,
3 minuty czytania
Sektory farmaceutyczny i nauk przyrodniczych odnotowały stały wzrost zapotrzebowania na pisanie medyczne. Patenty wygasały, standardy regulacyjne szybko się zmieniały, a wydatki na badania i rozwój stale rosły. Z tego powodu ewoluowała konieczność ciągłego dostosowywania, tworzenia, utrzymywania i aktualizowania materiałów medycznych.
Pisanie medyczne to wysoce wyspecjalizowana dziedzina, która obejmuje sztukę i naukę tworzenia treści oraz badań klinicznych. Polega na tworzeniu dobrze ustrukturyzowanych zasobów naukowych, w tym artykułów z badań klinicznych, treści internetowych dla branży opieki zdrowotnej, periodyków, czasopism itp. Teksty te mogą być czytane przez każdego, od osoby niezwiązanej z medycyną po wysoko wykwalifikowanego specjalistę medycznego.
W miarę stałego wzrostu akceptacji automatyzacji w różnych branżach, branża pisarstwa medycznego również stara się dostosować do tej sytuacji i zmierza w kierunku wykorzystania innowacyjnych rozwiązań, które mogą ułatwić ten proces.
Rozwiązania nowej generacji dla tworzenia dokumentacji medycznej
Automatyzacja tworzenia dokumentacji medycznej (MWA) to struktura, która wykorzystuje techniki i algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP) i generowania języka naturalnego (NLG) do tworzenia treści. Sztuczna inteligencja (AI) dokonała znaczących postępów w tworzeniu, przetwarzaniu i analizowaniu tekstu. Te silniki oparte na AI mogą rozumieć kontekst i sugerować odpowiednią terminologię. Wspomniana technologia jest również pomocna przy tworzeniu intuicyjnych materiałów. Prawidłowo zaprogramowany komputer nie wykazuje stronniczości. Na podstawie swojego szkolenia oferuje swoje przewidywania i rekomendacje. Redaktorzy medyczni mogą wykorzystać innowacje komputerowe i rozwój AI w dziedzinach NLP i NLG na swoją korzyść podczas tworzenia dokumentacji medycznej.
Jak to działa?
NLP to pięcioetapowy (05) proces, który rozpoczyna się od identyfikacji i analizy struktury słów, sprawdzenia gramatyki, sensownego ułożenia słów, odnalezienia dokładnego znaczenia słów w słowniku, powiązania tego znaczenia zdania ze zdaniem poprzedzającym je, a na końcu ponownej interpretacji rzeczywistego znaczenia zdania. NLG to proces generowania sensownych fraz i zdań w formie języka naturalnego z pewnej wewnętrznej reprezentacji. Obejmuje planowanie tekstu, planowanie zdań i realizację tekstu.
Jak można zastosować tę metodologię w pisarstwie medycznym?
AI, w połączeniu z NLP i NLG, automatycznie wyodrębnia informacje z różnych zbiorów danych, zarówno uporządkowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Następnie analizuje wyodrębnione dane, aby zrozumieć i skategoryzować treść oraz kontekst, a także przechowuje dane dotyczące treści i kontekstu w dynamicznym modelu semantycznym. Poniżej przedstawiono, w jaki sposób NLP i NLG wspierają proces pisania dokumentacji medycznej, czyniąc go płynnym.
Aby sprostać potrzebom różnych interesariuszy w ekosystemie nauk przyrodniczych, MWA zmienia informacje i kontekst materiału, gdy wymaga on ponownego użycia lub dostosowania do nowego celu. Rozwiązanie utrzymuje bazę danych, którą można wygodnie przeszukiwać za pomocą zapytań w języku naturalnym. Dodatkowo, przeprowadzana jest analiza wpływu w celu usprawnienia zarządzania zmianami za każdym razem, gdy nowa treść jest udostępniana lub aktualizowana.
MWA jest szczególnie pomocne w przypadku powtarzalnych operacji o wysokim stopniu redundancji. Większość czasu i pracy poświęconej na tworzenie tych dokumentów przeznacza się na zbieranie danych z już istniejących źródeł (takich jak procedury badań, rysunki, tabele i analizy statystyczne) oraz ich organizowanie pod odpowiednimi nagłówkami sekcji. Poniższy rysunek wyjaśnia, w jaki sposób rozwiązania AI/NLP mogą skrócić czas o 50-80% w porównaniu z tradycyjnym podejściem.
Chociaż wiedza ekspercka redaktora medycznego nie jest koniecznie wymagana, jego pomoc byłaby cenna w dopracowywaniu gotowego artykułu i oferowaniu eksperckiej interpretacji naukowej. Może to również przyspieszyć składanie wniosków i Pozwolenie na dopuszczenie do obrotu produktu leczniczego poprzez tworzenie złożonych dokumentów w ułamku czasu, jaki zazwyczaj zajmuje (dni zamiast tygodni), co korzystnie wpływa na budżet. Jego możliwości rozszerzają się i może być używane do generowania dokumentów wymagających wyższego stopnia wiedzy redakcyjnej, takich jak artykuły recenzowane, abstrakty czy plakaty.
Wdrożenie automatyzacji w pisaniu medycznym
Wiele firm stosuje obecnie rozwiązania AI, takie jak NLP, do automatyzacji konwencjonalnych procesów pisania, które są czasochłonne i żmudne. Ponieważ firmy te zdały sobie sprawę ze znaczenia automatyzacji w obszarze pisania medycznego, zgodziły się, że rozwiązania AI mogą zaoszczędzić do 80% czasu autora tekstów medycznych oraz przetwarzać i manipulować dużymi ilościami danych w ciągu kilku minut. Firmy przyjmują dwutorowe podejście (02) w kwestii automatyzacji. Albo rozwijają wewnętrzne możliwości automatyzacji w zakresie kontroli jakości (QC), strukturyzacji danych, analizy i generowania dokumentów itp., albo współpracują z firmami posiadającymi platformy automatyzacyjne.
W miarę postępów branży w adaptacji automatyzacji w pisaniu medycznym, my, w Freyr, idziemy w parze z branżą i wdrażamy nowe technologie, aby ułatwić Państwa pracę i dostarczać wysokiej jakości rezultaty w krótszym czasie. Współpraca z Freyr zapewni Państwu wysokiej jakości dokumenty i ich poprawność za pierwszym razem. Skonsultuj się z Freyr, aby dowiedzieć się więcej o naszych możliwościach w zakresie pisania medycznego.
