تسمح معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لأجهزة الكمبيوتر بفهم لغة الإنسان. يستخدم الخوارزميات والتعلم الآلي لتفسير النصوص والصوت وتنسيقات الوسائط الأخرى. تقسم طريقة الترميز المعلومات التي نقدمها في النص البشري إلى وحدات دلالية أصغر في المعالجة الاحترافية.
يركز دمج البرمجة اللغوية العصبية في مجال الرعاية الصحية بشكل خاص على الجوانب الطبية الحيوية. تتضمن المعالجة اللغوية العصبية الطبية معالجة المستندات الطبية والتقارير الصحية والسجلات الصحية الإلكترونية وملخصات التفريغ وملصقات الأدوية والمنتديات عبر الإنترنت والوثائق السريرية. ستستكشف هذه المدونة فوائد معالجة اللغة الطبيعية السريرية (NLP) وتطبيقاتها.
فهم البرمجة اللغوية العصبية السريرية
البرمجة اللغوية العصبية هي إحدى طرق تحليل البيانات ذات الصلة وتفسيرها وتقييمها. باستخدام هذا ، يمكن لمتخصصي الرعاية الصحية استخراج الحقائق التي يحتاجونها لاتخاذ القرارات. الفرق الرئيسي بين البرمجة اللغوية العصبية العامة ومعالجة اللغات الطبيعية الطبية هو كيف ونوع البيانات التي يعالجها كل جزء. حيث يمكننا تضمين الكتب والنصوص العامة والوثائق المكتوبة والصور وما إلى ذلك ، بشكل عام ، تختلف البرمجة اللغوية العصبية وتمثيل البيانات والاختيار في البرمجة اللغوية العصبية السريرية.
لبناء نظام فعّال لمعالجة اللغات الطبيعية ، هناك معايير تشمل:
يتضمن ذلك الكشف عن معلومات مفيدة من مجموعات بيانات غير معروفة. هذا يساعد على تبسيط واستهداف جوانب محددة من المعلومات لمزيد من التحقيق.
في هذا ، يقوم نموذج البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بتفكيك المعلومات المدخلة وتحديد معنى المعلومات المشتركة. على سبيل المثال ، عندما يقوم الطبيب بتشخيص حالة ما ، يمكن أن تساعد البرمجة اللغوية العصبية الطبية في تحديد الأساس المنطقي الذي يستخدمه الأطباء للاستنتاج.
هذا المفهوم مفيد لمعرفة العلاقة بين مفهومين طبيين أو أكثر. على سبيل المثال ، يمكننا استخدام معالجة اللغات الطبيعية الطبية لمعرفة كيفية ارتباط حمض الأسكوربيك بالجوانب الأخرى لجسم الإنسان وظروفه.
أهمية البرمجة اللغوية العصبية السريرية في الرعاية الصحية
رؤية إمكانات معالجة اللغة الطبيعية السريرية (NLP) ، يقوم العديد من مؤسسات الرعاية الصحية والمتخصصين بدمج أنظمتها في عملياتهم. باستخدام استخراج المعلومات ، يمكن للنظام الذي يدعم معالجة اللغات الطبيعية (NLP) إبراز المعلومات المفيدة ، ويمكن أن تساعد التفسيرات الدلالية في فهم معنى النص المكتوب بخط اليد. يخطو البرمجة اللغوية العصبية (NLP) خطوة أخرى إلى الأمام للعثور على الاتصال بين أجزاء مختلفة من المعلومات.
باستخدام هذه المفاهيم ، يمكن أن يساعد AI NLP في قياس مشاعر البيانات المقدمة. بصرف النظر عن التمثيل الذاتي للبيانات ، يمكن أن يساعد البرمجة اللغوية العصبية أيضًا في أتمتة الفواتير الطبية استنادًا إلى الملاحظات السريرية التي تزيد من الدقة والسرعة.
علاوة على ذلك ، يمكن أن يوفر نظام البرمجة اللغوية العصبية المدربة جيدًا التحليل التنبئي بناءً على تاريخ المريض وفهمه لجسم الإنسان. مع الأخذ في الاعتبار الملاحظات السريرية وبيانات المريض والبيانات ، يمكن أن يساعد حل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) مؤسسة الرعاية الصحية في استقراء حالات الدخول إلى المستشفيات وتفشي الأمراض.
التطبيقات الرئيسية للغة البرمجة اللغوية العصبية السريرية في الرعاية الصحية
يحتوي البرمجة اللغوية العصبية في مجال الرعاية الصحية على العديد من التطبيقات التي تسمح للمهنيين الطبيين بتحسين عملهم والحصول على نتائج أفضل. فيما يلي بعض تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية في الرعاية الصحية.
