Извлечете суштински увиди од неструктурирани медицински податоци користејќи екстракција на ентитети.
Зајакнување на тимовите да градат водечки светски производи за вештачка интелигенција.
Препознавањето на именувани ентитети (NER) во здравството детектира и категоризира ентитети како што се имиња на пациенти, медицински термини и разни терминологии од неструктуриран текст. Со категоризирање на ентитети како што се болести, третмани и симптоми, NER овозможува поефикасно извлекување информации и управување со медицински податоци.
Shaip NER е прилагоден да им помогне на здравствените институции да дешифрираат витални детали во неструктурирани податоци, откривајќи врски меѓу ентитетите во медицинските извештаи, осигурителните документи, прегледите на пациентите, клиничките белешки итн. Техниките за извлекување релации се користат за автоматско идентификување и класифицирање на врските меѓу медицинските ентитети, поддржувајќи подобрено структурирање на податоците и донесување одлуки во здравствената заштита. Поткрепени од нашата длабока експертиза во НЛП, ние нудиме увид и се справуваме со сложени проекти за анотација, без оглед на нивната големина.
Огромен обем на медицински информации е присутен во здравствените картони, претежно на неструктуриран начин. Техниките за биомедицинско истражување на текст се широко користени во биомедицинската област за извлекување и анализа на релевантни биомедицински ентитети и односи од овие големи неструктурирани збирки на податоци. Анотацијата на медицински ентитети го олеснува трансформирањето на оваа неструктурирана содржина во организиран формат.
2.1 Атрибути на медицината
Скоро секој медицински досие содржи детали за лековите и нивните карактеристики, клучен аспект на клиничката пракса. Можно е точно да се утврдат и обележат различните атрибути на овие лекови следејќи ги утврдените упатства.
2.2 Атрибути на лабораториски податоци
Лабораториските податоци во медицинската евиденција често ги вклучуваат нивните специфични атрибути. Можеме да ги препознаеме и да ги прибележиме овие атрибути на лабораториските податоци во согласност со утврдените упатства.
2.3 Атрибути за мерење на телото
Мерењата на телото, кои честопати ги опфаќаат виталните знаци, обично се документираат со нивните соодветни атрибути во медицинските картони. Можеме да ги одредиме и анотираме овие различни атрибути поврзани со мерењата на телото. Овие анотации исто така можат да помогнат во следењето и анализата на клиничките настани документирани во медицинските картони.
Покрај општата медицинска анотација на NER, можеме да навлеземе во специјализирани домени како што е онкологијата. За доменот на онкологијата, специфичните NER ентитети што можат да се анотираат вклучуваат: Проблем со ракот, Хистологија, Стадиум на ракот, Стадиум на TNM, Степен на рак, Димензија, Клиничка состојба, Тест за туморски маркери, Медицина за рак, Хирургија на рак, Зрачење, Проучување на гени, Варијациски код и Локација на телото.
Клучните елементи во развојот и примената на NER моделите за онкологија вклучуваат воспоставување робусна методологија на истражување, темелна евалуација на перформансите на моделот и интеграција на техники специфични за доменот за подобрување на точноста и ефикасноста.
Покрај прецизно одредување и бележење на примарните клинички ентитети и нивните односи, можеме да ги истакнеме и несаканите ефекти поврзани со одредени лекови или процедури. Наведениот пристап вклучува:
Надвор од прецизно одредување на клиничките ентитети и нивните односи, ние исто така можеме да ги категоризираме Статусот, Негацијата и Предметот што се однесуваат на овие клинички ентитети.
Научниците за податоци трошат над 80% од времето во подготовка на податоци. Со аутсорсинг, тимот може да се фокусира на развој на алгоритми, оставајќи ни го досадниот дел од извлекувањето на NER.
ML моделите бараат собирање и означување на големи делови од збирки на податоци, кои бараат од компаниите да привлечат ресурси од други тимови. Ние нудиме експерти за домени кои можат лесно да се размерат.
Посветените експерти за домени, кои даваат прибелешки за секој ден и секој ден, ќе завршат супериорна работа во споредба со тимот, кој ги сместува задачите за прибелешки во нивните зафатени распореди.
