医疗保健 - 当前应用中的自然语言处理

Niccolo Mejia.
《阿凡达》

Niccolo是EMERJ的内容作家和初级分析师,开发网上内容并帮助定量研究。他拥有艾默生学院的书面,文学和出版学士学位。

医疗保健 - 当前应用中的自然语言处理

当谈到医疗保健在这个行业中,人们可能会想到许多人工智能方法的用例,比如机器视觉或者预测分析。但是,应用的应用自然语言处理(NLP)在医疗保健方面就像各种各样。

在本文中,我们将看看NLP的一些应用医院和医疗保健公司。我们将通过探索为医疗保健提供者提供NLP软件的四家公司来实现这一点:

  • IQVIA.该平台利用非结构化和替代性数据源,如社交媒体和医疗文件,生成有关法规和医疗文件的分析遵守。该软件被宣传,以查找有关客户公司合规性要求的更改的有用信息。
  • 3M提供了一个名为CodeRyte CodeAssist的系统,该系统可以识别医生报告中关于疾病和治疗的陈述。然后,该软件将报告标注为国际疾病分类(ICD)和当前程序术语(CPT)代码,这样患者就可以自动报销费用保险公司
  • 亚马逊声称它们的NLP解决方案可用于队列分析,或发现要注册的正确患者的过程临床试验一个新的药物。该软件梳理患者数据,找出最适合的参与者。
  • 细微沟通有一个叫做龙医学的医生和医生的解决方案,哪一个透过医生的话成一个电子健康记录(EHR)。

我们开始使用IQVIA及其医疗编码和合规解决方案分析了NLP在医疗保健空间中:

用于医疗编码和合规性的NLP

IQVIA.

建立在2016年,康涅狄格州启动IQVIA.优惠名称软件平台他们声称帮助医疗保健公司保持符合行业合规要求的变化。他们还声称它可以解释安全和质量合规性,以及医疗保健行业和商业法规。

IQVIA指出他们的合规解决方案的平台运行公司称之为“IQVIA核心”,这是其所有解决方案的技术和服务集。这个“核心”的一部分是IQVIA的分析引擎。此引擎据称利用预测分析和NLP来梳理数据,并找到用户正在寻找的信息。IQVIA可能在其分析引擎中使用NLP,以梳理来自社交媒体,电子医疗记录(EMR),临床试验和其他医疗文件的非结构化数据。这些文档将包含文本数据,而没有任何指导原则,如何写入,以便计算机可以理解它。因此,NLP可以帮助您对客户有价值的信息感。

IQVIA的分析引擎似乎专注于合同和商业化,因此他们使用NLP可以让客户在不阅读每一份医疗文档的情况下,找到符合行业和法律标准的见解。金宝搏吧

IQVIA的网站称,该公司拥有数百万份患者记录、临床试验,以及来自数十万社交媒体的短信链。机器学习算法很可能就是用这些数据进行训练的。这些数据将涉及患者或员工安全、新药或其他健康产品的效果如何等问题。关键字或短语将被标记为与它们可能反映的合规问题的类型相关。

例如,如果临床试验文件中的段落患者患者持续了新发现的药物的副作用,则数据科学家可能将该陈述标记为与安全法规的遵守相关。这将培训算法识别合规团队可能将其作为重要安全合规信息解释的文本链。

然后,客户可以将该算法暴露给未标记的文档或社交媒体帖子,它将能够识别其中的重要信息,从而提取出合规官员正在寻找的信息。这些类别将包括安全合规、法规合规、质量控制标准和商业合规。

以下是来自IQVIA网站的图表,显示了通过分析引擎的数据和信息流:

IQVIA的分析引擎过程

IQVIA.没有任何案例研究可以使用他们的软件显示成功。

IQVIA.不按名称列出任何过去的客户,但他们在风险投资中筹集了4000万美元,并由Cota Healthcare支持。

Harietta Eleftherochorinou是个IQVIA的ML和AI的全球高级校长。持有从伦敦帝国学院学习医学和基因组学机的博士学位。在IQVIA之前,Eleftherochoriou.担任德勤咨询高级分析和数据科学主管。

3M

3M优惠一种叫做Code Ryte Code Assist System的软件,它声称可以提供帮助医疗保健提供者和医生准确地报告患者疾病和接受业务或服务。该软件将通过使用NLP扫描包含非结构化数据的医生的报告。

代码Ryte代码辅助系统是将国际疾病(ICD)和当前程序术语(CPT)代码分配给医生的报告。ICD代码用于对医生报告中提到的疾病和相关健康问题进行分类。CPT代码用于列出患者经历或收到的医疗,手术和诊断程序或服务。它们用作用于通过报告进行搜索的速记。这两个代码类型都是处理医师报告的工作流程,并将其标记为优化医疗报销。

3M代码Ryte代码辅助软件后面的机器学习算法可能培训了数十万个医生与对这些疾病所接受的患者的疾病和治疗或服务相关的报告。

报告中提到的每种疾病都将被标记为ICD代码,并且每项服务或治疗都将用CPT代码标记。例如,如果患者在经营农业车辆时受伤,则会有一个ICD代码自动附加到与涉及农用车辆的伤害的报告。此代码可能看起来像“v84.0”。

