Nimetty Entity Recognition for Healthcare
Poimi olennaisia oivalluksia jäsentämättömästä lääketieteellisestä tiedosta kokonaisuuden poiminnan avulla.
Esittelyssä olevat asiakkaat
Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.
Mikä on NER
Analysoi tietoja saadaksesi merkityksellisiä oivalluksia
Terveydenhuollon Named Entity Recognition (NER) tunnistaa ja luokittelee entiteetit, kuten potilaiden nimet, lääketieteelliset termit ja erilaiset terminologiat jäsentämättömästä tekstistä. Tämä ominaisuus parantaa tiedon poimintaa, helpottaa tiedonhakua ja mahdollistaa kehittyneitä tekoälyjärjestelmiä, mikä tekee siitä tärkeän välineen terveydenhuoltolaitoksille.
Shaip NER on räätälöity auttamaan terveydenhuoltolaitoksia tulkitsemaan tärkeitä yksityiskohtia jäsentämättömästä tiedosta, paljastaen yhteyksiä kokonaisuuksien välillä lääketieteellisissä raporteissa, vakuutusasiakirjoissa, potilasarvioissa, kliinisissä muistiinpanoissa jne. NLP:n syvän asiantuntemuksemme tukemana tarjoamme oivalluksia ja käsittelemme monimutkaisia huomautusprojekteja. niiden suuruudesta riippumatta.
Asiantuntemuksemme
Nimetyn kokonaisuuden tunnistus (NER)
Clinical NER API tunnistaa ja poimii lääketieteelliset kokonaisuudet, niiden kontekstin ja suhteet suurista osista strukturoimatonta kliinistä dataa käyttämällä Deep Learning NLP -malleja. Terveydenhuollon yhteydessä API voi tunnistaa ja luokitella tarkasti sanoja tai lauseita tekstissä, jotka edustavat lääketieteellisesti merkittävää tietoa.
Ongelman, anatomisen rakenteen, lääketieteen, toimenpiteen tunnistaminen lääketieteellisistä tiedoista, kuten EHR:istä; ovat yleensä jäsentämättömiä ja vaativat lisäkäsittelyä jäsenneltyjen tietojen poimimiseksi. Tämä on usein monimutkaista ja vaatii toimialueen asiantuntijoita poimimaan asiaankuuluvat kokonaisuudet.
Medical NER API:n tyypillisesti havaitsemat luokat ovat:
- SAIRAUS: Tunnistaa sairaudet, vammat, oireet tai mahdolliset terveysongelmat.
- LÄÄKITYS: Lääkkeiden, hoitojen tai muiden terapeuttisten aineiden nimet.
- ANATOMIA: Kehon osiin, elimiin tai anatomisiin rakenteisiin liittyvät termit.
- MENETTELY: Tunnistaa lääketieteelliset toimenpiteet, testit tai leikkaukset.
- TESTITULOS: Korostaa lääketieteellisten testien tuloksia.
- HENKILÖ: Tunnistaa potilaan hoitoon tai henkilökohtaiseen elämään osallistuvat henkilöt.
- AIKA: Tunnistaa aikaan liittyvät viittaukset, kuten kestot, taajuudet tai tietyt päivämäärät.
Esimerkit
1. Kliinisen kokonaisuuden tunnistus
Terveysasiakirjoissa on valtava määrä lääketieteellistä tietoa, pääasiassa jäsentämättömällä tavalla. Lääketieteellisen kokonaisuuden merkintä helpottaa tämän jäsentelemättömän sisällön muuntamista järjestettyyn muotoon.
2. Nimeäminen
2.1 Lääketieteen ominaisuudet
Lähes jokainen sairauskertomus sisältää tietoja lääkkeistä ja niiden ominaisuuksista, mikä on kliinisen käytännön tärkeä osa. On mahdollista paikantaa ja merkitä näiden lääkkeiden eri ominaisuudet noudattamalla vahvistettuja ohjeita.
2.2 Laboratoriotietojen attribuutit
Lääketieteellisissä tiedoissa olevat laboratoriotiedot sisältävät usein niiden erityiset ominaisuudet. Voimme havaita ja merkitä nämä laboratoriotietojen attribuutit vahvistettujen ohjeiden mukaisesti.
