Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong chăm sóc sức khỏe: Con đường dẫn đến việc áp dụng

Theo Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ, tỷ lệ kiệt sức của bác sĩ đạt gần 63% vào năm 2021, trong khi điểm số hoàn thành nhiệm vụ giảm mạnh xuống còn 22%. Đây có vẻ là thời điểm thích hợp để ngành y tế tìm giải pháp.

Cho dù bạn đã có kinh nghiệm với AI hay chưa, việc triển khai xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong chăm sóc sức khỏe có thể giảm bớt gánh nặng cho nhân viên và hợp lý hóa các hoạt động của bạn.

MarketsandMarkets báo cáo rằng thị trường xử lý ngôn ngữ tự nhiên toàn cầu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống được định giá 2,2 tỷ USD vào năm 2022 và dự báo sẽ đạt 7,2 tỷ USD vào năm 2027. Và xu hướng này sẽ tiếp tục khi nhiều tổ chức y tế chuyển sang sử dụng các công ty dịch vụ NLP để xây dựng các giải pháp tùy chỉnh.

Vậy NLP được sử dụng như thế nào trong chăm sóc sức khỏe và triển khai công nghệ này như thế nào? Hãy đọc để tìm hiểu.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong chăm sóc sức khỏe là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của AI sử dụng thuật toán để trích xuất ý nghĩa từ ngôn ngữ phi cấu trúc của con người được trình bày ở định dạng nói hoặc viết. NLP yêu cầu kiến thức về ngôn ngữ máy tính và các kỹ năng học máy khác.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang trở nên phổ biến trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe vì nó có thể phân tích số lượng lớn dữ liệu y tế phi cấu trúc, chẳng hạn như ghi chú của bác sĩ, hồ sơ bệnh án, báo cáo thử nghiệm lâm sàng và thậm chí cả đánh giá dịch vụ mà bệnh nhân đăng trên mạng xã hội. Nghiên cứu cho thấy khoảng 80% dữ liệu chăm sóc sức khỏe không có cấu trúc và không được sử dụng hết tiềm năng của nó. NLP có thể thay đổi điều đó bằng cách phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin chi tiết để hướng dẫn bác sĩ và dược sĩ đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Dưới đây là một số kỹ thuật NLP chính hữu ích trong môi trường chăm sóc sức khỏe:

• Nhận dạng ký tự quang học (OCR) . OCR chuyển đổi văn bản in và viết tay sang định dạng mà máy có thể đọc được. Nó có thể trích xuất văn bản từ hình ảnh và bảng và chuyển nó tới các thuật toán NLP khác để xử lý thêm. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về chủ đề này, hãy xem hướng dẫn gần đây của chúng tôi về nhận dạng ký tự quang học .
• Phân loại văn bản . Cách tiếp cận này liên quan đến việc gán các nhãn ngữ nghĩa dựa trên các danh mục được xác định trước. Chẳng hạn, nó cho phép các bác sĩ dán nhãn bệnh nhân là “có nguy cơ phải nhập viện” dựa trên các từ khóa nhất định trong ghi chú y tế của họ.
• Nhận dạng thực thể được đặt tên . Đây là một mô hình khai thác thông tin có thể xác định chính xác các thực thể trong văn bản. Các bác sĩ có thể sử dụng kỹ thuật này để trích xuất các thực thể, chẳng hạn như “điều trị” và “triệu chứng” từ một đống dữ liệu y tế.
• Mô hình hóa chủ đề . Kỹ thuật này có thể sắp xếp thông tin dựa trên các chủ đề phổ biến. Ví dụ, nó có thể nhóm tất cả các ghi chú của bác sĩ về bệnh nhân mắc một chứng rối loạn cụ thể lại với nhau.
• Khai thác mối quan hệ . Phương pháp NLP này có thể thiết lập các mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các thực thể. Chẳng hạn, nó có thể chỉ ra rằng một bệnh nhân cụ thể đã được điều trị tại bệnh viện đó dưới sự giám sát của bác sĩ đó.