- الترميز الطبي: يعتمد الترميز بمساعدة الكمبيوتر (CAC) على قاعدة عالية ، مع إدخالات في البرمجة اللغوية العصبية السريرية. مع الأخذ في الاعتبار إمكانات استخراج البيانات في البرمجة اللغوية العصبية ، يمكنه تحويل المعلومات الطبية والمصطلحات السريرية والإجراءات والأدوية والتشخيصات والخدمات والمعدات. يمكن أن يساعد الكود الموحد في الفواتير الطبية ومراقبة الجودة والبحوث الطبية وأنظمة تتبع الصحة العامة. نتيجة لذلك ، يمكن أن تستفيد صناعة الرعاية الصحية بشكل كبير من زيادة الكفاءة والدقة والسرعة.
- دعم القرار السريري: مع الأخذ في الاعتبار قدرات التحليل التنبؤية لـ NLP ، يمكن للأطباء استخدامها لاتخاذ قرارات سريرية أفضل. مع إمكانية تقليل الأخطاء الطبية ، يمكننا المضي قدمًا نحو الكشف عن العدوى بالكمبيوتر. باستخدام البيانات من الملاحظات السريرية وخوارزمياتها ، يمكن أن يصبح نظام البرمجة اللغوية العصبية أداة حيوية للأطباء والأطباء لتوفير العلاج المستهدف.
- إدارة صحة السكان: تساعد قدرة البرمجة اللغوية العصبية على فرز وتنظيم البيانات غير المهيكلة في تحقيق النتائج الصحية من خلال المراقبة والتحليل الدقيقين. باستخدام تقنيات تصنيف المخاطر ، يمكن لنظام البرمجة اللغوية العصبية تقييم سجلات المرضى لتحديد المرضى المعرضين لمخاطر عالية.
بالإضافة إلى ذلك ، من خلال تحليل التفاوتات الصحية ، يمكن أن يساعد نظام البرمجة اللغوية العصبية في تحديد التفاوتات الصحية بين السكان. باستخدام هذا ، يمكننا تحديد القضايا والمخاوف الصحية لمجموعات ديموغرافية محددة.
بالإضافة إلى هذه التطبيقات ، يمكن أن يساعد نظام البرمجة اللغوية العصبية أيضًا اكتشاف المخدرات. يمكن أن تساعد البرمجة اللغوية العصبية بشكل خاص مع الهدف تحديد المريض ، وفحص مركبات الأدوية ، وتصميم إجراءات التجارب السريرية ، وتجنيد المرضى للتجارب. يمكننا أيضًا استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتشغيل روبوتات المحادثة لتوفير مساعدين افتراضيين للعملاء.
دور مجموعات بيانات البرمجة اللغوية العصبية الطبية
البيانات موجودة في كل مكان اليوم ، لكنها مجزأة ومتنوعة. ان يمكن لنظام البرمجة اللغوية العصبية أن يفهم البيانات غير المهيكلة، ولكن التغذية في البيانات يجب أن تتم. لفهم السياق ، يحتاج نموذج البرمجة اللغوية العصبية إلى الوصول إلى مجموعات البيانات الطبية. يستخدم هذه البيانات للتحليل والقراءة بين السطور.
لبناء مجموعة بيانات البرمجة اللغوية العصبية ، نحتاج أولاً إلى إنشاء ملصقات. في البداية ، استمر في عمل الملصقات بسرعة وفقًا للبيانات المقدمة. بمجرد الانتهاء من ذلك ، يمكنك تحسين الملصقات ثم اختبارها للعثور على التوصيلات المناسبة.
اتبع نفس العملية حتى تنتهي من تنقيح البيانات ولكن غير المهيكلة مع وضع العلامات الدقيقة. عند الحديث عن وضع العلامات ، يعد هذا أحد التحديات الكبيرة لإنشاء مجموعات بيانات معالجة اللغات الطبيعية الطبية. أولاً ، نحتاج إلى خبرة في تصنيف البيانات الطبية ، نظرًا لتعقيد المجال الطبي.
يأتي التحدي الآخر في التعليق التوضيحي ، وتحديداً الخلافات في تصنيف البيانات. التعليقات التوضيحية أكثر تعقيدًا بالنسبة للمهام والعناصر الذاتية ، والتي يمكن أن تزيد من الخلافات.
يعد نظام معالجة اللغة الطبيعية السريرية (NLP) ضروريًا لمعالجة البيانات الطبية الحيوية وتحليلها الفعال. مع تضمين البرمجة اللغوية العصبية في صناعة الرعاية الصحية ، يمكننا تجربة رعاية أفضل للمرضى وعلاجات موجهة ونتائج دقيقة. في شيب، نحن نعمل في مجال الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية لجمع مجموعات البيانات الكبيرة والتعليق عليها وإلغاء تحديدها مما يجعل عملية تطوير نموذج البرمجة اللغوية العصبية أسهل.
