Natural Language Processing (NLP) im Gesundheitswesen

Die Verarbeitung natürlicher Sprache im Gesundheitswesen verwendet Computerlinguistik und maschinelle Lerntechniken, um aussagekräftige Informationen aus unstrukturierten medizinischen Textdaten zu extrahieren. NLP-Systeme im Gesundheitswesen verarbeiten klinische Notizen, radiologische Berichte, pathologische Berichte und andere medizinische Dokumente, um Diagnosen, Behandlungen, Medikamente und klinische Ergebnisse zu identifizieren.

‍

Fortschrittliche NLP-Modelle, einschließlich transformatorbasierter Architekturen wie BERT und GPT, können medizinische Terminologie, klinische Zusammenhänge und komplexe Zusammenhänge in medizinischen Texten verstehen. Diese Systeme unterstützen die klinische Forschung, indem sie die Datenextraktion aus elektronischen Patientenakten automatisieren, ermöglichen klinische Entscheidungsunterstützung in Echtzeit durch automatisierte Dokumentationsanalysen und ermöglichen Studien zur Bevölkerungsgesundheit durch die Verarbeitung großer Mengen klinischer Texte. Zu den NLP-Anwendungen gehören die automatische Kodierung für Abrechnungszwecke, die Zuordnung von Patienten aus klinischen Studien, die Erkennung von Nebenwirkungen und die Berichterstattung über Qualitätsmaßnahmen.

‍

Die Integration von NLP mit anderen KI-Technologien ermöglicht eine umfassende Analyse sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Gesundheitsdaten und bietet umfassendere Einblicke in die Patientenversorgung und die Gesundheitsergebnisse.

‍