NLP na saúde: O que é e como utilizar de forma estratégica?
A união da inteligência artificial com a medicina tornou possível o uso de diversas inovações em rotinas de análise e diagnóstico, como é o caso do NLP na saúde.
Essa tecnologia permite que softwares e programas não apenas possam aprender sozinhos, como também sejam capazes de decifrar a linguagem humana, oferecendo resultados mais precisos para atender as demandas do usuário.
No segmento médico, essa ferramenta é de extrema importância para otimizar o trabalho dos profissionais, agilizando a elaboração de laudos e o desenvolvimento de tratamentos mais assertivos para os pacientes.
Além disso, é uma modalidade de tecnologia que também possibilita o aprimoramento autônomo dos sistemas hospitalares, tornando-os ainda mais modernos.
Por esse motivo, vale a pena entender como ocorre o uso do NLP na saúde e quais os benefícios que essa inovação pode trazer para o seu centro de atendimento.
O que é NLP na saúde?
NLP é a sigla para Natural Language Processing, ou Processamento de Linguagem Natural, em tradução. Trata-se de uma vertente da inteligência artificial que trabalha com a machine learning, a fim de propor resoluções para compreender a linguística.
De forma simples, essa solução foi desenvolvida para processar dados de texto comuns, criando modelos preditivos e desenvolvendo a capacidade de entender a linguagem dos seres humanos.
Para isso, ela utiliza vertentes do aprendizado de máquina e técnicas de Deep Learning para aprender como entender a língua que nós utilizamos, sem precisar ser programada como uma máquina.
Não se trata de programar um software com linguagens de computador, mas sim uma solução que atua como tradutora, permitindo que a sua tecnologia entenda o usuário mesmo que ele utilize uma língua humana. Alguns exemplos dessa aplicação são:
- chatbots de atendimento em empresas;
- sistemas de inteligência artificial em smartphones.
Nesse sentido, o NLP na saúde nada mais é do que a aplicação dessa tecnologia na medicina, permitindo que as ferramentas digitais compreendam os profissionais e possam retornar resultados satisfatórios.
Atualmente, o uso mais comum são soluções que lêem dados de texto comum e agrupam palavras, sintomas e condições dos pacientes, auxiliando no diagnóstico final.
Como surgiu a NLP?
O primeiro algoritmo de destaque na história do NLP foi o Georgetown–IBM Experiment, desenvolvido pela Georgetown University em parceria com a IBM em 1954, de acordo com matéria especial do jornal informativo da Universidade de São Paulo (USP).
A máquina conseguiu traduzir mais de sessenta frases em russo para o inglês, sendo o primeiro tradutor automático de sucesso.
Em 1964, o programa ELIZA, criado por Joseph Weizenbaum, surgiu como o primeiro chatbot existente. Seu script imitava um psiquiatra e reagia com perguntas e respostas a partir do que era digitado.
No entanto, na década de 1980, a chamada Lei de Moore desenvolveu algoritmos inteligentes que não precisavam mais ser totalmente programados, mas aprendiam com uma base de dados, dando origem ao NLP que conhecemos atualmente.
Desde então, a tecnologia passou a ser implementada em outras áreas, dando origem a estudos do NLP na saúde, no setor comercial e em outras vertentes da Ciência de Dados.
Qual a importância do NLP na saúde?
O uso do NLP na saúde possibilitou a criação de soluções de texto baseadas na inteligência artificial, que auxiliam no processamento de laudos e na elaboração de possíveis diagnósticos.
Sem essa vertente, os softwares não poderiam utilizar o aprendizado profundo para aprimorar seus sistemas, exigindo que o banco de dados fosse alimentado constantemente por um profissional.
No entanto, o uso dessa tecnologia permite que os especialistas possam usar as soluções de avaliação sem que seja necessário programá-las diretamente.
Assim, suas ferramentas de análise são capazes de ler dados comuns em textos, encontrando informações relevantes para o diagnóstico.
Com isso, as instituições de saúde podem otimizar suas rotinas, reduzindo o tempo de consulta dos médicos, para que seja possível trabalhar de forma estratégica em favor do paciente.
Ainda, o NLP na saúde também pode ser usado para traçar métodos de classificação com base nos textos de prontuários e laudos, identificando uma doença específica para a triagem, por exemplo.
Isso é fundamental para agilizar os atendimentos, sendo uma ferramenta de extrema importância para hospitais que desejam oferecer uma experiência positiva e resultados assertivos para os pacientes.
Parametrização e NLP na saúde: Quais as principais diferenças?
A parametrização e o NLP na saúde são duas vertentes de tecnologia que podem ser confundidas, mas apresentam algumas diferenças consideráveis.
A princípio, a parametrização é um processo que define parâmetros manuais para realizar determinada análise ou especificação.
