Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and

NLP lub przetwarzanie języka naturalnego jest technologią w ramach sztucznej inteligencji, która pomaga maszynom zrozumieć ludzki język. Z pomocą NLP inżynierowie łączą dziedzinę informatyki i językoznawstwa. Rozumieją oni strukturę i elementy składowe języków i używają maszynowego uczenia się i algorytmów NLP w celu zwiększenia zdolności modelu do rozumienia, analizowania i dekodowania znaczenia każdego tekstu i mowy.
Przetwarzanie języka naturalnego nie jest pojedynczą techniką, ale obejmuje wiele różnych technik. Jednak główny cel tych technologii jest ten sam. Zmniejszają one lukę komunikacyjną między ludźmi a komputerami. Głównym przykładem NLP, który widzimy wokół siebie, jest Apple’s Siri. Siri może nawigować iPhone, rozumiejąc mowę, tłumacząc ją i wykonując polecenia.

Jak działa NLP?

Istnieje wiele języków na naszej planecie, co zwiększa różnorodność, dezorganizację, niejednoznaczność i złożoność. Wszystkie te języki zawierają oddzielne reguły semantyczne i składniowe. Język naturalny pomaga komputerom zrozumieć języki, które mogą interpretować. Musisz dostarczyć odpowiednie dane do szkolenia, które mogą przetwarzać i rozumieć. Dzięki algorytmom uczenia się maszynowego, maszyny te wykorzystują dane szkoleniowe jako dane wejściowe i generują nowe wyniki. Algorytmy uczenia się maszynowego pomagają komputerom rozwijać nowy bank wiedzy poprzez techniki analizy statystycznej.
Tworzenie zdolności maszyn do przetwarzania danych i przekształcania ich w język, który maszyny są w stanie zrozumieć, jest złożoną techniką. Przetwarzanie języka naturalnego pomaga maszynie zrozumieć strukturę gramatyczną tekstu poprzez analizę semantyczną i składniową. Co więcej, technologia ta pozwala maszynie na identyfikację słów i stworzenie relacji, która nada sens kontekstowi. Możesz organizować i czyścić swoje dane za pomocą różnych technik. Na przykład, zatrzymanie usuwania słów, lemmatyzacja i stemming, część znakowania mowy i tokenizacja to niektóre z technik, które możesz wykorzystać. Po przygotowaniu zestawu danych, musisz zbudować algorytm, który pozwoli Twojemu komputerowi interpretować język naturalny i wykonywać różne skomplikowane zadania. Istnieją dwa algorytmy, które można wykorzystać do nauki maszynowej oraz podejście oparte na regułach.

Zalety NLP

Algorytm uczenia się maszynowego staje się coraz bardziej popularny ze względu na swoją zdolność uczenia się. Algorytmy te wykorzystują dane szkoleniowe i samodzielnie tworzą nowe, nieznane dane. Wystarczy tylko wprowadzić podstawowe dane do szkolenia, aby model mógł analizować i rozpoznawać wzór danych.
Dzięki algorytmowi głębokiego uczenia maszynowego można wykonywać wiele zadań NLP, takich jak wykrywanie intencji, klasyfikacja tematów, ekstrakcja słów kluczowych, analiza sentymentów i wiele innych. Zadania te pomagają modelowi pracować wydajnie i szybko.

NLP i opieka zdrowotna

Postęp w przetwarzaniu języka naturalnego drastycznie wzrasta w branży medycznej ze względu na możliwość wyszukiwania, analizowania i interpretowania pacjentów z bazy danych. Można wykorzystać naukę maszynową, algorytm medyczny i technologię NLP do generowania spostrzeżeń z poprzednich danych. Możesz dokładnie uporządkować nieuporządkowane dane w służbie zdrowia, poprawić metody, zrozumieć jakość i znaleźć dokładne wyniki leczenia pacjentów.
Tradycyjnie lekarze spędzają dużo czasu na zrozumieniu, jak czują się ich pacjenci i odnotowują wszystkie szczegóły w notatkach z wykresu. Za każdym razem, gdy pacjenci przyjeżdżają, odnajdują notatki z wykresu i ponownie analizują pacjentów. Jednakże, NLP, EHR lub systemy elektronicznych kart zdrowia, rejestrują wszystkie dane, które lekarze wprowadzają do komputera. Wszystkie dane, które są przechowywane w EHR, są przekształcane na formę bezpłatnego tekstu.

