NLP 人造言语处置 技术在医疗保健畛域中的八个案例

译者 | 夏东威

审校 | 梁策 孙淑娟

在医疗保健畛域，数据并不仅是来自患者肥壮记载、医嘱条目和医生处方。理想上，目前已有数百万人经过家用工具包将他们的基因消息上行到商业数据库。

可穿戴技术也为消费者肥壮数据开拓了新渠道。然而，假设这些医疗数据不去经常使用，那参与再多也没有多大意义。许多专家分歧以为，医疗数据的运行场景还远远不够。

人造言语处置(NLP)的诸多案例

人造言语处置(NLP)技术可以处置齐全非结构化数据，公司驳回NLP技术的一个关键目的是嵌入智能系统，以优化组织流程，优化期间应用效率，并缩小运营老本。

不论怎么，将NLP归入医疗保健运行程序开发还有其余好处。

钻研标明，医疗保健畛域的人造言语处置估量将从2016年的10.302亿美元参与到2021年的26.502亿美元，年复合增长率达20.8%。

在探讨这种推翻性技术在医疗行业的经常使用之前，先来了解下NLP的实践含意。

NLP是人工智能的一个畛域，旨在弥合人与机器人之间的鸿沟。借助NLP配置，一个弱小的系统能够以人类可以了解的语音或文本方式了解、存储、处置和口头数据驱动得出的见地。

在医疗保健运行程序开发中，人造言语处置系统的关键性和用途日益增大。因此，像经常使用NLP构建聊天机器人这样的系统也在医疗行业惹起了惊动。

在高效口头形态下，技术可以经过剖析实时数据协助临床医生简化治理操作流程，让他们将更多期间用于患者护理，以及改善患者体验方面。

NLP技术在医疗保健畛域的8大经常使用案例

1.语音识别

近20年来，NLP在医疗保健畛域的来源都与语音识别分不开，这项技术使得医生可以用极速转录处方录入电子肥壮记载(EHR)。

前端语音识别让医生可以不用坐在护理点电脑前口述处方，同时后端识别则在把转录文本发给人验证之前将疑问后行纠正。

由于不再须要医疗转录员及向其支付的高昂费用，语音识别是最具老本效益的处置方案之一。

2.临床文件

由于NLP语音到文本的听写和结构化数据输入方式，NLP对语音识别的影响与临床文档亲密关系，这种方式将医生从惨重且受限的电子肥壮记载结构中束缚进去，从而更好地护理患者。

Nuance和M*Modal两家公司都有与语音识别协同上班的技术，该技术在护理点搜集结构化数据和规范化术语以供未来经常使用。

3.计算机辅佐编码(CAC)

CAC搜集程序和治疗方案中的数据，以便捕捉每一个或者的代码并优化申明。或者CAC提高了编码速度，但在提高编码的准确性上，它没有采取任何措施。

比如，克利夫兰诊所一项钻研标明，只管CAC缩短了编码期间，但若无有资质的编码员协助，它在独自经常使用时召回率和准确率较差。

4.临床实验婚配

临床实验婚配或者是“正在开发”类别中探讨最多的案例。例如，LinguamaticsHealth公司和Clinithink两家公司曾经创立了NLP引擎来处置实验婚配疑问，而IBM WatsonHealth和Inspirata两家公司则投入了少量资源来应用NLP辅佐肿瘤钻研。

在不久的未来，NLP仿佛有才干使临床实验婚配成为一个无缝和智能化的环节。

5.数据开掘钻研

医疗保健系统中的数据开掘准许企业缩小决策的客观性，同时提供关系的医学常识。数据开掘一旦开局，它可以成为常识发现的一种循环技术，协助一切医疗保健公司制勘误当的财务策略，以提供更好的患者护理。

6.人工智能聊天机器人和虚构缮写器

只管目前还没有这样的处置方案，但语音识别运行程序很有或者协助人类修正临床文书上班。亚马逊的Alexa或谷歌助手将是成功这一指标的理想选用。

微软和谷歌在这方面曾经联手，以成功这一特定指标。目前，经常使用NLP构建聊天机器人可以失掉患者症状并将其疏导至最适合的治疗点。

7.基本要素剖析

NLP的另一个幽默的方面是预测性剖析的才干，以提供经常出现肥壮疑问处置方案。

数字医疗记载的少量缓存可以协助识别天文区域、种族个体或其余不同人口个体的子集，这些子集在运行NLP时面临不同类型的肥壮差异。NLP系统对非结构化反响启动评价，以确定患者致病根源。

8.回忆治理和心情剖析

NLP还可以协助医疗机构治理互联网评论。每天，它都可以从第三方列表中搜集和剖析数百条对于医疗保健的评论，此外还可以极速评价人类的心情以及心情表白的语境。

一些系统甚至可以在评论中凝听客户声响，这可以协助医生了解消费者，比如怎么看待他们的护理，并用大家都懂的言语启动更有效的沟通。

NLP在未来医疗行业的运行

医疗保健行业迫切须要投入精神来改良人造言语处置，只管如今还做得很有限。一些出名公司正在鼎力投资认知计算和语义大数据剖析方案，这两项方案都严重依赖经常使用NLP开发构建的聊天机器人。

1.财务剖析

金融剖析师对未来几年NLP及关系技术的前景持失望态度。据Allied MarketResearch数据，到2020年，认知计算市场价值将到达137亿美元，较目前水平其复合年增长率(CAGR)将达33.1%。

2.人造言语技术

日常发生的少量数据与人类有限的认知才干之间有必定差距，有朝一日，人造言语处置技术或者能够弥合这道鸿沟。

从尖端的准确医学运行到为账单和报销启动编码的基本环节，NLP简直具备有限后劲。借助它，电子肥壮记载将从累赘变为乐趣。

对人造言语处置的继续需求

本文提到了泛滥人造言语处置运行，这为医疗行业提供了一个机会，以打破旧有阻碍、填补医疗服务系统破绽，并进而改善患者体验。

你可以咨询一家声誉良好的软件开发公司，借助用例宽泛的NLP和AI处置方案以启动先进的医疗保健运行程序开发。

译者引见​​

夏东威，社区编辑，消息系统名目师，中国人民大学流传学硕士。具备复合型常识结构，有20多年IT上市公司市场总监、资深钻研员、IT名目担任人阅历。目前任职北京北信源软件股份有限公司资深钻研员，担任《东威智库》和《东哥安保观》群众号主编。

原文题目： ​ ​8 Use Cases for Natural Language Processing (NLP) Technology inHealthcare​ ​ ，作者：Smith Johnes