Wie NLP die Gesundheitsversorgung und -abläufe verbessert (+ 8 NLP-Strategien und 8 Anwendungen)

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) im Gesundheitswesen ist genau das, was die Branche braucht. Warum? Dadurch können Computer verstehen, wie wir sprechen und schreiben. Dies ist so wichtig und branchenverändernd, da oft eine überwältigende Menge an Patienteninformationen und Notizen vorliegt, die schnell sortiert werden müssen. NLP im Gesundheitswesen trägt dazu bei, die Patientenversorgung zu verbessern und die Arbeit im Gesundheitswesen zu verbessern.

Der NLP-Markt im Gesundheitswesen wird voraussichtlich stark wachsen – von 2,7 Milliarden USD im Jahr 2023 auf 11,8 Milliarden USD im Jahr 2028. Dies zeigt, wie sehr die Menschen darauf vertrauen, dass NLP das Gesundheitswesen zum Besseren verändern wird. Und das aus guten Gründen …

Branchenexperten meinen, dass es verspricht, „das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften zu revolutionieren, die Datenanalyse zu vereinfachen und letztlich das Gesundheitswesen und die Dienstleistungen zu transformieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen“.

Interessant ist auch die Vorstellung einer Welt, in der Computer sämtliche Krankenakten sofort verstehen können. Wie würde das die Art und Weise verändern, wie wir uns um unsere Patienten kümmern?

Heute sprechen wir darüber, wie NLP das Gesundheitswesen verändert. Wir werden uns 8 NLP-Strategien und 8 Beispiele aus der Praxis ansehen, die die Leistungsfähigkeit von NLP veranschaulichen – und Ihnen vielleicht eine Vorstellung davon geben, wie NLP für Sie oder Ihre Kollegen nützlich sein könnte.

Was ist NLP und welche Rolle spielt es im Gesundheitswesen?

Stellen Sie sich Natural Language Processing (NLP) als eine Brücke vor. Allerdings nicht als eine, über die man mit dem Auto fährt, sondern als eine, die menschliche Kommunikation mit Computerintelligenz verbindet. NLP durchsucht große Mengen unstrukturierter Daten – denken Sie an elektronische Gesundheitsakten (EHRs), Notizen vom Arzt oder sogar Feedback von Patienten.

Im Kern bringt NLP Computern auf intelligente und praktische Weise bei, unsere Sprache zu begreifen und zu verstehen.

Warum ist das für medizinisches Fachpersonal wichtig? Es bedeutet, dass sie die benötigten Informationen schnell aus einer Flut von Daten heraussuchen können. Dies trägt dazu bei, dass Patienten eine erstklassige Versorgung erhalten und das Gesundheitswesen reibungslos läuft. Ärzte, Krankenschwestern und anderes medizinisches Fachpersonal können sich auf das konzentrieren, was sie am besten können: Patienten helfen.

Die 8 wichtigsten NLP-Strategien, die im Gesundheitswesen einen Unterschied machen

Einige NLP-Techniken sind im Gesundheitswesen besonders nützlich. Wir stellen Ihnen die sieben NLP-Strategien vor, die derzeit im Gesundheitswesen den größten Unterschied machen:

