El procesamiento de lenguaje natural, abreviado PLN, y en inglés natural language processing, NLP es un campo de las ciencias de la computación, de la inteligencia artificial y de la lingüística que estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano. Se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos eficaces computacionalmente para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural, es decir, de las lenguas del mundo.
Problemática que resuelve:
La industria de la salud produce toneladas de datos clínicos y de pacientes no estructurados. Se vuelve un desafío recopilar y correlacionar manualmente toda esta información en un formato estructurado. La utilización de estos billones de datos es importante, ya que puede ayudar a mejorar la prestación de atención médica, automatizar los sistemas administrativos, reducir el tiempo del paciente y mejorar la atención con datos en tiempo real.
Información que se emplea:
El procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial ayudan a recopilar datos médicos no estructurados del habla humana, informes, documentos y bases de datos para extraer patrones significativos. Con estos patrones, puede extender un mejor diagnóstico, tratamiento y apoyo a los pacientes.
Hay dos formas principales en las que la PNL mejora la prestación de atención médica. Uno es extraer informacion del discurso de un medico al comprender su significado.
Casos de uso de Procesamiento de Lenguaje Natural en la salud:
1. Documentación clínica : Mantener los Registros electrónicos de salud requiere mucho tiempo y es laborioso, y los médicos dedican un tiempo considerable a mantener estos registros. Con PNL, los médicos y los médicos pueden tener más tiempo de calidad para invertir en tareas de creación de valor. Los médicos pueden tomar notas de los pacientes mediante la conversión de voz a texto, lo que facilita la entrada de datos.
2. Ayude a brindar atención mejorada al paciente basado en el valor: Un registro de paciente típico contiene toneladas de datos de salud, pero los datos no estructurados y los comentarios de los pacientes no suelen formar parte de los registros clínicos. Sin embargo, la retroalimentación contiene información crítica sobre la experiencia del paciente que ayuda en la toma de decisiones y simplifica la experiencia del paciente.
3. Análisis predictivo mejorado: otro caso de uso interesante de NLP es el análisis predictivo y de causa raíz utilizando los depósitos de datos. Es posible detectar patrones y subconjuntos de grupos que probablemente tengan una propensión a ciertas condiciones de salud. Cuando un diagnóstico tardío de condiciones puede tener complicaciones devastadoras, la PNL puede ayudar en el diagnóstico temprano.
4. Herramientas de PNL para ayudar en la comparación de ensayos clínicos: con la ayuda de procesamiento natural del lenguaje, los médicos pueden revisar rápidamente grandes cantidades de datos clínicos no estructurados para reconocer candidatos aptos para ensayos clínicos. No solo es útil en la investigación y el desarrollo de medicamentos, sino también en una mejor comprensión de las condiciones. También ayuda a los pacientes a obtener acceso a atención experimental que tiene el potencial de mejorar la salud del paciente.
Modelos usados:
BioBERT: Su principal uso es en el área biomédica y de salud, y es usado en la extracción de relaciones entre entidades, la clasificación de texto médico y la anotación de entidades médicas.
ClinicalBERT: Se aplica específicamente en registros médicos electrónicos y otros textos clínicos, ayuda a comprender mejor el lenguaje clínico y ha mostrado mejoras en tareas como el etiquetado de entidades médicas, el reconocimiento de conceptos médicos y la predicción de diagnósticos.
Clinical Language Model: Este modelo utiliza una arquitectura de transformer y se entrena en notas clínicas para ayudar a los médicos a tomar decisiones basadas en evidencia y a realizar diagnósticos más precisos.
Conclusiones:
El procesamiento de lenguaje natural abre camino en el ámbito en el área de la salud, para apoyar a los médicos a realizar sus procesos de maneras mas eficientes, a medida de que avanzamos con los años encontraremos mejores soluciones a problemas en muchos entornos sociales, pero uno de los de mayor impacto es en el área de la salud y no es únicamente el NLP, podemos usar muchos algoritmos tanto simples como complejos, al fin y al cabo impactan a la sociedad, y es de saber que gracias a la inteligencia artificial la aumentara la calidad de vida de la humanidad.
Referencias:
https://es.wikipedia.org/wiki/Procesamiento_de_lenguajes_naturales
https://es.shaip.com/blog/natural-language-processing-nlp-healthcare-usecases/