这些标有标签的报告将通过机器学习算法运行,机器学习算法将训练它识别哪些代码对哪些报告是必要的。它还将训练它确定哪些文本链是需要ICD代码或CPT代码的指示器。

然后,一家客户公司可以通过软件运行未标记的医师的报告,并且它将检测与每个代码类型相关的关键字和短语。它可以将这些代码分配为自动报告。这可以允许更快地确定ICD和CPT代码以准确和优化的报销。

3M声称有帮助加州医疗商务服务(CMBS)自动编码他们的报告以加快流程并解散他们的积压未编码的报告。他们还发现,他们不得不遵守政府对医生质量报告系统(PQRS)的需求,这对CMBS进行了许多措施,以便编写其报告。根据案例研究,CMBS看到他们的三周积压完全随着时间的推移消失并自动化PQRS编码过程。

3M还有名单按需解决方案公司作为他们过去的客户。

Brian Stankiewicz.是3M的主要数据科学家。他掌握了来自加州大学洛杉矶的认知科学博士学位。此前,Stankiewicz是明尼苏达大学的博士后研究科学家。

NLP寻找合适的临床试验参与者

亚马逊

亚马逊优惠名为Amazon Guarmend Medical的软件,它声称可以帮助医疗保健公司和供应商从医疗记录中查找商业洞察力,金宝搏吧准确代码其医疗记录,并找到正确的临床试验患者。该软件使用NLP来梳理这些书面文档以查找所需的信息。

除了医学编码和商业智能之外,亚马逊理解医疗旨在帮助医疗队列分析。该软件据称能够突出与客户临床试验最相关的医疗信息。

亚马逊声称它可以从非结构化文本中找到这些信息,例如医生在关于患者患者经验的报告中的笔记。将提取重要的数据点,以便用户更容易访问它们。

这允许用户对患者进行更明智的决策,以募集他们的临床试验。例如,一种治疗多发性硬化症的症状的药物可能是客户的下一个临床试验的主题。来自医师的注意事项的文本数据可以告诉亚马逊理解医疗用户网络中的所有多发性硬化患者,或者它们具有联系信息。

亚马逊的理解机器学习算法可能培训数百万医生的记录,患者健康记录和临床试验报告。对于医疗队列分析,所有这些文件中的文本必须根据对招聘合适的试验参与者的多种因素来标记。

这些因素将是当前疾病或疾病,参与者的年龄和性别人口统计,以及与正在测试的人类类似的药物的历史。这些标记的文档将通过该算法运行,该算法将“教导”软件来确定用户的意图,以便根据用户输入的关键字提取正确的参与者记录。

客户公司的用户可以使用该软件搜索包含多个未标记文档的数据库。然后,它将能够检测文档中与用户正在搜索的疾病或人口统计数据相对应的单词。这将允许与被测试的药物有相同或相同疾病的人首先出现在搜索中,并加快决策过程。

以下是亚马逊网站的图形,它显示数据流入和退出亚马逊理解医疗以及软件对该数据的内容:

亚马逊如何理解医疗工作的图形示范

亚马逊没有任何案例研究可以与亚马逊理解医疗表现出成功。

亚马逊还有名单Fred Hutch,PWC和Roche作为一些他们过去的客户。

Roland Miezianko.机器学习引线亚马逊持有AI软件系统中的PHD寺庙大学。之前,Miezianko担任联合律集团机器学习高级主管科学家。

临床文档的语音识别

NUANCE通讯

细微沟通优惠软件名为Dragon Medical One他们声称的帮助医生和医疗保健提供者将言语转录为医疗文件,例如使用NHR。

该公司在广告中称,当医生对着配备的麦克风说话时,Dragon Medical One能够将语音转换为文本。当预约进行时,软件和麦克风都在医生的电脑上运行,医生可以对着麦克风说话,就像口述要记录下来的笔记一样。龙医疗一号可以检测到这一点,并将医生的话“输入”电子病历。这就自动化了医生自己将记录的病历转录到电子病历中的责任。

Nuance Communication的机器学习算法必须在数千个语音请求和数十万个词中培训,以不同的色调,拐点和口音。请求可以包括发出系统启动新行或使用句点结束句子的命令。然后,机器学习算法将能够识别医生作为要输入的单词和命令或执行的单词和命令的声音。

然后,客户端可以发言为龙医疗单独的麦克风,软件能够将所谓的EHR系统转录到它连接的EHR系统中。这可能或可能不需要对某些单词的拐点变化与口头命令相同,例如说“新线”,使软件跳到下一个文本线。

以下是一个简短的演示视频,展示了Nuance的Dragon Medical One软件如何工作:

细微沟通声称有帮助Allina Health.增加他们的临床文档,并更好地为他们的医生获得EHR体验。Allina Health综合龙医疗一进入它EHR创建过程。这使医生不得不将他们交出到EHR麦克风的所有内容。根据案例研究,Allina Health掌握了70%的基于语音的文档自动化,并在采用龙医疗后捕获的文件总量的167%增加。

细微沟通还有名单内布拉斯加州医学和浸礼会健康南佛罗里达州作为一些他们过去的客户。

保罗·龙头认知创新集团AI实验室和AI和机器学习产品经理的主管。持有西北大学计算机科学与通信研究的博士。之前,担任Idibon高级计算语言学工程师。

图片来源:费尔蒙地区医疗中心

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