Keinotekoinen älykkyys terveydenhoidossa

Virtaviivaista jäsentämätöntä dataa arjen haasteiden voittamiseksi. Yksinkertaista tietojen analysointi, hanki parempia näkemyksiä ja tarjoa henkilökohtaista hoitoa potilaille, joilla on terveydenhuollon NLP.

Terveydenhuolto ai

Vahvimmat kliiniset NLP-sovellusliittymät, jotka tarjoavat nopeutta ja yksinkertaisuutta

Clinical nlp apis

Merkittävien kliinisten kokonaisuuksien poimiminen strukturoimattomista kliinisistä tiedoista

PHI-muokkaus

API for De-identification of Protected Health Information (PHI), joka poistaa kaikki "suorat tunnisteet" eli kaikki tiedot, joita voidaan käyttää potilaan tunnistamiseen.

SnoMed & RxNorm

Ota käyttöön lääketieteellisen laskutuksen ja koodauksen API, joka käyttää Natural Language Processing (NLP) -tekniikkaa Snomed CT- ja RxNorm-tunnisteiden tutkimiseen ja johtamiseen.

 

Loinc

Kliininen API, joka tarkastaa laboratoriotestien tilaukset ja tulokset. Avaa lääketieteellisten laboratorioiden havainnot tunnisteille, nimille ja koodeille NLP:n avulla.

ICD-10

Erittäin tarkka lääketieteellisen koodauksen API, joka poimii laskutettavat ICD-10-CM- ja PCS-koodit potilaan kohtaamisasiakirjoista yhdellä napin painalluksella.

Nimetyn kokonaisuuden tunnistus (NER)

Kliininen NLP-sovellusliittymä, joka poimii lääketieteellisiä kokonaisuuksia, niiden kontekstin ja suhteet suurista osista strukturoimatonta kliinistä dataa käyttämällä Deep Learning NLP -malleja.

Mukautetut sovellusliittymät

Räätälöity yksilöllisiin tarpeisiin. Onko sinulla tietty vaatimus? HealthcareNLP:n tutkijoiden ja insinöörien tiimi rakentaa sen erityisesti sinua varten.

Käytä koteloita

Tunnistautuminen
Tunnistamisen poistaminen
Kliinisen kokonaisuuden tunnistus
Clinical entity recognition
Oncology models
Oncology
Mallit
Suhde
Poisto
Suhteen purkaminen
Radiology models
Radiologia
Mallit
Väite
Tila
Assertion status

Success Stories

Onkologisten tietojen parantaminen: lisensointi, tunnistamisen poistaminen ja huomautukset

Asiakas, merkittävä terveydenhuollon yksikkö, tarvitsi kehittyneen NLP-järjestelmän käsitelläkseen suuren määrän onkologisia tietueita. Tämä tapaustutkimus kertoo työstämme asiakkaan tutkimuksen parantamiseksi tarkan datamerkinnän, tiukan tunnistamisen poistamisen ja NLP-toteutuksen avulla, kaikki HIPAA-määräysten mukaisesti.

Ongelma: Projekti yhdisti asiantuntevan kliinisen dokumentaation analyysin, lääketieteellisen kokonaisuuden tunnistamisen ja HIPAA:n yksityisyyden noudattamisen, mikä vaatii sekä teknisiä että strategisia merkintätaitoja.

Ratkaisu: Toimitettu 10,000 XNUMX tunnistamattomaksi merkittyä tietuetta asiakkaan NLP-mallia varten, jotka noudattavat HIPAA-standardeja ja tehostivat onkologista tutkimusta ja potilaiden hoitotuloksia.

Oncology nlp case study

Shaipin Healthcare AI -edut

Tarkka

Tarkka

NLP-mallimme on erittäin tarkka lääketieteellisen tekstin käsittelyssä.

vaivaton

vaivaton

Koodausta tai NLP-tietoa ei tarvita. Aloita muutamassa sekunnissa.

liitäntä

liitäntä

Käytä yksinkertaistettua NLP:n toteutusta ja käyttöä.

Muokattavat

Muokattavat

Mukauta ja hienosäädä organisaatiosi ainutlaatuisia tarpeita ja vaatimuksia.

yhteentoimivia

yhteentoimivia

Integroi se olemassa oleviin terveydenhuoltojärjestelmiisi ja työnkulkuihisi saumattomasti.

