Uznanie podmiotu nazwanego dla opieki zdrowotnej
Wydobywaj istotne wnioski z nieustrukturyzowanych danych medycznych, korzystając z ekstrakcji jednostek.
Wyróżnieni klienci
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Co to jest NER
Analizuj dane, aby uzyskać przydatne informacje
Funkcja rozpoznawania podmiotów nazwanych (NER) w opiece zdrowotnej wykrywa i kategoryzuje na podstawie nieustrukturyzowanego tekstu elementy, takie jak nazwiska pacjentów, terminy medyczne i różne terminologie. Funkcja ta usprawnia ekstrakcję danych, ułatwia wyszukiwanie informacji i wzmacnia zaawansowane systemy sztucznej inteligencji, czyniąc je niezbędnym instrumentem dla instytucji opieki zdrowotnej.
Shaip NER został zaprojektowany, aby pomóc instytucjom opieki zdrowotnej rozszyfrować istotne szczegóły w nieustrukturyzowanych danych, ujawniając powiązania między podmiotami w raportach medycznych, dokumentach ubezpieczeniowych, opiniach pacjentów, notatkach klinicznych itp. Wspierani naszą głęboką wiedzą specjalistyczną w zakresie NLP, zapewniamy wgląd i realizujemy złożone projekty adnotacji niezależnie od ich wielkości.
Nasza wiedza
Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER)
Kliniczny interfejs API NER identyfikuje i wyodrębnia podmioty medyczne, ich kontekst i powiązania z dużych fragmentów nieustrukturyzowanych danych klinicznych przy użyciu modeli głębokiego uczenia się NLP. W kontekście opieki zdrowotnej interfejs API może dokładnie wykrywać i kategoryzować słowa lub wyrażenia w tekście, które reprezentują informacje istotne z medycznego punktu widzenia.
Identyfikacja problemu, budowy anatomicznej, medycyny, procedury na podstawie dokumentacji medycznej, takiej jak EHR; są zwykle nieustrukturyzowane i wymagają dodatkowego przetwarzania w celu wyodrębnienia informacji strukturalnych. Jest to często skomplikowane i wymaga od ekspertów dziedzinowych wyodrębnienia odpowiednich jednostek.
Kategorie zwykle wykrywane przez Medical NER API obejmują:
- STAN MEDYCZNY: Identyfikuje choroby, urazy, objawy lub wszelkie dolegliwości zdrowotne.
- LEK: Nazwy leków, terapii lub innych substancji terapeutycznych.
- ANATOMIA: Terminy odnoszące się do części ciała, narządów lub struktur anatomicznych.
- PROCEDURA: Identyfikuje interwencje medyczne, badania lub operacje.
- WYNIK TESTU: Podkreśla wyniki badań lekarskich.
- OSOBA: Identyfikuje osoby zaangażowane w opiekę nad pacjentem lub życie osobiste.
- CZAS: Identyfikuje odniesienia związane z czasem, takie jak czas trwania, częstotliwość lub konkretne daty.
Przykłady
1. Rozpoznanie jednostki klinicznej
W dokumentach zdrowotnych znajduje się ogromna ilość informacji medycznych, przeważnie w sposób nieustrukturyzowany. Adnotacja dotycząca podmiotu medycznego ułatwia przekształcenie tej nieustrukturyzowanej treści w zorganizowany format.
2. Uznanie autorstwa
2.1 Atrybuty medycyny
Prawie każda dokumentacja medyczna zawiera szczegółowe informacje na temat leków i ich właściwości, co jest kluczowym aspektem praktyki klinicznej. Możliwe jest wskazanie i oznaczenie różnych cech tych leków, zgodnie z ustalonymi wytycznymi.
2.2 Atrybuty danych laboratoryjnych
Dane laboratoryjne w dokumentacji medycznej często zawierają ich specyficzne cechy. Możemy rozpoznać i opisać te atrybuty danych laboratoryjnych zgodnie z ustalonymi wytycznymi.
2.3 Atrybuty pomiaru ciała
Pomiary ciała, często obejmujące parametry życiowe, są zazwyczaj dokumentowane wraz z odpowiednimi atrybutami w dokumentacji medycznej. Możemy wskazać i opisać te różne atrybuty związane z wymiarami ciała.
3. NER specyficzny dla onkologii
Oprócz ogólnych adnotacji medycznych dotyczących rozpoznawania jednostek (NER), możemy zagłębić się w specjalistyczne dziedziny, takie jak onkologia i radiologia. W dziedzinie onkologii konkretne jednostki NER, które można opatrzyć adnotacją, obejmują: problem nowotworowy, histologię, stadium raka, stadium TNM, stopień raka, wymiar, stan kliniczny, test markerów nowotworowych, lek przeciwnowotworowy, chirurgię nowotworową, promieniowanie, badania genetyczne, zmienność Kod i witryna główna.
4. Niekorzystny wpływ NER i związek
Oprócz wskazania i opisywania głównych jednostek klinicznych oraz ich powiązań, możemy także podkreślić skutki uboczne związane z określonymi lekami lub procedurami. Opisane podejście obejmuje:
- Oznaczanie skutków ubocznych i czynników za nie odpowiedzialnych.
- Ustalenie i udokumentowanie związku pomiędzy skutkiem niepożądanym a jego czynnikiem sprawczym.
5. Stan asercji
Oprócz wskazania jednostek klinicznych i ich powiązań, możemy także kategoryzować Status, Negację i Temat odnoszące się do tych jednostek klinicznych.
Dlaczego Shaip?
Dedykuj zespół
Analitycy danych spędzają ponad 80% czasu na przygotowywaniu danych. Dzięki outsourcingowi zespół może skupić się na opracowywaniu algorytmów, pozostawiając nam żmudną część wydobywania NER.
Skalowalność
Modele uczenia maszynowego wymagają gromadzenia i oznaczania dużych fragmentów zbiorów danych, co wymaga od firm ściągania zasobów z innych zespołów. Oferujemy ekspertów dziedzinowych, których można łatwo skalować.
Lepsza jakość
Dedykowani eksperci domenowi, którzy codziennie dopisują adnotacje, każdego dnia wykonają lepszą pracę w porównaniu do zespołu, który zajmuje się adnotacjami w swoich napiętych harmonogramach.
Doskonałość operacyjna
Nasz proces zapewniania jakości danych, walidacje techniczne i wieloetapowa kontrola jakości pomagają nam zapewniać jakość, która często przekracza oczekiwania.
Bezpieczeństwo z prywatnością
Posiadamy certyfikaty potwierdzające zachowanie najwyższych standardów bezpieczeństwa danych z zachowaniem prywatności gwarantującej poufność
konkurencyjne ceny
Jako eksperci w kuratorowaniu, szkoleniu i zarządzaniu zespołami wykwalifikowanych pracowników, możemy zapewnić realizację projektów w ramach budżetu.
Dostępność i dostawa
Wysoka dostępność sieci i terminowe dostarczanie danych, usług i rozwiązań.
Globalna siła robocza
Dzięki puli zasobów lądowych i morskich możemy budować i skalować zespoły zgodnie z wymaganiami różnych przypadków użycia.
Ludzie, proces i platforma
Dzięki połączeniu globalnej siły roboczej, solidnej platformy i procesów operacyjnych Shaip pomaga uruchomić najbardziej wymagającą sztuczną inteligencję.
Chcesz zbudować własne dane treningowe NER?
Skontaktuj się z nami teraz, aby dowiedzieć się, w jaki sposób możemy zebrać niestandardowy zestaw danych NER dla Twojego unikalnego rozwiązania AI/ML