• Textklassifizierung: Stellen Sie sich ein Tool vor, das die Massen an Gesundheitsdaten sortiert und sie in klare, vordefinierte Kategorien einordnet. Nehmen wir an, ein Patient schickt eine E-Mail – diese kann automatisch in Behälter mit der Aufschrift „Terminanfragen“, „Rechnungsanliegen“ oder „Anfragen zur Rezepterneuerung“ wandern.
• Stimmungsanalyse: Dieses Tool untersucht den Ton und die Stimmung von Patientenfeedback oder -notizen. Haben Sie sich schon einmal gefragt, wie zufrieden Ihre Patienten sind? Die Stimmungsanalyse kann Ihnen dabei helfen, das herauszufinden. Dieses Feedback kann Gesundheitsdienstleistern dabei helfen, herauszufinden, in welchen Bereichen ihrer Dienstleistungen sie sich verbessern müssen.
• Named Entity Recognition (NER): Stellen Sie sich ein ausgeklügeltes System vor, das wichtige Teile in medizinischen Dokumenten erkennt und markiert (wie Medikamentennamen, Dosierungen und Erkrankungen). Genau das macht NER. Stellen Sie sich vor, wie einfach es für das medizinische Personal ist, die Krankengeschichten von Patienten zu überprüfen, wobei die aktuellen Medikamente hervorgehoben und zur Überprüfung bereitstehen.
• Optische Zeichenerkennung (OCR): Handschriftliche Notizen und gedruckte Seiten in digitalen Text umzuwandeln, ist das, worum es bei OCR geht. Diese Umwandlung digitalisiert Patientenakten aus der Vergangenheit und verbessert den Datenzugriff. Digitale Archive ermöglichen einen schnelleren Datenabruf und eine schnellere Datenanalyse.
• Themenmodellierung: Diese Methode ist wie ein Detektiv, der in riesigen Textsammlungen versteckte Themen entdeckt. Sie eignet sich perfekt, um Trends bei Krankheiten, Behandlungen und Patientenstimmungen zu erkennen. Die Analyse von Diskussionen in Patientenforen könnte gemeinsame Erfahrungen oder Bedenken hinsichtlich Behandlungen aufdecken, die wiederum wertvolle Erkenntnisse für Strategien zur Patientenversorgung liefern.
• Named Entity Linking (NEL): Aufbauend auf NER identifiziert NEL nicht nur Entitäten, sondern verbindet sie mit relevanten Informationen in einer Wissensdatenbank. Stellen Sie es sich so vor: Es kann eine Krankheit in Patientenakten diagnostizieren und Ihnen mit einem Klick Zugriff auf die neuesten Richtlinien oder Forschungsergebnisse dazu verschaffen.
• Sprachmodellierung: Bei dieser Methode geht es darum, zu erraten, welches Wort als nächstes in einem Satz kommt, wobei die Wörter davor als Anhaltspunkte dienen. Sie wird zum Erstellen klinischer Dokumente und zum Simulieren von Gesprächen mit Patienten verwendet. Stellen Sie sich ein Gespräch vor, bei dem Ihr Gegenüber nicht nur versteht, was Sie sagen, sondern auch erahnt, was Sie als Nächstes sagen werden. Dafür ist die Sprachmodellierung gut geeignet. Sie vereinfacht das Erstellen klinischer Notizen und interaktiver Simulationen, die sich natürlich anfühlen.

• Spracherkennung: Hier geschieht die Magie, gesprochene Worte in geschriebenen Text umzuwandeln. Spracherkennung revolutioniert Patientenakten und Telemedizin-Chats. Sie macht die Gesundheitsversorgung zugänglicher, indem sie Ärzten und Patienten ermöglicht, freier zu kommunizieren, ohne dass sie mit der Hand tippen oder schreiben müssen. Mit Spracherkennung im Gesundheitswesen kann alles, von einer schnellen Beratung am Telefon bis zur Aktualisierung der Krankenakte eines Patienten, effizienter erledigt werden, sodass kein Detail übersehen wird.

Diese NLP-Techniken helfen medizinischem Fachpersonal, die Informationsflut zu bewältigen. Das Ergebnis? Bessere Patientenversorgung, fundiertere Forschung und ein rundum reibungsloserer Betrieb.

Der große Einfluss von NLP auf Abläufe im Gesundheitswesen

NLP verbessert die Gesundheitsbranche in vielerlei Hinsicht erheblich. Werfen wir einen Blick auf die drei wichtigsten Anwendungsfälle, in denen NLP wirkungsvolle Beiträge geleistet hat: Vereinfachung von Gesundheitsakten, Zuordnung von Patienten zu Studien und Unterstützung von Ärzten bei der Entscheidungsfindung.

