El procesamiento del lenguaje natural puede domesticar los datos oscuros
Los seres humanos no tienen tiempo para analizar todos los datos no utilizados disponibles. La PNL puede ser la respuesta.
Con la inteligencia artificial (IA), puede ser más fácil predecir algunas afecciones médicas graves, como la sepsis. septicemiaque es causada por una respuesta inmunitaria masiva a la infección bacteriana que a menudo conduce a la insuficiencia orgánica y la muerte.
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Mary Beth Moore, estratega de inteligencia artificial y análisis del lenguaje en SAS, escribió sobre esta y otras enfermedades graves y cómo la inteligencia artificial puede ayudar: «El diagnóstico temprano y la intervención rápida son fundamentales para el tratamiento de la sepsis, pero sus primeros síntomas no siempre se encuentran en una etapa distinta. Para cada hora de retraso en el tratamiento, la mortalidad aumenta en un 8 % Es posible que el ojo humano no perciba los datos de los registros médicos debido a la gran cantidad de casos y pacientes potencialmente asintomáticos en las primeras etapas de la sepsis Correlaciones con indicadores tempranos de enfermedad mortal. La aplicación de procesamiento de lenguaje natural a los datos en estos registros de salud electrónicos es una entrada clave para los modelos predictivos que activan los sistemas de alerta., informe a los médicos y enfermeras que los pacientes pueden requerir intervención médica. «
La capacidad de descifrar y buscar registros médicos digitalizados pero no estructurados va mucho más allá de la sepsis.
Un desafío es que todavía hay Médicos que no utilizan historias clínicas electrónicasTambién hay estudios médicos que ni siquiera han sido digitalizados y otras formas de documentación médica que faltan en repositorios digitales que pueden almacenarse y consultarse más fácilmente.
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El cuidado de la salud no es de ninguna manera único. Ya sea mantenimiento de automóviles, petróleo y gas, comercio minorista, gobierno, legal, fabricación o muchos otros tipos de industrias, todos estos sectores industriales tienen su parte de datos oscuros que pueden contener información valiosa pero que permanecen indómitos.
¿Qué son los datos oscuros?
Los datos oscuros son cualquier dato que no se utiliza, ya sean archivos de registro de computadora, opiniones de clientes en redes sociales o documentos en papel y cintas de video almacenados en el almacenamiento de la empresa. La digitalización de estos datos para finalmente explorarlos en busca de información ha sido un importante impulsor del movimiento de digitalización que ha plagado a la mayoría de las empresas en los últimos cinco años.
Desafortunadamente, la digitalización tiene limitaciones
Si va a extraer datos con éxito para obtener información, todavía tiene que analizar los datos digitalizados. Aquí es donde entra en juego el procesamiento del lenguaje natural (NLP), ya que tiene el potencial de extraer una gran cantidad de datos oscuros que las organizaciones son reacias a abordar.
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La PNL puede descomponer el lenguaje en elementos de entidades de palabras individuales. Puede etiquetar partes del discurso y extraer significado de bloques de texto de acuerdo con las reglas y algoritmos que le han dado expertos humanos en la materia. El proceso de NLP se puede automatizar y acelerar aún más con la ayuda del aprendizaje automático (ML), que utiliza algoritmos para procesar texto e identificar patrones repetitivos por sí solo, aprender de lo que encuentra y procesar datos rápidamente en una fracción del tiempo de manipulación humana el tiempo necesario para que el operador complete esta operación.
¿Pueden NLP y ML resolver todos los problemas de datos oscuros?
No, pero pueden ayudar a las empresas a progresar en un tesoro de datos basados en texto y voz que se ha acumulado pero que ha permanecido oscuro y sin descubrir porque los humanos simplemente no tienen tiempo para examinarlos. Pueden ser reconfortantes para el 77% de los encuestados de negocios globales que creen que descubrir y capturar datos oscuros debería ser una prioridad máxima. Tal vez incluso podría salvar a algunas personas de morir de sepsis.
He aquí por qué los CIO deberían incluir NLP en su hoja de ruta si aún no están utilizando estas tecnologías. La PNL es una de las mejores formas de garantizar que los datos no estructurados que acumula no se conviertan en un activo desperdiciado.