Các trường hợp sử dụng NLP trong chăm sóc sức khỏe

Sau khi tìm hiểu NLP chăm sóc sức khỏe là gì và nó hoạt động như thế nào, hãy xem nó có thể đóng góp như thế nào cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Quản lý tài liệu lâm sàng

Nghiên cứu cho thấy trung bình các bác sĩ dành 16 phút cho EHRs cho mỗi bệnh nhân họ khám. Thời gian này có thể được dành để chăm sóc bệnh nhân. Thay vào đó, nó lãng phí trên màn hình và góp phần khiến bác sĩ kiệt sức.

Tăng cường tài liệu lâm sàng thông qua nhận dạng giọng nói

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong chăm sóc sức khỏe có thể giúp các bác sĩ làm việc với hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs). Các bác sĩ có thể sử dụng các công cụ chuyển đổi giọng nói thành văn bản với các khả năng NLP tích hợp để phiên âm các ghi chú của họ và nhập chúng vào các trường EHR của bằng sáng chế tương ứng. Ngoài ra, nhân viên y tế có thể truy vấn các công cụ NLP để trích xuất dữ liệu liên quan từ EHRs.

Chẳng hạn, giải pháp Dragon Medical One của Nuance là một công cụ nhận dạng giọng nói dựa trên đám mây giúp nhân viên y tế ghi lại câu chuyện của bệnh nhân trong EHRs của họ. Công ty tuyên bố rằng việc triển khai giải pháp của họ sẽ cắt giảm một nửa thời gian dành cho tài liệu lâm sàng. Bệnh viện Concord đã triển khai Dragon Medical One và 75% nhân viên đã báo cáo tài liệu lâm sàng chính xác hơn.

Hỗ trợ bác sĩ trong việc ra quyết định

Các giải pháp NLP cũng có thể phân tích các tài liệu lâm sàng và hỗ trợ các bác sĩ trong việc ra quyết định theo thời gian thực. Chẳng hạn, sau khi phân tích các ghi chú của bác sĩ, hệ thống có thể dự đoán nhu cầu giường bệnh, giúp nhân viên bệnh viện có thời gian chuẩn bị và tiếp đón bệnh nhân mới đến.

Mã hóa và thanh toán y tế

Mã hóa y tế có nghĩa là lấy thông tin có thể lập hóa đơn từ các ghi chú lâm sàng và chuyển nó thành mã y tế tiêu chuẩn hóa. Theo truyền thống, một lập trình viên con người sẽ thực hiện nhiệm vụ này. Nhưng mã hóa thủ công chậm và dễ bị lỗi, có nghĩa là nhà cung cấp có thể không yêu cầu và nhận được toàn bộ số tiền bồi thường.

Các công cụ mã hóa hỗ trợ máy tính (CAC) do NLP cung cấp có thể lấy thông tin từ các ghi chú của bác sĩ và EHR của bệnh nhân về các liệu pháp và quy trình khác nhau mà họ gặp phải, đồng thời cung cấp các mã bảo hiểm tương ứng để củng cố các yêu cầu bồi thường.

Một ví dụ về xử lý ngôn ngữ tự nhiên CAC trong chăm sóc sức khỏe là Hệ thống 3M 360 Encompass . Công ty sử dụng hơn 150 chuyên gia mã hóa và luôn cập nhật các quy định mới nhất. Giải pháp này hỗ trợ các lập trình viên bằng cách tổng hợp và phân tích tài liệu bệnh nhân, cung cấp các thẻ được đề xuất tự động cũng như các công cụ phê duyệt và đánh giá toàn diện.

Quản lý thử nghiệm lâm sàng

Các nghiên cứu tiết lộ rằng khoảng 80% thử nghiệm lâm sàng bị trì hoãn hoặc chấm dứt vì họ không thể tuyển đủ người tham gia. NLP y tế có thể tăng tốc độ tuyển dụng bằng cách quét dữ liệu y tế của bệnh nhân để tìm kiếm các ứng viên thử nghiệm đủ điều kiện. Công nghệ này cũng có thể giúp những người muốn tham gia thử nghiệm lâm sàng. Nó có thể biến các tiêu chí đủ điều kiện thành câu hỏi, cho phép ứng viên nhanh chóng lọc qua nhiều thử nghiệm. Có trụ sở chính tại Canada, Inspirata đã xây dựng một giải pháp sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong chăm sóc sức khỏe để tạo điều kiện thuận lợi cho việc tuyển dụng bệnh nhân . Công cụ NLP của nó khai thác các tài liệu lâm sàng và chuyển dữ liệu phi cấu trúc thành thông tin chi tiết có cấu trúc về tình trạng hội đủ điều kiện của bệnh nhân.

