La PNL ou Traitement du Langage Naturel est une technologie relevant de l’Intelligence Artificielle qui aide les machines à comprendre le langage humain. Avec l’aide de la PNL, les ingénieurs mélangent le domaine de l’informatique et de la linguistique. Ils comprennent la structure et les composants des langues et utilisent l’apprentissage machine et les algorithmes de la PNL pour améliorer les capacités d’un modèle à comprendre, analyser et décoder la signification de n’importe quel texte et discours.
Le traitement des langues naturelles n’est pas une technique unique mais implique de nombreuses techniques différentes. Cependant, le but principal de ces technologies est le même. Elles réduisent le fossé de communication entre les humains et les ordinateurs. Un exemple majeur de PNL que nous voyons autour de nous est le Siri d’Apple. Siri peut naviguer sur votre iPhone en comprenant la parole, en la traduisant et en suivant des commandes.

Comment fonctionne la PNL ?

Il existe de nombreuses langues sur notre planète, ce qui augmente la diversité, la désorganisation, l’ambiguïté et la complexité. Toutes ces langues contiennent des règles sémantiques et syntaxiques distinctes. Le langage naturel aide les ordinateurs à comprendre les langues qu’ils peuvent interpréter. Vous devez fournir des données pertinentes pour la formation qu’ils peuvent traiter et comprendre. Grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique, ces machines utilisent les données de formation comme entrée et génèrent de nouveaux résultats. Les algorithmes d’apprentissage machine aident les machines à développer une nouvelle banque de connaissances grâce à des techniques d’analyse statistique.
La création de la capacité des machines à traiter les données et à les transformer en un langage que les machines peuvent comprendre est une technique complexe. Le traitement du langage naturel aide la machine à comprendre la structure grammaticale du texte grâce à l’analyse sémantique et syntaxique. De plus, cette technologie permet à la machine d’identifier les mots et de créer une relation pour donner un sens au contexte. Vous pouvez organiser et nettoyer vos données grâce à diverses techniques. Par exemple, la suppression des mots d’arrêt, la lemmatisation et la mise à la racine, une partie du balisage de la parole, et la tokenisation sont quelques techniques que vous pouvez utiliser. Une fois que l’ensemble de données est prêt, vous devez construire un algorithme afin que votre ordinateur puisse interpréter le langage naturel et exécuter différentes tâches compliquées. Il existe deux algorithmes que vous pouvez utiliser : les algorithmes d’apprentissage automatique et une approche basée sur des règles.

Avantages de la PNL

L’algorithme d’apprentissage machine est de plus en plus populaire en raison de sa capacité d’apprentissage. Ces algorithmes utilisent des données d’apprentissage et créent eux-mêmes de nouvelles données inconnues. Il suffit d’entrer les données de base pour la formation afin que le modèle puisse analyser et reconnaître le modèle des données.
Avec un algorithme d’apprentissage machine profond, vous pouvez effectuer de multiples tâches de PNL telles que la détection d’intention, la classification des sujets, l’extraction de mots-clés, l’analyse des sentiments, et bien plus encore. Ces tâches aident votre modèle à travailler efficacement et rapidement.

La PNL et les soins de santé

Le progrès du traitement du langage naturel augmente considérablement dans le secteur des soins de santé en raison de sa capacité à trouver, analyser et interpréter les patients à partir de la base de données. Vous pouvez utiliser l’apprentissage automatique, les algorithmes médicaux et la technologie de la PNL pour générer des informations à partir de données antérieures. Vous pouvez organiser avec précision les données non structurées dans le domaine des soins de santé, améliorer les méthodes, comprendre la qualité et trouver des résultats précis pour le traitement des patients.
Traditionnellement, les médecins passent beaucoup de temps à comprendre ce que ressentent leurs patients et à noter tous les détails dans les notes du dossier. Chaque fois que les patients arrivent, ils retrouvent les notes du dossier et analysent à nouveau les patients. Cependant, la PNL, les DSE ou les systèmes de dossiers médicaux électroniques enregistrent toutes les données que les médecins insèrent dans l’ordinateur. Toutes les données stockées dans les DSE sont converties en texte libre.

Avantages de la PNL

1. Améliorer l’utilisation des données du DSE

L’interface du DSE rend difficile les tâches qui impliquent de trouver des informations pertinentes et critiques sur le patient. La PNL aidera le DSE à trouver les informations sur les patients de manière simple et facile. La PNL organisera l’interface en différentes sections et associera ces sections ou ces mots à différents patients. Lorsque les cliniciens rechercheront les données avec ces mots, ils trouveront les informations relatives au patient. Cela les aidera à générer des données qu’ils pourraient ne pas trouver. Cette approche de la PNL contribuera à améliorer le traitement.

2. Permettre l’analyse prédictive

Le traitement de l’apprentissage naturel peut également vous permettre, grâce à l’analyse prédictive, d’améliorer les préoccupations de la population en matière de santé. Par exemple, les États-Unis connaissent un taux de suicide croissant. Les experts suggèrent d’analyser la réaction de leur population pour savoir comment les gens réagissent aux médias sociaux avant de se suicider. Cela les aidera à intervenir rapidement à l’avenir.

3. Renforcer les capacités de phénotypage

Le phénotype est l’expression des traits que possède un organisme. Ces caractéristiques comprennent les processus biochimiques, l’apparence ou le comportement. Le phénotypage consiste à catégoriser et à regrouper les patients et à fournir des informations et des données approfondies et ciblées sur les traits qu’ils contiennent. Les cliniciens peuvent facilement extraire la structure des données et l’utiliser pour l’analyse à l’aide du phénotypage. Les experts peuvent analyser et extraire les données non structurées à l’aide de ces outils de PNL. Vous pouvez recueillir des données supplémentaires en créant des phénotypes des patients.
En appliquant l’approche PNL dans nos industries médicales, nous pouvons générer des rapports de pathologie avec des données complètes sur les patients, telles que leur état, le stade du cancer, le lieu de croissance, le statut génétique, les traitements antérieurs et les médicaments. Nous n’avons pas pu trouver de tels détails avec les méthodes traditionnelles pour les rapports de pathologie. La PNL joue un rôle essentiel dans l’extraction des données pour trouver des solutions à des problèmes complexes.

4. Améliorer la qualité du système de santé

Les hôpitaux peuvent facilement signaler au gouvernement fédéral et aux autres organismes associés qu’ils peuvent améliorer la qualité du système de santé de notre pays. La PNL peut accélérer l’amélioration du secteur de la santé car les fonctionnaires peuvent générer de grands échantillons de patients et les utiliser pour des analyses en temps réel.

Conclusion

La PNL prend racine dans le secteur des soins de santé en fournissant des solutions haut de gamme pour des applications médicales ou en effectuant d’autres tâches telles que la facturation ou le remboursement des paiements des patients. Le traitement du langage naturel a de vastes implications pour le développement du secteur des soins de santé. Cependant, les scientifiques introduisent des technologies et des algorithmes nouveaux et innovants, dotés de capacités spécifiques et précises, pour établir de nouvelles bases dans l’industrie. La PNL doit permettre une présentation et une extraction des données faciles à comprendre pour les patients.