır. GDPR, HIPAA vb. düzenleyici yönergelere uyulmalıdır. Bu, kimliksizleştirme, güvenli depolama ve erişim kontrollerini içerir.
Klinik Doğrulama ve Yorumlanabilirlik: Elde edilen bilgilerin doğruluğunu ve klinik önemini sağlamak için sağlık uzmanları tarafından doğrulanması gerekir. Karmaşık terminolojiler, belirsiz ifadeler veya nadir görülen durumlar modelleri karıştırabilir. Ayrıca, yapay zeka tabanlı sistemlerin açıklanabilir olması, klinisyenlerin onlara güvenmesini sağlar.
Entegrasyon, Birlikte Çalışabilirlik ve Standartlar: Çıkarılan verilerin mevcut elektronik sağlık kayıt sistemleri ve diğer sağlık bilişim sistemleriyle sorunsuz bir şekilde entegre edilmesi gerekmektedir. Yapay zeka modelleri, birlikte çalışabilirliği sağlamak için HL7, FHIR, SNOMED, RadLex vb. standartları desteklemelidir.
Ölçeklenebilirlik ve Bakım: Yapay zeka modunda, sistemlerin yeni klinik uygulamaları, gelişen tıbbi terminolojiyi veya dokümantasyon stilindeki değişiklikleri hesaba katmak için sürekli olarak yeniden eğitilmesi, izlenmesi ve sürümlendirilmesi gerekir.
Maliyet ve Kaynak Gereksinimleri: Yapay zekâ destekli doğal dil işleme (NLP) sistemlerinin geliştirilmesi, eğitimi, doğrulanması ve devreye alınması, veri etiketleme, uzman gözetimi, hesaplama kaynakları ve nitelikli personele yatırım yapılmasını gerektirir.
Son Düşüncelerimiz
Özetle, yapay zeka destekli doğal dil işleme (NLP) kullanarak elektronik sağlık kayıtlarından (EHR) sağlık verilerini çıkardığınızda potansiyel sınırsızdır . Kusursuz uygulamalar için, zorlukların ele alınmasını, klinik gözetimin sağlanmasını ve "yapay zeka modunda" sorumlu bir şekilde dağıtımın güvence altına alınmasını öneriyoruz.
Sağlık verisi zorunluluklarına kusursuz uyum sağlamanın yolunu açmak ve modelleriniz için en iyi yapay zeka eğitim verilerini elde etmek istiyorsanız , bizimle iletişime geçebilirsiniz. Sektörde öncü bir firma olarak, alanı, kurumsal vizyonlarınızı ve sağlık sektörüne özgü, yapay zeka optimizasyonlu klinik doğal dil işleme (NLP) modelinin eğitiminde yer alan incelikleri anlıyoruz. Bugün bizimle iletişime geçin.
