وبلاگ

NLP در بهداشت و درمان

NLP در بهداشت و درمان
علوم پزشکی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

NLP در بهداشت و درمان

NLP در بهداشت و درمان  و مراقبت های بهداشتی

در دنیای فناوری محور، هر صنعتی به طور فزاینده ای درگیر پیشرفت های فناوری است و صنعت مراقبت های بهداشتی نیز از این قاعده مستثنی نیست. نحوه نگرش ما به تشخیص، درمان و مراقبت از بیمار با معرفی فناوری های جدید مرتبط با پزشکی در حال تغییر است. این فناوری ها نه تنها نحوه ارائه خدمات بهداشتی توسط کارکنان مراقبتهای بهداشتی به بیماران را تغییر میدهند، بلکه میزان سرمایه تزریق شده به صنعت علوم زیستی را نیز تغییر میدهند. در این مقاله، ما سعی داریم با نگاهی دقیق تر به چیستی NLP و اینکه چگونه می توانیم از آن در پزشکی بهره مند شویم، کاربرد و اهمیت یکی از این فناوری های پیشرفته به نام NLP را روشن کنیم.

NLP چیست :

اصطلاح NLP مخفف Natural language programming   یا پردازش زبان طبیعی  می باشد. اما در واقع معنای NLP چیست؟

ما انسان ها با استفاده ازمتن و گفتار با یکدیگر تعامل داریم. می توان گفت که متن و گفتار انواع اولیه داده هایی هستند که ما هر روز تولید می کنیم. و اگرچه صحبت کردن و نوشتن اغلب کارهای پیش پا افتاده و آسانی هستند، اما یادگیری نحوه انجام آنها آسان نیست. دومین وظیفه سخت همان چیزی است که NLP برای رسیدن به آن تلاش می کند. NLP سعی می کند ماشین ها را قادر سازد تا متن و گفتار را مانند ما انسان ها درک کنند. انتظار نهایی ما از آنچه سیستم های NLP باید قادر به انجام آن باشند خواندن، رمزگشایی و درک زبان انسان و سپس استفاده هوشمندانه از آن اطلاعات در برنامه های مختلف است.

پردازش زبان طبیعی دو مرحله دارد: در مرحله اول که پیش پردازش داده نامیده می شود، داده های متنی پیش پردازش و برای تجزیه و تحلیل آماده می شوند. و در مرحله دوم که به نام توسعه الگوریتم می باشد، الگوریتم مورد نیاز برای پردازش داده ها ساخته می شود.

دو مورد از الگوریتم های مورد استفاده در NLP :

  • سیستم مبتنی بر قوانین که از قواعد گرامری که ما با آنها آشنا هستیم برای تفسیر داده ها استفاده می کند
  • سیستم مبتنی بر یادگیری ماشینی که یاد میگیرد چگونه دادهها را با استفاده از دادههای آموزشی که به آنها تغذیه میکنیم، تفسیر کند.

اکنون نگاهی به کاربردهای پردازش زبان طبیعی در مراقبت های بهداشتی می اندازیم :

AI and Health

4 کاربرد NLP در بهداشت و درمان

نه تنها در حوزه سلامت، بلکه در هر زمینه ای که استفاده از فناوری در حال ظهور است، می توانیم مشکلات خود را تعریف کنیم و راه حل های مبتنی بر فناوری برای آنها پیدا کنیم. بنابراین، به جرات می توان گفت که کاربردهای NLP در مراقبت های بهداشتی نامحدود است. تنها عاملی که مرزهای برنامه های NLP را مشخص می کند این است که چگونه از تخیل خود در پرسیدن سوالات مهم استفاده می کنیم. اما در این بخش، برخی از رایج ترین کاربردهای NLP در مراقبت های بهداشتی را مورد بحث قرار می دهیم.

توجه داشته باشید که همه این برنامه ها نیاز به یک مرحله اولیه، دیجیتالی شدن دارند. و یک تکنیک NLP وجود دارد که برای این فرآیند مفید است. OCR یا Optical Character Recognition روشی است که توسط رایانه ها برای اسکن اطلاعات از تصاویر یا کاغذهای دست نویس و دیجیتالی کردن آنها برای تجزیه و تحلیل بیشتر استفاده می شود.

