Sağlık hizmetlerinde Doğal Dil İşleme
Doğal Dil İşleme (Natural language processing,NLP); insanın doğal konuşması sonucunda ürettiği sözlerin, yazılı verilerin bilgisayarlar tarafından anlaşılmasını, yorumlanmasını sağlayan yapay zeka uygulamalarıdır.
Sağlıkta Doğal Dil İşleme; bilgisayarların ve klinisyenlerin ne konuştuklarını, ne istediklerini anlayan yapay zeka uygulamaları olarak ifade edebiliriz. Yapay zeka (AI), sağlık hizmetleri endüstrisinde her gün daha fazla alanda kendini kanıtlamaya devam ediyor, bu uygulamaların bazıları Doğal Dil İşlemeden faydalanıyor.
Sağlık hizmetlerinde Doğal Dil İşlemenin benimsenmesi, çok fazla miktarda hasta veri setini arama, analiz etme ve yorumlama potansiyeli nedeniyle artmaktadır.
GE Healthcare ve Roche Diagnostics, klinisyenlerin 100.000’den fazla sesli ifadesini – klinik bakım ortamında nasıl bir şey isteyebileceklerine dair izlenimler yakalamak için, bir hemşire ekibi ile birlikte çalışıyor. Bu izlenimler, klinisyenlerin sorularına yanıt vermek ve etkileşim kurmak için, bir konuşma botu oluşturmaya yardımcı olabilecek NLP algoritmalarının ilk adımıdır. Bot, özünde binlerce klinisyenin girdisi yoluyla insan niyetine “adapte oluyor”. Amaç, bota klinik dili nasıl deşifre edeceğini öğretmek ve klinisyenin sorduğu şeyi derlemektir.
Geleceği tasavvur eden robot, koğuş katının gürültüsü ve kaosunda “sizinle” birlikte olan, gerçekten “sizi anlayan” bir meslektaşınız ve sizin klinik niyetiniz gibi “sizinle” birlikte çalışan bir arkadaş gibi olacaktı. Bu izlenimler ve algoritmalar, bunu gerçeğe dönüştürmenin ilk adımıdır.(2)
Doğal Dil İşleme, zaman içinde daha akıllı olan teknoloji
Bu tür bir teknolojinin geliştirilmesinin ilk günleri. NLP algoritmaları, milyonlarca olmasa da yüz binlerce klinisyen izlenimine maruz kaldıkça; veri bilimcileri, kullanıcıyı anlama ve etkileşimde bulunma yeteneğini geliştirmeye devam etmeyi umuyor.
Bir gün, sesle etkinleştirilen bir konuşma botu, klinik bakım ekibinin değerli ve sezgisel bir üyesi haline gelebilir. Doğru yapılırsa, klinisyeni sadece hastaya bakma özgürlüğü sağlamakla kalmaz, aynı zamanda bakıcıların klinik zekasını da artırabilir.(2)
Doğal dil işlemede HBYS’lerin önemli rolü
Sağlıkta verinin doğruluğu , veri kullanıldıkça artar. Sağlıkta Doğal Dil İşlemenin doğruluğu , öğrenme için gereken verinin büyüklüğü ile artar. Sağlıkta doğal dil işleme ne kadar çok kullanılırsa, yapay zeka kullanımı da o kadar çok doğru sonuçlar üretir. Çünkü kullanıldıkça öğrenme artacaktır.
Sağlık kayıtlarının, doğal dilde işlenmesinin sunduğu belirgin bir avantaj ise, bilgisayar destekli kodlama yeteneğidir. Tarihsel olarak kuruluşların sağlık kayıtlarındaki grafik notlarını, manuel olarak gözden geçirmesi ve işlemesi, yalnızca ilgili bilgileri belirlemek için haftalar, aylar, hatta yıllar alabilirdi. Sağlık hizmetleri için doğal dil işleme yazılımı, klinik metni saniyeler içinde tarayabilir ve neyin çıkarılması gerektiğini belirleyebilir.
Bilgisayarlar, hekim notasyonunu doğru anlayabildiğinde ve bu verileri buna göre işlediğinde, değerli karar desteği elde edilebilir. Bu bilgiler, gelecekteki ilaç araştırmaları ve hastalar ve sağlayıcılar için yararlı olan kişiselleştirilmiş tıp için önemli ölçüde kullanılabilir.
Doğal Dil İşlemenin faydaları
Doğal Dil İşleme ile hastalara daha fazla zaman
Doğal Dil İşleme, zaman içerisinde doktorun üzerinden iş yükünü alacak, bilgisayarda yapılması gereken işler bilgisayar tarafından yapılacaktır. Doğal Dil İşleme araçları konuşmayı kolayca yorumlayabilir ve kayıtları doğru bir şekilde güncelleyebilir. Bu, hekimlerin hastalarla konuşurken kayıt girmesine olanak tanıdığından, oldukça verimli bir yaklaşımdır – mükerrer kayıtların önlenmesi ve hasta tedavisine daha fazla zaman ayırmalarını sağlar. Klinik dikte ile bu teknoloji, iyileştirilmiş bir bakım kalitesine önemli ölçüde katkıda bulunmaktadır.
