Wydobywaj istotne wnioski z nieustrukturyzowanych danych medycznych, korzystając z ekstrakcji jednostek.
Named Entity Recognition (NER) w opiece zdrowotnej wykrywa i kategoryzuje jednostki, takie jak nazwiska pacjentów, terminy medyczne i różne terminologie z niestrukturyzowanego tekstu. Poprzez kategoryzację jednostek, takich jak choroby, metody leczenia i objawy, NER ułatwia skuteczniejsze wydobywanie informacji i zarządzanie danymi medycznymi.
Shaip NER jest dostosowany do pomocy placówkom opieki zdrowotnej w rozszyfrowywaniu istotnych szczegółów w niestrukturyzowanych danych, ujawniając powiązania między jednostkami w raportach medycznych, dokumentach ubezpieczeniowych, recenzjach pacjentów, notatkach klinicznych itp. Techniki ekstrakcji relacji są wykorzystywane do automatycznej identyfikacji i klasyfikacji relacji między jednostkami medycznymi, wspierając ulepszone strukturowanie danych i podejmowanie decyzji w opiece zdrowotnej. Wspierani przez nasze głębokie doświadczenie w zakresie przetwarzania języka naturalnego, dostarczamy wglądu i podejmujemy złożone projekty adnotacji, niezależnie od ich wielkości.
Ogromna ilość informacji medycznych jest obecna w dokumentacji medycznej, przeważnie w sposób niestrukturyzowany. Techniki eksploracji tekstu biomedycznego są szeroko stosowane w dziedzinie biomedycyny w celu wyodrębnienia i analizy odpowiednich jednostek biomedycznych i relacji z tych dużych niestrukturyzowanych zestawów danych. Adnotacja jednostek medycznych ułatwia przekształcenie tej niestrukturyzowanej treści w uporządkowany 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 oznaki życiowe, są zazwyczaj dokumentowane wraz z ich odpowiednimi atrybutami w dokumentacji medycznej. Możemy wskazać i opatrzyć adnotacjami te różne atrybuty związane z pomiarami ciała. Adnotacje te mogą również pomóc śledzić i analizować zdarzenia kliniczne udokumentowane w dokumentacji medycznej.
Oprócz ogólnej adnotacji medycznej NER możemy zagłębić się w wyspecjalizowane domeny, takie jak onkologia. W przypadku domeny onkologicznej, konkretne jednostki NER, które można adnotować, obejmują: Problem nowotworowy, Histologię, Stopień zaawansowania nowotworu, Stopień TNM, Stopień zaawansowania nowotworu, Wymiar, Stan kliniczny, Test markerów nowotworowych, Medycynę onkologiczną, Chirurgię onkologiczną, Promieniowanie, Badany gen, Kod zmienności i Miejsce w ciele.
Kluczowe elementy opracowywania i stosowania modeli NER w onkologii obejmują opracowanie solidnej metodologii badawczej, szczegółową ocenę wydajności modelu i integrację technik specyficznych dla danej dziedziny w celu zwiększenia dokładności i wydajności.
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.
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Efektywne gromadzenie danych i zapewnienie ich dostępności są kluczowe dla rozwoju solidnych systemów NER w opiece zdrowotnej. Zarówno proces szkolenia, jak i proces dostrajania opierają się na wysokiej jakości, dobrze opisanych zbiorach danych, aby zoptymalizować wydajność modelu pod kątem konkretnych zadań medycznych NER.
Skontaktuj się z nami teraz, aby dowiedzieć się, w jaki sposób możemy zebrać niestandardowy zestaw danych NER dla Twojego unikalnego rozwiązania AI/ML
Clinical NER to technika przetwarzania języka naturalnego (NLP) służąca do identyfikacji i ekstrakcji określonych jednostek, takich jak choroby, objawy, leki i procedury, z nieustrukturyzowanych danych medycznych. Działa ona poprzez trenowanie modeli AI na adnotowanych zbiorach danych w celu rozpoznawania wzorców i precyzyjnej klasyfikacji terminów klinicznych.
Rozwiązanie Clinical NER pomaga przekształcić nieustrukturyzowane dane medyczne w ustrukturyzowane i praktyczne wnioski. Dzięki temu sztuczna inteligencja może usprawnić diagnostykę, identyfikować trendy w opiece nad pacjentem i wspierać podejmowanie lepszych decyzji, co ostatecznie przekłada się na poprawę wyników opieki zdrowotnej.
NER służy do wyodrębniania kluczowych informacji z notatek klinicznych, elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR), raportów patologicznych i podsumowań radiologicznych. Pomaga identyfikować takie elementy, jak schorzenia, metody leczenia i wyniki badań laboratoryjnych, w celu przeprowadzenia analizy i zwiększenia wydajności operacyjnej.
Wyzwania obejmują obsługę skomplikowanej terminologii medycznej, skrótów i zróżnicowanych stylów dokumentacji. Zapewnienie zgodności z przepisami, takimi jak HIPAA, oraz zachowanie dokładności podczas pracy z różnorodnymi zbiorami danych również stanowią istotne przeszkody.
Kliniczne modele NER są trenowane z wykorzystaniem zestawów danych specyficznych dla danej dziedziny, aby zrozumieć kontekst i znaczenie skrótów oraz złożonych terminów. To trenowanie zapewnia wysoką dokładność w wyodrębnianiu odpowiednich jednostek, pomimo zróżnicowania języka medycznego.
Szkolenia wymagają zestawów danych z adnotacjami, takich jak notatki kliniczne, EHR, raporty patologiczne i inne dokumenty medyczne. Zestawy te muszą być skrupulatnie oznaczone przez ekspertów dziedzinowych, aby zapewnić dokładność i trafność.
Kliniczny NER jest wykorzystywany do ekstrakcji danych z EHR, identyfikacji chorób i leków, automatyzacji przetwarzania roszczeń ubezpieczeniowych oraz wspomagania badań klinicznych. Ma również kluczowe znaczenie dla tworzenia modeli AI wspierających podejmowanie decyzji w diagnostyce i planowaniu leczenia.
Automatyzując wyodrębnianie kluczowych informacji z nieustrukturyzowanych danych, Clinical NER redukuje nakład pracy ręcznej, przyspiesza procesy takie jak prowadzenie dokumentacji medycznej i przetwarzanie roszczeń, a także dostarcza użytecznych informacji umożliwiających lepszą opiekę nad pacjentem.
Przetwarzanie wrażliwych danych medycznych wymaga ścisłego przestrzegania przepisów dotyczących prywatności, takich jak HIPAA. Dane z adnotacjami muszą być anonimizowane, aby chronić poufność danych pacjenta, a jednocześnie dostarczać wysokiej jakości dane treningowe dla modeli AI.
Shaip łączy specjalistyczną wiedzę, zaawansowane narzędzia do adnotacji oraz solidny proces zapewnienia jakości, aby dostarczać precyzyjne i skalowalne rozwiązania Clinical NER. Ich usługi są dostosowane do unikalnych potrzeb projektów z zakresu sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, gwarantując zgodność i precyzję.
