Shaip тепер є частиною екосистеми Ubiquity: та сама команда, але тепер підкріплена розширеними ресурсами для підтримки клієнтів у великих масштабах.
|
Отримайте важливу інформацію з неструктурованих медичних даних за допомогою вилучення об’єктів.
Розпізнавання іменованих сутностей (NER) у сфері охорони здоров'я виявляє та класифікує такі сутності, як імена пацієнтів, медичні терміни та різні терміни з неструктурованого тексту. Класифікуючи такі сутності, як захворювання, методи лікування та симптоми, NER сприяє ефективнішому вилученню інформації та управлінню медичними даними.
Shaip NER розроблений, щоб допомогти закладам охорони здоров'я розшифровувати важливі деталі в неструктурованих даних, виявляючи зв'язки між сутностями в медичних звітах, страхових документах, відгуках пацієнтів, клінічних записках тощо. Методи вилучення зв'язків використовуються для автоматичної ідентифікації та класифікації зв'язків між медичними сутностями, що сприяє покращенню структурування даних та прийняття рішень у сфері охорони здоров'я. Спираючись на наш глибокий досвід у NLP, ми надаємо аналітичні матеріали та виконуємо складні проекти анотації, незалежно від їх масштабу.
Величезний обсяг медичної інформації міститься в медичних записах, переважно у неструктурованій формі. Методи біомедичного текстового аналізу широко використовуються в біомедичній галузі для вилучення та аналізу відповідних біомедичних сутностей та зв'язків з цих великих неструктурованих наборів даних. Анотація медичних сутностей сприяє перетворенню цього неструктурованого контенту в організований формат.
2.1 Атрибути медицини
Майже кожна медична карта містить детальну інформацію про ліки та їхні характеристики, що є важливим аспектом клінічної практики. Дотримуючись встановлених інструкцій, можна точно визначити та позначити різні властивості цих ліків.
2.2 Атрибути лабораторних даних
Лабораторні дані в медичній документації часто містять свої специфічні атрибути. Ми можемо розрізнити та анотувати ці атрибути лабораторних даних відповідно до встановлених інструкцій.
2.3 Атрибути вимірювання тіла
Виміри тіла, які часто включають життєво важливі показники, зазвичай документуються з відповідними атрибутами в медичних записах. Ми можемо точно визначити та анотувати ці різні атрибути, пов'язані з вимірами тіла. Ці анотації також можуть допомогти відстежувати та аналізувати клінічні події, задокументовані в медичних записах.
Окрім загальномедичної анотації NER, ми можемо заглибитися у спеціалізовані області, такі як онкологія. В онкологічній області, до конкретних сутностей NER, які можна анотувати, належать: проблема раку, гістологія, стадія раку, стадія TNM, ступінь раку, розмір, клінічний статус, тест на онкомаркери, онкологія, хірургія раку, променева терапія, досліджуваний ген, код варіації та місце розташування тіла.
Ключовими елементами розробки та застосування моделей NER для онкології є встановлення надійної методології дослідження, ретельна оцінка ефективності моделі та інтеграція специфічних для предметної області методів для підвищення точності та ефективності.
На додаток до точного визначення та анотації основних клінічних об’єктів та їхніх зв’язків, ми також можемо висвітлити побічні ефекти, пов’язані з конкретними препаратами чи процедурами. Описаний підхід передбачає:
Окрім точного визначення клінічних об’єктів та їхніх зв’язків, ми також можемо класифікувати статус, заперечення та суб’єкт, що стосуються цих клінічних об’єктів.
Вчені з обробки даних витрачають понад 80% часу на підготовку даних. Завдяки аутсорсингу команда може зосередитися на розробці алгоритмів, залишаючи на нас нудну частину вилучення NER.
Моделі ML вимагають збору та позначення тегами великих фрагментів даних, що вимагає від компаній залучення ресурсів інших команд. Ми пропонуємо доменних експертів, яких можна легко масштабувати.
Віддані експерти домену, які коментують щоденно та щоденно, будь-коли виконають роботу на краще порівняно з командою, яка виконує завдання анотацій у своїх напружених графіках.
