هذه ليست معلومة جديدة أو إحصائية تُفيد بأن أكثر من 80% من بيانات الرعاية الصحية المتاحة لأصحاب المصلحة غير مُهيكلة. لقد سهّل انتشار السجلات الصحية الإلكترونية بشكل كبير على مُختصي الرعاية الصحية الوصول إلى البيانات المُتوافقة وتخزينها وتعديلها لأغراضهم. ولإعطائك مثالًا مُختصرًا على أنواع البيانات غير المُهيكلة المُختلفة المُتاحة في السجلات الصحية الإلكترونية، إليك قائمة سريعة:
الملاحظات السريرية للمرضى، والوصفات الطبية، والتشخيصات، وأوصاف الأعراض، والعلاجات، والمزيد
ملخصات الخروج التي تتضمن رؤى حول دخول المريض إلى المستشفى، والأدوية، والتشخيص، والتنبؤ، وتوصيات الرعاية المتابعة، والمزيد
تقارير علم الأمراض والأشعة
الصور الطبية مثل الأشعة السينية، والتصوير بالرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي المحوسب، والموجات فوق الصوتية وغيرها
مع ذلك، كانت الطرق التقليدية لاستخراج المعلومات الهامة من السجلات الصحية الإلكترونية يدوية في الغالب، وتتطلب ساعات عمل بشرية لتحديد المعايير والمعلومات والخصائص الفردية للرؤى. ولكن مع تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) في مجال الرعاية الصحية، على وجه التحديد نماذج معالجة اللغة الطبيعية السريرية المدعومة بالذكاء الاصطناعيأصبح من الأسهل بالنسبة لمتخصصي الرعاية الصحية تحديد البيانات غير المنظمة واستخراجها داخل السجلات الصحية الإلكترونية.
في هذه المقالة، سنلقي الضوء على سبب كونها مفيدة، وكيف يمكن القيام بذلك بسلاسة (في وضع الذكاء الاصطناعي), والتحديات في هذه العملية أيضًا.
مزايا استخدام البرمجة اللغوية العصبية لاستخراج المعلومات السريرية من السجلات الصحية الإلكترونية
زيادة الكفاءة
البشر معرضون للأخطاء وكثيرًا ما يواجهون مشاكل في إدارة الوقت، مما يؤدي إلى تأخير تسليم بيانات الرعاية الصحية أو تسليمها في الوقت المناسب مع انخفاض الجودة. من خلال أتمتة المهمة مع نماذج معالجة اللغة الطبيعية في وضع الذكاء الاصطناعييمكن التخفيف من حدة هذه الحالات. تُقلل الأتمتة من العمل اليدوي، وتُسرّع استخراج بيانات مثل الأدوية والمختبرات والحساسية، وما إلى ذلك، مما يُمكّن الأطباء وعلماء البيانات من التركيز بشكل أكبر على اتخاذ القرارات بدلاً من معالجة البيانات.
اكتمال البيانات المعزز
يمكن اكتشاف الرؤى الهامة من البيانات غير المنظمة التي قد يتجاهلها البشر وتجميعها بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعى عند تدريبها على مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة، ينتج عن ذلك قواعد بيانات شاملة للاستدلالات والرؤى التي تُسهم في البحث الدقيق والابتكار والتشخيص والرعاية الطبية، خاصةً عند ضبط النماذج لمهام معالجة اللغة الطبيعية في مجال الرعاية الصحية.
التعرف على المخاطر في الوقت المناسب
يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية السريرية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحديد المخاطر المحتملة بسرعة، مثل تفاعلات الأدوية أو الآثار الجانبية، مما يسمح بالتدخلات في الوقت المناسب. النماذج المدعومة بتقنيات التحليلات التنبؤية و الذكاء الاصطناعي في الوضع ويمكن لتقنيات الكشف عن المخاطر أن تتنبأ أيضًا بظهور بعض الأمراض الوراثية أو الأمراض المرتبطة بأسلوب الحياة استنادًا إلى بيانات السجلات الصحية الإلكترونية المتاحة.
