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使用 NLP 释放非结构化医疗保健数据的潜力
当今医疗机构中存在的大量数据正在急剧增长。尽管数据被认为是当今数字世界中最重要的资产，但医疗保健似乎并未从中充分受益。一些研究表明，超过 80% 的医疗保健数据在创建后仍处于非结构化和未使用状态。其中一个最大的原因是 […]
来源:Shaip 博客当今医疗机构中存在的海量数据正在急剧增长。尽管数据被认为是当今数字世界中最重要的资产，但医疗保健似乎并未从中充分受益。一些研究表明，超过 80% 的医疗保健数据在创建后仍处于非结构化状态且未被使用。
研究表明其中一个最大的原因是大多数医疗保健数据源（如 EHR、患者数据、诊断摘要、进度记录、医学影像、处方等）尚未被机器读取。这大大增加了处理和将数据分离为结构化格式的时间。
但是，通过利用 NLP，可以更有效地分析这些非结构化医疗保健数据，并从中获得有价值的见解。因此，让我们进一步研究 NLP 在转换医疗数据中的应用。
非结构化医疗保健数据：为什么它如此丰富？
大量非结构化格式的医疗保健数据的根本原因是，行业中使用的大多数医疗保健软件并非旨在在数据库中对数据进行分类结构化。
未使用数据丰富的另一个重要原因是医疗数据中的交叉引用。与其他行业不同，医疗保健严重依赖不同的患者数据，例如处方、X 光片、MRI 等，以提供最佳的患者治疗效果。
不幸的是，当今使用医疗保健软件的大量医疗机构不提供机器可读性。此外，它们无法将不同的医疗方面关联起来并产生准确的结果。
但是，现在可以使用先进的机器和创新的医疗保健 NLP 解决方案成功克服这些挑战。
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