Dinamakan Pengiktirafan Entiti untuk Penjagaan Kesihatan
Ekstrak cerapan penting daripada data perubatan tidak berstruktur menggunakan pengekstrakan entiti.
Pelanggan Pilihan
Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.
Apa itu NER
Menganalisis data untuk menemui cerapan bermakna
Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER) dalam penjagaan kesihatan mengesan dan mengkategorikan entiti seperti nama pesakit, istilah perubatan dan pelbagai istilah daripada teks tidak berstruktur. Keupayaan ini meningkatkan pengekstrakan data, memudahkan pencarian maklumat dan memperkasakan sistem AI yang canggih, menjadikannya sebagai instrumen penting untuk institusi penjagaan kesihatan.
Shaip NER disesuaikan untuk membantu institusi penjagaan kesihatan menguraikan butiran penting dalam data tidak berstruktur, mendedahkan hubungan antara entiti dalam laporan perubatan, dokumen insurans, ulasan pesakit, nota klinikal, dsb. Disokong oleh kepakaran mendalam kami dalam NLP, kami memberikan pandangan dan menangani projek anotasi yang kompleks , tanpa mengira magnitudnya.
Kepakaran kami
Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER)
API NER klinikal mengenal pasti dan mengekstrak entiti perubatan, konteks dan hubungannya daripada sebahagian besar data klinikal tidak berstruktur menggunakan Model NLP Pembelajaran Dalam. Dalam konteks penjagaan kesihatan, API boleh mengesan dan mengkategorikan perkataan atau frasa dengan tepat dalam teks yang mewakili maklumat penting dari segi perubatan.
Pengenalpastian masalah, struktur anatomi, perubatan, prosedur daripada rekod perubatan seperti EHR; biasanya tidak berstruktur & memerlukan pemprosesan tambahan untuk mengekstrak maklumat berstruktur. Ini selalunya rumit dan memerlukan pakar domain untuk mengekstrak entiti yang berkaitan.
Kategori yang biasanya dikesan oleh API NER Perubatan termasuk:
- MEDICAL_CONDITION: Mengenal pasti penyakit, kecederaan, gejala, atau sebarang aduan kesihatan.
- UBAT: Nama ubat, rawatan atau bahan terapeutik lain.
- ANATOMI: Istilah yang berkaitan dengan bahagian badan, organ atau struktur anatomi.
- PROSEDUR: Mengenal pasti campur tangan perubatan, ujian atau operasi.
- KEPUTUSAN UJIAN: Menyerlahkan hasil daripada ujian perubatan.
- ORANG: Mengenal pasti individu yang terlibat dalam penjagaan pesakit atau kehidupan peribadi.
- MASA: Mengenal pasti rujukan berkaitan masa, seperti tempoh, kekerapan atau tarikh tertentu.
Contoh
1. Pengiktirafan Entiti Klinikal
Sebilangan besar maklumat perubatan terdapat dalam rekod kesihatan, kebanyakannya dalam cara yang tidak tersusun. Anotasi entiti perubatan memudahkan transformasi kandungan tidak berstruktur ini kepada format yang teratur.
2. Atribusi
2.1 Atribut Perubatan
Hampir setiap rekod perubatan mengandungi butiran tentang ubat-ubatan dan ciri-cirinya, satu aspek penting dalam amalan klinikal. Anda boleh menentukan dan menandakan ciri-ciri berbeza ubat-ubatan ini mengikut garis panduan yang ditetapkan.
2.2 Atribut Data Makmal
Data makmal dalam rekod perubatan selalunya termasuk atribut khusus mereka. Kita boleh membezakan dan menganotasi atribut data makmal ini selaras dengan garis panduan yang ditetapkan.
2.3 Atribut Pengukuran Badan
Ukuran badan, selalunya merangkumi tanda-tanda vital, biasanya didokumentasikan dengan atribut masing-masing dalam rekod perubatan. Kita boleh menentukan dan menganotasi pelbagai atribut ini yang berkaitan dengan ukuran badan.
3. NER Khusus Onkologi
Sebagai tambahan kepada anotasi Pengiktirafan Entiti Bernama (NER) perubatan am, kita boleh menyelidiki domain khusus seperti onkologi dan radiologi. Untuk domain onkologi, entiti NER khusus yang boleh diberi anotasi termasuk: Masalah Kanser, Histologi, Peringkat Kanser, Peringkat TNM, Gred Kanser, Dimensi, Status Klinikal, Ujian Penanda Tumor, Perubatan Kanser, Pembedahan Kanser, Radiasi, Kajian Gen, Variasi Kod dan Tapak Badan.
4. Kesan Buruk NER & Perhubungan
Selain daripada menentukan dan menganotasi entiti klinikal utama dan hubungannya, kami juga boleh menyerlahkan kesan sampingan yang berkaitan dengan ubat atau prosedur tertentu. Pendekatan yang digariskan melibatkan:
- Menandai kesan buruk dan ejen yang bertanggungjawab untuknya.
- Menentukan dan mendokumentasikan hubungan antara kesan buruk dan agen penyebabnya.
5. Status Penegasan
Selain menentukan entiti klinikal dan hubungannya, kami juga boleh mengkategorikan Status, Penolakan dan Subjek yang berkaitan dengan entiti klinikal ini.
Kenapa Shaip?
Pasukan Dedikasi
Saintis data menghabiskan lebih 80% masa dalam penyediaan data. Dengan penyumberan luar, pasukan boleh menumpukan pada pembangunan algoritma, meninggalkan bahagian yang membosankan untuk mengekstrak NER kepada kami.
Skalabiliti
Model ML memerlukan pengumpulan & penandaan sebahagian besar set data, yang memerlukan syarikat menarik sumber daripada pasukan lain. Kami menawarkan pakar domain yang boleh diskalakan dengan mudah.
Kualiti yang lebih baik
Pakar domain yang berdedikasi, yang membuat anotasi hari masuk & hari keluar akan – pada bila-bila masa – melakukan kerja yang lebih baik berbanding pasukan, yang menampung tugas anotasi dalam jadual sibuk mereka.
Kecemerlangan Operasi
Proses jaminan kualiti data kami, pengesahan teknologi & QA berbilang peringkat, membantu kami menyampaikan kualiti yang melebihi jangkaan.
Keselamatan dengan Privasi
Kami diperakui untuk mengekalkan standard tertinggi keselamatan data dengan privasi untuk memastikan kerahsiaan
Harga Berdaya Saing
Sebagai pakar dalam menyusun, melatih dan mengurus pasukan pekerja mahir, kami boleh memastikan projek dihantar mengikut bajet.
Ketersediaan & Penghantaran
Penyampaian data, perkhidmatan & penyelesaian tepat pada masanya & tepat masa rangkaian
Tenaga Kerja Global
Dengan kumpulan sumber dalam pesisir & luar pesisir, kami boleh membina dan menskalakan pasukan seperti yang diperlukan untuk pelbagai kes penggunaan.
Orang, Proses & Platform
Dengan gabungan tenaga kerja global, platform yang mantap, & proses operasi, Shaip membantu melancarkan AI yang paling mencabar.
Ingin membina data latihan NER anda sendiri?
Hubungi kami sekarang untuk mengetahui cara kami boleh mengumpul set data NER tersuai untuk penyelesaian AI/ML unik anda