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
Medical Writing Automation (MWA) to framework, który wykorzystuje techniki i algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP) i generowania języka naturalnego (NLG) do generowania treści. Sztuczna inteligencja (AI) poczyniła znaczne postępy w tworzeniu, przetwarzaniu i eksploracji tekstu. Te silniki oparte na sztucznej inteligencji mogą zrozumieć kontekst i zasugerować odpowiednią terminologię. Wspomniana technologia jest również pomocna przy tworzeniu intuicyjnych materiałów. Odpowiednio zaprogramowany komputer nie wykazuje żadnych uprzedzeń. Opierając się na swoim szkoleniu, oferuje swoje prognozy i zalecenia. Pisarze medyczni mogą wykorzystywać innowacje komputerowe i rozwój sztucznej inteligencji w dziedzinie NLP i NLG na swoją korzyść podczas tworzenia dokumentacji medycznej.
Jak to działa?
NLP to pięcio(05)-etapowy proces rozpoczynający się od identyfikacji i analizy struktury słów, sprawdzenia gramatyki, uporządkowania słów w sensowny sposób, wyciągnięcia dokładnego słownikowego znaczenia słów, powiązania tego znaczenia zdania ze zdaniem tuż przed nim, a na koniec reinterpretacji rzeczywistego znaczenia zdania. NLG to proces generowania znaczących fraz i zdań w formie języka naturalnego z 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 i NLG, automatycznie wyodrębnia informacje z różnych zestawów danych, zarówno zorganizowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Następnie analizuje wyodrębnione dane w celu zrozumienia i kategoryzacji treści i kontekstu oraz przechowuje dane dotyczące treści i kontekstu w dynamicznym modelu semantycznym. Poniżej przedstawiono sposób, w jaki NLP i NLG pomagają w procesie pisania tekstów medycznych, czyniąc go płynnym.
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 związanego z tworzeniem tych dokumentów poświęca się na gromadzenie danych z już istniejących źródeł (takich jak procedury badawcze, rysunki, tabele i analizy statystyczne) i organizowanie ich 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 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, aby zautomatyzować konwencjonalne procesy pisania, które są czasochłonne i żmudne. Ponieważ firmy te zdały sobie sprawę ze znaczenia automatyzacji w obszarze pisania tekstów medycznych, zgodziły się z faktem, że rozwiązania AI mogą zaoszczędzić do 80% czasu pisarza medycznego i mogą przetwarzać i manipulować dużymi ilościami danych w ciągu kilku minut. Firmy przyjmują dwa (02) podejścia, jeśli chodzi o automatyzację. Rozwijają wewnętrzne możliwości automatyzacji w zakresie kontroli jakości, strukturyzacji danych, analizy i generowania dokumentów itp. lub współpracują z firmami posiadającymi platformy automatyzacji.
Wraz z postępem w branży w zakresie automatyzacji pisania tekstów medycznych, we Freyr podążamy ramię w ramię z branżą i wdrażamy nowe technologie, aby ułatwić pracę i dostarczać wysokiej jakości produkty w krótszym czasie. Współpraca z Freyr zapewni, że otrzymasz dokumenty wysokiej jakości i otrzymasz je za pierwszym razem. Skontaktuj się z Freyr, aby dowiedzieć się więcej o naszych możliwościach w zakresie pisania tekstów medycznych.
