让我们看看 NLP 如何改变医疗保健系统利用非结构化数据的方式。
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医疗保健会生成大量非结构化数据，包括临床记录、患者消息和研究文章。这些数据包含有价值的见解，可以显着改善患者护理，但由于其非结构化格式，很难包含在传统建模技术中。自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个子类型，它正在改变医疗保健系统利用非结构化数据的方式。
临床数据包括广泛的非结构化来源。这些可以包括：
有效利用这些数据源对于构建最佳的预测医疗模型至关重要并改善患者治疗效果。
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，旨在理解和解释人类语言。非结构化文本被转换为结构化数据，然后可以进一步分析这些数据或模型以构建医疗保健领域的预测模型。
NLP 中有很多常用的技术。标记化是将文本分解为计算机可以理解的较小组件（例如单词或短语）的过程。NLP 的具体类型包括情感分析（可以确定文本的情绪基调）和分类（可以将文本分类为预定义的组，例如识别患有疾病或处于高风险的患者）。
NLP 在医疗数据中有很多具体的应用领域。其中一些是：
NLP 可以通过自动从笔记、报告和出院摘要中提取临床信息来增强患者风险评估。传统上，临床医生必须审查这些文件来确定患者风险，但 NLP 可以自动执行此操作，实时识别高风险个体。这些模型可以结合病历的其他方面，例如实验室结果和病史，以进一步完善风险评估。例如，NLP 模型可以快速阅读患者的所有临床记录，并识别重复出现的趋势或合并症因素，这些因素可能表明风险增加，否则可能会被忽略。
患者反馈对于改善医疗服务至关重要，但书面评论或反馈很难正确分析和综合。NLP 技术可以轻松评估这种反馈的语气，为医护人员提供有关患者满意度的见解。NLP 还可以识别反复出现的问题以推动决策制定以及需要重点关注的特定领域以改善患者体验。
NLP 也至关重要通过从患者临床记录、公共卫生报告和新闻文章中提取数据来确定人口健康趋势。这在疾病爆发期间可能至关重要。在 COVID-19 大流行期间，NLP 被用来跟踪来自医疗报告、新闻媒体甚至社交媒体的实时数据，以识别新兴热点并推动公共卫生应对措施。对这些模型的改进可以帮助更快地识别这些疫情并有助于资源分配。
尽管具有潜力，但将 NLP 应用于医疗保健数据时仍然存在一些挑战和伦理考虑。必须牢记严格的隐私法规，包括 HIPAA。这些准则旨在保护高度敏感的医疗数据，并且使用这些数据构建的任何模型也必须具有强大的安全保护，这一点至关重要。
使用 NLP 开发的模型还存在加剧医疗保健领域现有偏见的风险。数据驱动模型的好坏取决于其开发中的数据，因此，如果模型主要根据某些人口群体的数据进行训练，或者如果医生在其临床记录中表现出隐藏的偏见，则最终模型可能会表现出色对少数群体不利并加剧健康差距。解决这个问题需要不断努力提高训练数据的质量和多样性。
人工智能和自然语言处理在医疗保健领域的前景广阔。NLP 的改进领域具体包括为模型开发创建更大、更多样化的数据集。增加对基因测试或可穿戴设备等更个性化数据源的访问也可以提高任何人工智能开发模型的预测能力。采用和更好地理解这些模型的实用性也是未来的一个重要步骤。
NLP 正在通过释放以前难以分析的非结构化数据（包括医生笔记和患者信息）的潜力来改变医疗保健领域。虽然偏见和数据隐私等挑战确实存在，但这些模型对医疗保健的影响预计将会增长，以进一步改善患者护理。
Mehrnaz Siavoshi 拥有数据分析硕士学位，是一名全职生物统计学家，致力于医疗保健领域的复杂机器学习开发和统计分析。她拥有人工智能方面的经验，并在人民大学教授生物统计学和机器学习方面的大学课程。
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