Czas czytania: 3 min
W sektorze farmaceutycznym oraz nauk o życiu (Life Sciences) obserwowany jest stały wzrost zapotrzebowania na usługi pisania tekstów medycznych (Medical Writing). Wygasają patenty, standardy regulacyjne ulegają szybkim zmianom, a wydatki na badania i rozwój stale rosną. W związku z tym pojawiła się konieczność ciągłego dostosowywania, tworzenia, utrzymywania i aktualizowania materiałów medycznych.
Pisanie tekstów medycznych (Medical Writing) to wysoce wyspecjalizowana dziedzina, która łączy w sobie sztukę i naukę tworzenia treści oraz prowadzenia badań klinicznych. Obejmuje ona opracowywanie 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 laików po wysoce wykwalifikowanych pracowników medycznych.
Ponieważ w różnych branżach następuje stała zmiana w kierunku akceptacji automatyzacji, branżą pisania tekstów medycznych również stara się dostosować do tej sytuacji i zmierza w kierunku wykorzystania innowacyjnych rozwiązań, które mogą ułatwić ten proces.
Nowoczesne rozwiązania w zakresie pisania tekstów medycznych
Automatyzacja pisania tekstów medycznych (Medical Writing Automation – MWA) to ramy wykorzystujące techniki i algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz generowania języka naturalnego (NLG) do tworzenia treści. Sztuczna inteligencja (AI) zrobiła ogromne postępy w zakresie tworzenia, przetwarzania i analizowania tekstów. Te napędzane przez sztuczną inteligencję silniki potrafią zrozumieć kontekst i zaproponować odpowiednią terminologię. Wspomniana technologia jest również pomocna przy tworzeniu intuicyjnych materiałów. Odpowiednio zaprogramowany komputer nie wykazuje stronniczości. Opierając się na swoim trenowaniu, przedstawia swoje prognozy i rekomendacje. Pisarze medyczni mogą wykorzystać innowacje komputerowe oraz rozwój sztucznej inteligencji w dziedzinie NLP i NLG na swoją korzyść podczas przygotowywania dokumentacji medycznej.
Jak to działa?
NLP to proces składający się z pięciu (05) etapów, który rozpoczyna się od identyfikacji i analizy struktury słów, sprawdzenia gramatyki, ułożenia słów w sposób nadający im znaczenie, odnalezienia dokładnego znaczenia słów w słowniku, powiązania tego znaczenia z poprzednim zdaniem, a na koniec ponownej interpretacji właściwego znaczenia zdania. NLG to proces tworzenia sensownych zwrotów i zdań w postaci języka naturalnego na podstawie wewnętrznej reprezentacji. Obejmuje on planowanie tekstu, planowanie zdań oraz realizację tekstu.
Jak tę metodologię można wdrożyć w pisaniu tekstów medycznych?
Sztuczna inteligencja w połączeniu z NLP i NLG automatycznie wyodrębnia informacje z różnych zestawów danych, zarówno uporządkowanych, jak i nieuporządkowanych. Następnie analiza wyodrębnione dane w celu zrozumienia i sklasyfikowania treści oraz kontekstu, a także przechowuje dane dotyczące treści i kontekstu w dynamicznym modelu semantycznym. Poniżej przedstawiono sposób, w jaki NLP i NLG wspierają proces pisania tekstów medycznych, czyniąc go płynnym.
Aby sprostać potrzebom różnych uczestników ekosystemu nauk przyrodniczych, rozwiązanie MWA modyfikuje informacje i kontekst materiałów w przypadku konieczności ich ponownego wykorzystania lub dostosowania. Rozwiązanie to utrzymuje bazę danych, w której można łatwo wyszukiwać informacje za pomocą zapytań w języku naturalnym. Ponadto przeprowadzana jest analiza wpływu w celu usprawnienia zarządzania zmianami za każdym razem, gdy udostępniane lub aktualizowane jest nowe treść.
MWA jest szczególnie przydatna przy powtarzalnych operacjach o wysokim stopniu redundancji. Większość czasu i pracy wkładanej w tworzenie tych dokumentów poświęca się na gromadzenie danych z już istniejących źródeł (takich jak procedury badań, wykresy, tabele i analizy statystyczne) oraz organizowanie ich pod odpowiednimi nagłówkami sekcji. Poniższy rysunek wyjaśnia, w jaki sposób rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji / NLP mogą skrócić czas o 50-80% w porównaniu do tradycyjnego podejścia.
Choć wiedza ekspertowa autora tekstów medycznych nie jest ściśle wymagana, jego pomoc jest niezwykle cenna przy dopracowywaniu ostatecznego artykułu i oferowaniu profesjonalnej interpretacji naukowej. Pozwala to również przyspieszyć procedurę składania wniosków oraz uzyskiwanie Pozwolenie na dopuszczenie do obrotu produktu leczniczego poprzez przygotowywanie złożonych dokumentów w ułamku standardowego czasu (w dniach zamiast tygodni), co korzystnie wpływa na budżet. Możliwości rozwiązania stale się poszerzają i można je wykorzystywać do tworzenia dokumentów wymagających wyższego stopnia wiedzy redakcyjnej, takich jak artykuły recenzowane przez peers, streszczenia czy plakaty naukowe.
Wdrażanie automatyzacji w pisaniu tekstów medycznych
Wiele firm korzysta obecnie z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, takich jak NLP, aby zautomatyzować czasochłonne i żmudne tradycyjne procesy pisania. Ponieważ firmy te zdały sobie sprawę ze znaczenia automatyzacji w obszarze pisania tekstów medycznych, zgodziły się, że rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji mogą zaoszczędzić do 80% czasu osoby piszącej teksty medyczne oraz przetwarzać i modyfikować duże ilości danych w ciągu kilku minut. Firmy przyjmują dwutorowe podejście (02) w kwestii automatyzacji. Albo rozwijają wewnętrzne zdolności w zakresie automatyzacji kontroli jakości, strukturyzacji danych, analizy i generowania dokumentów itp., albo nawiązują współpracę z firmami posiadającymi platformy automatyzacji.
Ponieważ branża robi postępy w wdrażaniu automatyzacji w zakresie pisania tekstów medycznych, my w firmie Freyr kroczymy w nią ramię w ramię i wdrażamy nowe technologie, aby ułatwić Państwu pracę i dostarczać wysokiej jakości rezultaty w krótszym czasie. Współpraca z firmą Freyr zapewni Państwu wysokiej jakości dokumenty i wykonanie ich poprawnie za pierwszym razem. Skonsultuj się z Freyr, aby dowiedzieć się więcej o naszych możliwościach w zakresie pisania tekstów medycznych.