Наш процес забезпечення якості даних, технічна перевірка та багатоступенева перевірка якості допомагають нам забезпечити якість, яка часто перевищує очікування.
Ми сертифіковані для підтримки найвищих стандартів безпеки даних із конфіденційністю для забезпечення конфіденційності
Як експерти з кураторства, навчання та управління командами кваліфікованих працівників, ми можемо забезпечити виконання проектів у межах бюджету.
Високий час роботи мережі та своєчасна доставка даних, послуг і рішень.
Маючи пул наземних і офшорних ресурсів, ми можемо створювати та масштабувати команди відповідно до різних випадків використання.
Завдяки поєднанню глобальної робочої сили, надійної платформи та операційних процесів Shaip допомагає запускати найскладніший ШІ.
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
Ефективний збір даних та забезпечення їх доступності є важливими для розробки надійних систем NER у сфері охорони здоров'я. Процес навчання та процес точного налаштування залежать від високоякісних, добре анотованих наборів даних для оптимізації продуктивності моделі для конкретних медичних завдань NER.
Зв’яжіться з нами зараз, щоб дізнатися, як ми можемо зібрати власний набір даних NER для вашого унікального рішення AI/ML
Клінічний NER – це метод обробки природної мови (NLP), який використовується для ідентифікації та вилучення певних сутностей, таких як захворювання, симптоми, ліки та процедури, з неструктурованих медичних даних. Він працює шляхом навчання моделей штучного інтелекту на анотованих наборах даних для розпізнавання закономірностей та точної класифікації клінічних термінів.
Клінічна NER допомагає перетворювати неструктуровані медичні дані на структуровані, практичні висновки. Це дозволяє штучному інтелекту покращувати діагностику, виявляти тенденції в догляді за пацієнтами та підтримувати кращий процес прийняття рішень, що зрештою покращує результати охорони здоров'я.
NER використовується для вилучення важливої інформації з клінічних записок, електронних медичних карток (EHR), звітів патології та радіологічних виписок. Він допомагає ідентифікувати такі об'єкти, як захворювання, методи лікування та лабораторні результати, для аналізу та підвищення операційної ефективності.
Серед труднощів – робота зі складною медичною термінологією, скороченнями та варіаціями в стилях документації. Забезпечення дотримання таких правил, як HIPAA, та підтримка точності під час роботи з різноманітними наборами даних також є суттєвими перешкодами.
Клінічні моделі NER навчаються з використанням специфічних для предметної області наборів даних для розуміння контексту та значення скорочень і складних термінів. Таке навчання забезпечує високу точність вилучення відповідних сутностей, незважаючи на відмінності в медичній термінології.
Для навчання потрібні анотовані набори даних, такі як клінічні записки, електронні медичні карти, звіти про патологію та інші документи охорони здоров'я. Ці набори даних повинні бути ретельно марковані експертами в предметній області для забезпечення точності та релевантності.
Клінічний NER використовується для вилучення даних з електронних медичних карток (ЕМК), ідентифікації захворювань та ліків, автоматизації обробки страхових випадків та сприяння клінічним дослідженням. Він також має вирішальне значення для створення моделей штучного інтелекту, які підтримують прийняття рішень у діагностиці та плануванні лікування.
Автоматизуючи вилучення ключової інформації з неструктурованих даних, Clinical NER зменшує ручні зусилля, пришвидшує такі процеси, як ведення карток пацієнтів та обробка заяв, а також надає практичну інформацію для кращого догляду за пацієнтами.
Обробка конфіденційних медичних даних вимагає суворого дотримання правил конфіденційності, таких як HIPAA. Анотовані дані мають бути анонімізовані для захисту конфіденційності пацієнтів, водночас забезпечуючи високоякісні навчальні дані для моделей штучного інтелекту.
Shaip поєднує експертний досвід у предметній області, передові інструменти анотації та надійний процес забезпечення якості, щоб надавати точні та масштабовані клінічні рішення для NER. Їхні послуги адаптовані до унікальних потреб проектів штучного інтелекту в галузі охорони здоров'я, забезпечуючи відповідність вимогам та точність.
