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.
AI Penjagaan Kesihatan generasi seterusnya
NLP Penjagaan Kesihatan generasi seterusnya memanfaatkan kuasa Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) yang canggih untuk mengubah data perubatan tidak berstruktur kepada cerapan yang boleh diambil tindakan. Dibina pada model bahasa besar (LLM) yang telah diperhalusi pada skala carta pesakit sebenar yang tidak pernah berlaku sebelum ini, teknologi inovatif ini menawarkan ketepatan dan kelajuan yang tidak pernah berlaku sebelum ini dalam memproses dan memahami data penjagaan kesihatan yang kompleks. Daripada perkhidmatan anotasi yang dipertingkatkan kepada latihan model tersuai, ia memberikan penyelesaian komprehensif yang mendorong hasil yang lebih baik, kecekapan operasi dan keselamatan data.
- Model Bahasa Besar dalam Penjagaan Kesihatan: Memanfaatkan LLM diperhalusi pada 30 mn carta pesakit sebenar, HealthcareNLP menyediakan ketepatan yang tiada tandingannya dalam memproses data perubatan tidak berstruktur.
- Perkhidmatan Anotasi Dipertingkat: Dengan memanfaatkan LLM termaju kami, perkhidmatan anotasi kami yang diperhalusi mengekstrak maklumat perubatan kritikal dengan kelajuan dan ketepatan.
- Cloud Independence & On-Premise Hosting: Kami mengutamakan fleksibiliti, menawarkan penyelesaian bebas awan & pilihan pengehosan di premis untuk kawalan & keselamatan data yang unggul.
- Harga Tetap, Pemprosesan Tanpa Had: Model kos tetap kami yang ringkas memastikan pemprosesan dokumen tanpa had tanpa bayaran tersembunyi untuk operasi boleh skala dan boleh diramal.
- Latihan Model Tersuai: Menawarkan latihan model yang disesuaikan pada LLM kami menggunakan data pesakit dunia sebenar yang tidak dikenal pasti, kami memastikan apl penjagaan kesihatan yang mantap dan mematuhi privasi.
API NLP klinikal terkuat yang memberikan kelajuan dan kesederhanaan
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
model
Pengekstrakan
model
status
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.
Faedah AI Penjagaan Kesihatan Shaip
Tepat
Model NLP kami mempunyai ketepatan yang tinggi dalam memproses teks perubatan.
Mudah-mudahan
Tiada pengekodan atau pengetahuan NLP diperlukan. Bermula dalam masa beberapa saat.
Antara muka
Akses pelaksanaan dan penggunaan NLP yang dipermudahkan.
Customizable
Sesuaikan dan sesuaikan dengan keperluan dan keperluan unik organisasi anda.
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
Sumber Disyorkan
Menawarkan
Lesen berkualiti tinggi
Data Kesihatan / Perubatan
untuk Model AI & ML
Set Data Penjagaan Kesihatan/Perubatan di luar rak untuk memulakan projek AI Penjagaan Kesihatan anda.
Penyelesaian
Pengekstrakan / Pengiktirafan Entiti Dikuasakan Manusia untuk melatih model NLP
Buka kunci maklumat kritikal dalam data tidak berstruktur dengan pengekstrakan entiti dalam NLP.
Menawarkan
Pengecaman Data dengan pematuhan kepada HIPAA
Nyahkenal pasti data pesakit, dokumen dan PDF menurut HIPAA, GDPR.
Tidak menemui apa yang anda cari?
Mulakan dengan API NLP Penjagaan Kesihatan kami hari ini
Soalan-soalan yang kerap ditanya (FAQ)
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.