Một nền tảng NLP thành công khác, Linguamatics NLP , không chỉ giúp tuyển dụng bệnh nhân mà còn hỗ trợ thiết kế thử nghiệm và lựa chọn địa điểm. Nó có thể phân tích nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như nguồn cấp tin tức, bằng sáng chế, tài liệu y khoa và các mô tả thử nghiệm tương tự.

Tham khảo bài viết của chúng tôi về AI trong các thử nghiệm lâm sàng để khám phá cách các phân ngành khác của AI đóng góp cho lĩnh vực này.

Phân tích tâm lý bệnh nhân

Áp dụng NLP trong chăm sóc sức khỏe giúp nhân viên y tế tổng hợp và phân tích các đánh giá và ý kiến của khách hàng từ các nền tảng truyền thông xã hội khác nhau. Các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể xử lý hàng nghìn đánh giá để đánh giá thái độ của bệnh nhân đối với dịch vụ chăm sóc mà họ nhận được. Những công cụ như vậy có thể xác định các khía cạnh khiến bệnh nhân thất vọng, phân khúc họ dựa trên tần suất và bắt đầu thực hiện các cải tiến đối với phản hồi tiêu cực lặp đi lặp lại nhiều nhất.

Chẳng hạn, một nhận xét chẳng hạn như “ Tôi đã đợi 30 phút trên điện thoại để nói chuyện với nhân viên tiếp tân ” cho thấy trải nghiệm tiêu cực với nhân viên hành chính.

Một cách khác để hưởng lợi từ NLP chăm sóc sức khỏe trong phân tích tình cảm là xử lý kết quả khảo sát. Thay vì dựa vào phương tiện truyền thông xã hội, các cơ sở chăm sóc sức khỏe có thể soạn các cuộc khảo sát được nhắm mục tiêu, phân phối chúng cho các bệnh nhân và sử dụng các giải pháp NLP để tự động xem xét mọi phản hồi.

Trong một nghiên cứu gần đây, một nhóm các nhà nghiên cứu đã xây dựng một giải pháp NLP có thể quét kết quả khảo sát để xác định cảm nhận của bệnh nhân về nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe của họ. Nhóm đã thiết kế một cuộc khảo sát với các câu hỏi mở, phân phát nó trên các bệnh nhân u tế bào thần kinh tiền đình và nhận được 534 phản hồi. Thuật toán đã phân loại các phản hồi thành hai nhóm - tình cảm tích cực và tiêu cực. Sự phân loại này có sự trùng lặp 90% với sự phân loại thủ công do các chuyên gia con người tạo ra.

Hãy xem bài viết trên blog của chúng tôi nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách phân tích tình cảm có thể thúc đẩy dịch vụ khách hàng của bạn .

Nghiên cứu chế tạo thuốc

Để tìm ra các loại thuốc ứng cử viên hiệu quả, các nhà khoa học cần xác định nguồn gốc sinh học và hiểu về căn bệnh này trước tiên. Điều này bao gồm xem xét một lượng lớn tài liệu y tế, dữ liệu bệnh nhân, v.v. Quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong chăm sóc sức khỏe có thể nhanh chóng sàng lọc tất cả thông tin này, trích xuất những gì có liên quan và trình bày cho các nhà nghiên cứu ở định dạng hấp dẫn để họ có thể tìm hiểu về các bệnh tương tự và cách chúng được điều trị.

