La PNL o Procesamiento del Lenguaje Natural es una tecnología bajo la Inteligencia Artificial que ayuda a las máquinas a entender el lenguaje humano. Con la ayuda de la PNL, los ingenieros mezclan el campo de la informática y la lingüística. Entienden la estructura y los componentes de los lenguajes y utilizan el aprendizaje de las máquinas y los algoritmos de PNL para mejorar las capacidades de un modelo para entender, analizar y decodificar el significado de cualquier texto y discurso.
El Procesamiento del Lenguaje Natural no es una sola técnica, sino que implica numerosas técnicas diferentes. Sin embargo, el objetivo principal de estas tecnologías es el mismo. Reducen la brecha de comunicación entre los humanos y las computadoras. Un ejemplo importante de PNL que vemos a nuestro alrededor es la Siri de Apple. Siri puede navegar en tu iPhone entendiendo el discurso, traduciéndolo y siguiendo los comandos.

Cómo funciona la PNL?

Hay numerosos idiomas en nuestro planeta, lo que aumenta la diversidad, la desorganización, la ambigüedad y la complejidad. Todos estos idiomas contienen reglas semánticas y sintácticas separadas. El lenguaje natural ayuda a los ordenadores a entender los idiomas que pueden interpretar. Necesita proporcionar datos relevantes para el entrenamiento que puedan procesar y entender. A través de los algoritmos de aprendizaje automático, estas máquinas utilizan los datos de entrenamiento como entrada y generan nuevos resultados. Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a las máquinas a desarrollar un nuevo banco de conocimientos mediante técnicas de análisis estadístico.
La capacidad de las máquinas para procesar los datos y transformarlos en un lenguaje que las máquinas puedan entender es una técnica compleja. El Procesamiento de Lenguaje Natural ayuda a la máquina a entender la estructura gramatical del texto a través del análisis semántico y sintáctico. Además, esta tecnología permite a la máquina identificar las palabras y crear una relación para dar sentido al contexto. Puede organizar y limpiar sus datos a través de varias técnicas. Por ejemplo, la eliminación de las palabras de parada, la lematización y el “stemming”, parte del etiquetado del habla y la “tokenización” son algunas de las técnicas que se pueden utilizar. Después de que el conjunto de datos esté listo, necesitas construir un algoritmo para que tu computadora pueda interpretar el lenguaje natural y ejecutar diferentes tareas complicadas. Hay dos algoritmos que puedes usar para el aprendizaje automático y un enfoque basado en reglas.

Ventajas de la PNL

El algoritmo de aprendizaje de la máquina es cada vez más popular debido a su capacidad de aprendizaje. Estos algoritmos utilizan datos de entrenamiento y crean nuevos datos desconocidos por sí mismos. Sólo es necesario introducir los datos básicos para el entrenamiento para que el modelo pueda analizar y reconocer el patrón de los datos.
Con un algoritmo de aprendizaje profundo de la máquina, puede realizar múltiples tareas de PNL como la detección de intenciones, la clasificación de temas, la extracción de palabras clave, el análisis de sentimientos y más. Estas tareas ayudan a que su modelo funcione de manera eficiente y rápida.

PNL y Salud

El avance del procesamiento del lenguaje natural está aumentando drásticamente en la industria de la salud debido a su capacidad para encontrar, analizar e interpretar a los pacientes de la base de datos. Se puede utilizar el aprendizaje automático, el algoritmo médico y la tecnología de PNL para generar conocimientos a partir de datos anteriores. Puede organizar con precisión los datos no estructurados en la asistencia sanitaria, mejorar los métodos, comprender la calidad y encontrar resultados precisos para el tratamiento de los pacientes.
Tradicionalmente, los médicos dedican mucho tiempo a entender cómo se sienten sus pacientes y anotan todos los detalles en las notas de la tabla. Cada vez que los pacientes llegan, encuentran las notas del gráfico y analizan a los pacientes de nuevo. Sin embargo, la PNL, los HCE o los sistemas de registro electrónico de salud, registran todos los datos que los médicos insertan en la computadora. Todos los datos que los EHRs almacenan se convierten en texto libre.

Beneficios de la PNL

1. Mejorar la utilidad de los datos de la EHR

La interfaz EHR dificulta las tareas que implican encontrar información relevante y crítica del paciente. La PNL ayudará a la EHR a encontrar información del paciente en un método fácil y sencillo. PNL organizará la interfaz en varias secciones y asociará esas secciones o palabras con diferentes pacientes. Cuando los clínicos buscan los datos con esas palabras, encontrarán la información relacionada con el paciente. Esto les ayudará a generar datos que tal vez no puedan encontrar. Este enfoque de PNL ayudará a mejorar el tratamiento.

2. Habilitación del análisis predictivo

El proceso de aprendizaje natural también puede permitirle, con el análisis predictivo, mejorar las preocupaciones de salud de la población. Por ejemplo, los Estados Unidos están experimentando un aumento en la tasa de suicidios. Los expertos sugieren que analicen la respuesta de su población para averiguar cómo responde la gente a los medios sociales antes de suicidarse. Esto les ayudará a una intervención temprana en el futuro.

3. Aumentar las capacidades de fenotipificación

El fenotipo es una expresión de los rasgos que tiene un organismo. Estos rasgos incluyen procesos bioquímicos, apariencia o comportamiento. La fenotipificación comprende la categorización y agrupación de los pacientes y la provisión de información y datos profundos y centrados sobre los rasgos que contienen. Los clínicos pueden extraer fácilmente la estructura de los datos y utilizarla para el análisis con la ayuda del fenotipado. Los expertos pueden analizar y extraer los datos no estructurados con estas herramientas de PNL. Pueden reunir datos adicionales creando fenotipos de los pacientes.
Aplicando el enfoque de PNL en nuestras industrias médicas, podemos generar informes de patología con datos extensos de los pacientes, como su condición, etapa del cáncer, localización del crecimiento, estado genético, tratamientos previos y medicamentos. No pudimos encontrar tales detalles con los métodos tradicionales para los informes de patología. La PNL juega un papel vital en la extracción de datos para encontrar soluciones a problemas complejos.

4. Mejorando la calidad del sistema de salud

Los hospitales pueden informar fácilmente al gobierno federal y a otras agencias asociadas para que puedan mejorar la calidad del sistema de salud de nuestro país. La PNL puede acelerar la mejora del sector sanitario ya que los funcionarios pueden generar grandes muestras de pacientes y utilizarlas para el análisis en tiempo real.

Conclusión

La PNL está echando raíces en el sector de la atención de la salud a partir del suministro de soluciones de alta gama para aplicaciones médicas o la realización de otras tareas como la facturación o el reembolso de los pagos de los pacientes. El procesamiento del lenguaje natural tiene amplias implicaciones para el desarrollo de la industria de la salud. Sin embargo, los científicos de datos están introduciendo tecnologías y algoritmos nuevos e innovadores con capacidades específicas y precisas para sentar nuevas bases en la industria. La PNL debería proporcionar una presentación y extracción de datos fácil de entender que los pacientes puedan comprender.