NLP ou Natural Language Processing é uma tecnologia sob Inteligência Artificial que ajuda as máquinas a compreender a linguagem humana. Com a ajuda da PNL, os engenheiros misturam o campo da informática e da lingüística. Compreendem a estrutura e componentes das línguas e utilizam a aprendizagem de máquinas e algoritmos de PNL para melhorar as capacidades de um modelo para compreender, analisar e descodificar o significado de qualquer texto e discurso.
O Processamento de Linguagem Natural não é uma técnica única, mas envolve numerosas técnicas diferentes. No entanto, o principal objectivo destas tecnologias é o mesmo. Elas reduzem o fosso de comunicação entre os seres humanos e os computadores. Um exemplo importante de PNL que vemos à nossa volta é o Siri da Apple. O Siri pode navegar no seu iPhone compreendendo o discurso, traduzindo-o, e seguindo comandos.
Como funciona a PNL?
Existem numerosas línguas no nosso planeta, o que aumenta a diversidade, a desorganização, a ambiguidade e a complexidade. Todas estas línguas contêm regras semânticas e sintácticas separadas. A linguagem natural ajuda os computadores a compreender línguas que eles podem interpretar. É necessário fornecer dados relevantes para a formação que eles possam processar e compreender. Através de algoritmos de aprendizagem de máquinas, estas máquinas utilizam dados de formação como entrada e geram novos resultados. Os algoritmos de aprendizagem de máquinas ajudam as máquinas a desenvolver novos bancos de conhecimentos através de técnicas de análise estatística.
Criar a capacidade das máquinas para processar os dados e transformá-los em linguagem que as máquinas possam compreender é uma técnica complexa. O processamento da linguagem natural ajuda a máquina a compreender a estrutura gramatical do texto através da análise semântica e sintáctica. Além disso, esta tecnologia permite que a máquina identifique as palavras e crie uma relação para dar sentido ao contexto. Pode organizar e limpar os seus dados através de várias técnicas. Por exemplo, a remoção das palavras, a lemmatização e o corte, parte da etiquetagem da fala e a tokenização são algumas técnicas que pode utilizar. Após o conjunto de dados ficar pronto, é necessário construir um algoritmo para que o seu computador possa interpretar a linguagem natural e executar diferentes tarefas complicadas. Há dois algoritmos que pode utilizar algoritmos de aprendizagem de máquina e uma abordagem baseada em regras.
Vantagens da PNL
O algoritmo de aprendizagem da máquina está a tornar-se cada vez mais popular devido à sua capacidade de aprendizagem. Estes algoritmos utilizam dados de treino e criam novos dados desconhecidos por si próprios. Basta introduzir os dados básicos para a formação, para que o modelo possa analisar e reconhecer o padrão dos dados.
Com um profundo algoritmo de aprendizagem de máquinas, é possível realizar múltiplas tarefas de PNL, tais como detecção de intenção, classificação de tópicos, extracção de palavras-chave, análise de sentimentos, e muito mais. Estas tarefas ajudam o seu modelo a trabalhar de forma eficiente e rápida.
PNL e Cuidados de Saúde
O avanço do processamento da linguagem natural está a aumentar drasticamente na indústria da saúde devido à sua capacidade de encontrar, analisar e interpretar pacientes a partir da base de dados. É possível utilizar a aprendizagem mecânica, o algoritmo médico e a tecnologia de PNL para gerar conhecimentos a partir de dados anteriores. É possível organizar com precisão dados não estruturados nos cuidados de saúde, melhorar os métodos, compreender a qualidade, e encontrar resultados precisos para o tratamento dos pacientes.
Tradicionalmente, os médicos passam muito tempo a compreender como se sentem os seus pacientes e anotam todos os detalhes nas notas do quadro. Cada vez que os pacientes chegam, encontram as notas das fichas e analisam novamente os pacientes. No entanto, PNL, EHR, ou sistemas de registos de saúde electrónicos, registam todos os dados que os médicos inserem no computador. Todos os dados que os EHRs armazenam convertem em formulário de texto livre.
Benefícios da PNL
1. Melhorar a usabilidade dos dados de EHR
A interface EHR dificulta tarefas que envolvem encontrar informação relevante e crítica do paciente. A NLP ajudará a EHR a encontrar informação do paciente de uma forma fácil e simples. A PNL organizará a interface em várias secções e associará essas secções ou palavras a diferentes pacientes. Quando os clínicos pesquisarem os dados com essas palavras, encontrarão a informação relacionada com o doente. Isto irá ajudá-los a gerar dados que poderão não ser capazes de encontrar. Esta abordagem de PNL irá ajudar a melhorar o tratamento.
2. Habilitar a Análise Preditiva
O processamento natural da aprendizagem pode também permitir-lhe com análises preditivas melhorar as preocupações de saúde da população. Por exemplo, os Estados Unidos estão a registar uma taxa crescente de suicídios. Especialistas sugerem que analisem a resposta da sua população para descobrir como as pessoas respondem às redes sociais antes de cometerem suicídio. Isto irá ajudá-las a uma intervenção precoce no futuro.
3. Reforçar as capacidades de Fenotipagem
O fenótipo é uma expressão dos traços que um organismo tem. Estes traços incluem processos bioquímicos, aparência, ou comportamento. O fenótipo consiste em categorizar e agrupar os pacientes e fornecer informação e dados profundos e focalizados sobre os traços que estes contêm. Os médicos podem facilmente extrair a estrutura dos dados e utilizá-los para análise com a ajuda da fenotipagem. Os especialistas podem analisar e extrair os dados não estruturados com estas ferramentas de PNL. É possível recolher dados adicionais através da criação de fenótipos dos pacientes.
Aplicando a abordagem de PNL nas nossas indústrias médicas, podemos gerar relatórios de patologia com dados extensivos sobre os pacientes, tais como a sua condição, estádio de cancro, localização do crescimento, estado genético, tratamentos anteriores, e medicamentos. Não fomos capazes de encontrar tais detalhes com métodos tradicionais para relatórios de patologia. A PNL desempenha um papel vital na extracção de dados para encontrar soluções para problemas complexos.
4. Melhorar a qualidade do sistema de saúde
Os hospitais podem facilmente informar o governo federal e outras agências associadas para que possam melhorar a qualidade do sistema de saúde do nosso país. O PNL pode acelerar a melhoria do sector da saúde, uma vez que os funcionários podem gerar grandes amostras de pacientes e utilizá-las para análises em tempo real.
Conclusão
A PNL está a criar raízes no sector dos cuidados de saúde ao fornecer soluções de ponta para aplicações médicas ou ao executar outras tarefas, tais como facturação ou reembolso dos pagamentos dos pacientes. O processamento em linguagem natural tem amplas implicações para o desenvolvimento da indústria dos cuidados de saúde. No entanto, os cientistas de dados estão a introduzir tecnologias e algoritmos novos e inovadores com capacidades específicas e precisas para estabelecer novos fundamentos na indústria. A PNL deve proporcionar uma apresentação e extracção de dados fácil de compreender e que os pacientes possam compreender.
