تُمكّن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية. وتستخدم الخوارزميات والتعلم الآلي لتفسير النصوص والصوت وتنسيقات الوسائط الأخرى. تُقسّم طريقة الترميز المعلومات التي نُقدّمها في النصوص البشرية إلى وحدات دلالية أصغر في المعالجة الاحترافية.
يركز دمج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في مجال الرعاية الصحية تحديدًا على الجوانب الطبية الحيوية. تشمل معالجة اللغة الطبيعية الطبية معالجة الوثائق الطبية، والتقارير الصحية، والسجلات الصحية الإلكترونية، وملخصات الخروج من المستشفى، وملصقات الأدوية، والمنتديات الإلكترونية، والوثائق السريرية. ستستكشف هذه المدونة فوائد معالجة اللغة الطبيعية السريرية (NLP) وتطبيقاتها.
فهم البرمجة اللغوية العصبية السريرية
تُعدّ معالجة اللغة الطبيعية (NLP) إحدى طرق تحليل البيانات المهمة وتفسيرها وتقييمها. باستخدامها، يستطيع أخصائيو الرعاية الصحية استخلاص الحقائق اللازمة لاتخاذ القرارات. يكمن الفرق الرئيسي بين معالجة اللغة الطبيعية العامة ومعالجة اللغة الطبيعية الطبية في كيفية ونوع البيانات التي يعالجها كل قسم. فبينما يُمكننا تضمين الكتب والنصوص العامة والوثائق المكتوبة والصور وغيرها، تختلف معالجة اللغة الطبيعية السريرية وتمثيل البيانات واختيارها.
لبناء نظام فعال للبرمجة اللغوية العصبية السريرية، هناك معايير بما في ذلك:
يتضمن ذلك الكشف عن معلومات مفيدة من مجموعات بيانات غير معروفة. يساعد هذا على تبسيط واستهداف جوانب محددة من المعلومات لمزيد من البحث.
في هذا النموذج، يُحلل نموذج البرمجة اللغوية العصبية المعلومات المُدخلة ويُحدد معناها. على سبيل المثال، عندما يُشخّص الطبيب حالةً ما، يُمكن للبرمجة اللغوية العصبية الطبية أن تُساعد في تحديد الأساس المنطقي الذي يستند إليه الطبيب في استنتاجاته.
هذا المفهوم مفيدٌ لفهم العلاقة بين مفهومين طبيين أو أكثر. على سبيل المثال، يمكننا استخدام البرمجة اللغوية العصبية الطبية لمعرفة كيفية ارتباط حمض الأسكوربيك بجوانب أخرى من جسم الإنسان وحالاته.
أهمية البرمجة اللغوية العصبية السريرية في الرعاية الصحية
نظراً لإمكانات معالجة اللغة الطبيعية السريرية (NLP)، تقوم العديد من مؤسسات الرعاية الصحية والمتخصصين فيها بدمج أنظمتها في عملياتهم. باستخدام استخراج المعلومات، يمكن للنظام المُمكّن بمعالجة اللغة الطبيعية تسليط الضوء على المعلومات المفيدة، كما تُساعد التفسيرات الدلالية في فهم معنى النصوص المكتوبة بخط اليد. وتتقدم معالجة اللغة الطبيعية خطوةً أبعد من ذلك لإيجاد الصلة بين مختلف المعلومات.
باستخدام هذه المفاهيم، يُمكن لتقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بالذكاء الاصطناعي أن تُساعد في تقييم مشاعر البيانات المُقدمة. بالإضافة إلى التمثيل الذاتي للبيانات، يُمكن لتقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أيضًا أن تُساعد في أتمتة الفواتير الطبية بناءً على الملاحظات السريرية، مما يُعزز الدقة والسرعة.
علاوة على ذلك ، يمكن لنظام معالجة اللغة الطبيعية المدرب جيدًا أن يوفر تحليلًا تنبؤيًا بناءً على تاريخ المريض وفهمه لجسم الإنسان. مع مراعاة الملاحظات السريرية وبيانات المرضى، يمكن لحلول معالجة اللغة الطبيعية مساعدة مؤسسة الرعاية الصحية على استقراء حالات دخول المستشفى وتفشي الأمراض.
التطبيقات الرئيسية للبرمجة اللغوية العصبية السريرية في الرعاية الصحية
للبرمجة اللغوية العصبية (NLP) في مجال الرعاية الصحية تطبيقات عديدة، مما يسمح للأطباء بتحسين عملهم وتحقيق نتائج أفضل. إليكم بعض تطبيقاتها في مجال الرعاية الصحية.