Chẳng hạn, Lymba có trụ sở tại Texas cung cấp phần mềm hỗ trợ AI có thể hỗ trợ khám phá thuốc bằng cách áp dụng NLP để phân tích dữ liệu phi cấu trúc từ nhiều nguồn, chẳng hạn như thẻ gen, ấn phẩm PubMed, kho dữ liệu nghiên cứu toàn cầu độc quyền, tài liệu thử nghiệm lâm sàng, v.v. . Sau khi tiếp thu kiến thức liên quan đến bệnh có sẵn, công cụ này sẽ xây dựng một bản thể luận về các loại thuốc hiện có, làm nổi bật các lĩnh vực nghiên cứu đầy hứa hẹn để khám phá các loại thuốc mới hiệu quả.

Ngoài ra, NLP có thể phân tích các nguồn cấp dữ liệu trên mạng xã hội và hồ sơ bệnh án của bệnh nhân để đánh giá tác dụng phụ của các loại thuốc khác nhau. Một số công cụ thậm chí có thể tương quan tác dụng phụ của thuốc với liều lượng tiêu thụ và tần suất sử dụng.

Để biết thêm các ứng dụng thú vị của AI trong khám phá thuốc, bạn có thể tham khảo blog của chúng tôi.

Những thách thức của việc triển khai NLP trong chăm sóc sức khỏe

Áp dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong chăm sóc sức khỏe có nhiều lợi ích. Nhưng nếu bạn quyết định tăng cường thực hành của mình với công nghệ này, đây là những thách thức mà bạn có thể gặp phải.

Yêu cầu ngôn ngữ cụ thể của lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

Các bác sĩ có cách cụ thể để viết ghi chú lâm sàng và các tài liệu y tế khác. Phong cách này thường chứa nhiều biệt ngữ, từ viết tắt và từ viết tắt, đồng thời có ngữ cảnh hạn chế. Để thêm vào sự nhầm lẫn, một phần ba các từ viết tắt lâm sàng có trong Hệ thống ngôn ngữ y tế thống nhất Metathesaurus có một số nghĩa mỗi từ .

Ngay cả những từ được đánh vần đầy đủ cũng có thể gây nhầm lẫn. Chẳng hạn, "xuất viện" có thể có nghĩa là xuất viện hoặc dịch cơ thể, tùy thuộc vào ngữ cảnh.

Và nếu bạn muốn mở rộng ứng dụng NLP trong chăm sóc sức khỏe ngoài phòng khám của mình và sử dụng nó để phân tích phản hồi của bệnh nhân trên mạng xã hội, thì bạn cần làm quen với các từ viết tắt và biểu tượng cảm xúc cụ thể mà mọi người sử dụng để thể hiện cảm xúc thay vì lời nói.

Nếu bạn có được các thuật toán NLP có mục đích chung được tạo sẵn, bạn sẽ cần đào tạo lại chúng để vận hành trong môi trường chăm sóc sức khỏe. Và tốt hơn nữa, hãy cho họ làm quen với từ vựng mà các bác sĩ của bạn sử dụng.

Các vấn đề liên quan đến sự phức tạp của ngôn ngữ con người

Việc triển khai các thuật toán NLP tương đối dễ dàng để phát hiện các thuật ngữ được đề cập rõ ràng và rõ ràng. Nhưng ngôn ngữ của con người không phải lúc nào cũng đơn giản như vậy. Đôi khi, các thuật toán sẽ cần xử lý những vấn đề sau:

• suy luận . Các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong chăm sóc sức khỏe phải có khả năng suy ra thông tin từ văn bản đầu vào. Ví dụ, nếu bạn muốn biết liệu một bệnh nhân có hỗ trợ xã hội hay không, có thể không có đề cập rõ ràng về điều này trong các ghi chú y tế của họ. Tuy nhiên, có thể có điều gì đó giống như “người thân ở bên giường bệnh”, ngụ ý rằng bệnh nhân có một hình thức hỗ trợ.
• Ngữ nghĩa ngoài từ khóa . Một NLP cơ bản dựa trên từ khóa sẽ coi hai câu “vợ giúp bệnh nhân uống thuốc” và “bệnh nhân giúp vợ uống thuốc” là giống hệt nhau, trong khi trên thực tế, ngữ nghĩa trong cả hai trường hợp là rất khác nhau.
• phủ định . Các bác sĩ lâm sàng thường sử dụng phủ định để chỉ sự vắng mặt của các điều kiện y tế. Ví dụ, một bác sĩ có thể viết “khối u ác tính ở não đã được loại trừ” để ghi lại sự thật rằng không tìm thấy khối u ác tính ở não. Các thuật toán NLP y tế không thể nhầm lẫn điều này với sự hiện diện của bệnh tật.

