NLP или Natural Language Processing (Обработка естественного языка) – это технология искусственного интеллекта, которая помогает машинам понимать человеческий язык. С помощью NLP инженеры смешивают область информатики и лингвистики. Они понимают структуру и компоненты языков и используют машинное обучение и алгоритмы НЛП для расширения возможностей модели по пониманию, анализу и декодированию смысла любого текста и речи.
Обработка естественного языка не является единой методикой, а включает в себя множество различных методик. Однако основная цель этих технологий одна и та же. Они сокращают коммуникационный разрыв между человеком и компьютером. Основным примером NLP, который мы видим вокруг себя, является Apple’s Siri. Siri может перемещаться по iPhone, понимая речь, переводя ее и выполняя команды.

Как работает NLP?

На нашей планете существует множество языков, что увеличивает разнообразие, дезорганизацию, неоднозначность и сложность. Все эти языки содержат отдельные семантические и синтаксические правила. Естественный язык помогает компьютерам понимать языки, которые они могут интерпретировать. Для обучения необходимо предоставить соответствующие данные, которые они могут обрабатывать и понимать. С помощью алгоритмов машинного обучения эти машины используют данные обучения в качестве исходных данных и генерируют новые результаты. Алгоритмы машинного обучения помогают компьютерам создавать новый банк знаний с помощью методов статистического анализа.
Создание способности машин обрабатывать данные и преобразовывать их в язык, понятный для машин, является сложной методикой. Natural Language Processing помогает машине понять грамматическую структуру текста посредством семантического и синтаксического анализа. Более того, эта технология позволяет машине идентифицировать слова и создавать отношения для понимания контекста. Вы можете организовать и очистить данные с помощью различных техник. Например, удаление слов, лемматизация и морфологический поиск, часть речевых тегов и токенирование – вот некоторые из техник, которые Вы можете использовать. После того, как набор данных будет готов, Вам необходимо построить алгоритм, чтобы Ваш компьютер мог интерпретировать естественный язык и выполнять различные сложные задачи. Существует два алгоритма, которые Вы можете использовать для машинного обучения, и подход, основанный на правилах.

Преимущества NLP

Алгоритм машинного обучения становится все более популярным благодаря своим способностям к обучению. Эти алгоритмы используют данные обучения и самостоятельно создают новые неизвестные данные. Для обучения необходимо только ввести основные данные, чтобы модель могла анализировать и распознавать закономерности.
С помощью глубокого алгоритма машинного обучения можно выполнять множество NLP-задач, таких как обнаружение намерений, классификация тем, извлечение ключевых слов, анализ настроений и многое другое. Эти задачи помогут вашей модели работать эффективно и быстро.

НЛП и здравоохранение

Продвижение обработки естественного языка резко возрастает в сфере здравоохранения благодаря его способности находить, анализировать и интерпретировать пациентов из базы данных. Вы можете использовать машинное обучение, медицинский алгоритм и технологию NLP для получения информации из предыдущих данных. Вы можете точно организовать неструктурированные данные в сфере здравоохранения, улучшить методы, понять качество и найти точные результаты для лечения пациентов.
Традиционно врачи тратят много времени на то, чтобы понять, что чувствуют их пациенты, и отмечают все детали в примечаниях к диаграмме. Каждый раз, когда пациенты приходят, они находят записи в таблицах и снова анализируют пациентов. Тем не менее, NLP, ЭЭОЗ или электронные системы записи здоровья записывают все данные, которые врачи вставляют в компьютер. Все данные, которые хранятся в ЭЭЗ, преобразуются в свободный текст.

Преимущества НЛП

1. Повышение удобства использования данных ЭЛС

Интерфейс ЭЭОЗ усложняет задачи, связанные с поиском актуальной и важной информации о пациенте. NLP поможет ЭЭФ найти информацию о пациенте простым и удобным способом. NLP расположит интерфейс в различных разделах и свяжет эти разделы или слова с разными пациентами. Когда врачи ищут данные с помощью этих слов, они находят относящуюся к пациенту информацию. Это поможет им создать данные, которые они, возможно, не смогут найти. Такой подход NLP поможет улучшить лечение.

2. Включение предиктивного анализа

Естественная учебная обработка может также позволить вам с помощью прогностического анализа улучшить состояние здоровья населения. Например, в Соединенных Штатах растет число самоубийств. Эксперты предлагают проанализировать реакцию населения, чтобы выяснить, как люди реагируют на социальные сети, прежде чем совершить самоубийство. Это поможет им в раннем вмешательстве в будущем.

3. Повышение способности к фенотипированию

Фенотип – это выражение черт, которыми обладает организм. Эти черты включают в себя биохимические процессы, внешний вид или поведение. Фенотипирование включает в себя категоризацию и группировку пациентов и предоставление глубокой и сфокусированной информации и данных о признаках, которые они содержат. С помощью фенотипирования врачи могут легко извлечь структуру данных и использовать ее для анализа. Эксперты могут анализировать и извлекать неструктурированные данные с помощью этих инструментов NLP. Вы можете собрать дополнительные данные, создав фенотипы пациентов.
Применяя NLP-подход в нашей медицинской промышленности, мы можем создавать отчеты о патологиях с обширными данными о пациентах, такими как их состояние, стадия рака, местоположение роста, генетический статус, предыдущее лечение и медикаменты. Мы не смогли найти таких подробностей с помощью традиционных методов составления отчетов о патологии. NLP играет важную роль в извлечении данных для поиска решений сложных проблем.

4. Улучшение качества системы здравоохранения

Больницы могут легко отчитываться перед федеральным правительством и другими связанными с ним учреждениями, что позволит им улучшить качество системы здравоохранения нашей страны. NLP может ускорить улучшение системы здравоохранения, поскольку чиновники могут генерировать большие образцы пациентов и использовать их для анализа в режиме реального времени.

Заключение

NLP уходит корнями в сектор здравоохранения, предоставляя высококачественные решения для медицинских приложений или выполняя другие задачи, такие как выставление счетов или возмещение платежей пациентам. Обработка естественного языка имеет широкие последствия для развития отрасли здравоохранения. Однако специалисты в области обработки данных внедряют новые и инновационные технологии и алгоритмы, обладающие конкретными и точными возможностями для создания новых отраслевых основ. NLP должна обеспечить легкое для понимания представление данных и извлечение данных, которые могут быть понятны пациентам.