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El procesamiento del lenguaje natural (PNL), junto con el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la visión por computadora y el reconocimiento de imágenes, son todas ramas de la inteligencia artificial (IA). El objetivo del software PNL es construir sistemas informáticos que acepten la entrada en forma de lenguaje hablado o escrito y proporcionen salida hablada o escrita, es decir, se comuniquen como si el sistema informático fuera un ser humano.
Gracias a dispositivos y aplicaciones como Alexa, Siri, Google Assistant y Cortana, gran parte de la población mundial tiene al menos una familiaridad pasajera con la PNL. Se está utilizando hoy para realizar una amplia gama de tareas en muchas industrias. Sin embargo, hasta hace poco, las organizaciones de atención médica se habían quedado atrás de otras en la captura de los beneficios que ofrece la PNL. Sin embargo, está empezando a ponerse al día.
Aquí hay varios casos de uso de PNL en la atención médica que ya están mejorando el campo. Cada uno de estos contribuirá a una mayor transformación digital de la atención médica a medida que la tecnología continúa avanzando.
Codificación y facturación médica
La PNL agiliza la forma en que los codificadores médicos extraen información diagnóstica, de procedimientos y otra información clínica. En lugar de que un codificador lea documentos y los convierta en códigos alfanuméricos, NLP los lee y envía los códigos al codificador para su verificación. Esto permite que el codificador humano trabaje en documentos que la PNL no puede procesar con precisión y reduce el gasto general de codificar información médica. Al final, una codificación más precisa y completa da como resultado una facturación más precisa y oportuna.
Asistentes virtuales de enfermería
El aumento de asistentes virtuales de enfermería capaces de comunicarse con pacientes que utilizan PNL está en marcha. La comunicación regular entre los pacientes y el robot de enfermería extiende la atención más allá de las paredes de la sala de la clínica sin sobrecargar los recursos existentes. Se puede controlar el cumplimiento del plan de atención del paciente, y los desencadenantes pueden notificar a los proveedores sobre problemas que requieren atención humana. Los pacientes pueden recibir acceso las 24 horas al soporte y las respuestas, incluida la ayuda con la medicación. Los investigadores en este campo estiman que los asistentes virtuales de enfermería reducirán los costos de atención médica en los Estados Unidos en $ 20 mil millones para 2026.
Cirugía asistida por robot
Algunos robots quirúrgicos usan IA para aplicar información obtenida de cirugías anteriores al caso actual, lo que conduce a mejores resultados progresivamente. Más allá de las muchas ventajas conocidas, la cirugía robótica ofrece, agregar un componente de PNL permite a los cirujanos consultar el sistema y dirigir sus acciones verbalmente.
Reducción del «agotamiento de EHR»
Estudios recientes han indicado que los proveedores de atención médica pasan casi la mitad de cada día actualizando registros electrónicos de salud y haciendo otro trabajo administrativo, lo cual es motivo de preocupación. Les deja con muy poco tiempo para realizar sus funciones básicas de examinar y discutir información clínica, diagnóstica y de tratamiento con pacientes en un entorno cara a cara.
Ingresar y administrar la información del paciente es un contribuyente importante al agotamiento del médico. Más de la mitad de los médicos encuestados en un estudio de la Physician’s Foundation 2018, informaron que ingresar datos en el EHR reduce su eficiencia y los resta de su interacción con los pacientes. Los sistemas que usan PNL permiten a los médicos ingresar notas en el EHR al hablarle. Esto ahorra tiempo frente a tener que escribir. Además, también permite a los pacientes modificar o corregir lo que el médico está ingresando en el EHR.
Otros casos de uso importantes
Si bien mejorar el valor clínico de los EHR y reducir el agotamiento del médico es uno de los desafíos más apremiantes entre las organizaciones de atención médica, la PNL está contribuyendo a la transformación digital de la atención médica de muchas otras maneras. Por ejemplo, PNL es útil en
Si bien mejorar el valor clínico de los EHR y reducir el agotamiento del médico es uno de los desafíos más apremiantes entre las organizaciones de atención médica, la PNL está contribuyendo a la transformación digital de la atención médica de muchas otras maneras. Por ejemplo, PNL es útil en
- Confortar a los pacientes que se vuelven confusos y ansiosos porque no entienden los datos que se les presentan a través del sitio web del portal. Por ejemplo, PNL puede explicar el significado de abreviaturas y terminología médica. En lugar de dejar que el paciente se preocupe o llame al médico para explicar el informe, la PNL puede educar y posiblemente también calmar al paciente.
- Al ofrecer actualizaciones resumidas de ideas clave, conceptos y conclusiones contenidas en grandes volúmenes de notas clínicas, artículos de revistas y otros textos narrativos, los profesionales tienen acceso rápido a volúmenes de información que de otro modo requerirían mucho tiempo para leerlos.
- Fácil extracción de datos de texto de forma libre e inserción en archivos de datos de campo fijo, como los campos estructurados en un EHR.
- Manejo de una consulta oral o de texto de forma libre de un médico, que es especialmente útil para consultas que requieren recopilar y organizar datos de múltiples fuentes.
- La PNL y otros componentes de IA también pueden acelerar el alejamiento de los modelos de tarifa por servicio y hacia la atención médica basada en el valor al organizar datos de salud no estructurados derivados de EHR y otras fuentes. Gran parte de esa gran cantidad de datos «ocultos» puede arrojar luz sobre los resultados de salud para poblaciones enteras de pacientes, lo que ha sido poco práctico hasta hace poco.
Te esperamos en los siguientes artículos en donde hablaremos mas acerca de estos temas, los cuales hoy en día son de vital importancia en el mundo de la tecnología.
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