Тъмните данни могат да бъдат укротени с обработка на естествен език

Някои сериозни медицински състояния, като сепсис, може да се предскажат по-лесно благодарение на изкуствения интелект (AI). Сепсисът, който е резултат от масивен имунен отговор на бактериална инфекция, често може да доведе до органна недостатъчност и смърт.

Мери Бет Мур, стратег по изкуствен интелект и езиков анализ в SAS, пише за това и други сериозни медицински състояния и как AI може да помогне: „Ранната диагностика и бързата намеса са от решаващо значение при лечението на сепсис, но симптомите не винаги са очевидни за ранното му начало етапи. Смъртността се увеличава с 8% за всеки час лечението се забавя. При големи натоварвания и евентуално асимптоматични пациенти в ранните стадии на сепсис, човешкото око може да не забележи корелацията между данните в медицинските досиета и ранните показатели за смъртоносно състояние. прилагането на обработката на естествен език към данните в тези електронни здравни досиета е ключов вход за прогнозни модели, които задействат системи за предупреждение, уведомявайки лекари и медицински сестри, че пациентът може да се нуждае от медицинска намеса. ”

Способността за дешифриране и навигиране през дигитализирани, но неструктурирани медицински записи надхвърля далеч отвъд сепсиса.

Едно предизвикателство е, че все още има лекари, които не използват електронни медицински досиета, и има медицински изследвания, които дори не са цифровизирани, заедно с други форми на медицинска документация, която липсва в цифровите хранилища, където би могло да се съхранява по-лесно и попита.

Здравеопазването в никакъв случай не е уникално. Независимо дали става въпрос за автомобилни грижи, нефт и газ, търговия на дребно, правителство, закон, производство или много други видове индустрии, всички тези индустриални сектори имат своя дял мрачни данни, които могат да съдържат ценна информация, но които остават неопитомени.

Какво са тъмни данни?

Тъмните данни са всякакви данни, които не се използват, независимо дали са в компютърни регистрационни файлове, настроения на клиенти в социалните медии или хартиени документи и видеокасети, прибрани в корпоративни складови помещения. Дигитализирането на тези данни, за да могат в крайна сметка да бъдат проучени за прозрения, е основна насока на движението за дигитализация, което обхваща повечето бизнеси през последните пет години.

За съжаление дигитализацията има граници

Все още трябва да приложите анализи към данните, които са цифровизирани, ако ще ги добиете успешно за прозрения. Тук идва обработката на естествения език (NLP), тъй като тя има потенциал да извлича голяма част от тъмните данни, към които организациите не са склонни да се обърнат.

НЛП може да разчленява езика на отделни елементи на думата-обект. Той може да маркира части от речта и да извлича значение от блок текст, въз основа на правилата и алгоритмите, с които експертите по човешка материя го даряват. Процесът на NLP може да бъде допълнително автоматизиран и ускорен с помощта на машинно обучение (ML), което използва алгоритмите за обработка на текст и за разпознаване на повтарящи се модели самостоятелно, като се учи от това, което открива, и бързо работи чрез данни в част от времето, което ще отнеме на човешки оператори да го направят.

Могат ли НЛП и МЛ да разрешат всеки проблем с тъмни данни?

Не. И те могат да предоставят облекчение на 77% от респондентите в световния бизнес, които смятат, че намирането и събирането на тъмни данни трябва да бъде основен приоритет. Може би дори може да спаси няколко души да умрат от сепсис.

Именно поради това ИТ директорите трябва да имат NLP на своите пътни карти, ако вече не използват тези технологии. НЛП е един от най-добрите начини да гарантирате, че неструктурираните данни, които сте натрупали, не се превръщат в загубен актив.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *