The promise of natural language processing in healthcare
Notice bibliographique
Résumé
The healthcare industry generates data at a rapid rate, with no signs of slowing down. A large portion of this information takes the form of unstructured narrative text, making it difficult for computer systems to analyze the data in a usable format. However, automated analysis of this information could be incredibly useful in daily practice. This could be accomplished with natural language processing, an area of artificial intelligence and computational linguistics that is used to analyze and process large sets of unstructured data, namely spoken or written communication. Natural language processing has already been implemented in many sectors, and the industry is projected to be worth US$16 billion by 2021. Natural language processing could take unstructured patient data and interpret meaning from the text, allowing that information to inform healthcare delivery. Natural language processing can also enable intelligent chatbots, interacting and providing medical support to patients. It has the potential to aid physicians by efficiently summarizing patient charts and predicting patient outcomes. In hospitals, it has the ability to analyze patient satisfaction and facilitate quality improvement. Despite current technical limitations, natural language processing is a rapidly developing technology that promises to improve the quality and efficiency of healthcare delivery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».