NLP oder Natural Language Processing ist eine Technologie unter der Künstlichen Intelligenz, die Maschinen hilft, die menschliche Sprache zu verstehen. Mit Hilfe von NLP verschmelzen Ingenieure den Bereich der Informatik und der Linguistik. Sie verstehen die Struktur und die Komponenten der Sprachen und verwenden maschinelles Lernen und NLP-Algorithmen, um die Fähigkeiten eines Modells zu verbessern, die Bedeutung von Text und Sprache zu verstehen, zu analysieren und zu entschlüsseln.
Natural Language Processing ist keine einzelne Technik, sondern umfasst eine Vielzahl verschiedener Techniken. Das Hauptziel dieser Technologien ist jedoch das gleiche. Sie verringern die Kommunikationslücke zwischen Mensch und Computer. Ein wichtiges Beispiel für NLP, das wir um uns herum sehen, ist Apples Siri. Siri kann Ihr iPhone navigieren, indem sie die Sprache versteht, sie übersetzt und Befehle ausführt.

Wie funktioniert NLP?

Es gibt zahlreiche Sprachen auf unserem Planeten, was die Vielfalt, Unübersichtlichkeit, Mehrdeutigkeit und Komplexität erhöht. Alle diese Sprachen enthalten eigene semantische und syntaktische Regeln. Natürliche Sprache hilft Computern, Sprachen zu verstehen, die sie interpretieren können. Sie müssen relevante Daten zum Training bereitstellen, die sie verarbeiten und verstehen können. Durch Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden diese Maschinen Trainingsdaten als Eingabe und generieren neue Ergebnisse. Algorithmen für maschinelles Lernen helfen Maschinen, durch statistische Analysetechniken neue Wissensbestände zu entwickeln.
Die Fähigkeit von Maschinen, die Daten zu verarbeiten und in Sprache umzuwandeln, die Maschinen verstehen können, ist eine komplexe Technik. Natural Language Processing hilft der Maschine, die grammatikalische Struktur des Textes durch semantische und syntaktische Analyse zu verstehen. Darüber hinaus ermöglicht diese Technologie der Maschine, die Wörter zu identifizieren und eine Beziehung herzustellen, um dem Kontext einen Sinn zu geben. Sie können Ihre Daten durch verschiedene Techniken organisieren und bereinigen. Zum Beispiel können Sie Stoppwörter entfernen, Lemmatisierung und Stemming, Part-of-Speech-Tagging und Tokenisierung verwenden. Nachdem der Datensatz fertig ist, müssen Sie einen Algorithmus erstellen, damit Ihr Computer die natürliche Sprache interpretieren und verschiedene komplizierte Aufgaben ausführen kann. Es gibt zwei Algorithmen, die Sie verwenden können: maschinelle Lernalgorithmen und einen regelbasierten Ansatz.

Vorteile von NLP

Der maschinelle Lernalgorithmus wird aufgrund seiner Lernfähigkeit immer beliebter. Diese Algorithmen verwenden Trainingsdaten und erzeugen selbständig neue unbekannte Daten. Sie müssen nur die Basisdaten zum Training eingeben, damit das Modell die Muster der Daten analysieren und erkennen kann.
Mit einem Algorithmus für tiefes maschinelles Lernen können Sie mehrere NLP-Aufgaben durchführen, wie z. B. Absichtserkennung, Themenklassifizierung, Schlüsselwortextraktion, Stimmungsanalyse und mehr. Diese Aufgaben helfen Ihrem Modell, effizient und schnell zu arbeiten.

NLP und Gesundheitswesen

Die Entwicklung der Verarbeitung natürlicher Sprache nimmt in der Gesundheitsbranche drastisch zu, da sie in der Lage ist, Patienten aus der Datenbank zu finden, zu analysieren und zu interpretieren. Sie können maschinelles Lernen, medizinische Algorithmen und NLP-Technologie nutzen, um Erkenntnisse aus früheren Daten zu gewinnen. Sie können unstrukturierte Daten im Gesundheitswesen genau organisieren, die Methoden verbessern, die Qualität verstehen und genaue Ergebnisse für die Behandlung der Patienten finden.
Traditionell verbringen Ärzte viel Zeit damit, zu verstehen, wie sich ihre Patienten fühlen, und notieren alle Details in den Krankenakten. Jedes Mal, wenn Patienten kommen, suchen sie die Krankenblattnotizen und analysieren die Patienten erneut. NLP, EHRs, oder elektronische Gesundheitsaufzeichnungssysteme, zeichnen jedoch alle Daten auf, die Ärzte in den Computer eingeben. Alle Daten, die EHRs speichern, werden in Freitextform umgewandelt.

