Sztuczna inteligencja w służbie zdrowia
Usprawnij nieustrukturyzowane dane, aby stawić czoła codziennym wyzwaniom. Uprość analizę danych, uzyskaj lepsze spostrzeżenia i zapewnij spersonalizowaną opiekę pacjentom korzystającym z NLP w opiece zdrowotnej.
Sztuczna inteligencja nowej generacji w służbie zdrowia
NLP nowej generacji w służbie zdrowia wykorzystuje moc zaawansowanego przetwarzania języka naturalnego (NLP) do przekształcania nieustrukturyzowanych danych medycznych w przydatne spostrzeżenia. Ta innowacyjna technologia, zbudowana w oparciu o model dużego języka (LLM), który został dopracowany w niespotykanej dotąd skali rzeczywistych kart pacjentów, zapewnia niespotykaną precyzję i szybkość przetwarzania i rozumienia złożonych danych dotyczących opieki zdrowotnej. Od ulepszonych usług adnotacji po szkolenie z niestandardowych modeli — zapewnia kompleksowe rozwiązanie, które zapewnia lepsze wyniki, wydajność operacyjną i bezpieczeństwo danych.
- Model wielkojęzykowy w opiece zdrowotnej: Wykorzystując LLM dostosowany do 30-milionowych rzeczywistych kart pacjentów, HealthcareNLP zapewnia niezrównaną precyzję w przetwarzaniu nieustrukturyzowanych danych medycznych.
- Ulepszone usługi adnotacji: Wykorzystując nasze zaawansowane LLM, nasze udoskonalone usługi adnotacji wyodrębniają krytyczne informacje medyczne szybko i dokładnie.
- Niezależność od chmury i hosting lokalny: Stawiamy na elastyczność, oferując rozwiązania niezależne od chmury i opcje hostingu lokalnego, zapewniające doskonałą kontrolę i bezpieczeństwo danych.
- Stałe ceny, nieograniczone przetwarzanie: Nasz prosty model ze stałymi kosztami zapewnia nieograniczone przetwarzanie dokumentów bez ukrytych opłat za skalowalne i przewidywalne operacje.
- Szkolenie z modelu niestandardowego: Oferując dostosowane do indywidualnych potrzeb szkolenia modelowe w ramach naszego LLM z wykorzystaniem rzeczywistych, zdeidentyfikowanych danych pacjentów, zapewniamy niezawodne i zgodne z prywatnością aplikacje dotyczące opieki zdrowotnej.
Najsilniejsze kliniczne API NLP, które zapewniają szybkość i prostotę
Wyodrębnianie znaczących jednostek klinicznych z nieustrukturyzowanych danych klinicznych
Redakcja PHI
API do deidentyfikacji chronionych informacji zdrowotnych (PHI), które usuwa wszystkie „bezpośrednie identyfikatory”, tj. wszystkie informacje, które można wykorzystać do identyfikacji pacjenta.
SnoMed i RxNorm
Zaimplementuj interfejs API do fakturowania i kodowania usług medycznych, który wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do sprawdzania i uzyskiwania identyfikatorów Snomed CT i RxNorm.
Loinc
Kliniczne API sprawdzające zlecenia i wyniki badań laboratoryjnych. Odblokuj obserwacje laboratorium medycznego w celu uzyskania identyfikatorów, nazw i kodów, korzystając z naszego NLP.
ICD-10
Bardzo dokładny interfejs API do kodowania medycznego, który jednym kliknięciem wyodrębnia płatne kody ICD-10-CM i PCS z dokumentów dotyczących pacjentów.
Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER)
Kliniczne API NLP, które wyodrębnia jednostki medyczne, ich kontekst i powiązania z dużych fragmentów nieustrukturyzowanych danych klinicznych przy użyciu modeli Deep Learning NLP.
Niestandardowe interfejsy API
Dopasowane do indywidualnych potrzeb. Czy masz szczególne wymagania? Zespół badaczy i inżynierów HealthcareNLP zbuduje go specjalnie dla Ciebie.
Przypadków użycia
modele
Ekstrakcja
modele
Rynek
Historie Sukcesu
Udoskonalanie danych onkologicznych: licencjonowanie, deidentyfikacja i adnotacje
Klient, wiodący podmiot z branży opieki zdrowotnej, potrzebował zaawansowanego systemu NLP do obsługi dużej liczby dokumentacji onkologicznej. To studium przypadku szczegółowo opisuje naszą pracę nad udoskonaleniem badań klienta poprzez precyzyjne adnotacje danych, ścisłą deidentyfikację i wdrożenie NLP, a wszystko to zgodnie z przepisami HIPAA.
Problem: Projekt łączył ekspercką analizę dokumentacji klinicznej, identyfikację podmiotów medycznych i przestrzeganie zasad prywatności HIPAA, co wymagało zarówno technicznych, jak i strategicznych umiejętności dodawania adnotacji.
Rozwiązanie: Dostarczono 10,000 XNUMX niezidentyfikowanych, oznakowanych rekordów dla modelu NLP klienta, zgodnie ze standardami HIPAA i poprawiając wyniki badań onkologicznych i opieki nad pacjentem.
Korzyści ze sztucznej inteligencji Shaip w służbie zdrowia
Dokładny
Nasz model NLP charakteryzuje się dużą dokładnością w przetwarzaniu tekstu medycznego.