Quyết định mức độ nâng cao của các thuật toán của bạn dựa trên các trường hợp kinh doanh mục tiêu. Và nếu bạn chọn các giải pháp cơ bản hơn, hãy lưu ý đến những hạn chế của chúng.

Xu hướng và khả năng giải thích

Giống như bất kỳ công nghệ AI nào khác, NLP trong lĩnh vực y tế có thể mắc phải các loại sai lệch khác nhau trong quá trình đào tạo trên các bộ dữ liệu không cân bằng hoặc khi nó tiếp tục học hỏi trong công việc. Xu hướng giới tính là một trong những loại nổi bật nhất trong các công cụ dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ: GPT-3 có xu hướng liên kết nam giới với những công việc đòi hỏi trình độ học vấn cao, chẳng hạn như bác sĩ, trong khi nữ giới được liên kết với những công việc ít đòi hỏi kiến thức hơn, chẳng hạn như y tá.

Thật không may, sự thiên vị của AI không phải là hiếm trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Ví dụ, một thuật toán được cho là xác định mức độ nghiêm trọng của bệnh tật của bệnh nhân đã hạ thấp đáng kể mức độ chăm sóc cần thiết cho bệnh nhân da đen chỉ vì theo lịch sử, nhiều tiền hơn đã được chi cho nhu cầu của bệnh nhân da trắng.

Có thể khó phát hiện ra sự sai lệch khi các thuật toán là các mô hình “hộp đen” không giải thích cách chúng đưa ra kết luận. Một giải pháp cho vấn đề này là triển khai AI có thể giải thích được . Với công nghệ này, các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe chứng minh các đề xuất của họ, cho phép bạn xác minh xem chúng có thiên vị hay không.

Một cách khác để phát hiện thành kiến là sử dụng bộ dữ liệu được tuyển chọn mà các nhà khoa học đã thiết kế để phát hiện các loại thành kiến cụ thể. Giải pháp này không thể mở rộng cho các ứng dụng lớn nhưng hoạt động tốt với mức sử dụng hạn chế.

Ngoài ba thách thức dành riêng cho NLP được trình bày ở trên, bạn có thể gặp phải những trở ngại chung liên quan đến việc triển khai bất kỳ công nghệ nào do AI cung cấp, chẳng hạn như:

• Tích hợp với các hệ thống kế thừa . Nhiều tổ chức chăm sóc sức khỏe vẫn dựa vào các hệ thống cũ lỗi thời không được xây dựng để hoạt động với công nghệ do AI điều khiển và xử lý lượng dữ liệu lớn.
• Dữ liệu huấn luyện không đủ . Các cơ sở y tế đấu tranh để cung cấp dữ liệu đầy đủ, chất lượng cao, đại diện trung thực cho dân số mục tiêu.
• Cân nhắc đạo đức và rủi ro đạo đức . Các bệnh viện đấu tranh với trách nhiệm đi kèm với việc sử dụng AI, chẳng hạn như ai có tiếng nói cuối cùng về việc lựa chọn phương pháp điều trị phù hợp và ai chịu trách nhiệm nếu phương pháp điều trị không hiệu quả.

Để được giải thích chi tiết hơn, hãy xem bài viết của chúng tôi về những thách thức hàng đầu khi triển khai AI .