مستندات بالینی:

HR ( سوابق الکترونیکی سلامت ) یک پرونده دیجیتالی از رویدادهای سلامتی بیمار است. مرور تمام اطلاعات موجود در این رکوردها بسیار سخت است زیرا بیشتر آنها متنی بدون ساختار هستند به این معنی که داده ها مرتب و دسته بندی نشده اند و بیشتر یادداشت ها و گزارش ها هستند. استفاده از پردازش زبان طبیعی در EHR یک روش صرفه جویی در زمان است که به پزشکان کمک می کند تا اطلاعات بیمار را بررسی کنند.

پنهان سازی هویت:

ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی، پژوهشگران بالینی و شرکت های داروسازی موظفند از افشای اطلاعات سلامت شخصی محافظت کنند. شناسه های شخصی مانند نام، سن یا حتی تاریخی که در یک مطالعه شرکت کرده اید، اطلاعاتی هستند که باید حذف یا تغییر داده شوند تا هویت شما پنهان شود. اکنون که می دانیم PHI (اطلاعات سلامت شخصی) چیست، بیایید ببینیم NLP چگونه می تواند به پنهان کردن آن کمک کند. سیستم های NLP می توانند PHI را در اسناد بالینی تشخیص دهند و سپس آنها را شناسایی کنند. پنهان سازی هویت روش های مختلفی دارد و بحث در مورد آنها موضوعی جداگانه دارد.

AI and Health

مدل سازی ادعای بالینی:

برای تعیین وجود، احتمال یا عدم وجود مشکل، پزشک باید نکات بالینی را بررسی کند و وضعیت آن مشکل را شناسایی کند. سیستم NLP که برای مدل سازی ادعاهای بالینی طراحی شده است، می تواند به پزشک در فرآیند تشخیص و درمان کمک کند. در واقع، مدلسازی ادعای بالینی یکی از حیاتی ترین کاربردهای NLP در مراقبت های بهداشتی است.

تصور کنید به پزشک مراجعه کرده اید و از درد شدیدی که در 3 هفته گذشته در معده خود داشته اید شکایت می کنید. سپس پزشک شما این علامت را به عنوان موجود طبقه بندی می کند. ممکن است برخی علائم مشروط را نیز تجربه کرده باشید. فرض کنید در این مورد شما 4 جلسه سکسکه غیرقابل  توقف در طول 3 هفته گذشته داشته اید. این یک علامت مشروط است که ممکن است در تشخیص مشکل مفید باشد. این فرآیند علامت گذاری علائم، مشکلات شدید و فوری را در کانون توجه پزشک قرار می دهد. به عبارت دیگر، این سیستم NLP می تواند موارد فوری را شناسایی کند و به ارائه یک برنامه درمانی کمک کند.

طبقه بندی خودکار Icd-10 :

پزشکان، پرستاران و سایر متخصصان مراقبت های بهداشتی از ICD-10-CM ( طبقه بندی بین المللی بیماری ها، ویرایش دهم، اصلاح بالینی) به عنوان سیستم طبقه بندی، کدهایی استفاده می کنند که شرایط و علائم سلامت را نشان می دهد. سیستم های NLP می توانند به اختصاص یک کد ICD-10-CM به وضعیت سلامتی که پزشک مشاهده کرده است کمک کنند. تخصیص کد مناسب به مشکل در طراحی یک برنامه درمانی یا تعیین عوارض بیماری بسیار مهم است.

نتیجه

همانطور که در ابتدا ذکر شد، NLP می تواند به ما در بهبود مراقبت های بهداشتی از طرق مختلف کمک کند. استقرار NLP در مراقبت های بهداشتی می تواند گام های بلندی در ارائه خدمات بهداشتی، مراقبت از بیمار، توسعه دارو و غیره بردارد. از این رو، ما باید از کاربردهای NLP در مراقبت های بهداشتی به بهترین شکل ممکن استفاده کنیم و فرصت های جدیدی را ارائه دهیم.

منبع 

دیدگاه خود را اینجا قرار دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

فیلدهای نمایش داده شده را انتخاب کنید. دیگران مخفی خواهند شد. برای تنظیم مجدد سفارش ، بکشید و رها کنید.
  • عکس
  • شناسه محصول
  • امتیاز
  • قیمت
  • در انبار
  • موجودی
  • افزودن به سبد خرید
  • توضیحات
  • محتوا
  • عرض
  • اندازه
  • تنظیمات بیشتر
  • نویسنده
  • قسمت
  • زبان
Click outside to hide the comparison bar
مقایسه