Ekstrak cerapan penting daripada data perubatan tidak berstruktur menggunakan pengekstrakan entiti.
Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER) dalam penjagaan kesihatan mengesan dan mengkategorikan entiti seperti nama pesakit, istilah perubatan dan pelbagai istilah daripada teks tidak berstruktur. Dengan mengkategorikan entiti seperti penyakit, rawatan dan gejala, NER memudahkan pengekstrakan maklumat dan pengurusan data perubatan yang lebih berkesan.
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. Teknik pengekstrakan hubungan digunakan untuk mengenal pasti dan mengklasifikasikan secara automatik hubungan antara entiti perubatan, menyokong penstrukturan data yang lebih baik dan membuat keputusan penjagaan kesihatan. Didorong oleh kepakaran kami yang mendalam dalam NLP, kami memberikan cerapan dan menangani projek anotasi yang kompleks, tanpa mengira magnitudnya.
Sebilangan besar maklumat perubatan terdapat dalam rekod kesihatan, kebanyakannya dalam cara yang tidak tersusun. Teknik perlombongan teks bioperubatan digunakan secara meluas dalam domain bioperubatan untuk mengekstrak dan menganalisis entiti dan hubungan bioperubatan yang berkaitan daripada set data tidak berstruktur yang besar ini. Anotasi entiti perubatan memudahkan transformasi kandungan tidak berstruktur ini kepada format yang teratur.
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. Anotasi ini juga boleh membantu menjejak dan menganalisis peristiwa klinikal yang didokumenkan dalam rekod perubatan.
Selain anotasi NER perubatan am, kita boleh menyelidiki domain khusus seperti onkologi. 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, Kod Variasi dan Tapak Badan.
Elemen utama dalam membangunkan dan menggunakan model NER untuk onkologi termasuk mewujudkan metodologi penyelidikan yang mantap, penilaian prestasi model yang menyeluruh, dan penyepaduan teknik khusus domain untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan.
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:
Selain menentukan entiti klinikal dan hubungannya, kami juga boleh mengkategorikan Status, Penolakan dan Subjek yang berkaitan dengan entiti klinikal ini.
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.
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.
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.
Proses jaminan kualiti data kami, pengesahan teknologi & QA berbilang peringkat, membantu kami menyampaikan kualiti yang melebihi jangkaan.
Kami diperakui untuk mengekalkan standard tertinggi keselamatan data dengan privasi untuk memastikan kerahsiaan
Sebagai pakar dalam menyusun, melatih dan mengurus pasukan pekerja mahir, kami boleh memastikan projek dihantar mengikut bajet.
Penyampaian data, perkhidmatan & penyelesaian tepat pada masanya & tepat masa rangkaian
Dengan kumpulan sumber dalam pesisir & luar pesisir, kami boleh membina dan menskalakan pasukan seperti yang diperlukan untuk pelbagai kes penggunaan.
Dengan gabungan tenaga kerja global, platform yang mantap, & proses operasi, Shaip membantu melancarkan AI yang paling mencabar.
Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.
Pengumpulan data yang berkesan dan memastikan ketersediaan data adalah penting untuk membangunkan sistem NER penjagaan kesihatan yang mantap. Proses latihan dan proses penalaan halus bergantung pada set data yang berkualiti tinggi dan beranotasi dengan baik untuk mengoptimumkan prestasi model bagi tugasan NER perubatan tertentu.
Hubungi kami sekarang untuk mengetahui cara kami boleh mengumpul set data NER tersuai untuk penyelesaian AI/ML unik anda
NER klinikal ialah teknik pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang digunakan untuk mengenal pasti dan mengekstrak entiti tertentu seperti penyakit, gejala, ubat-ubatan dan prosedur daripada data perubatan tidak berstruktur. Ia berfungsi dengan melatih model AI pada set data beranotasi untuk mengenali corak dan mengklasifikasikan istilah klinikal dengan tepat.
NER klinikal membantu menukar data perubatan tidak berstruktur kepada cerapan berstruktur dan boleh diambil tindakan. Ini membolehkan AI meningkatkan diagnostik, mengenal pasti trend dalam penjagaan pesakit, dan menyokong pembuatan keputusan yang lebih baik, akhirnya meningkatkan hasil penjagaan kesihatan.
NER digunakan untuk mengekstrak maklumat kritikal daripada nota klinikal, rekod kesihatan elektronik (EHR), laporan patologi dan ringkasan radiologi. Ia membantu mengenal pasti entiti seperti keadaan perubatan, rawatan dan keputusan makmal untuk analisis dan kecekapan operasi.
Cabaran termasuk mengendalikan istilah perubatan yang kompleks, singkatan dan variasi dalam gaya dokumentasi. Memastikan pematuhan terhadap peraturan seperti HIPAA dan mengekalkan ketepatan semasa bekerja dengan set data yang pelbagai juga merupakan halangan penting.
Model NER klinikal dilatih menggunakan set data khusus domain untuk memahami konteks dan maksud singkatan dan istilah kompleks. Latihan ini memastikan ketepatan yang tinggi dalam mengekstrak entiti yang berkaitan walaupun terdapat variasi dalam bahasa perubatan.
Latihan memerlukan set data beranotasi seperti nota klinikal, EHR, laporan patologi dan dokumen penjagaan kesihatan yang lain. Set data ini mesti dilabel dengan teliti oleh pakar domain untuk memastikan ketepatan dan perkaitan.
NER klinikal digunakan dalam pengekstrakan data EHR, mengenal pasti penyakit dan ubat-ubatan, mengautomasikan pemprosesan tuntutan insurans, dan membantu dalam penyelidikan klinikal. Ia juga penting untuk membina model AI yang menyokong pembuatan keputusan dalam diagnostik dan perancangan rawatan.
Dengan mengautomasikan pengekstrakan maklumat penting daripada data tidak berstruktur, NER Klinikal mengurangkan usaha manual, mempercepatkan proses seperti carta pesakit dan pemprosesan tuntutan, serta memberikan pandangan yang boleh diambil tindakan untuk penjagaan pesakit yang lebih baik.
Mengendalikan data perubatan sensitif memerlukan pematuhan ketat terhadap peraturan privasi seperti HIPAA. Data beranotasi mesti dinyahkenal pasti untuk melindungi kerahsiaan pesakit sambil tetap menyediakan data latihan berkualiti tinggi untuk model AI.
Shaip menggabungkan kepakaran domain, alat anotasi lanjutan dan proses jaminan kualiti yang mantap untuk menyampaikan penyelesaian NER Klinikal yang tepat dan berskala. Perkhidmatan mereka disesuaikan untuk memenuhi keperluan unik projek AI penjagaan kesihatan, memastikan pematuhan dan ketepatan.
