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
Bununla birlikte, EHR'lerden kritik bilgileri çıkarmak için kullanılan geleneksel yöntemler çoğunlukla manueldi ve içgörüler için bireysel parametreleri, bilgileri ve nitelikleri belirlemek için insan saatleri gerektiriyordu. Ancak, Yapay Zeka (AI) sağlık hizmetlerinde, özellikle Yapay zeka destekli klinik NLP modelleriSağlık profesyonellerinin EHR'ler içindeki yapılandırılmamış verileri bulup çıkarması daha kolay hale geldi.
Bu yazıda, bunun neden yararlı olduğunu, bunun nasıl sorunsuz bir şekilde yapılabileceğini açıklayacağız ( AI modu) ve süreçteki zorluklar da cabası.
EHR'lerden Klinik Bilgi Çıkarmak İçin NLP Kullanmanın Avantajları
Verimliliği arttırmak
İnsanlar hata yapmaya eğilimlidir ve zaman yönetimiyle ilgili sorunlarla sıklıkla karşılaşırlar. Bu da sağlık verilerinin gecikmeli teslimatına veya kaliteden ödün verilerek zamanında teslimata neden olur. Görevi otomatikleştirerek Yapay zeka modu NLP modelleriBu tür durumlar hafifletilebilir. Otomasyon, manuel iş gücünü azaltır, ilaçlar, laboratuvarlar, alerjiler vb. gibi verilerin çıkarılmasını hızlandırır ve böylece klinisyenlerin ve veri bilimcilerinin veriyle uğraşmak yerine karar almaya daha fazla odaklanmalarını sağlar.
Gelişmiş Veri Bütünlüğü
İnsanlar tarafından gözden kaçırılabilecek yapılandırılmamış verilerden elde edilen kritik bilgiler, aşağıdakiler tarafından tespit edilebilir ve derlenebilir: AI modelleri Geniş ve çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitildiğinde. Bu, özellikle modeller sağlık NLP görevleri için ince ayarlandığında, kusursuz araştırma, inovasyon, teşhis ve tıbbi bakıma yardımcı olan kapsamlı çıkarım ve içgörü veritabanlarının oluşmasını sağlar.
Risklerin Zamanında Belirlenmesi
Yapay zeka destekli klinik NLP, ilaç etkileşimleri veya olumsuz olaylar gibi potansiyel riskleri hızla belirleyerek zamanında müdahalelere olanak tanır. Tahmine dayalı analitik tekniklerle desteklenen modeller ve AI modunda Risk tespitinin yapılması, mevcut EHR verilerine dayanarak bazı 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 prosedür raporları içeren EHR verilerini derlemektir. Yapay zeka modu ön işleme, verileri tutarlı formatlarda (metin formatları, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış) hazırlamak için kimliksizleştirme, temizleme, normalleştirme ve belirteçleştirme işlemlerini içerir.
NLP İşleme / Yapay Zeka Model Eğitimi: Derlenen veriler daha sonra metin verilerini analiz etmek ve teşhisler, ilaçlar, alerjiler ve prosedürler gibi temel klinik unsurları belirlemek için NLP algoritmalarınıza veya yapay zeka modellerinize aktarılır. "Yapay zeka modu"ndaki eğitim, etiketli veri kümeleri kullanılarak gözetimli, bazen gözetimsiz veya yarı gözetimli öğrenmeyi içerir.
Bilgi Çıkarma: Modelinizin denetlenen veya denetlenmeyen öğrenme stratejilerini (veya hibrit AI modunu) izlemesine bağlı olarak, her varlık hakkında türü, tarihi, ilişkili ayrıntıları, şiddeti, dozu vb. dahil olmak üzere ilgili bilgileri çıkarır.
Doğrulama ve Klinik Denetim: Yapay zeka destekli model bilgileri çıkardıktan sonra, klinik doğruluk açısından sağlık uzmanları tarafından doğrulanması gerekir. Döngüdeki insan sistemleri ve uzman geri bildirim döngüleri, çıkarma işleminin güvenilir olmasını sağlar.
