Analizzare ed esplorare enormi set di dati e documenti, estraendo la conoscenza utile ai processi decisionali legati all’assistenza sanitaria, codificando documenti, esami e referti
La gestione puntuale delle informazioni presenti in documenti di ogni tipo (cartelle cliniche, referti, esami, lettere di dimissione ospedaliera, studi clinici ecc.) rappresenta un asset di valore per tutti i processi che, in ambito sanitario, utilizzano quotidianamente grandi quantità di contenuti testuali. Spesso i dati potenzialmente utili sono intrappolati in archivi difficilmente accessibili e organizzati in formati diversi e rischiano di rimanere frammentari e inutilizzati, senza alcun vantaggio per i pazienti e per le strutture sanitarie.
Per trasformare i dati in conoscenza occorre comprenderli, renderli facilmente fruibili e metterli a sistema, in modo da supportare automaticamente processi importanti, quali la codifica delle diagnosi presenti nei documenti (ICD-9), l’identificazione dei dati rilevanti riportati nelle dimissioni ospedaliere, la sintesi dei referti, la correlazione di casi di pazienti con quadri clinici similari e altro ancora.
Grazie alla comprensione del significato delle parole, l’intelligenza artificiale offre funzionalità di analisi puntuale e collegamento tra i dati interni ed esterni, per sfruttare appieno il patrimonio informativo a disposizione e supportare il personale sanitario e i responsabili dei processi decisionali attraverso il recupero recupero mirato e tempestivo delle informazioni di cui hanno bisogno.
Acquisizione e indicizzazione
Gestione e indicizzazione di informazioni strutturate e non strutturate in qualsiasi formato come quelle presenti in cartelle cliniche, raccolte anamnestiche, referti di visite ed esami, prescrizioni di farmaci o terapie, diagnosi, appunti di medici ecc., che compongono la storia sanitaria del paziente.
Fruizione documentale
Facile accesso alle informazioni più rilevanti, tramite una chiara comprensione di ciò che l’utente (pazienti o personale sanitario) sta cercando e un’estrazione più veloce rispetto ai metodi tradizionali.
Categorizzazione e tagging
Categorizzazione precisa di referti o altri documenti presenti negli archivi in base alle tassonomie di settore, arricchimento dei contenuti con metadati ed esplorazione interattiva dei documenti per far emergere patologie, farmaci, sintomi, terapie, esami ecc.
Correlazione tra dati
Estrazione di concetti ed entità con elevato grado di precisione e individuazione di collegamenti tra patologie, terapie, procedure diagnostiche, interventi, ecc. citati nei testi, anche se contenuti in diversi silos informativi.
Collaborazione
Possibilità di gestire in modo ottimizzato vari sistemi, repository e piattaforme e, tramite l’aggregazione dei dati, abilitare, ad esempio, la creazione di profili di rischio o piani d’azione per determinate patologie.
