Kecerdasan Buatan dalam Penjagaan Kesihatan

Perkemas data tidak berstruktur untuk mengatasi cabaran harian. Permudahkan analisis data, dapatkan cerapan yang lebih baik dan berikan penjagaan peribadi kepada pesakit dengan NLP penjagaan kesihatan.

Penjagaan Kesihatan Ai

API NLP klinikal terkuat yang memberikan kelajuan dan kesederhanaan

Nlp Klinikal Apis

Mengekstrak entiti klinikal yang bermakna daripada data klinikal tidak berstruktur

Penyuntingan PHI

API untuk Nyahpengenalpastian Maklumat Kesihatan Dilindungi (PHI), yang menghilangkan semua "pengecam langsung" iaitu semua maklumat yang boleh digunakan untuk mengenal pasti pesakit.

SnoMed & RxNorm

Laksanakan API untuk pengebilan dan pengekodan perubatan yang menggunakan Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) untuk meneliti dan memperoleh pengecam Snomed CT dan RxNorm.

 

Loinc

API klinikal yang memeriksa pesanan dan keputusan ujian makmal. Buka kunci pemerhatian makmal perubatan untuk pengecam, nama dan kod menggunakan NLP kami.

ICD-10

API yang sangat tepat untuk pengekodan perubatan yang mengekstrak kod ICD-10-CM dan PCS yang boleh dibilkan daripada dokumen pertemuan pesakit dengan mengklik butang.

Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER)

API NLP klinikal yang mengekstrak entiti perubatan, konteks dan hubungannya daripada sebahagian besar data klinikal tidak berstruktur menggunakan Model NLP Pembelajaran Dalam.

API kustom

Dibuat khusus untuk keperluan peribadi. Adakah anda mempunyai keperluan khusus? Pasukan penyelidik dan jurutera HealthcareNLP akan membinanya, terutamanya untuk anda.

Gunakan Kes

Nyah Pengenalan
Nyah Pengenalan
Pengiktirafan Entiti Klinikal
Pengiktirafan Entiti Klinikal
Model Onkologi
Oncology
model
Hubungan
Pengekstrakan
Pengekstrakan Hubungan
Model Radiologi
Radiologi
model
Penegasan
status
Status Penegasan

Kisah Kejayaan

Peningkatan Data Onkologi: Pelesenan, Nyahpengenalpastian & Anotasi

Pelanggan, entiti penjagaan kesihatan terkemuka, memerlukan sistem NLP yang canggih untuk mengendalikan sejumlah besar rekod onkologi. Kajian kes ini memperincikan kerja kami dalam meningkatkan penyelidikan pelanggan melalui anotasi data yang tepat, nyah pengenalan yang ketat dan pelaksanaan NLP, semuanya mematuhi peraturan HIPAA.

Masalah: Projek ini menggabungkan analisis dokumentasi klinikal pakar, pengenalan entiti perubatan, dan pematuhan privasi kepada HIPAA, yang memerlukan kemahiran anotasi teknikal dan strategik.

penyelesaian: Menyampaikan 10,000 rekod berlabel yang tidak dikenal pasti untuk model NLP pelanggan, mematuhi piawaian HIPAA dan mempertingkatkan hasil penyelidikan onkologi dan penjagaan pesakit mereka.

Kajian Kes Onkologi Nlp

Faedah AI Penjagaan Kesihatan Shaip

Tepat

Tepat

Model NLP kami mempunyai ketepatan yang tinggi dalam memproses teks perubatan.

Mudah-mudahan

Mudah-mudahan

Tiada pengekodan atau pengetahuan NLP diperlukan. Bermula dalam masa beberapa saat.

Antara muka

Antara muka

Akses pelaksanaan dan penggunaan NLP yang dipermudahkan.

Customizable

Customizable

Sesuaikan dan sesuaikan dengan keperluan dan keperluan unik organisasi anda.

Tidak boleh dikendalikan

Tidak boleh dikendalikan

Sepadukannya dengan sistem penjagaan kesihatan sedia ada dan aliran kerja anda dengan lancar.