Veri Entegrasyonu ve Birlikte Çalışabilirlik: Yapılandırılmış veriler daha sonra EHR sistemine veya diğer ilgili veri tabanlarına entegre edilir. Böylece HL7 FHIR ve diğer sağlık standartlarına uyum sağlanır ve birlikte çalışabilirlik desteklenir.
Klinik Kullanım ve Geri Bildirim Döngüsü: Entegrasyon, sağlık çalışanlarının elde edilen bilgileri klinik karar alma, araştırma ve halk sağlığı girişimleri için kullanmalarını sağlar. Yapay zeka modu geri bildirim döngüleri, yeni veri türlerine veya dil kalıplarına uyum sağlayarak modelin zaman içinde doğruluğunu artırmaya 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 Önyargı: NLP çıkarımının doğruluğu, EHR verilerinin kalitesine, tutarlılığına ve temsil gücüne bağlıdır. Farklı formatlar, terminolojiler, eksik kayıtlar veya önyargılı örnekler, yapay zeka modelinin performansını düşürebilir.
Yapay Zeka Modunda Gizlilik, Güvenlik ve Uyumluluk: NLP/AI destekli işleme ve depolama sırasında hasta gizliliğini ve veri güvenliğini sağlamak için önlemler alınmalıdır. GDPR, HIPAA vb. düzenleyici yönergelere uyulmalıdır. Bunlara kimlik gizleme, güvenli depolama ve erişim kontrolleri dahildir.
Klinik Doğrulama ve Yorumlanabilirlik: Çıkarılan bilgilerin doğruluğu ve klinik uygunluğunun sağlanması için sağlık uzmanları tarafından doğrulanması gerekir. Karmaşık terminolojiler, muğlak ifadeler veya nadir durumlar modelleri karıştırabilir. Ayrıca, yapay zekâ modu sistemleri, klinisyenlerin güvenebilmesi için açıklanabilir olmalıdır.
Entegrasyon, İş Birliği ve Standartlar: Çıkarılan verilerin mevcut EHR sistemleri ve diğer sağlık bilişim sistemleriyle sorunsuz bir şekilde entegre edilmesi gerekmektedir. Yapay zeka modelleri, birlikte çalışabilirliği sağlamak için HL7, FHIR, SNOMED, RadLex vb. sistemleri desteklemelidir.
Ölçeklenebilirlik ve Bakım: Yapay zeka modunda, sistemlerin yeni klinik uygulamaları, gelişen tıbbi terminolojiyi veya dokümantasyon stilindeki değişiklikleri hesaba katmak için sürekli yeniden eğitim, izleme ve sürüm oluşturma işlemlerine ihtiyacı vardır.
Maliyet ve Kaynak Gereksinimleri: Yapay zeka destekli NLP sistemlerinin geliştirilmesi, eğitilmesi, doğrulanması ve dağıtılması, veri açıklamalarına, uzman denetimine, hesaplama kaynaklarına ve kalifiye personele yatırım yapılmasını gerektirir.
Son Düşüncelerimiz
Kısacası, konuşlandırdığınızda potansiyel sınırsızdır Yapay zeka destekli NLP EHR'lerden sağlık verilerini çıkarmak için. Kusursuz uygulamalar için, zorlukların ele alınmasını, klinik gözetimin zorunlu kılınmasını ve "yapay zeka modunda" sorumlu bir dağıtımın sağlanmasını öneriyoruz.
Sağlık verilerine ilişkin zorunluluklara tam uyum sağlamanın yolunu açmak ve en iyiyi elde etmek istiyorsanız AI eğitim verileri Modelleriniz için bizimle iletişime geçebilirsiniz. Sektörde öncü bir firma olarak, alanınızı, kurumsal vizyonlarınızı ve sağlık sektörüne özgü, yapay zeka ile optimize edilmiş bir klinik NLP modelinin eğitimindeki incelikleri anlıyoruz. Hemen bize ulaşın.