Łatwy
Nie jest wymagana znajomość kodowania ani NLP. Rozpocznij w ciągu kilku sekund.
Interfejs
Uzyskaj dostęp do uproszczonej implementacji i użytkowania NLP.
Możliwość dostosowania do własnych potrzeb
Dostosuj i dostosuj do unikalnych potrzeb i wymagań swojej organizacji.
Interoperable
Bezproblemowo zintegruj go z istniejącymi systemami opieki zdrowotnej i przepływami pracy.
Najwyższe standardy prywatności i bezpieczeństwa
Nasza technologia przetwarzania języka naturalnego (NLP) została zaprojektowana i wdrożona przy zastosowaniu rygorystycznych środków w celu zapewnienia całkowitego bezpieczeństwa.
- Najnowocześniejsze protokoły szyfrowania
- Bezpieczne przechowywanie danych
- Zgodność z HIPAA i RODO
- Przejrzysta polityka prywatności
Zalecane zasoby
Oferując
Licencja wysokiej jakości
Opieka zdrowotna/dane medyczne
dla modeli AI i ML
Gotowe zestawy danych dotyczące opieki zdrowotnej/medycznej umożliwiające szybkie rozpoczęcie projektu AI w opiece zdrowotnej.
Rozwiązania
Ekstrakcja/rozpoznawanie jednostek napędzanych przez człowieka w celu szkolenia modeli NLP
Odblokuj najważniejsze informacje w nieustrukturyzowanych danych dzięki ekstrakcji jednostek w NLP.
Oferując
Deidentyfikacja danych zgodnie z HIPAA
Deidentyfikuj dane pacjenta, dokumenty i pliki PDF zgodnie z HIPAA i RODO.
Nie możesz znaleźć tego, czego szukasz?
Już dziś zacznij korzystać z naszych interfejsów API NLP w służbie zdrowia
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
NLP w opiece zdrowotnej to zastosowanie technologii przetwarzania języka naturalnego w sektorze opieki zdrowotnej do wydobywania, przetwarzania i rozumienia złożonych danych medycznych z różnych źródeł, w tym między innymi elektronicznej dokumentacji medycznej, notatek klinicznych, artykułów naukowych i informacji zwrotnych od pacjentów.
NLP w opiece zdrowotnej można wykorzystać do przewidywania i diagnozowania chorób, rekomendowania ścieżek leczenia, zrozumienia nastrojów pacjentów, automatyzacji wprowadzania danych, optymalizacji procesów rozliczeniowych, monitorowania i ostrzegania stanu zdrowia i wielu innych.
NLP może pomóc podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną lepiej zrozumieć historię, objawy i obawy pacjenta, co prowadzi do dokładniejszych diagnoz i spersonalizowanych planów leczenia. Pozwala także na efektywne przetwarzanie dużych ilości danych, ułatwiając badania, modelowanie predykcyjne i proaktywne zarządzanie opieką zdrowotną.
Niektóre wyzwania obejmują radzenie sobie z nieustrukturyzowanymi i niestandaryzowanymi danymi medycznymi, zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych, pokonywanie barier językowych i kulturowych oraz integrację systemów NLP z istniejącą infrastrukturą IT w służbie zdrowia.
NLP w opiece zdrowotnej musi przestrzegać wszystkich odpowiednich przepisów i regulacji dotyczących prywatności danych, takich jak amerykańska ustawa o przenośności i odpowiedzialności w ubezpieczeniach zdrowotnych (HIPAA). Może to obejmować anonimizację danych, uzyskiwanie zgody pacjenta i wdrażanie rygorystycznych środków bezpieczeństwa danych.
Tak, NLP w służbie zdrowia może być cennym narzędziem w telemedycynie, ułatwiając zdalne monitorowanie pacjenta, interpretując jego mowę w czasie rzeczywistym w mowie i piśmie oraz pomagając lekarzom w zdalnym diagnozowaniu i leczeniu pacjentów.
NLP może pomóc w badaniach medycznych, automatyzując proces przeglądu literatury i ekstrakcji danych, identyfikując wzorce i trendy w dużych zbiorach danych oraz pomagając badaczom w zrozumieniu złożonej terminologii medycznej.
Tak, analizując wzorce w danych pacjentów i literaturze medycznej, algorytmy NLP mogą przewidzieć prawdopodobieństwo wystąpienia chorób. Te modele predykcyjne mogą pomóc lekarzom we wczesnym wykrywaniu i opiece zapobiegawczej.
NLP może wyodrębnić i zinterpretować ważne informacje kliniczne z EHR, takie jak diagnozy, objawy i leczenie. Może to pomóc świadczeniodawcom w lepszym wykorzystaniu danych EHR, co doprowadzi do poprawy wyników leczenia pacjentów.
Przyszłość NLP w opiece zdrowotnej może wiązać się z bardziej wyrafinowanym zrozumieniem języka medycznego, przetwarzaniem danych pacjentów w czasie rzeczywistym i bezproblemową integracją z innymi technologiami opieki zdrowotnej. Ma potencjał, aby zrewolucjonizować opiekę nad pacjentem, badania medyczne i administrację opieki zdrowotnej.