Нашиот процес за обезбедување на квалитетот на податоците, технолошките валидации и повеќестепениот QA ни помагаат да испорачаме квалитет кој често ги надминува очекувањата.
Ние сме сертифицирани за одржување на највисоките стандарди за безбедност на податоците со приватност за да се обезбеди доверливост
Како експерти за курирање, обука и управување со тимови од квалификувани работници, можеме да обезбедиме проектите да се испорачуваат во рамките на буџетот.
Високо ажурирање на мрежата и навремена испорака на податоци, услуги и решенија.
Со збир на ресурси на копно и крајбрежје, можеме да изградиме и размериме тимови како што е потребно за различни случаи на употреба.
Со комбинација на глобална работна сила, стабилна платформа и оперативни процеси, Шаип помага во лансирањето на најпредизвикувачките вештачки интелигентни технологии.
Ефикасното собирање податоци и обезбедувањето достапност на податоците се од суштинско значење за развој на робусни здравството NER системи. Процесот на обука и процесот на фино подесување зависат од висококвалитетни, добро анотирани бази на податоци за да се оптимизираат перформансите на моделот за специфични медицински NER задачи.
Контактирајте со нас сега за да дознаете како можеме да собереме приспособена база на податоци NER за вашето уникатно AI/ML решение
Клиничката NER е техника за обработка на природен јазик (NLP) што се користи за идентификување и извлекување специфични ентитети како болести, симптоми, лекови и процедури од неструктурирани медицински податоци. Работи со тренирање на модели со вештачка интелигенција на анотирани збирки на податоци за препознавање на шеми и прецизно класифицирање на клиничките термини.
Клиничката NER помага да се претворат неструктурираните медицински податоци во структурирани, практични сознанија. Ова ѝ овозможува на вештачката интелигенција да ја подобри дијагностиката, да идентификува трендови во грижата за пациентите и да поддржи подобро донесување одлуки, што на крајот ги подобрува резултатите од здравствената заштита.
NER се користи за извлекување критични информации од клинички белешки, електронски здравствени картони (EHR), патолошки извештаи и радиолошки резимеа. Помага во идентификување на ентитети како што се медицински состојби, третмани и лабораториски резултати за анализа и оперативна ефикасност.
Предизвиците вклучуваат ракување со сложена медицинска терминологија, кратенки и варијации во стиловите на документација. Обезбедувањето усогласеност со регулативите како HIPAA и одржувањето на точноста при работа со разновидни бази на податоци се исто така значајни пречки.
Клиничките NER модели се обучуваат со користење на специфични за доменот податочни множества за да се разбере контекстот и значењето на кратенките и сложените термини. Оваа обука обезбедува висока точност при извлекување на релевантни ентитети и покрај варијациите во медицинскиот јазик.
Обуката бара анотирани збирови на податоци како што се клинички белешки, електронски здравствени листови, патолошки извештаи и други здравствени документи. Овие збирови на податоци мора внимателно да бидат етикетирани од експерти од областа за да се обезбеди точност и релевантност.
Клиничкиот NER се користи при екстракција на податоци од EHR, идентификување на болести и лекови, автоматизирање на обработката на осигурителни побарувања и помагање во клиничките истражувања. Исто така е клучен за градење модели на вештачка интелигенција кои го поддржуваат донесувањето одлуки во дијагностиката и планирањето на третманот.
Со автоматизирање на извлекувањето на клучни информации од неструктурирани податоци, Клиничкиот NER го намалува рачниот напор, ги забрзува процесите како што се евидентирање на пациенти и обработка на барања и обезбедува практични сознанија за подобра грижа за пациентите.
Ракувањето со чувствителни медицински податоци бара строго почитување на прописите за приватност како што е HIPAA. Анотираните податоци мора да бидат деидентификувани за да се заштити доверливоста на пациентите, а сепак да се обезбедат висококвалитетни податоци за обука за моделите со вештачка интелигенција.
Шаип комбинира експертиза во доменот, напредни алатки за анотирање и робустен процес на обезбедување квалитет за да испорача точни и скалабилни решенија за клинички NER. Нивните услуги се прилагодени за да ги задоволат уникатните потреби на проектите за вештачка интелигенција во здравството, обезбедувајќи усогласеност и прецизност.