Vorteile von NLP

1. Verbesserung der Datenverwendbarkeit von EHR

Die EHR-Schnittstelle erschwert Aufgaben, bei denen es darum geht, relevante und wichtige Patienteninformationen zu finden. NLP wird EHR helfen, Patienteninformationen auf eine einfache und leicht verständliche Weise zu finden. NLP gliedert die Schnittstelle in verschiedene Abschnitte und assoziiert diese Abschnitte oder Wörter mit verschiedenen Patienten. Wenn Kliniker die Daten mit diesen Wörtern durchsuchen, finden sie die entsprechenden Patienteninformationen. Dies wird ihnen helfen, Daten zu generieren, die sie vielleicht nicht finden können. Dieser NLP-Ansatz wird helfen, die Behandlung zu verbessern.

2. Ermöglichung prädiktiver Analysen

Die Verarbeitung von natürlichem Lernen kann Ihnen auch prädiktive Analysen ermöglichen, um die Gesundheitsprobleme der Bevölkerung zu verbessern. Zum Beispiel gibt es in den Vereinigten Staaten eine steigende Rate an Selbstmorden. Experten schlagen vor, dass sie die Reaktion ihrer Bevölkerung analysieren, um herauszufinden, wie Menschen auf soziale Medien reagieren, bevor sie Selbstmord begehen. Dies wird ihnen helfen, in Zukunft frühzeitig einzugreifen.

3. Phenotyping-Fähigkeiten verstärken

Der Phänotyp ist ein Ausdruck der Eigenschaften, die ein Organismus hat. Zu diesen Merkmalen gehören biochemische Prozesse, das Aussehen oder das Verhalten. Die Phänotypisierung umfasst die Kategorisierung und Gruppierung der Patienten sowie die Bereitstellung tiefgreifender und fokussierter Informationen und Daten zu den enthaltenen Merkmalen. Kliniker können mit Hilfe der Phänotypisierung die Struktur der Daten leicht extrahieren und für die Analyse nutzen. Experten können die unstrukturierten Daten mit diesen NLP-Tools analysieren und extrahieren. Sie können zusätzliche Daten sammeln, indem sie Phänotypen der Patienten erstellen.
Durch die Anwendung des NLP-Ansatzes in unserer medizinischen Branche können wir Pathologieberichte mit umfangreichen Patientendaten wie Zustand, Krebsstadium, Wachstumsort, genetischer Status, frühere Behandlungen und Medikamente erstellen. Solche Details konnten wir mit herkömmlichen Methoden für Pathologieberichte nicht finden. NLP spielt eine wichtige Rolle bei der Extraktion von Daten, um Lösungen für komplexe Probleme zu finden.

4. Verbesserung der Qualität des Gesundheitssystems

Krankenhäuser können der Bundesregierung und anderen angeschlossenen Behörden auf einfache Weise Bericht erstatten, damit diese die Qualität des Gesundheitssystems unseres Landes verbessern können. NLP kann die Verbesserung des Gesundheitswesens beschleunigen, da die Beamten große Stichproben von Patienten generieren und für Echtzeitanalysen verwenden können.

Fazit

NLP entwickelt sich zu einer festen Größe im Gesundheitswesen, sei es bei der Bereitstellung von High-End-Lösungen für medizinische Anwendungen oder bei der Durchführung anderer Aufgaben, wie z. B. der Abrechnung oder der Rückerstattung der Zahlungen der Patienten. Die Verarbeitung natürlicher Sprache hat weitreichende Auswirkungen auf die Entwicklung der Gesundheitsbranche. Datenwissenschaftler führen jedoch neue und innovative Technologien und Algorithmen mit spezifischen und genauen Fähigkeiten ein, um neue Wege in der Branche zu beschreiten. NLP sollte eine leicht verständliche Datendarstellung und Datenextraktion bieten, die Patienten verstehen können.