تحسين رعاية المرضى
المعلومات المُستخرجة من خلال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بنمط الذكاء الاصطناعي تدعم التدخلات المُستهدفة، وخطط العلاج المُخصصة، وتحسين التواصل بين مُقدمي الرعاية الصحية. على سبيل المثال، يُمكن الكشف مُبكرًا عن الحساسية عالية الخطورة أو الآثار الجانبية للأدوية، مما يُتيح الرعاية الوقائية.
إمكانات بحثية محسنة
من خلال الاستفادة من معالجة اللغة الطبيعية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات المنظمة من السجلات الصحية الإلكترونية غير المنظمة والواسعة النطاق، يتمكن الباحثون من الوصول إلى مجموعات البيانات السريرية واسعة النطاق للدراسات الوبائية وصحة السكان واكتشاف الرؤى الطبية التي قد تبقى مخفية بخلاف ذلك.
استخراج التفاصيل من بيانات السجلات الصحية الإلكترونية غير المنظمة 101: نموذج سير عمل
إن عملية استخلاص الرؤى من بيانات السجلات الصحية الإلكترونية غير المنظمة عملية منهجية، ويجب إجراؤها على أساس كل حالة على حدة. فمتطلبات المجال، والمخاوف والتحديات التي تواجهها مؤسسات الرعاية الصحية، والتطبيقات الموجهة نحو تحقيق أغراض محددة، وتداعياتها، كلها عوامل ذاتية، ولهذا السبب تحديدًا، ينبغي أن تأخذ العملية في الاعتبار العوامل المؤثرة على مؤسستكم ورؤيتها.
ومع ذلك، بما أن كل نهج لديه سير عمل محدد أو نهج قاعدة عامة، فقد قمنا بإدراج دليل تمهيدي يمكنك الرجوع إليه أيضًا.
اكتساب البيانات ومعالجتها المسبقة: الخطوة الأولى هي تجميع بيانات السجلات الصحية الإلكترونية، بما في ذلك الملاحظات السريرية، وقوائم الأدوية، وقوائم الحساسية، وتقارير الإجراءات. تتضمن المعالجة المسبقة بتقنية الذكاء الاصطناعي إزالة التعريف، والتنظيف، والتطبيع، والترميز، لإعداد البيانات بتنسيقات متسقة (تنسيقات نصية، منظمة وغير منظمة).
تدريب معالجة البرمجة اللغوية العصبية / نموذج الذكاء الاصطناعي: تُغذّى البيانات المُجمّعة بعد ذلك في خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أو نماذج الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات النصوص، وتحديد العوامل السريرية الرئيسية، مثل التشخيصات والأدوية والحساسية والإجراءات. يتضمن التدريب في "وضع الذكاء الاصطناعي" تعلّمًا مُشرفًا، وأحيانًا تعلّمًا غير مُشرف أو شبه مُشرف، باستخدام مجموعات بيانات مُصنّفة.
استخراج المعلومات: بناءً على ما إذا كان نموذجك يتبع استراتيجيات التعلم الخاضعة للإشراف أو غير الخاضعة للإشراف (أو وضع الذكاء الاصطناعي الهجين)، فإنه يستخرج المعلومات ذات الصلة بكل كيان، بما في ذلك نوعه وتاريخه وتفاصيله المرتبطة وشدته وجرعته وما إلى ذلك.
التحقق والإشراف السريري: بمجرد استخلاص النموذج المُدعّم بالذكاء الاصطناعي للمعلومات، يجب التحقق من صحتها من قِبل متخصصي الرعاية الصحية لضمان دقتها السريرية. تضمن الأنظمة المُشاركة البشرية وحلقات التغذية الراجعة من الخبراء موثوقية الاستخلاص.
تكامل البيانات والتشغيل البيني: تُدمج البيانات المُهيكلة بعد ذلك في نظام السجلات الصحية الإلكترونية أو قواعد البيانات الأخرى ذات الصلة، مما يضمن الامتثال لمعايير HL7 FHIR ومعايير الرعاية الصحية الأخرى، ويدعم التوافق التشغيلي.
