3 min read
Sektor farmaceutyczny i nauk przyrodniczych odnotowuje stały wzrost zapotrzebowania na pisanie tekstów medycznych. Patenty wygasają, standardy regulacyjne szybko się zmieniają, a wydatki na badania i rozwój stale rosną. Z tego powodu rozwinęła się konieczność ciągłego dostosowywania, tworzenia, utrzymywania i aktualizowania materiałów medycznych.
Pisanie tekstów medycznych to wysoce wyspecjalizowana dziedzina, która obejmuje sztukę i naukę pisania treści i badań klinicznych. Obejmuje ona tworzenie 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 laika po wysoko wykwalifikowanego specjalistę medycznego.
Ponieważ w różnych branżach obserwuje się stałe dążenie do automatyzacji, branża pism medycznych również stara się dostosować do tej sytuacji i zmierza w kierunku wykorzystania innowacyjnych rozwiązań, które mogą ułatwić ten proces.
Rozwiązania nowej generacji do pisania tekstów medycznych
Automatyzacja pisania tekstów medycznych (MWA) to framework wykorzystujący techniki i algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz generowania języka naturalnego (NLG) do tworzenia treści. Sztuczna inteligencja (AI) poczyniła znaczne postępy w zakresie tworzenia, przetwarzania i eksploracji tekstu. Silniki oparte na sztucznej inteligencji potrafią zrozumieć kontekst i zaproponować odpowiednią terminologię. Technologia ta jest również pomocna przy tworzeniu intuicyjnych materiałów. Prawidłowo zaprogramowany komputer nie wykazuje żadnych uprzedzeń. Na podstawie swojego szkolenia oferuje swoje przewidywania i rekomendacje. Autorzy tekstów medycznych mogą wykorzystać innowacje komputerowe i rozwój sztucznej inteligencji w dziedzinie NLP NLG na swoją korzyść podczas tworzenia dokumentacji medycznej.
Jak to działa?
NLP pięciostopniowy proces, który rozpoczyna się od identyfikacji i analizy struktury słów, sprawdzenia gramatyki, uporządkowania słów w sensowny sposób, wyciągnięcia dokładnego znaczenia słów z słownika, powiązania tego znaczenia zdania z poprzedzającym je zdaniem, a na koniec ponownej interpretacji rzeczywistego znaczenia zdania. NLG to proces generowania sensownych fraz i zdań w formie języka naturalnego na podstawie pewnej wewnętrznej reprezentacji. Obejmuje on planowanie tekstu, planowanie zdań i realizację tekstu.
Jak można zastosować tę metodologię w pisaniu tekstów medycznych?
Sztuczna inteligencja w połączeniu z NLP NLG automatycznie wyodrębnia informacje z różnych zestawów danych, niezależnie od tego, czy są one uporządkowane, czy nieustrukturyzowane. Następnie analizuje wyodrębnione dane, aby zrozumieć i sklasyfikować treść oraz kontekst, a następnie przechowuje dane dotyczące treści i kontekstu w dynamicznym modelu semantycznym. Poniżej przedstawiono, w jaki sposób NLP NLG wspomagają proces tworzenia tekstów medycznych, sprawiając, że przebiega on płynnie.
Aby zaspokoić potrzeby różnych interesariuszy w ekosystemie nauk przyrodniczych, MWA zmienia informacje i kontekst materiału, gdy trzeba go ponownie wykorzystać lub zmienić jego przeznaczenie. Rozwiązanie utrzymuje bazę danych, którą można wygodnie przeszukiwać za pomocą zapytań w języku naturalnym. Ponadto przeprowadzana jest analiza wpływu w celu usprawnienia zarządzania zmianami za każdym razem, gdy udostępniana lub aktualizowana jest nowa zawartość.
MWA jest szczególnie pomocne w przypadku powtarzających się operacji o wysokim stopniu redundancji. Większość czasu i pracy poświęcanej na tworzenie tych dokumentów zajmuje gromadzenie danych z już istniejących źródeł (takich jak procedury badawcze, wykresy, tabele i analizy statystyczne) oraz porządkowanie ich pod odpowiednimi nagłówkami sekcji. Poniższy rysunek wyjaśnia, w jaki sposóbNLP mogą skrócić czas o 50–80% w porównaniu z tradycyjnym podejściem.
Chociaż wiedza specjalistyczna pisarza medycznego niekoniecznie jest wymagana, jego pomoc byłaby cenna, jeśli chodzi o dopracowanie gotowego artykułu i zaoferowanie eksperckiej interpretacji naukowej. Może również przyspieszyć składanie wniosków i wydawanie pozwoleń na dopuszczenie do obrotu, tworząc złożone dokumenty w ułamku czasu, jaki zwykle zajmują (dni zamiast tygodni), co jest korzystne dla budżetu. Jego możliwości są coraz większe i może być wykorzystywany do generowania dokumentów, które wymagają wyższego stopnia wiedzy redakcyjnej, takich jak recenzowane artykuły, streszczenia lub plakaty.
Przyjęcie automatyzacji w pisaniu tekstów medycznych
Kilka firm stosuje obecnie rozwiązania AI, takie jak NLP automatyzacji tradycyjnych procesów pisania, które są czasochłonne i żmudne. Ponieważ firmy te zdały sobie sprawę ze znaczenia automatyzacji w dziedzinie pisania tekstów medycznych, zgodziły się, że rozwiązania AI mogą zaoszczędzić nawet 80% czasu pisarza medycznego i przetwarzać oraz manipulować dużymi ilościami danych w ciągu kilku minut. Firmy stosują dwa (02) podejścia do automatyzacji. Albo rozwijają wewnętrzne możliwości automatyzacji w zakresie kontroli jakości, strukturyzacji danych, analizy i generowania dokumentów itp., albo nawiązują współpracę z firmami posiadającymi platformy automatyzacyjne.
Wraz z postępującym wdrażaniem automatyzacji w branży pisania tekstów medycznych, firma Freyr idzie ramię w ramię z branżą i wdraża nowe technologie, aby ułatwić Państwu pracę i dostarczać wysokiej jakości produkty w krótszym czasie. Współpraca z Freyr Państwu wysokiej jakości dokumenty, które będą poprawne już za pierwszym razem. Skonsultuj się Freyr , aby dowiedzieć się więcej o naszych możliwościach w zakresie tworzenia tekstów medycznych.