Korzyści płynące z NLP

1. Poprawa użyteczności danych EHR

Interfejs EHR utrudnia zadania związane ze znalezieniem istotnych i krytycznych informacji o pacjencie. NLP pomoże EHR w znalezieniu informacji o pacjencie w prosty i łatwy sposób. NLP zaaranżuje interfejs w różnych sekcjach i połączy te sekcje lub słowa z różnymi pacjentami. Podczas wyszukiwania danych za pomocą tych słów, klinicyści znajdą informacje dotyczące pacjenta. To pomoże im wygenerować dane, których mogą nie być w stanie znaleźć. To podejście NLP pomoże poprawić leczenie.

2. Włączenie analizy predykcyjnej

Naturalne procesy uczenia się mogą również umożliwić zastosowanie analizy prognostycznej w celu poprawy stanu zdrowia ludności. Na przykład w Stanach Zjednoczonych odnotowuje się rosnący odsetek samobójstw. Eksperci sugerują, aby przed popełnieniem samobójstwa analizować reakcje swojej populacji w celu ustalenia, jak ludzie reagują na media społecznościowe. To pomoże im we wczesnej interwencji w przyszłości.

3. Zwiększanie możliwości fenotypowania

Fenotyp jest wyrazem cech, jakie posiada organizm. Cechy te obejmują procesy biochemiczne, wygląd lub zachowanie. Fenotypowanie obejmuje kategoryzację i grupowanie pacjentów oraz dostarczanie głębokich i ukierunkowanych informacji i danych o cechach, które zawierają. Klinicyści mogą z łatwością wyodrębnić strukturę danych i wykorzystać je do analizy przy pomocy fenotypowania. Eksperci mogą analizować i wyodrębniać dane nieustrukturyzowane za pomocą tych narzędzi NLP. Dodatkowe dane można zebrać poprzez tworzenie fenotypów pacjentów.
Stosując podejście NLP w naszej branży medycznej, możemy generować raporty patologiczne z obszernymi danymi o pacjentach, takimi jak ich stan, stadium nowotworowe, miejsce wzrostu, stan genetyczny, poprzednie zabiegi i leki. Nie udało nam się znaleźć takich szczegółów przy użyciu tradycyjnych metod tworzenia raportów patologicznych. NLP odgrywa istotną rolę w pozyskiwaniu danych w celu znalezienia rozwiązań dla złożonych problemów.

4. Poprawa jakości systemu opieki zdrowotnej

Szpitale mogą z łatwością zgłaszać się do rządu federalnego i innych powiązanych agencji, aby poprawić jakość systemu opieki zdrowotnej w naszym kraju. NLP może przyspieszyć poprawę sektora opieki zdrowotnej, ponieważ urzędnicy mogą generować duże próbki pacjentów i wykorzystywać je do analiz w czasie rzeczywistym.

Wniosek

NLP zapuszcza korzenie w sektorze opieki zdrowotnej, dostarczając wysokiej klasy rozwiązania dla zastosowań medycznych lub wykonując inne zadania, takie jak rozliczanie lub zwrot płatności pacjentów. Przetwarzanie języka naturalnego ma szeroki wpływ na rozwój sektora opieki zdrowotnej. Naukowcy zajmujący się danymi wprowadzają jednak nowe, innowacyjne technologie i algorytmy o specyficznych i dokładnych możliwościach w celu stworzenia nowych podstaw dla przemysłu. NLP powinny zapewniać łatwą do zrozumienia prezentację danych i ekstrakcję danych, które pacjenci mogą zrozumieć.