Korkeimmat tietosuoja- ja turvallisuusstandardit

Natural Language Processing (NLP) -teknologiamme on suunniteltu ja toteutettu tiukoilla toimenpiteillä täydellisen turvallisuuden varmistamiseksi.

  • Huippuluokan salausprotokollat
  • Suojattu tietojen tallennus
  • HIPAA:n ja GDPR:n noudattaminen
  • Läpinäkyvä tietosuojakäytäntö
Shaip privacy & security
Smartphone in hand

Etkö löydä etsimääsi?

Aloita Healthcare NLP -sovellusliittymiemme käyttö jo tänään

  • Rekisteröitymällä olen samaa mieltä Shaipin kanssa Tietosuojakäytännön ja Käyttöehdot ja annan suostumukseni B2B-markkinointiviestinnän vastaanottamiseen Shaipilta.

Healthcare NLP on luonnollisen kielenkäsittelyteknologioiden sovellus terveydenhuoltoalalla monimutkaisten lääketieteellisten tietojen poimimiseen, käsittelemiseen ja ymmärtämiseen eri lähteistä, mukaan lukien muun muassa sähköiset terveystiedot, kliiniset muistiinpanot, tutkimuspaperit ja potilaiden palaute.

Terveydenhuollon NLP:tä voidaan käyttää sairauksien ennustamiseen ja diagnosointiin, hoitoreittisuosituksiin, potilaan mielialan ymmärtämiseen, tietojen syöttämisen automatisointiin, laskutusprosessien optimointiin, terveyden seurantaan ja hälytykseen ja paljon muuta.

NLP voi auttaa terveydenhuollon tarjoajia ymmärtämään paremmin potilaan historiaa, oireita ja huolenaiheita, mikä johtaa tarkempiin diagnooseihin ja henkilökohtaisiin hoitosuunnitelmiin. Se mahdollistaa myös suurten tietomäärien tehokkaan käsittelyn, mikä helpottaa tutkimusta, ennakoivaa mallintamista ja ennakoivaa terveydenhuollon hallintaa.

Joitakin haasteita ovat jäsentämättömien ja standardoimattomien lääketieteellisten tietojen käsittely, tietojen yksityisyyden ja turvallisuuden varmistaminen, kieli- ja kulttuurimuurien ylittäminen sekä NLP-järjestelmien integrointi olemassa olevaan terveydenhuollon IT-infrastruktuuriin.

Terveydenhuollon NLP:n on noudatettava kaikkia asiaankuuluvia tietosuojalakeja ja säädöksiä, kuten USA:n Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) -laki. Tämä voi tarkoittaa tietojen anonymisointia, potilaan suostumuksen hankkimista ja tiukkojen tietoturvatoimenpiteiden toteuttamista.

Kyllä, Healthcare NLP voi olla arvokas työkalu telelääketieteessä helpottamalla potilaan etäseurantaa, tulkitsemalla potilaan puhuttua tai kirjoitettua kieltä reaaliajassa ja auttamalla lääkäreitä diagnosoimaan ja hoitamaan potilaita etänä.

NLP voi auttaa lääketieteellisessä tutkimuksessa automatisoimalla kirjallisuuden tarkastelun ja tiedon poimintaprosessin, tunnistamalla malleja ja suuntauksia suurissa tietokokonaisuuksissa ja auttamalla tutkijoita ymmärtämään monimutkaista lääketieteellistä terminologiaa.

Kyllä, analysoimalla potilastietojen ja lääketieteellisen kirjallisuuden malleja NLP-algoritmit voivat ennustaa sairauksien todennäköisyyden. Nämä ennakoivat mallit voivat auttaa lääkäreitä varhaisessa havaitsemisessa ja ennaltaehkäisevässä hoidossa.

NLP voi poimia ja tulkita tärkeitä kliinisiä tietoja EHR:stä, kuten diagnooseja, oireita ja hoitoja. Tämä voi auttaa terveydenhuollon tarjoajia hyödyntämään EHR-tietoja paremmin, mikä parantaa potilaiden tuloksia.

Terveydenhuollon NLP:n tulevaisuus voi sisältää lääketieteellisen kielen kehittyneemmän ymmärtämisen, potilastietojen reaaliaikaisen käsittelyn ja saumattoman integroinnin muihin terveydenhuoltoteknologioihin. Sillä on potentiaalia mullistaa potilaiden hoito, lääketieteellinen tutkimus ja terveydenhuollon hallinto.