Natural Language Processing (Abkürzung: NLP) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Verarbeitung und Analyse natürlicher Sprache beschäftigt. Häufig ist NLP kein eigenständiges Produkt, sondern wird innerhalb von bestehenden Systemen, Technologien und Anwendungen eingesetzt. Ein großer Vorteil: Mit NLP lässt sich das Potenzial unstrukturierter Daten nutzen. Denn während gewöhnliche Analyse-Tools nur sehr unzureichend mit Texten umgehen können, identifiziert NLP schnell und effektiv wichtige Datenpunkte aus textbasierten Dokumenten. Diese lassen sich dann auf verschiedene Arten analysieren und bearbeiten.

Unternehmen im Bereich Healthcare wie etwa Krankenhäuser und Kliniken verwalten und verwenden gigantische Mengen unstrukturierter, medizinischer Dokumente. Man geht davon aus, dass 80 Prozent der Informationen über Patient:innen unstrukturiert sind – sie liegen in Form von Arztbriefen, Befunden oder klinischen Berichten vor. NLP hilft dabei, diese Daten nutzbar zu machen. Das erleichtert medizinischem Personal, das auf klinische Daten innerhalb einer Organisation angewiesen ist, die tägliche Arbeit. NLP unterstützt zudem datengesteuerte Entscheidungsfindungen in unterschiedlichen Schlüsselbereichen im Bereich Healthcare. Letztlich steigert das die Behandlungsqualität.

Automatische Strukturierung medizinischer Dokumente

Noch gehört die manuelle Dokumentation zum Alltag in Krankenhäusern und Kliniken. Mit NLP lassen sich medizinische Dokumente oder Freitexte (Arztbriefe, Entlassbriefe o.ä.) automatisch strukturieren. Das heißt, Gesundheitsdaten lassen sich deutlich schneller bearbeiten, analysieren und in klinische Applikationen übertragen. Dadurch kann das medizinische Personal wertvolle Zeit sparen – und die Organisation ihre Effizienz steigern.
 

Verbesserung der klinischen Dokumentation mit NLP

Die Krankheitsgeschichte von Patient:innen besteht aus einer Vielzahl an Befunden, Berichten, Laborergebnissen und und und. Medizinisches Personal muss alles unter enormen Zeitaufwand manuell sichten, bewerten und, darauf aufbauend, Entscheidungen treffen. NLP eignet sich ideal, um den Prozess zu vereinfachen. Die Technologie kann alle Dokumente zusammenfassen, die zu einem Patienten vorliegen. Ärztliches Fachpersonal kann seine Krankheitsgeschichte dadurch schnell erfassen.
 

Unterstützung bei der Entscheidungsfindung durch NLP

NLP unterstützt beispielsweise bei der Extraktion wichtiger Daten aus Arztbriefen oder Pathologieberichten, um Patient:innen-Profile zu erstellen. Diese dienen als Grundlage für Empfehlungen, die die Weiterbehandlung von Patient:innen betreffen. Dies erhöht deutlich die Qualität klinischer Berichte, verbessert die Vollständigkeit von Patient:innen-Profilen und ermöglicht eine bessere medizinische Überwachung und Versorgung der Patient:innen.
 

Passendere und wirksamere medikamentöse Behandlung

Nebenwirkungen von Medikamenten zu erkennen und zu vermeiden, ist für die Sicherheit von Patient:innen absolut essentiell. Dafür muss zum einen nachvollziehbar sein, welche Medikamente eine Person einnimmt. Zum anderen spielen die individuellen Faktoren eine wichtige Rolle, um Medikamente personalisiert im Interesse der Patient:innen einzusetzen. Dafür müssen genetische Marker unerwünschter Nebenwirkungen frühzeitig identifiziert werden. Diese wichtigen Informationen liegen bereits in großer Menge in unstrukturierten klinischen Dokumentation ungenutzt vor. Mit Hilfe von NLP können diese Informationen schnell und effizient gewonnen und zum Wohle der Patient:innen genutzt werden.

Wie funktioniert Medizin NLP in der Praxis? Mit der KI-Plattform Health Discovery kannst du NLP nahtlos in deine bestehenden Systeme und Anwendungen integrieren. Sie strukturiert Gesundheitsdaten in Echtzeit und kann mit jeglicher Form von unstrukturierten Daten umgehen – einschließlich PDFs, Word-Dokumenten, freitextliche Datenbankeinträgen und Sprache. Die Software extrahiert präzise mehr als 50+ medizinische Entitäten wie Diagnosen, Medikamente, Labor- und Vitalparameter – und übersetzt sie in gängige Standards wie FHIR, SNOMED-CT, ICD-10 und LOINC. Die Plattform liefert 150 vortrainierte KI-Modelle und unterstützt über 15 Terminologien.