W ciągle ewoluującym cyfrowym obszarze opieki zdrowotnej nowoczesne technologie, takie jak sztuczna inteligencja (SI), odgrywają kluczową rolę w kształtowaniu strategii cyfrowego zdrowia. Jedna z takich technologii, ekstrakcja SI, rewolucjonizuje sposób strukturyzacji i wydobywania danych z dokumentów, oferując rozwiązanie dla organizacji opieki zdrowotnej stojących przed wyzwaniami wynikającymi z konieczności przestrzegania rozwijających się standardów.
Tradycyjne metody wprowadzania i strukturyzacji danych są znaczącym wyzwaniem dla dostawców opieki zdrowotnej. Z ograniczonymi zasobami i brakiem kadry, pielęgniarki i inni pracownicy służby zdrowia są obciążeni czasochłonnymi zadaniem wprowadzania danych, odwracając uwagę od istotnej opieki pacjenta. Jednak wprowadzenie ekstrakcji SI zapewnia sposób odsunięcia tego obciążenia i usprawnienie procesu.
W odróżnieniu od SI generatywnej, która generuje nowe treści za pomocą pytań, SI ekstrakcyjna skupia się na rozpoznawaniu i wydobyciu istotnych informacji z dokumentów. Poprzez szkolenie modeli uczenia maszynowego w rozumieniu form i kontekstu, SI ekstrakcyjna może wydobywać strukturalne dane, takie jak dane demograficzne pacjentów, kody diagnoz i inne istotne pola. To eliminuje konieczność ręcznego wprowadzania danych, zapewniając dokładność i efektywność przetwarzania danych.
Jednym z kluczowych atutów SI ekstrakcyjnej jest możliwość utrzymania źródła prawdy. Rozwiązania takie jak narzędzie clarity od Consensus Cloud Solutions dostarczają wyniki pewności dla każdego wydobytego pola, pozwalając pracownikom służby zdrowia zweryfikować dokładność danych. To zapewnia podejmowanie decyzji na podstawie niezawodnych informacji i ułatwia analizę i raportowanie danych.
Ponadto, SI ekstrakcyjna umożliwia organizacjom opieki zdrowotnej dostosowanie się do nowych standardów, takich jak HL7 FHIR, nawet przy ograniczonych zasobach. Zamiast inwestować w drogie technologie lub zatrudniać dodatkową siłę roboczą, SI ekstrakcyjna oferuje ekonomiczne rozwiązanie, które automatyzuje strukturyzację danych, poprawiając wydajność i redukując błędy.
Choć mogą istnieć obawy dotyczące stosowania SI generatywnej i jej potencjału do tworzenia treści bez jasnego źródła prawdy, SI ekstrakcyjna eliminuje te obawy, polegając na modelach uczenia maszynowego i ekstrakcji strukturalnych danych. Dzięki wykorzystaniu tej technologii organizacje opieki zdrowotnej mogą zoptymalizować swoje procesy, zmniejszyć obciążenie pracowników służby zdrowia i zapewnić precyzyjne i zgodne zarządzanie danymi.
Podsumowując, SI ekstrakcyjna przedstawia rewolucyjne rozwiązanie dla branży opieki zdrowotnej, rewolucjonizując strukturyzację danych. Poprzez automatyzację wydobywania strukturalnych danych z dokumentów, SI ekstrakcyjna usprawnia procesy, poprawia wydajność i umożliwia organizacjom opieki zdrowotnej dostosowanie się do rozwijających się standardów. Dzięki SI ekstrakcyjnej pracownicy służby zdrowia mogą skupić się na dostarczaniu wysokiej jakości opieki, wykorzystując moc sztucznej inteligencji do doskonalenia zarządzania danymi i analizy.
The source of the article is from the blog oinegro.com.br