Natural Language Processing (NLP) ist eine immer häufiger anzutreffende Form der künstlichen Intelligenz (KI). Es handelt sich am besten um die Schnittstelle von Informatik und Linguistik, die Computerlinguistik und maschinelles Lernen verwendet, um menschliche Sprache zu analysieren. NLP ermöglicht virtuelle Assistenten wie Alexa und Siri, eine vorhersehende Texteingabe für E-Mails, Rechtschreib- und Grammatikprüfungen und die Sentimentanalyse von Bewertungen.
Neben Verbraucheranwendungen wird NLP in der Medizin eingesetzt, um Risikofaktoren zu identifizieren, Risiken abzuschätzen oder Ereignisse der Krankheitsentwicklung oder Wiederaufnahmen bei Herz-Kreislauf-, endokrinologischen, metabolischen und neurologischen Erkrankungen vorherzusagen. Es wird auch bei der Patienteneinbindung eingesetzt, wobei NLP-gestützte Chatbots die Interaktion mit Apotheken, das Management von COVID-19 und die Erstbeurteilung der Primärversorgung unterstützen.
Kann NLP eine potenzielle Rolle bei der Unterstützung der Infektionsprävention spielen? Diese Möglichkeiten sollen erkundet werden. Eine Stärkung der Verbindungen zwischen Risikomanagement und Infektionsprävention könnte dazu beitragen, Infektionskontrollverstöße und die Überwachung nosokomialer Infektionen zu identifizieren. Experimente von ECRI mit NLP-Modellierung haben das Potenzial dieser Fähigkeiten bestätigt und den Aufwand für die Realisierung dieses Potenzials verdeutlicht. Es wurden vier Schlüsselüberlegungen identifiziert, die bei der Entscheidung, ob in NLP und andere Formen der KI investiert werden soll, berücksichtigt werden müssen.
Die Qualifikationen und Expertise, die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten, der Zeitbedarf und die Verantwortung für die KI sind entscheidende Faktoren bei der Beurteilung, ob die Implementierung von NLP und KI zur Verbesserung der Infektionsprävention sinnvoll ist. Es ist wichtig sicherzustellen, dass das Personal über die notwendigen Fähigkeiten verfügt, und dass die Daten, die für das Training der Modelle verwendet werden, von hoher Qualität sind. Die Zeit, die für das Training von NLP-Modellen erforderlich ist, muss berücksichtigt werden, ebenso wie mögliche Verzerrungen in den Daten, die die Vorhersageergebnisse beeinflussen können. Mit dem richtigen Einsatz von Ressourcen und einer verantwortungsvollen Herangehensweise an KI kann NLP eine leistungsstarke Werkzeug zur Förderung der Patientensicherheit sein.