Từng bước triển khai xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong y tế

Nếu bạn muốn sử dụng NLP trong chăm sóc sức khỏe, bạn có thể làm theo các bước sau:

• Xác định các trường hợp sử dụng tiềm năng . Xác định vấn đề nào bạn muốn giải quyết với NLP và liệu bạn có cần khả năng xử lý ngôn ngữ nâng cao hay không, chẳng hạn như phủ định và suy luận.
• Xây dựng/mua một giải pháp NLP . Quyết định xem bạn muốn mua một công cụ NLP làm sẵn hay xây dựng sản phẩm tùy chỉnh của riêng bạn. Các giải pháp có sẵn phù hợp với các công ty có quỹ hạn chế và các quy trình nội bộ linh hoạt có thể được điều chỉnh để phù hợp với sản phẩm bên ngoài. Hãy xem xét một giải pháp được xây dựng tùy chỉnh nếu bạn có quy trình công việc cứng nhắc, đang tìm kiếm thứ gì đó có thể mở rộng và cần tích hợp công cụ mới với các hệ thống cũ. Trong trường hợp sau, bạn sẽ cần tìm một công ty cung cấp giải pháp chăm sóc sức khỏe AI đáng tin cậy để cộng tác.
• Chuẩn bị tập dữ liệu huấn luyện . Ngay cả khi bạn đã chọn giải pháp làm sẵn ở bước trước, bạn vẫn sẽ cần đào tạo lại giải pháp đó để có hiệu suất tối ưu, vì các mô hình NLP chính thống không được thiết kế để xử lý các chi tiết cụ thể của lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Bạn sẽ cần chuẩn bị một tập dữ liệu huấn luyện không thiên vị và đại diện cho dân số mục tiêu của bạn.
• Đào tạo và xác nhận mô hình . Kiểm tra độ thiên vị, khả năng sử dụng và cách công cụ tích hợp với phần còn lại của quy trình làm việc.
• Đảm bảo các thuật toán của bạn tuân thủ . Nếu bạn muốn xây dựng và/hoặc áp dụng các mô hình AI trong lĩnh vực y tế, thì việc tuân thủ là vô cùng quan trọng. Các công cụ của bạn cần phải tuân thủ Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA), Quy định Chung về Bảo vệ Dữ liệu (GDPR) và bất kỳ cơ quan quản lý nào khác tại các quốc gia mà bạn hoạt động. Bạn có thể tìm hiểu thêm về chủ đề này trong bài viết gần đây của chúng tôi về tiêu chuẩn CNTT chăm sóc sức khỏe .
• Tích hợp với các hệ thống hiện có của bạn . Nếu bạn đã chọn một giải pháp chăm sóc sức khỏe tùy chỉnh và thuê một nhà cung cấp công nghệ, họ sẽ thiết kế và xây dựng công cụ NLP có tính đến các chi tiết cụ thể của hệ thống của bạn. Họ cũng sẽ giúp bạn tích hợp giải pháp với các hệ thống cũ của bạn.
• Theo dõi và điều chỉnh các thuật toán liên tục . Nỗ lực không dừng lại ở việc triển khai xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong chăm sóc sức khỏe. Bạn cần kiểm tra các mô hình NLP để đảm bảo rằng chúng vẫn tạo ra kết quả mong muốn và cập nhật chúng để phản ánh bất kỳ thay đổi nào trong các trường hợp sử dụng mục tiêu.

suy nghĩ kết luận

NLP có nhiều ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe. Nó có thể giúp tiết kiệm thời gian viết mã y tế, tạo điều kiện tuyển dụng người tham gia thử nghiệm lâm sàng, giữ cho bệnh nhân hài lòng thông qua phân tích tình cảm, v.v.

Để triển khai thành công quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, hãy dành thời gian tìm nhà cung cấp máy học đáng tin cậy có kinh nghiệm trong lĩnh vực y tế. Một đối tác công nghệ sẽ giúp bạn:

• Tạo và đào tạo các mô hình NLP tùy chỉnh:
  • Không thiên vị
  • Phù hợp liền mạch với phần còn lại của hệ thống của bạn
  • Điều chỉnh theo vốn từ vựng thực hành của bạn và có mức độ phức tạp mong muốn
• Tuân thủ các yêu cầu về quyền riêng tư của lĩnh vực chăm sóc sức khỏe
• Hỗ trợ bạn kiểm tra và cập nhật các thuật toán khi cần thiết

Tìm cách nâng cao thực hành y tế của bạn với NLP? Thả chúng tôi một dòng ! Chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng một giải pháp tuân thủ phù hợp với hệ thống nội bộ và vốn từ vựng của bạn.