- Co robimy
-
-
-
Specjalne
-
-
-
- Dane gotowe
-
- Rozwiązania
- Platforma
- Firma
Wydobywaj istotne wnioski z nieustrukturyzowanych danych medycznych, korzystając z ekstrakcji jednostek.
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
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.
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.
2.1 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.
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.
Oprócz wskazania i opisywania głównych jednostek klinicznych oraz ich powiązań, możemy także podkreślić skutki uboczne związane z określonymi lekami lub procedurami. Opisane podejście obejmuje:
Oprócz wskazania jednostek klinicznych i ich powiązań, możemy także kategoryzować Status, Negację i Temat odnoszące się do tych jednostek klinicznych.
Analitycy danych spędzają ponad 80% czasu na przygotowywaniu danych. Dzięki outsourcingowi zespół może skupić się na opracowywaniu algorytmów, pozostawiając nam żmudną część wydobywania NER.
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.
Dedykowani eksperci domenowi, którzy codziennie dopisują adnotacje, każdego dnia wykonają lepszą pracę w porównaniu do zespołu, który zajmuje się adnotacjami w swoich napiętych harmonogramach.
Nasz proces zapewniania jakości danych, walidacje techniczne i wieloetapowa kontrola jakości pomagają nam zapewniać jakość, która często przekracza oczekiwania.
Posiadamy certyfikaty potwierdzające zachowanie najwyższych standardów bezpieczeństwa danych z zachowaniem prywatności gwarantującej poufność
Jako eksperci w kuratorowaniu, szkoleniu i zarządzaniu zespołami wykwalifikowanych pracowników, możemy zapewnić realizację projektów w ramach budżetu.
Wysoka dostępność sieci i terminowe dostarczanie danych, usług i rozwiązań.
Dzięki puli zasobów lądowych i morskich możemy budować i skalować zespoły zgodnie z wymaganiami różnych przypadków użycia.
Dzięki połączeniu globalnej siły roboczej, solidnej platformy i procesów operacyjnych Shaip pomaga uruchomić najbardziej wymagającą sztuczną inteligencję.
Skontaktuj się z nami teraz, aby dowiedzieć się, w jaki sposób możemy zebrać niestandardowy zestaw danych NER dla Twojego unikalnego rozwiązania AI/ML