Vereinfachung von Gesundheitsakten

Was ist das Rückgrat der Gesundheitsfürsorge? Die klinische Dokumentation. Aufzeichnungen, die die Krankengeschichte, Diagnosen, Behandlungspläne und Ergebnisse festhalten, sind die Grundlage für eine gute Patientenversorgung und einen guten Gesundheitsbetrieb. NLP verändert diesen Bereich, indem es gesprochene oder handschriftliche Notizen mühelos in strukturierte, digitale Formate umwandelt. Das Ergebnis? Zeitersparnis, verbesserte Genauigkeit und bessere Zugänglichkeit.

Zuordnung von Patienten zu Studien

Die Suche nach den richtigen Kandidaten für klinische Studien kann wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen sein. Hier kommt NLP ins Spiel. Es automatisiert den mühsamen Prozess, endlose Patientendaten zu durchforsten, um Übereinstimmungen für bestimmte Studienkriterien zu finden. Dies beschleunigt nicht nur den Auswahlprozess, sondern eröffnet den Patienten auch neue Behandlungsmöglichkeiten.

Entscheidungshilfe für Ärzte

NLP unterstützt Ärzte, indem es ihnen wichtige Informationen aus verschiedenen Quellen wie medizinischen Büchern, elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) und Patientennotizen liefert. Diese große Menge an Informationen hilft Ärzten, gute Entscheidungen darüber zu treffen, mit welchem Problem ein Patient konfrontiert ist und wie er behandelt werden soll. NLP durchsucht Massen von Daten, um hilfreiche Tipps und Muster zu finden, die zunächst nicht leicht zu erkennen sind. Dies kann komplexe Gesundheitsprobleme vereinfachen und medizinischem Fachpersonal helfen, die beste Behandlung zu finden.

8 reale NLP-Anwendungen im Gesundheitswesen

Die Verarbeitung natürlicher Sprache eignet sich nicht nur hervorragend für „allgemeine“ Hilfe. Sie eignet sich auch für spezielle Aufgaben, die die Patientenversorgung, die Datenverarbeitung und den reibungslosen Ablauf verbessern. Sehen wir uns acht NLP-Anwendungen im Gesundheitswesen an, die die Spielregeln ändern:

1. Allgemeines Modell zur Erkennung klinischer benannter Entitäten (NER)

Dieses Tool durchsucht Texte nach wichtigen medizinischen Begriffen wie Krankheiten, Behandlungen und Medikamenten. Es ist sehr nützlich, um aus großen Datenmengen wichtige Informationen herauszufiltern. Es kann bei der Recherche helfen und Gesundheitsdienstleister über die Patientenversorgung und Behandlungsmöglichkeiten auf dem Laufenden halten.

2. Klinischer Entitäts-Resolver

Dieses Tool hilft dabei, klinische Notizen mit medizinischen Codes wie ICD-10-Codes abzugleichen. Es funktioniert wie ein Übersetzer, der sicherstellt, dass die Abrechnung korrekt und die Berichte präzise sind und Gesundheitsakten problemlos zwischen verschiedenen Systemen ausgetauscht werden können.

3. Modell zur Extraktion klinischer Beziehungen

Dies geht noch einen Schritt weiter und zeigt Zusammenhänge zwischen medizinischen Begriffen in Texten auf, beispielsweise wie ein Medikament eine Krankheit beeinflusst oder wie die Verbindung zwischen Symptomen und Krankheiten aussieht. Es liefert wertvolle Informationen für klinische Entscheidungen und gibt Gesundheitsdienstleistern ein umfassenderes Bild, auf das sie ihre Entscheidungen stützen können.

4. Klinisches Behauptungsmodell

Dieses NLP-Tool überprüft klinische Notizen, um festzustellen, ob eine Erkrankung oder ein Symptom vorhanden, nicht vorhanden oder möglich ist. Es wirkt wie eine Lupe über Patientenakten und bietet klare Einblicke für genaue Diagnosen und Behandlungspläne.

5. Analyse der Patientenstimmung

Dabei werden Patientenfeedback und -notizen analysiert, um zu verstehen, wie Patienten ihre Behandlungen und Gesundheitsdienstleistungen empfinden. Dies hilft Gesundheitsdienstleistern, die Zufriedenheit und Sorgen der Patienten zu verstehen. Außerdem können sie so die Patientenerfahrung verbessern, indem sie auf individuelle emotionale und psychologische Bedürfnisse eingehen.