Doğal Dil İşleme ile daha doğru bilgi
Klinisyenler, hastalarının tedavisine ilişkin kritik kararlar almak için doğru bilgilere ihtiyaç duyar. Çoğunlukla, hasta profillerini anlamak için teşhis sonuçlarını ve doktorların notlarını kullanırlar. Buna dayanarak, en uygun tedaviyi alırlar. Bu nedenle Hastane Bilgi Yönetim Sistemi (HBYS), kayıtları çok önemlidir. Ancak, HBYS’deki kayıtların bir kısmı, yapılandırılmamış verilerden oluşmaktadır. Doğal Dil İşleme , klinik notları etkili bir şekilde yorumlayarak sağlık hizmeti sürecini ve sonuçlarını iyileştirmede başarılı olmaktadır. Teşhis raporlarından ve doktorların mektuplarından ayrıntıları çıkarır ve hasta sağlığı profilinin eksiksizliğini ve doğruluğunu sağlar.
Doğal Dil İşleme ile hasta katılımı
Son birkaç on yıllardaki , düzenleyici kılavuzlar ve endüstri uygulamaları, tedavi sürecinde hasta katılımının önemine vurgu yapmaktadır. Ülkemizde de e- nabız üzerinden hastalar kendi tedavi bilgilerin, raporlarına ve laboratuvar sonuçlarına ulaşabilmektedir. Bu bilgilerin farklı eğitim düzeyindeki hastalar tarafından anlaşılabilmesi,yorumlanması her zaman mümkün değildir. Bu da hastanın tedaviye katılımı önünde önemli bir engeldir. Diğer taraftan, hastaların eğitimi ve bazı durumlarda ikna edilmesi, güvensizliklerin giderilmesi için çaba gösterilmesi gerekecektir.
Doğal Dil İşleme ile karmaşık terimlerin anlaşılması sağlanabilir, hastaların sağlıkları ile ilgili bilgileri anlamasının yanı sıra, kendi hastalıklarına yönelik katılımı ve daha bilinçli yaklaşım göstermeleri sağlanır.
Doğal Dil İşleme ile doğrulanmış tıp
Doğal Dil İşleme araçları, daha iyi tedavi verilmesini sağlayabilir, hastanın iyileşmesi için daha iyi bir yol gösterebilir. Sağlık; yapılan hataların ölümle veya geri dönülmez sakatlıklar ile sonuçlanabilen , kendi içerisinde bazı belirsizlikleri ve karmaşıklığı barındıran bir yapıdır. Doğal Dil İşleme araçları sayesinde, belirsiz ve karmaşık noktaların getireceği olumsuz sonuçların önüne geçilebilecektir.
Bilgiye ulaşma önündeki hataları giderir, hastaya uygulanan tedavinin standartlarının, klavuzlar ile karşılaştırması sağlanır.
Doğal Dil işleme ile değere dayalı sağlık
Tedavi hizmetleri, birçok farklı faktöre bağlı olarak gelişme gösterebilir. Bu faktörlere bağlı olarak sürdürülen tedavilerde başarı oranını , tedavi süresini , tedavi kalitesini etkilediği gibi maliyeti yüksek olmaktadır. Bu günkü tedavi koşullarında doktorların diğer faktörleri değerlendirme imkanı yoktur.
Doğal Dil İşleme araçları ile yapılacak çalışmalarda, hastanın diğer faktörlerinin değerlendirilerek tedavi sürecinin ilerlemesi umut verici olacaktır.
Doğal Dil İşlem teknolojisi olmadan
Sağlık hizmetlerinde Doğal Dil İşleme, önceden gözden kaçan veya yanlış kodlanmış hasta durumlarını keşfetmek için, büyük yapılandırılmamış sağlık verileri kümelerini temizleyebilen özel motorlar kullanır. Tıbbi kayıtların makine tarafından öğrenilen algoritmalar kullanılarak işlenmesi, daha önce kodlanmamış olabilecek hastalığı ortaya çıkarabilir
Doğal Dil işleme, sağlık hizmeti sunumu ve hasta deneyimi için daha iyi bir geleceğin yolunu açıyor. Doktorların hasta bakımına maksimum zaman ayırmalarına olanak tanırken, gerçek zamanlı, doğru verilere dayanarak bilinçli kararlar vermelerine yardımcı olması çok uzun sürmeyecek. Doğal Dil işleme, ayrıca iş akışlarını otomatikleştirerek, idari faaliyetlerde harcanan zamanı da azaltır. Bununla birlikte, Doğal Dil İşleme’de ilerleyebilmemiz adına, HBYS veri modellerinin iyileştirmesi için çalışma başlatılması gerekecektir..
Bu dijital çağ; sağlık hizmetleri gibi bir sektör için büyük veri ile yapay zeka, doğal dil işleme nesnelerin interneti ve blockchain gibi en son teknolojileri hayata geçiriyor . Önümüzdeki yıllarda, bu dönüştürücü teknolojilerin potansiyelinin herkes için daha kaliteli bir bakım sağlamak için çözüldüğünü göreceğiz.
Kaynaklar
1)https://www.foreseemed.com/natural-language-processing-in-healthcare#:~:text=Natural%20language%20processing%20(NLP)%20is,human%20speech%20terms%20and%20text.&text=The%20adoption%20of%20natural%20language,mammoth%20amounts%20of%20patient%20datasets.
2)https://www.gehealthcare.com/article/natural-language-processing–the-future-of-patient-care
3) https://tdan.com/natural-language-processing-in-healthcare/24538
4)https://www.mckinsey.com/industries/healthcare-systems-and-services/our-insights/natural-language-processing-in-healthcare#
