Analisi semantica con un software: un caso concreto dall'healthcare

L’analisi semantica è il processo di attribuzione di un significato alle espressioni linguistiche ed è alla base delle relazioni tra persone nonché della nostra capacità di comprendere qualsiasi forma di contenuto. Estendere alle macchine l’abilità, tipicamente umana, di dare un senso alle espressioni in funzione del contesto è molto utile in diversi ambiti aziendali. A titolo d’esempio, si pensi a:  

• le conversazioni con i chatbot, la cui assistenza non potrebbe essere efficace senza la comprensione del linguaggio naturale con un livello di accuratezza human-like;  
• la rilevazione in tempo reale del sentiment dei clienti nel contesto dei contact center moderni;  
• l’analisi di dati eterogenei e non strutturati (testi in linguaggio naturale, conversazioni e video) che abilita decisioni data-driven finalizzate all’ottimizzazione dei processi e della governance aziendale.  

L’efficacia dell’analisi semantica dipende anche dal principale punto di forza delle macchine rispetto alla “controparte” umana, ovvero la loro capacità di elaborare e gestire, anche in tempo reale, immensi volumi di dati e informazioni. 

Analisi semantica: le tecnologie e i benefici per le strutture sanitarie 

I sistemi di analisi semantica sono quindi in grado di comprendere il significato di espressioni formulate in linguaggio naturale, comprese quelle basate su un particolare lessico tecnico e specialistico, come quello medico.  

Il processo di analisi semantica è molto complesso e riconducibile a quell’insieme di tecnologie che afferiscono al mondo dell’Intelligenza Artificiale, e in particolare all’analisi del linguaggio naturale (NLP, Natural Language Processing) e agli algoritmi di auto-apprendimento (Machine Learning). Questi ultimi, in particolare, permettono alla macchina di migliorare progressivamente le proprie performance, che a seconda dei casi sono:  

• la capacità di rispondere in tempo reale alle esigenze dei clienti; 
• la possibilità di rilevare ed evidenziare – da dati non strutturati – informazioni che il management valorizza con particolari decisioni strategiche e/o operative.  

Nel mondo healthcare, l’analisi semantica è efficace per migliorare la clinical governance, che per una struttura sanitaria si traduce in efficienza, abbattimento degli sprechi, riduzione dei costi e miglioramento dei servizi erogati ai pazienti.  

I motori semantici lavorano estraendo elementi di conoscenza da fonti eterogenee (strutturate e non) come i referti, le cartelle cliniche e i quesiti diagnostici. Partendo da questa attività, la piattaforma crea una base di conoscenza su cui il personale medico e le direzioni sanitarie impostano ricerche e analisi volte a ottenere indicazioni data-driven di efficienza e di efficacia della struttura.

A titolo d’esempio, grazie all’analisi dei dati è possibile risalire alle patologie gestite con più frequenza, ma anche ottenere indicatori sulla qualità e l’efficacia dei servizi erogati, un fattore determinante ai fini del benessere e quindi della soddisfazione dei pazienti.

È poi possibile valutare le performance del personale, comprendere i motivi di tempi d’attesa eccessivi, giudicare l’efficienza dei processi, identificare opportunità di investimento (acquisto nuovi macchinari o estensione di reparti) e di riduzione delle spese correnti senza intaccare la qualità del servizio. L’impatto positivo, in termini di redditività della struttura sanitaria, può essere notevole.  

Clinika, la soluzione ideale per la clinical governance 

Clinika è la Healthcare Analytcs Platform di Artexe in grado di fornire insight per migliorare la governance. L’architettura di Clinika include anche un potente motore di analisi semantica in grado di estrarre da enormi volumi di dati, strutturati e non, informazioni di valore.  

Un aspetto importante che contribuisce al valore della soluzione è la sua indipendenza dai sistemi informativi utilizzati dall’ente ospedaliero. La piattaforma, infatti, si interfaccia con tutti i gestionali, i sistemi documentali e dipartimentali di un ospedale fungendo da piattaforma indipendente per l’estrazione e la valorizzazione dei dati. Il software esegue in forma automatica anche le attività di valutazione e classificazione di dati e documenti, costruendo di fatto quell’ampia base informativa – facilmente gestibile e accessibile dalle figure interessate – su cui costruire il successo della struttura.