دورة الاستخدام السريري والتغذية الراجعة: يُمكّن هذا التكامل مُختصي الرعاية الصحية من استخدام المعلومات المُستخرجة في اتخاذ القرارات السريرية، والبحوث، ومبادرات الصحة العامة. تُساعد حلقات التغذية الراجعة في وضع الذكاء الاصطناعي على تحسين دقة النموذج بمرور الوقت، والتكيف مع أنواع البيانات أو الأنماط اللغوية الجديدة.
التحديات في الاستفادة من معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج بيانات السجلات الصحية الإلكترونية
إن استخراج البيانات غير المنظمة من السجلات الصحية الإلكترونية مهمة طموحة، ويمكن أن يُسهّل حياة المعنيين بالرعاية الصحية. ومع ذلك، هناك عقبات قد تعيق عملية التنفيذ السلسة. دعونا نلقي نظرة على أكثر المشاكل شيوعًا حتى تتمكنوا من وضع استراتيجيات استباقية لمعالجتها أو التخفيف منها.
جودة البيانات والتنوع والتحيز: تعتمد دقة استخراج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على جودة بيانات السجلات الصحية الإلكترونية واتساقها وقدرتها على التمثيل. قد يؤدي اختلاف التنسيقات أو المصطلحات أو السجلات غير المكتملة أو العينات المتحيزة إلى تدهور أداء نموذج الذكاء الاصطناعي.
الخصوصية والأمان والامتثال في وضع الذكاء الاصطناعي: يجب اتخاذ تدابير لضمان خصوصية المرضى وأمن بياناتهم أثناء المعالجة والتخزين باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي. يجب الالتزام بالمبادئ التوجيهية التنظيمية، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA)، وغيرها. ويشمل ذلك إخفاء الهوية، والتخزين الآمن، وضوابط الوصول.
التحقق السريري والقدرة على التفسير: تتطلب المعلومات المُستخرجة التحقق من قِبل مُختصي الرعاية الصحية لضمان دقتها وأهميتها السريرية. قد تُسبب المصطلحات المُعقدة، أو الصياغة الغامضة، أو الحالات النادرة إرباكًا للنماذج. كما يجب أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قابلة للتفسير حتى يثق بها الأطباء.
التكامل والتشغيل البيني والمعايير: يجب دمج البيانات المستخرجة بسلاسة مع أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية الحالية وأنظمة تكنولوجيا المعلومات الصحية الأخرى. يجب أن تدعم نماذج الذكاء الاصطناعي أنظمة HL7 وFHIR وSNOMED وRadLex، وغيرها، لضمان التوافق.
قابلية التوسع والصيانة: في وضع الذكاء الاصطناعي، تتطلب الأنظمة إعادة التدريب والمراقبة والإصدارات المستمرة لمراعاة الممارسات السريرية الجديدة أو المصطلحات الطبية المتطورة أو التغييرات في أسلوب التوثيق.
متطلبات التكلفة والموارد: يتطلب تطوير وتدريب والتحقق من صحة ونشر أنظمة معالجة اللغة الطبيعية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الاستثمار في شرح البيانات والإشراف من قبل الخبراء والموارد الحاسوبية والموظفين المؤهلين.
الخلاصة
باختصار، الإمكانات لا حدود لها عندما تقوم بالنشر البرمجة اللغوية العصبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لاستخراج بيانات الرعاية الصحية من السجلات الصحية الإلكترونية. لتطبيقات فعّالة، نوصي بمعالجة التحديات، وتطبيق الرقابة السريرية، وضمان النشر المسؤول في "وضع الذكاء الاصطناعي".
إذا كنت تتطلع إلى تمهيد الطريق للامتثال الصارم لمتطلبات بيانات الرعاية الصحية والحصول على الأفضل بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي لنماذجكم، تواصلوا معنا. بصفتنا روادًا في هذا المجال، نتفهم طبيعة هذا المجال، ورؤى مؤسستكم، والتعقيدات التي ينطوي عليها تدريب نموذج معالجة لغة طبيعية سريرية مُحسّن بالذكاء الاصطناعي، مُصمم خصيصًا للرعاية الصحية. تواصلوا معنا اليوم.