Dessa forma, é possível realizar avaliações estatísticas mais completas, com base em dados estruturados.
Por exemplo, determinar padrões de planilhas para receber informações ajuda a construir algoritmos e fórmulas que identificam resultados futuros ou elaboram relatórios sobre os documentos que já existem.
No entanto, a parametrização é um método que exige a inserção de variáveis manuais, ou seja, determinadas pelo próprio usuário.
Além disso, os sistemas podem ser limitados, sem a capacidade de analisar grandes volumes de dados com a mesma precisão ou dentro do padrão tradicional.
Enquanto isso, o NLP na saúde não exige essa estruturação prévia por parte do programador, pois a máquina é capaz de aprimorar seu sistema sem padrões organizações.
Ainda, também pode identificar diferentes grupos de informações em textos variados, compreendendo semânticas distintas, mesmo que não estejam dentro da determinação inicial, o que é necessário na parametrização.
Assim, o processamento de linguagem natural pode encontrar palavras-chave, expressões e sintomas escritos de diversas maneiras, desenvolvendo predições mais concretas, com aprendizagem contínua.
Vale reforçar que o NLP na saúde também não está propenso a sofrer com erros humanos não intencionais, uma vez que não exige variáveis manuais para realizar suas análises, aumentando a taxa de assertividade.
Benefícios do NLP na saúde
Utilizar tecnologias como o NLP na saúde pode trazer inúmeros benefícios para a instituição. Confira alguns dos principais deles:
Utilização da inteligência artificial
Sendo uma vertente da inteligência artificial, o NLP na saúde permite que o hospital possa implementar soluções inovadoras de maneira mais acessível e prática.
É comum que muitos associem a ideia de IA com procedimentos de larga escala, mas essa modernidade já está disponível e em operação por meio de sistemas médicos mais simples, mas que podem contribuir para a rotina dos profissionais e seus atendimentos.
Assim, investir em soluções dessa subcategoria de aprendizado permite que hospitais e centros de saúde possam usar a inteligência artificial a seu favor no dia a dia.
Mapeamento de pacientes de alto risco
A partir do NLP na saúde, é possível desenvolver soluções de texto que também contribuem, juntamente com soluções de imagem, para a realização de mapeamento de pacientes de alto risco.
Ferramentas desenvolvidas por healtechs, como a NeuralMed, pioneira nessa área, possibilitam a identificação de pacientes crônicos e oncológicos antes de entrarem em fase aguda, antecipando o tratamento preventivo e gerando economia real às operadoras de saúde.
Os pacientes são encontrados por históricos e hábitos e não somente por resultados de exames.
Diagnósticos mais rápidos
Ainda, as soluções que utilizam o NLP na saúde ajudam os profissionais na elaboração de diagnósticos mais rápidos.
O banco de dados pode identificar os diferentes sintomas e localizar elementos nos laudos que se enquadram em determinadas condições.
Com isso, o profissional pode ter uma visão mais ampla sobre o caso do paciente, chegando a uma conclusão mais rapidamente, com a ajuda dessas plataformas.
Principais desafios do NLP na saúde
Embora o uso do NLP na saúde esteja se popularizando, existem alguns desafios que precisam ser enfrentados.
Para a medicina, será preciso conseguir ler os laudos médicos e diagnósticos de maneira cada vez mais precisa, para acompanhar as tendências e exigências da área.
Além disso, os programas também devem se adaptar para atender as necessidades do hospital, de modo que sua estrutura deve se aprimorar mais, a fim de atingir patamares mais completos e assertivos.
Para isso, será preciso investir em soluções avançadas e tecnologias de ponta, que possam atuar efetivamente nas rotinas médicas e auxiliar as instituições no dia a dia.
Quando fazer uso do NLP na saúde?
O NLP na saúde está presente em soluções de texto da NeuralMed, de modo que seu uso está diretamente associado a essas inovações. Tais soluções de IA podem ser facilmente integradas aos diversos sistemas já em operação nos hospitais e centros de saúde.
Nesse caso, elas devem ser consideradas caso você queira melhorar a qualidade do serviço da sua instituição.
As principais plataformas baseadas em inteligência artificial já apresentam o NLP como forma de incentivar o desenvolvimento autônomo dos programas.
Assim, é indispensável investir nessas modalidades para contar com um algoritmo treinado de maneira eficiente por empresas qualificadas, de acordo com as necessidades do ambiente onde é aplicado.
Dessa forma, se você deseja ter soluções inteligentes na sua instituição e aproveitar os benefícios do NLP na saúde, é momento de contratar recursos que apresentem essa vertente como tecnologia de IA.
Com isso, seu hospital poderá contar com programas avançados, que otimizam suas rotinas e proporcionam o melhor atendimento para o paciente.