26、RPA在医疗行业的变革与应用

RPA在医疗行业的变革与应用

1. 医疗数据处理与NLP应用

在当今医疗领域，需要在数秒内分析和解读大量的数据。这些数据并非完全结构化，部分以临床笔记等形式存在，来源包括电子健康记录（EHR）、临床笔记、研究数据、合成数据和聊天记录等。这些数据蕴含着开发精准药物、治疗方案、监测和预测患者状态等关键信息，提取这些信息至关重要。

自然语言处理（NLP）等计算技术为医生和医疗人员提供了强大的工具。近年来，NLP的发展催生了如GPT - 3等先进的语言模型。这些模型通过在大量非结构化互联网数据上进行训练，能够在数据中找到有意义的信息，并用于机器翻译、情感分析、自然语言推理等多个领域。基于此，我们有理由相信，结合深度神经网络的NLP将对医疗保健产生积极影响，其应用场景包括：
- 医疗文本挖掘应用
- 临床决策支持的文本分析
- 文本分类
- 假设生成和知识发现

2. RPA在医疗保健中的价值创造

机器人流程自动化（RPA）已广泛应用于医疗保健领域的各个方面，创造了显著的价值，具体体现在以下几个方面：
|价值类型|具体描述|
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|全天候工作流程|尽管医疗保健的关键方面需要人工干预，但正常的工作流程同样重要。RPA提供了额外的价值，在很大程度上减轻了医疗服务提供者的负担。|
|数据引导|数据来源具有多层性，来自不同形式和多个来源。通过RPA和AI算法生成的数据可通过聚类系统地存储，并以逻辑格式进行引导，用于云或本地数据中心的多种用途。数据来源包括物理医疗账单、患者医疗报告、医生处方等，RPA能够有效审查数据，确保仅使用相关和重要的数据以提供可行、合适和真实的输出