6. Klinisches Deidentifikationsmodell

Da Patientendaten vertraulich sind, entfernt dieses Tool persönliche Informationen aus klinischen Dokumenten, um Datenschutzgesetzen wie HIPAA zu entsprechen. Es garantiert die Patientenvertraulichkeit und ermöglicht gleichzeitig die Verwendung der Daten für Forschung und Analyse.

7. Automatisierte Patientenanweisungen

Dabei wird NLP verwendet, um medizinische Begriffe in leicht verständliche Anweisungen für Patienten umzuwandeln. Es automatisiert die Erstellung klarer Richtlinien für Medikamente, Nachbehandlung und Änderungen des Lebensstils. Es trägt dazu bei, sicherzustellen, dass Patienten ihre Behandlungspläne verstehen und sie korrekt befolgen können.

8. Anerkennung benannter Entitäten im Finanzvertrag

Diese Anwendung konzentriert sich auf die administrative Seite, indem sie Finanz- und Vertragsdokumente scannt. Sie identifiziert und organisiert wichtige Informationen wie Servicecodes, Zahlungsbedingungen und beteiligte Parteien. Sie hilft bei der Rationalisierung der Rechnungsstellung und des Vertragsmanagements und macht den Betrieb im Gesundheitswesen effizienter.

Der Einfluss von NLP auf die Patientenversorgung und den Gesundheitsbetrieb

NLP bringt neue Perspektiven in die Patientenversorgung und den reibungslosen Ablauf von Gesundheitsdienstleistungen. Mit seiner Fähigkeit, die menschliche Sprache zu entschlüsseln und zu verstehen, öffnet NLP die Türen zu präziseren Diagnosen, maßgeschneiderten Behandlungsplänen und einem besseren Verständnis dessen, was Patienten wirklich brauchen.

Für alle, die im Gesundheitswesen arbeiten, bedeutet die Einbindung von NLP, eine Flut unstrukturierter Daten – von klinischen Beobachtungen bis hin zu Patientenfeedback – schnell und effizient in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln. Dies verbessert nicht nur die Patientenversorgung, indem es dem medizinischen Fachpersonal ein umfassenderes Bild liefert, sondern vereinfacht auch die Abläufe im Gesundheitswesen im Allgemeinen. Stellen Sie sich Tools vor, die alle alltäglichen Aufgaben (von der Dateneingabe bis zur Verwaltung von Patientenakten) automatisieren und bei schwierigen klinischen Entscheidungen helfen.

Dies ist unsere Stärke bei Fast Data Science. Wir entwickeln maßgeschneiderte NLP-Lösungen, die den individuellen Anforderungen von Gesundheitsdienstleistern und Fachleuten wie Ihnen gerecht werden.

Wenn Sie mehr erfahren möchten, bietet unser Artikel „ Die schöne neue Welt der KI in der Pharmaindustrie“ einen guten Überblick über unsere Reise durch die spannenden Möglichkeiten von KI und NLP bei der Neugestaltung der Pharmaforschung und des Gesundheitsangebots.

Warum sollten Sie sich für Fast Data Science für NLP-Lösungen entscheiden?

Unser engagiertes Team bei Fast Data Science unter der Leitung von Thomas Wood verfügt über umfangreiche Erfahrung und eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Anwendung von NLP im Gesundheitswesen, um die spezifischen Herausforderungen der Branche zu bewältigen. So arbeiten wir:

