Healthcare Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing nutzt das Potential
unstrukturierter Daten im Bereich Healthcare

Natural Language Processing (Abkürzung: NLP) nutzt das Potential unstrukturierter Daten. Während gewöhnliche Analyse-Tools nur sehr unzureichend mit Texten umgehen können, identifiziert Natural Language Processing schnell und effektiv wichtige Datenpunkte aus textbasierten Dokumenten. Diese können anschließend auf verschiedene Arten analysiert und bearbeitet werden können.

NLP arbeitet hierbei oft im Hintergrund und erleichtert Ärzten und vielen anderen, die auf klinische Daten innerhalb einer Organisation angewiesen sind, die tägliche Arbeit.

Natural Language Processing Healthcare

Natural Language Processing ist somit häufig kein eigenständiges Produkt, sondern wird oftmals innerhalb der bestehenden Systeme und Technologieanwendungen eingesetzt. NLP unterstützt datengesteuerte Entscheidungsfindungen in unterschiedlichen Schlüsselbereichen im Healthcare-Bereich.

Informationen zu Natural Language Processing bei wikipedia.

 

Warum Natural Language Processing im Bereich Healthcare?

Unternehmen im Bereich Healthcare (z.B. Kliniken und forschende Organisationen) verwalten und verwenden große Mengen unstrukturierter Textdokumente. Man geht davon aus, dass 80% der Informationen über Patienten in unstrukturierter Form vorlegen.

Um jedoch die Forschung effektiv zu betreiben, klinische Behandlungsstandards zu verbessern und Behandlungsergebnisse einfach und möglichst automatisiert zu bewerten, ist der strukturierte Zugriff auf den Inhalt dieser Dokumente durch Natural Language Processing erforderlich. Das enthaltene Wissen (z. B. in Arztbriefen, Pathologieberichten, klinischen Berichten) ist entscheidend, um diese Ziele zu erreichen.

Beispiele und Einsatzmöglichkeiten von Healthcare Natural Language Processing

 

Verbesserung und Beschleunigung der klinischen Dokumentation und Abrechnung:

Natural Language Processing bietet die Möglichkeit in wenigen Sekunden alle wichtige Daten zu sammeln. Anstatt unzählige Fälle prüfen zu müssen, werden durch die NLP-Technologie gezielt die Dokumentationslücken aufgezeigt und automatisch Verbesserungsvorschläge generiert. Dies ist z.B. für die korrekte Kodierung und Abrechnung auf Basis der ICD-Codes absolut essentiell. NLP dient folglich der Kostenreduzierung und parallel zur Ertragssteigerung in Klinischen Organisationen.

Unterstützung der Kohortenanalyse bei Patienten durch NLP

Übliche Mechanismen zur Identifizierung von Kohorten in der klinischen Forschung sind für viele Untersucher nicht in der Lage, die Anforderungen und die benötigte Reaktionszeit zu erschwinglichen Konditionen zu skalieren. Der Einsatz von Natural Language Processing kann die Kosten bei der Kohortenidentifikation  erheblich senken. Durch NLP kann eine Reihe von Einschluss- / Ausschlusskriterien definiert werden und ermöglicht damit den Forschern strukturierte und unstrukturierte klinische Daten gleichzeitig abzufragen. Das Ergebnis kann sowohl für die Rekrutierung potenzieller Studienteilnehmer als auch für Machbarkeitsstudien genutzt werden.

Unterstützung bei der Entscheidungsfindung durch NLP

NLP unterstützt beispielsweise bei der Extraktion wichtiger Daten aus Pathologieberichten und Arztbriefen um Patientenprofile zu erstellen. Diese dienen als Grundlage für Empfehlungen betreffend der Weiterbehandlung der Patienten. Dies erhöht deutlich die Qualität klinischer Berichte, verbessert die Vollständigkeit von Patientenprofilen und ermöglicht daher eine bessere medizinische Überwachung und Versorgung der Patienten.

Hochqualifizierte Forschung im Bereich Healthcare

Benutzerdefinierte und auch empirisch induzierte Suchmuster können verwendet werden, um die Einhaltung von Richtlinien zur Behandlung von Patienten mit bestimmter Krankheitsbildern sicherzustellen. Durch NLP kann auf Grundlage von Textdokumenten der Zustand des Patienten ermittelt und mit den Beobachtungen des Arztes verglichen werden, um so eine Vorhersage zur zukünftigen Lebensqualität zu ermöglichen.