- الترميز الطبي: يحظى الترميز بمساعدة الحاسوب (CAC) بمكانة مرموقة، حيث تُدخل معالجة اللغة الطبيعية السريرية البيانات. وبأخذ قدرات معالجة اللغة الطبيعية في الاعتبار، يُمكنه تحويل المعلومات الطبية، والمصطلحات السريرية، والإجراءات، والأدوية، والتشخيصات، والخدمات، والمعدات. ويُمكن لهذا الترميز المُوحد أن يُساعد في الفوترة الطبية، ومراقبة الجودة، والبحوث الطبية، وأنظمة تتبع الصحة العامة. ونتيجةً لذلك، يُمكن لقطاع الرعاية الصحية أن يستفيد بشكل كبير من زيادة الكفاءة والدقة والسرعة.
- دعم القرار السريري: مع الأخذ في الاعتبار قدرات التحليل التنبؤي لتقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يمكن للأطباء استخدامها لاتخاذ قرارات سريرية أفضل. وبفضل قدرتها على تقليل الأخطاء الطبية، يمكننا المضي قدمًا نحو الكشف المحوسب عن العدوى. وباستخدام البيانات المستمدة من الملاحظات السريرية وخوارزمياتها، يمكن أن يصبح نظام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أداةً حيويةً للأطباء لتقديم علاج مُستهدف.
- إدارة صحة السكان: تُساعد قدرة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على فرز البيانات غير المنظمة وتنظيمها في تحسين النتائج الصحية من خلال المراقبة والتحليل الدقيقين. وباستخدام تقنيات تصنيف المخاطر، يُمكن لنظام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تقييم سجلات المرضى لتحديد المرضى الأكثر عرضة للخطر.
بالإضافة إلى ذلك، من خلال تحليل الفوارق الصحية، يُمكن لنظام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المساعدة في تحديد الفوارق الصحية بين السكان. باستخدام هذا، يُمكننا تحديد المشكلات الصحية التي تُعاني منها فئات سكانية مُحددة.
بالإضافة إلى هذه التطبيقات، يمكن لنظام معالجة اللغة الطبيعية أن يساعد أيضًا في اكتشاف المخدراتيمكن أن تساعد البرمجة اللغوية العصبية بشكل خاص في تحقيق الهدف تحديد هوية المريض، وفحص مركبات الأدوية، وتصميم إجراءات التجارب السريرية، وتجنيد المرضى للتجاربيمكننا أيضًا استخدام معالجة اللغة الطبيعية لتشغيل روبوتات الدردشة لتوفير مساعدين افتراضيين للعملاء.
دور مجموعات بيانات البرمجة اللغوية العصبية الطبية
أصبحت البيانات منتشرة في كل مكان اليوم، ولكنها مجزأة ومتنوعة. يمكن لنظام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) فهم البيانات غير المنظمةولكن يجب إدخال البيانات. لفهم السياق، يحتاج نموذج معالجة اللغة الطبيعية إلى الوصول إلى مجموعات البيانات الطبية. ويستخدم هذه البيانات للتحليل والقراءة بين السطور.
لبناء مجموعة بيانات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، نحتاج أولًا إلى إنشاء تسميات. في البداية، واصل إنشاء التسميات بسرعة وفقًا للبيانات المعروضة. بعد الانتهاء، يمكنك تحسين التسميات ثم اختبارها للعثور على روابط مناسبة.
اتبع نفس العملية حتى تحصل على بيانات مُحسّنة وغير مُهيكلة مع تصنيف دقيق. يُعدّ التصنيف تحديًا كبيرًا لإنشاء مجموعات بيانات معالجة اللغة الطبيعية الطبية. أولًا، نحتاج إلى خبرة في تصنيف البيانات الطبية، نظرًا لتعقيد المجال الطبي.
هناك تحدٍّ آخر في مجال التعليقات التوضيحية، وتحديدًا الخلافات في تصنيف البيانات. فالتعليق التوضيحي أكثر تعقيدًا بالنسبة للمهام والعناصر الذاتية، مما قد يُفاقم الخلافات.
يُعد نظام معالجة اللغة الطبيعية السريرية (NLP) أساسيًا لمعالجة البيانات الطبية الحيوية وتحليلها بفعالية. ومع دمج معالجة اللغة الطبيعية في قطاع الرعاية الصحية، يُمكننا الحصول على رعاية أفضل للمرضى، وعلاجات مُحددة، ونتائج دقيقة. في شيبنحن نعمل في مجال الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية لجمع وتوضيح وإزالة هوية مجموعات البيانات الكبيرة مما يجعل عملية تطوير نموذج معالجة اللغة الطبيعية أسهل.