Piawaian Tertinggi Privasi & Keselamatan

Teknologi Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) kami direka dan dilaksanakan dengan langkah yang ketat untuk memastikan keselamatan dan keselamatan yang lengkap.

  • Protokol penyulitan terkini
  • Storan data yang selamat
  • Pematuhan kepada HIPAA dan GDPR
  • Dasar privasi yang telus
Privasi Shaip &Amp; Keselamatan
Telefon Pintar Di Tangan

Tidak menemui apa yang anda cari?

Mulakan dengan API NLP Penjagaan Kesihatan kami hari ini

  • Dengan mendaftar, saya bersetuju dengan Shaip Polisi Laman Web and Syarat Perkhidmatan dan memberikan persetujuan saya untuk menerima komunikasi pemasaran B2B daripada Shaip.

NLP Penjagaan Kesihatan ialah aplikasi teknologi Pemprosesan Bahasa Semulajadi dalam sektor penjagaan kesihatan untuk mengekstrak, memproses dan memahami data perubatan yang kompleks daripada pelbagai sumber, termasuk rekod kesihatan elektronik, nota klinikal, kertas penyelidikan dan maklum balas pesakit, antara lain.

NLP dalam penjagaan kesihatan boleh digunakan untuk ramalan dan diagnosis penyakit, cadangan laluan rawatan, memahami sentimen pesakit, mengautomasikan kemasukan data, mengoptimumkan proses pengebilan, pemantauan dan amaran kesihatan, dan banyak lagi.

NLP boleh membantu penyedia penjagaan kesihatan untuk memahami dengan lebih baik sejarah, gejala dan kebimbangan pesakit, yang membawa kepada diagnosis yang lebih tepat dan pelan rawatan yang diperibadikan. Ia juga membolehkan pemprosesan yang cekap bagi sejumlah besar data, memudahkan penyelidikan, pemodelan ramalan dan pengurusan penjagaan kesihatan yang proaktif.

Beberapa cabaran termasuk menangani data perubatan tidak berstruktur dan tidak standard, memastikan privasi dan keselamatan data, mengatasi halangan bahasa dan budaya, dan menyepadukan sistem NLP dengan infrastruktur IT penjagaan kesihatan sedia ada.

NLP Penjagaan Kesihatan mesti mematuhi semua undang-undang dan peraturan privasi data yang berkaitan, seperti Akta Mudah Alih dan Akauntabiliti Insurans Kesihatan (HIPAA) di AS Ini boleh melibatkan data tanpa nama, mendapatkan persetujuan pesakit dan melaksanakan langkah keselamatan data yang ketat.

Ya, Healthcare NLP boleh menjadi alat yang berharga dalam teleperubatan dengan memudahkan pemantauan pesakit jauh, mentafsir bahasa pertuturan atau bertulis pesakit dalam masa nyata dan membantu pakar perubatan mendiagnosis dan merawat pesakit dari jauh.

NLP boleh membantu dalam penyelidikan perubatan dengan mengautomasikan proses semakan literatur dan pengekstrakan data, mengenal pasti corak dan trend dalam set data yang besar, dan membantu penyelidik memahami istilah perubatan yang kompleks.

Ya, dengan menganalisis corak dalam data pesakit dan literatur perubatan, algoritma NLP boleh meramalkan kemungkinan penyakit. Model ramalan ini boleh membantu pakar perubatan dalam pengesanan awal dan penjagaan pencegahan.

NLP boleh mengekstrak dan mentafsir maklumat klinikal penting daripada EHR, seperti diagnosis, gejala dan rawatan. Ini boleh membantu penyedia penjagaan kesihatan untuk menggunakan data EHR dengan lebih baik, yang membawa kepada hasil pesakit yang lebih baik.

Masa depan Healthcare NLP mungkin melibatkan pemahaman yang lebih sofistikated tentang bahasa perubatan, pemprosesan masa nyata data pesakit dan penyepaduan yang lancar dengan teknologi penjagaan kesihatan yang lain. Ia mempunyai potensi untuk merevolusikan penjagaan pesakit, penyelidikan perubatan dan pentadbiran penjagaan kesihatan.