Passendere und wirksamere medikamentöse Behandlung

Die Anamnese von Medikamenten und ihre Reaktionen sind für die zukünftige medizinische Behandlung von größter Bedeutung. Insbesondere die Erkennung und Vermeidung von Nebenwirkungen ist für die Sicherheit des Patienten absolut essentiell. Die Nachvollziehbarkeit der Medikamenteneinnahme des Patienten im Kontext etwaiger Nebenwirkungen spielt eine entscheidende Rolle um die personalisierte Medizin im Interesse der Patienten weiterzuentwickeln.  Frühzeitig können genetische Marker unerwünschter Nebenwirkungen identifiziert werden. Diese wichtigen Informationen liegen bereits in großer Menge in unstrukturierten klinischen Dokumentation ungenutzt vor. Mit Hilfe von Natural Language Processing können diese Informationen schnell und effizient gewonnen und zum Wohle der Patienten genutzt werden.

Forschung & Entwicklung von Medikamenten

NLP beschleunigt die Forschung & Entwicklung von Medikamenten. Große Mengen an Daten und Information zum betreffenden Medikament und dessen Wirkung,  können durch NLP effizient zusammengeführt und ausgewertet werden. Natural Language Processing kann überdies auch die gezielte Überwachung eines Arzneimittels nach dessen Markteinführung unterstützen oder unerwünschte Nebenwirkungen schnell aufdecken.

Automatisierte Zusammenfassung von Texten durch Natural Language Processing

Es gibt unterschiedliche Anwendungsfälle für die Zusammenfassung von Texten. Zum einen können klinische Informationen in mehreren Berichten desselben Patienten extrahiert und dargestellt werden können, so dass Ärzte die umfangreichere Krankheitsgeschichten eines einzelnen Patienten schnell erfassen können.

Zum anderen können klinische Informationen zu vorweg definierten Patientengruppen durch Natural Language Processing schnell auf Patienten- oder auf Dokumentenebene in Form von Annotationen zusammengefasst werden. Diese Informationen können verwendet werden, um medizinische Begriffe zu identifizieren und um so Kohorten von Patienten auf der Basis von Häufigkeit und der Relevanz von Termen zu finden.

Unser Produkt Health Discovery enthält eine Vielzahl von Werkzeugen zur Analyse unstrukturierter Patientendaten mithilfe von Natural Language Processing. Wir analysieren Arztbriefe, Pathologie- und Radiologieberichte und viele weitere Datenquellen. Hieraus extrahieren wir Diagnosen, Medikamente, Laborwerte, Lokalisationen, personenbezogene Merkmale und viele weitere Informationen. So werden Negationen („Ausschluss von“) und Aussagen zur diagnostischen Sicherheit („Verdacht auf“) erkannt und auf den entsprechenden Entitäten zugeordnet.

Health Discovery ermöglicht sinnvolle Vorhersagen auf Basis von Patientendaten. Wir machen im Bereich seltener Krankheiten Vorhersagen zur Diagnose und sagen Therapieverläufe bei Augenkrankheiten vorher. Im Kontext der DRG-Kodierung schlagen wir abrechnungsrelevante Diagnosen- und Prozeduren-Codes vor, in der Kardiologie gleichen wir Leitlinien mit Patientendaten ab und identifizieren Patienten, die einen Herzschrittmacher benötigen. Diese und viele weitere Use-Cases lassen sich mit Machine Learning realisieren.

Health Discovery lässt sich leicht auf individuelle Kundenbedürfnisse anpassen. Durch webbasierte Schnittstellen lassen sich mächtige Analyse-Apps auf Basis entwickeln. Die modulare Architektur ermöglicht eine nahtlose Integration von Natural Language Processing in bestehende Infrastrukturen.

Natural Language Processing mit wenigen Klicks startbereit!

In diesem Video zeigen wir Ihnen, wie Sie in wenigen Minuten Health Discovery als Text Mining- und Natural Language Processing-Plattform konfigurieren und große Mengen von medizinischen Dokumenten und Patientendaten nach Diagnosen, Symptomen, Verordnungen, besonderen Befundmerkmalen und weiteren Kriterien analysieren können.

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