Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing - NLP) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào các ứng dụng trên ngôn ngữ của con người. Trong trí tuệ nhân tạo thì xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một trong những phần khó nhất vì nó liên quan đến việc phải hiểu ý nghĩa ngôn ngữ - công cụ phức tạp và hoàn hảo nhất của tư duy và giao tiếp. Trong bài viết này, ông Nguyễn Mạnh Hùng - chuyên gia Xử lý ngôn ngữ tự nhiên của công ty VinBrain sẽ chia sẻ những ứng dụng của NLP trong lĩnh vực Y Tế.
Tính năng nhập tài liệu từ giọng nói trên ứng dụng DrAid™
Việc tự động nhập tài liệu từ giọng nói giúp tiết kiệm thời gian cho các bác sỹ từ đó có nhiều thời gian hơn cho bệnh nhân. Nuance và M*Modal là các sản phẩm có thể trích rút thông tin từ cuộc trao đổi giữa bệnh nhân và bác sỹ với ngôn ngữ được chuẩn hoá. Hai sản phẩm trên sử dụng công nghệ nhận diện giọng nói và công nghệ hiểu ngôn ngữ (NLU) để tóm tắt các thông tin và đưa vào tài liệu y tế.
Các công nghệ dạng giọng nói cho phép các bác sỹ nhập văn bản vào cơ sở dữ liệu sức khoẻ điện tử (EHR). Công nghệ front-end giúp loại bỏ việc đánh máy, trong khi công nghệ back-end tự động sửa lỗi trong văn bản đầu ra trước khi chuyển qua con người để kiểm tra lại. Tại các quốc gia phát triển, các ứng dụng về nhận dạng giọng nói gần như đã trưởng thành và bão hoà.
Mã hoá y tế là việc biểu diễn các chuẩn đoán, quy trình, dịch vụ và thiết bị y tế dưới dạng các ký tự chữ cái và số. Các mã về chuẩn đoán và quy trình được trích rút từ các tài liệu y tế như ghi chú của bác sỹ, kết quả xét nghiệm, chẩn đoán hình ảnh,… Trợ giúp mã hoá y tế là một ứng dụng NLP phổ biến. Tuy nhiên tỷ lệ ứng dụng vẫn chưa cao, vấn đề nằm ở độ chính xác.
Khai phá dữ liệu trong các hệ thống y tế cho phép các cơ quan, tổ chức giảm mức độ chủ quan trong quá trình ra quyết định và cung cấp các thông tin hữu ích. Khi được áp dụng, các công nghệ khai phá dữ liệu có thể trở thành công cụ hữu ích trong việc khám phá tri thức, giúp cho các nhà quả lý y tế đưa ra các chiến lược hiệu quả, cung cấp chất lượng chăm sóc sức khoẻ tốt hơn cho bệnh nhân.
Các cơ quan quản lý cơ sở dữ liệu y tế (clinical data registry) sử dụng các phương pháp nghiên cứu quan sát để thu thập, tổng hợp dữ liệu về điều trị, kết quả, và tình trạng sức khoẻ của các bệnh nhân theo thời gian. Việc báo cáo dữ liệu y tế định kỳ tốn nhiều công sức do các thông tin cần báo cáo nằm rải rác ở nhiều tài liệu. Việc tự động hoá báo cáo dữ liệu cho phép trích rút các thông tin từ các tài liệu và lưu lại dưới dạng có cấu trúc có thể sử dụng được bởi các nền tảng phân tích của tổ chức để tự động báo cáo.
Các nhà cung cấp dịch vụ y tế luôn cần cập nhật các tri thức mới nhất để đưa ra các phương pháp điều trị tốt nhất cho bệnh nhân. Với sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực nghiên cứu y sinh, việc cập nhật các thông tin tốt nhất cho từng trường hợp ngày càng trở nên khó khăn. Với sự trợ giúp của công nghệ NLP, các bác sỹ có thể nhanh chóng truy vấn vào các thư viện tài liệu lớn, với các thông tin đáng tin cậy và cập nhật. Việc truy vấn được thực hiện thông qua các câu hỏi tự nhiên, giống như hỏi một đồng nghiệp. Một số nhà cung cấp dịch vụ này hàng đầu là M*Modal và IBM Watson Health.
Inspirata ứng dụng NLP trong tìm ứng viên thử nghiệm lâm sàng cho các bệnh nhân ung thư
Việc tìm kiếm thủ công các ứng viên cho các thử nghiệm lâm sàng cực kỳ không hiệu quả. Xác định mức độ phù hợp với các thử nghiệm lâm sàng mất trung bình 120 phút cho mỗi bệnh nhân ung thư. Công nghệ NLP có thể phân tích các báo cáo y tế của từng bệnh nhân và các tiêu chí cho từng thử nghiệm từ đó có thể xác định các ứng viên tiềm năng một cách tự động. IBM Watson Health và Inspirata là những công ty tiên phong trong lĩnh vực này.
Uỷ quyền trước là quy trình các công ty bảo hiểm dùng để xác định liệu một thủ tục, dịch vụ, hay thuốc được chỉ định có được chấp nhận thanh toán. Quy trình này tạo thêm gánh nặng cho nhân viên y tế, thay vì tập trung thời gian cho bệnh nhân. IBM Watson và Anthem là những công ty đã cho ra những sản phẩm ứng dụng NLP được sử dụng bởi các công ty bảo hiểm để xác định uỷ quyền trước một cách nhanh chóng.
Mã hoá tình trạng phân tầng (HCC) là mô hình đánh giá rủi ro được xây dựng để dự đoán chi phí chăm sóc sức khoẻ của bệnh nhân. Với sự phổ biến của mô hình chi trả theo giá trị, mã hoá tình trạng phân tầng ngày càng trở nên quan trọng. Các công ty bảo hiểm có thể sử dụng mã này để ước lượng chi phí. NLP có thể tự động hoá việc gán mã HCC cho mỗi bệnh nhân.
Ứng dụng AI SmartCare với mục tiêu trở thành trợ lý chăm sóc sức khoẻ cho mọi người
Các trợ lý ảo phổ biến như Alexa của Amazon hay Google Assistant có thể trợ giúp người dùng trong các tác vụ hằng ngày. Những trợ lý tương tự có thể được phát triển để cung cấp các thông tin về sức khoẻ. Các giá trị mà trợ lý ảo trong y tế có thể mang lại bao gồm tính ẩn danh (đặc biệt là đối với các vấn đề sức khoẻ nhạy cảm hoặc tâm lý), giám sát (theo dõi tình trạng của bệnh nhân), cá nhân hoá (một số ứng dụng có thể sử dụng các thông số từ cảm biến, theo dõi hành vi thông qua phân tích khuôn mặt), và tất nhiên là khả năng tương tác thời gian thực, mọi lúc, mọi nơi, với số lượng phục vụ không giới hạn. Một số ứng dụng trợ lý ảo về chăm sóc sức khoẻ như Woebot, Babylon, Ada Health, Bouy Health.
Top
Cập nhật những tin tức và thông tin mới nhất từ VinBrain bằng cách đăng ký nhận bản tin của chúng tôi!
