La PNL o Natural Language Processing è una tecnologia sotto l’Intelligenza Artificiale che aiuta le macchine a capire il linguaggio umano. Con l’aiuto della PNL, gli ingegneri fondono il campo dell’informatica e della linguistica. Comprendono la struttura e i componenti delle lingue e utilizzano l’apprendimento automatico e gli algoritmi della PNL per migliorare le capacità di un modello di comprendere, analizzare e decodificare il significato di qualsiasi testo e discorso.
Il Natural Language Processing non è una tecnica unica, ma coinvolge numerose tecniche diverse. Tuttavia, l’obiettivo principale di queste tecnologie è lo stesso. Esse riducono il divario di comunicazione tra l’uomo e il computer. Un esempio importante della PNL che vediamo intorno a noi è il Siri di Apple. Siri è in grado di navigare nel vostro iPhone comprendendo il discorso, traducendolo e seguendo i comandi.
Come funziona la PNL?
Ci sono numerose lingue sul nostro pianeta, il che aumenta la diversità, la disorganizzazione, l’ambiguità e la complessità. Tutte queste lingue contengono regole semantiche e sintattiche separate. Il linguaggio naturale aiuta i computer a capire i linguaggi che possono interpretare. È necessario fornire dati rilevanti per la formazione che possano elaborare e comprendere. Attraverso algoritmi di machine learning, queste macchine utilizzano i dati di formazione come input e generano nuovi risultati. Gli algoritmi di machine learning aiutano le macchine a sviluppare nuove banche dati attraverso tecniche di analisi statistica.
Creare la capacità delle macchine di elaborare i dati e trasformarli in un linguaggio che le macchine possono comprendere è una tecnica complessa. Il Natural Language Processing aiuta la macchina a comprendere la struttura grammaticale del testo attraverso l’analisi semantica e la sintassi. Inoltre, questa tecnologia permette alla macchina di identificare le parole e di creare una relazione per dare un senso al contesto. È possibile organizzare e pulire i dati attraverso varie tecniche. Ad esempio, la rimozione delle parole di stop, la lemmatizzazione e lo stemming, parte del tagging del discorso e la tokenizzazione sono alcune tecniche che si possono utilizzare. Dopo che il set di dati è pronto, è necessario costruire un algoritmo in modo che il computer possa interpretare il linguaggio naturale ed eseguire diversi compiti complicati. Ci sono due algoritmi che si possono utilizzare algoritmi di apprendimento automatico e un approccio basato su regole.
Vantaggi della PNL
L’algoritmo di apprendimento automatico è sempre più popolare grazie alla sua capacità di apprendimento. Questi algoritmi utilizzano i dati di apprendimento e creano da soli nuovi dati sconosciuti. È sufficiente inserire i dati di base per l’addestramento in modo che il modello possa analizzare e riconoscere il modello dei dati.
Con un profondo algoritmo di apprendimento automatico, è possibile eseguire molteplici compiti di PNL come il rilevamento dell’intento, la classificazione degli argomenti, l’estrazione di parole chiave, l’analisi del sentimento e altro ancora. Questi compiti aiutano il vostro modello a lavorare in modo efficiente e veloce.
PNL e sanità
Il progresso dell’elaborazione del linguaggio naturale sta aumentando drasticamente nel settore sanitario grazie alla sua capacità di trovare, analizzare e interpretare i pazienti dal database. È possibile utilizzare l’apprendimento automatico, l’algoritmo medico e la tecnologia PNL per generare intuizioni dai dati precedenti. È possibile organizzare accuratamente i dati non strutturati nel settore sanitario, migliorare i metodi, capire la qualità e trovare risultati accurati per il trattamento dei pazienti.
Tradizionalmente, i medici passano molto tempo a capire come si sentono i loro pazienti e annotano tutti i dettagli nelle note del grafico. Ogni volta che i pazienti arrivano, trovano le note della cartella clinica e analizzano di nuovo i pazienti. Tuttavia, la PNL, l’EHR o i sistemi di cartelle cliniche elettroniche registrano tutti i dati che i medici inseriscono nel computer. Tutti i dati memorizzati nelle cartelle cliniche elettroniche vengono convertiti in testo libero.
Vantaggi della PNL
1. Miglioramento dell’utilizzabilità dei dati dell’EHR
L’interfaccia EHR rende difficili le attività che comportano la ricerca di informazioni rilevanti e critiche per il paziente. La PNL aiuta a trovare le informazioni sui pazienti in un metodo facile e semplice. La PNL organizzerà l’interfaccia in varie sezioni e assocerà queste sezioni o parole a diversi pazienti. Quando i medici cercheranno i dati con queste parole, troveranno le informazioni relative al paziente. Questo li aiuterà a generare dati che potrebbero non essere in grado di trovare. Questo approccio PNL aiuterà a migliorare il trattamento.
2. Abilitare l’analisi predittiva
L’elaborazione naturale dell’apprendimento può anche consentire, con l’analisi predittiva, di migliorare i problemi di salute della popolazione. Ad esempio, negli Stati Uniti si registra un crescente tasso di suicidi. Gli esperti suggeriscono di analizzare la risposta della loro popolazione per scoprire come le persone rispondono ai social media prima di suicidarsi. Questo li aiuterà a intervenire precocemente in futuro.
3. Aumentare le capacità di fenotipizzazione
Il fenotipo è un’espressione dei tratti che un organismo ha. Questi tratti includono i processi biochimici, l’aspetto o il comportamento. La fenotipizzazione comprende la categorizzazione e il raggruppamento dei pazienti e la fornitura di informazioni e dati profondi e mirati sui tratti che essi contengono. I clinici possono facilmente estrarre la struttura dei dati e utilizzarli per l’analisi con l’aiuto della fenotipizzazione. Gli esperti possono analizzare ed estrarre i dati non strutturati con questi strumenti PNL. È possibile raccogliere ulteriori dati creando fenotipi dei pazienti.
Applicando l’approccio PNL nelle nostre industrie mediche, possiamo generare rapporti di patologia con ampi dati sui pazienti, come la loro condizione, lo stadio di cancro, il luogo di crescita, lo stato genetico, i trattamenti precedenti e i farmaci. Non siamo stati in grado di trovare tali dettagli con i metodi tradizionali per i rapporti di patologia. La PNL svolge un ruolo fondamentale nell’estrazione dei dati per trovare soluzioni a problemi complessi.
4. Migliorare la qualità del sistema sanitario
Gli ospedali possono facilmente segnalare il governo federale e altre agenzie associate in modo da migliorare la qualità del sistema sanitario del nostro Paese. La PNL può accelerare il miglioramento del settore sanitario in quanto i funzionari possono generare grandi campioni di pazienti e utilizzarli per analisi in tempo reale.
Conclusione
La PNL sta affondando le sue radici nel settore della sanità grazie alla fornitura di soluzioni di fascia alta per applicazioni mediche o all’esecuzione di altri compiti come la fatturazione o il rimborso dei pagamenti dei pazienti. L’elaborazione del linguaggio naturale ha ampie implicazioni per lo sviluppo del settore sanitario. Tuttavia, gli scienziati dei dati stanno introducendo tecnologie e algoritmi nuovi e innovativi con capacità specifiche e accurate per creare nuove basi nel settore. La PNL dovrebbe fornire una presentazione dei dati di facile comprensione e l’estrazione dei dati che i pazienti possano comprendere.
