NLP of Natural Language Processing is een technologie onder Kunstmatige Intelligentie die machines helpt de menselijke taal te begrijpen. Met behulp van NLP mengen ingenieurs het vakgebied van de computerwetenschap en de taalkunde. Ze begrijpen de structuur en de componenten van de talen en gebruiken machinaal leren en NLP-algoritmen om de mogelijkheden van een model om de betekenis van een tekst en spraak te begrijpen, te analyseren en te decoderen, te vergroten.
Natural Language Processing is niet één enkele techniek, maar omvat tal van verschillende technieken. Het belangrijkste doel van deze technologieën is echter hetzelfde. Ze verminderen de communicatiekloof tussen mens en computer. Een belangrijk voorbeeld van NLP dat we om ons heen zien is de Siri van Apple. Siri kan door je iPhone navigeren door de spraak te begrijpen, te vertalen en commando’s op te volgen.
Hoe NLP werkt?
Er zijn tal van talen op onze planeet, wat de diversiteit, desorganisatie, dubbelzinnigheid en complexiteit vergroot. Al deze talen bevatten afzonderlijke semantische en syntactische regels. Natuurlijke taal helpt computers om talen te begrijpen die ze kunnen interpreteren. Je moet relevante gegevens voor de training aanleveren die ze kunnen verwerken en begrijpen. Door middel van machinale leeralgoritmen gebruiken deze machines trainingsgegevens als input en genereren ze nieuwe resultaten. Algoritmen voor machinaal leren helpen machines bij het ontwikkelen van nieuwe kennisbanken door middel van statistische analysetechnieken.
Het vermogen van machines om de gegevens te verwerken en om te zetten in taal die machines kunnen begrijpen is een complexe techniek. Natural Language Processing helpt de machine de grammaticale structuur van de tekst te begrijpen door middel van semantische en syntaxisanalyse. Bovendien stelt deze technologie de machine in staat om de woorden te identificeren en een relatie te creëren om de context te begrijpen. U kunt uw gegevens organiseren en opschonen door middel van verschillende technieken. Zo kunt u bijvoorbeeld stoppen met het verwijderen van woorden, lemmatisatie en stemming, een deel van het spraakgebruik en tokenisatie gebruiken. Nadat de dataset klaar is, moet u een algoritme bouwen zodat uw computer de natuurlijke taal kan interpreteren en verschillende gecompliceerde taken kan uitvoeren. Er zijn twee algoritmen die u kunt gebruiken voor machinaal leren en een op regels gebaseerde aanpak.
Voordelen van NLP
Het machinaal leeralgoritme wordt steeds populairder vanwege het leervermogen. Deze algoritmen maken gebruik van trainingsgegevens en creëren zelf nieuwe, onbekende gegevens. U hoeft alleen de basisgegevens voor de training in te voeren, zodat het model het patroon van de gegevens kan analyseren en herkennen.
Met een diepgaand machinaal leeralgoritme kunt u meerdere NLP-taken uitvoeren, zoals intentiedetectie, onderwerpclassificatie, trefwoordextractie, sentimentanalyse en nog veel meer. Deze taken helpen uw model efficiënt en snel te werken.
NLP en gezondheidszorg
De vooruitgang van de natuurlijke taalverwerking neemt drastisch toe in de gezondheidszorg vanwege het vermogen om patiënten uit de database te vinden, te analyseren en te interpreteren. U kunt gebruik maken van machinaal leren, medische algoritmen en NLP-technologie om inzichten te genereren uit eerdere gegevens. U kunt ongestructureerde gegevens in de gezondheidszorg nauwkeurig organiseren, de methoden verbeteren, de kwaliteit begrijpen en nauwkeurige resultaten vinden voor de behandeling van de patiënt.
Traditioneel besteden artsen veel tijd aan het begrijpen van hoe hun patiënten zich voelen en noteren ze alle details in de grafieknotities. Elke keer als de patiënten aankomen, vinden ze de grafieknotities en analyseren ze de patiënten opnieuw. NLP, EHR’s, of elektronische systemen voor medische dossiers, registreren echter alle gegevens die artsen op de computer invoeren. Alle gegevens die de EHR’s opslaan, worden omgezet in een vrije tekstvorm.
Voordelen van NLP
1. Verbetering van de gegevensbruikbaarheid van het EHR
De EHR-interface maakt het moeilijk om relevante en kritische informatie over de patiënt te vinden. NLP zal helpen bij het vinden van patiënteninformatie op een gemakkelijke en eenvoudige manier. NLP zal de interface in verschillende secties ordenen en deze secties of woorden met verschillende patiënten associëren. Wanneer artsen de gegevens met die woorden doorzoeken, zullen ze de informatie van de patiënt vinden. Dit zal hen helpen om gegevens te genereren die ze misschien niet kunnen vinden. Deze NLP-benadering zal helpen om de behandeling te verbeteren.
2. Voorspellende analyse inschakelen
Natuurlijke leerprocessen kunnen u ook in staat stellen om met voorspellende analyses de gezondheid van de bevolking te verbeteren. Zo is er in de Verenigde Staten sprake van een toenemend aantal zelfmoorden. Deskundigen suggereren dat ze de reactie van hun bevolking analyseren om te zien hoe mensen reageren op sociale media voordat ze zelfmoord plegen. Dit zal hen helpen om in de toekomst vroegtijdig in te grijpen.
3. Versterking van de fenotypische mogelijkheden
Fenotype is een uitdrukking van de eigenschappen die een organisme heeft. Deze eigenschappen omvatten biochemische processen, uiterlijk of gedrag. Fenotypering bestaat uit het categoriseren en groeperen van de patiënten en het verstrekken van diepe en gerichte informatie en gegevens over de eigenschappen die ze bevatten. Artsen kunnen de structuur van de gegevens eenvoudig extraheren en gebruiken voor analyse met behulp van fenotypering. Experts kunnen de ongestructureerde data analyseren en extraheren met deze NLP tools. U kunt extra gegevens verzamelen door het creëren van fenotypen van de patiënten.
Door de NLP-benadering toe te passen in onze medische industrie kunnen we pathologierapporten genereren met uitgebreide patiëntendata zoals hun conditie, kankerstadium, groeiplaats, genetische status, eerdere behandelingen en medicatie. Met traditionele methoden voor pathologierapporten konden we dergelijke details niet vinden. NLP speelt een belangrijke rol in de extractie van gegevens om oplossingen te vinden voor complexe problemen.
4. Verbetering van de kwaliteit van het gezondheidssysteem
Ziekenhuizen kunnen de federale overheid en andere betrokken instanties gemakkelijk rapporteren, zodat ze de kwaliteit van het gezondheidssysteem van ons land kunnen verbeteren. NLP kan de verbetering van de gezondheidssector versnellen omdat de ambtenaren grote monsters van patiënten kunnen genereren en deze kunnen gebruiken voor real-time analyse.
Conclusie
NLP vindt zijn oorsprong in de zorgsector in het leveren van high-end oplossingen voor medische toepassingen of het uitvoeren van andere taken zoals facturering of terugbetaling van de betalingen van de patiënten. Natuurlijke taalverwerking heeft brede implicaties voor de ontwikkeling van de gezondheidszorg. Echter, datawetenschappers introduceren nieuwe en innovatieve technologieën en algoritmen met specifieke en nauwkeurige mogelijkheden om nieuwe industriegebieden te creëren. NLP moet zorgen voor een gemakkelijk te begrijpen gegevenspresentatie en gegevensextractie die patiënten kunnen begrijpen.