• Maßgeschneiderte NLP-Lösungen: Wir erkennen die Individualität jedes Gesundheitsdienstleisters und jeder Forschungseinrichtung an. Deshalb entwickeln wir NLP-Lösungen, die sich nahtlos in Ihre bestehenden Systeme integrieren lassen. Unser Ziel? Lösungen zu liefern, die nicht nur effizient sind, sondern auch Ihre spezifischen Ziele erreichen. Wenn Sie ein Beispiel sehen möchten: Unsere Arbeit im Bereich KI für das Gesundheitswesen zeigt unser Engagement für die Entwicklung maßgeschneiderter NLP-Anwendungen, die die Patientenversorgung und die Betriebseffizienz verbessern.
• NLP-Services von A bis Z: Ganz gleich, ob es darum geht, wichtige Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen oder maschinelle Lernmodelle zu implementieren, die die Patientenversorgung verändern – unsere Services decken das gesamte Potenzial von NLP im Gesundheitswesen ab. Von der Verfeinerung klinischer Dokumentationen bis hin zur Verbesserung klinischer Studienübereinstimmungen, wie beispielsweise bei unserer Partnerschaft bei der Boehringer Ingelheim Clinical Trials Analysis , nutzen wir unsere Fähigkeit, NLP auf sinnvolle Weise einzusetzen.
• Einen echten Unterschied machen: Unsere Arbeit, wie das Clinical Trial Risk Tool , ist ein Beweis dafür, dass wir NLP-Technologie in echte Vorteile für den Gesundheitssektor umsetzen können. Indem wir komplexe Aufgaben vereinfachen und die Geheimnisse klinischer Daten entschlüsseln, ermöglichen wir es Gesundheitsdienstleistern, eine bessere Versorgung anzubieten und die medizinische Forschung voranzutreiben.
• Fokussiert auf Zusammenarbeit: Das Lob unserer Kunden spricht Bände über unser Engagement für Spitzenleistungen und Teamarbeit. Wenn Sie sich für eine Zusammenarbeit mit Fast Data Science entscheiden, arbeiten Sie mit einem Team zusammen, das aufmerksam, anpassungsfähig und darauf ausgerichtet ist, echten Mehrwert zu bieten. Unsere erfolgreichen Partnerschaften, wie beispielsweise mit dem NHS bei der Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation, sind ein Beweis für unsere Fähigkeiten bei der Bereitstellung wirkungsvoller Lösungen für das Gesundheitswesen.

Bessere Versorgung durch NLP im Gesundheitswesen

Die Einführung von NLP bringt große Veränderungen im Gesundheitswesen mit sich – Veränderungen, die notwendig sind, um mit der Entwicklung der Gesundheitsversorgung und -forschung Schritt zu halten. NLP hilft uns, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, die Patientenversorgung zu verbessern und die Abläufe im Gesundheitswesen zu optimieren.

Hier bei Fast Data Science führen wir diesen Wandel an, indem wir NLP-Lösungen entwickeln, die gut zu dem passen, was Gesundheitsdienstleister bereits verwenden. Unser Ziel ist es, den Betrieb im Gesundheitswesen reibungsloser zu gestalten und die Patientenversorgung auf ein höheres Niveau zu heben.

Mit NLP haben wir ein größeres Ziel im Auge: Wir werden daran erinnert, dass es bei der Gesundheitsfürsorge nicht nur darum geht, dem Leben Jahre zu verleihen, sondern den Jahren Leben zu verleihen. Diese Philosophie steht im Mittelpunkt unserer Mission, bei der der Einsatz von NLP über technische Errungenschaften hinausgeht, um das Leben der Patienten wirklich zu verbessern und die Arbeit des medizinischen Fachpersonals zu erleichtern.

Unsere Erfahrung erstreckt sich auf verschiedene Bereiche, darunter Pharmazeutika und akademische Forschung . Wir sind zuversichtlich, dass wir auch Ihnen helfen können!

Möchten Sie wissen, wie unsere NLP-Dienste Ihre Gesundheitsabläufe und Strategien zur Patientenversorgung verändern können? Wir sind ganz Ohr und besprechen gerne mit Ihnen, wie wir unsere Dienste an Ihre Bedürfnisse anpassen können.

Kontaktieren Sie uns oder rufen Sie uns unter +44 20 3488 5740 an, um die immensen Möglichkeiten der NLP im Gesundheitswesen zu nutzen.

Metatitel: NLP im Gesundheitswesen: Revolutionierung der Patientenversorgung und -abläufe

Meta-Beschreibung: Entdecken Sie, wie NLP das Gesundheitswesen durch verbesserte Patientenversorgung und optimierte Abläufe verändert. Entdecken Sie benutzerdefinierte NLP-Lösungen auf fastdatascience.com.