2.3 Kehonmittausominaisuudet
Kehon mittaukset, jotka sisältävät usein elintoimintoja, dokumentoidaan tyypillisesti niiden ominaisuuksien kanssa lääketieteellisiin asiakirjoihin. Voimme paikantaa ja merkitä nämä erilaiset kehon mittauksiin liittyvät attribuutit.
3. Onkologiakohtainen NER
Yleisten lääketieteellisten Named Entity Recognition (NER) -merkintöjen lisäksi voimme sukeltaa erikoisaloihin, kuten onkologiaan ja radiologiaan. Onkologian alalla erityisiä NER-kokonaisuuksia, jotka voidaan merkitä, ovat: syöpäongelma, histologia, syöpävaihe, TNM-vaihe, syöpäaste, ulottuvuus, kliininen tila, kasvainmerkkitesti, syöpälääketiede, syöpäkirurgia, säteily, geenitutkittu, vaihtelu Koodi ja runkosivusto.
4. Haitallinen vaikutus NER ja suhde
Ensisijaisten kliinisten kokonaisuuksien ja niiden suhteiden tunnistamisen ja merkitsemisen lisäksi voimme myös korostaa tiettyihin lääkkeisiin tai toimenpiteisiin liittyviä sivuvaikutuksia. Esitetty lähestymistapa sisältää:
- Haittavaikutusten ja niistä vastuussa olevien tekijöiden merkitseminen.
- Haitallisen vaikutuksen ja sen aiheuttajan välisen suhteen määrittäminen ja dokumentointi.
5. Väitteen tila
Kliinisten kokonaisuuksien ja niiden suhteiden tunnistamisen lisäksi voimme myös luokitella näitä kliinisiä kokonaisuuksia koskevat tilan, negatiivisen ja aiheen.
Miksi Shaip?
Omista joukkue
Tietotieteilijät käyttävät yli 80 % ajasta tietojen valmisteluun. Ulkoistamalla tiimi voi keskittyä algoritmien kehittämiseen, jolloin työläs osa NER:n purkamisesta jää meille.
Skaalautuvuus
ML-mallit edellyttävät suurten tietojoukkojen keräämistä ja merkitsemistä, mikä edellyttää yritysten hankkivan resursseja muilta ryhmiltä. Tarjoamme toimialueen asiantuntijoita, jotka ovat helposti skaalattavissa.
Parempi laatu
Omistautuneet verkkotunnuksen asiantuntijat, jotka tekevät merkintöjä päivästä toiseen, tekevät – joka päivä – ylivertaista työtä verrattuna tiimiin, joka hoitaa merkintätehtävät kiireisessä aikataulussaan.
Operatiivinen erinomaisuus
Tietojen laadunvarmistusprosessimme, tekniset validoinnit ja monivaiheinen laadunvarmistus auttavat meitä tarjoamaan laatua, joka usein ylittää odotukset.
Tietoturva yksityisyydellä
Olemme sertifioitu ylläpitämään korkeimpia tietoturvastandardeja ja yksityisyyttä luottamuksellisuuden takaamiseksi
kilpailukykyinen hinnoittelu
Ammattitaitoisten työntekijöiden kuraation, koulutuksen ja johtamisen asiantuntijoina voimme varmistaa, että projektit toimitetaan budjetin rajoissa.
Saatavuus ja toimitus
Suuri ajantasainen ja ajallaan toimitettava data, palvelut ja ratkaisut.
Globaali työvoima
Onshore- ja offshore-resurssien poolilla voimme rakentaa ja skaalata tiimejä tarpeen mukaan erilaisiin käyttötapauksiin.
Ihmiset, prosessi ja foorumi
Maailmanlaajuisen työvoiman, vankan alustan ja toimintaprosessien yhdistelmällä Shaip auttaa käynnistämään haastavimman tekoälyn.
Haluatko rakentaa oman NER-harjoitteludatan?
Ota meihin yhteyttä nyt saadaksesi lisätietoja siitä, kuinka voimme kerätä mukautetun NER-tietojoukon ainutlaatuista AI/ML-ratkaisuasi varten