Last ned casestudie
I søken etter å erobre kreft er data like viktig som besluttsomhet. Hos Shaip er vi stolte over å ha muliggjort et stort sprang innen onkologisk forskning ved å hjelpe kunden vår med å utvikle en skreddersydd NLP-modell som står som et bevis på innovasjon, presisjon og personvern.
Forstå utfordringen
Vår klient, en leder innen helsevesen, sto overfor en skremmende oppgave: å behandle et stort utvalg av onkologiske medisinske journaler mens vi balanserer grundig dataanalyse med strenge personvernstandarder. Målet var klart – å foredle onkologisk forskning innenfor regelverket.
Utforme løsningen
Vårt svar var å implementere en omfattende strategi som omfatter klinisk datadekning, streng de-identifikasjon i samsvar med HIPAA, og opprettelsen av robuste retningslinjer for kommentarer. Disse trinnene sikret levering av dataannoteringer med høy kvalitet og den største respekten for pasientens personvern.
Forstå helsevesenets terminologier
For å hjelpe klienten med å utvikle en skreddersydd NLP-modell, fordypet vi oss i det unike språket og terminologiene som brukes innen onkologi. Ekspertene våre forsto nyansen og konteksten til onkologisk diskurs
Datainnsamling: Navigere i datahavet
Reisen vår med dette onkologiprosjektet var beslektet med å navigere i et hav av data. Det var viktig å ikke bare svømme gjennom denne vidstrakten, men også å dykke dypt og få overflaten av innsiktens perler som var gjemt inne.
The Annotators: Unsung Heroes of Data Precision
Bak hvert datapunkt vi kommenterte, var det et team med ubesungne helter. Våre annotatorer, opplært i de spesifikke behovene til onkologidata, jobbet med presisjon for å sikre at hver etikett og hver etikett ble plassert med intensjon. Domeneekspertene identifiserte og kategoriserte effektivt viktige medisinske enheter som var livsnerven i onkologisk forskning. Denne oppmerksomheten på detaljer var avgjørende for å bygge et datasett som maskiner kunne lære av og leger kunne stole på.
Uttalelse om onkologi, klinisk notat
"Pasient Jane Doe ble diagnostisert med Stage IIIB ikke-småcellet lungekreft (NSCLC), spesifikt adenokarsinom, 03. Kreften er lokalisert i høyre nedre lungelapp. Den er klassifisert som T05N2023M3 i henhold til TNM staging-systemet, med en tumorstørrelse på 2 cm x 0 cm. En EGFR-ekson 5-sletting ble identifisert gjennom PCR-analyse av tumorbiopsiprøven. Kjemoterapi med Carboplatin AUC 3 og Pemetrexed 19 mg/m² ble startet 5 og skal administreres hver 500. uke. Ekstern strålebehandling (EBRT) med en dose på 03 Gy i 20 fraksjoner startet 2023. Pasientens behandling pågår, og det er ingen tegn på hjernemetastaser på den nylige MR-undersøkelsen. Muligheten for lymfovaskulær invasjon er ennå ikke fastslått, og pasientens toleranse for hele kjemoterapiregimet er fortsatt usikker.
Avidentifikasjon av data: Etikk og innovasjon
Etter hvert som vi avanserte i våre NLP-evner, forble vi standhaftige i vår forpliktelse til etiske standarder. Å avidentifisere data var like viktig som å analysere dem, for å sikre at vår streben etter innovasjon aldri kompromitterte pasientens personvern.
On [Datomønster], klokken 11:00, Mr. [Pasientnavn], alderen [Alder], ble tatt opp til [Navn på medisinsk senter] for en planlagt hofteoperasjon, tidligere konsultert av hans primærlege Dr. [Legenavn], og deltok av [Legenavn] MD. Under oppholdet var han under omsorg av [sykepleier], NP, og [sykepleier], RN, med [Legenavn], PA, blir også konsultert. Operasjonen hans, utført samme dag som innleggelsen, var vellykket uten rapporterte komplikasjoner. Etter operasjonen, Mr. [Pasientnavn] ble overført til Romnr. [Romnummer], Etasjenr. [Etasjenummer], for utvinning. Under hans korte opphold, hans medisinske poster, inkludert MRN [journalnummer] og konto [Kontonummer], ble håndtert i henhold til standardprotokollene til [Navn på sykehjem], hans tidligere bolig. Han ble utskrevet senere samme dag til omsorg for [Klinikknavn] for videre restitusjon.
Shaip-effekten
Gjennom våre avanserte annoteringsteknikker og NLP-applikasjon på tusenvis av sider med onkologirelaterte poster, leverte vi et svært raffinert datasett. Dette datasettet har blitt hjørnesteinen i klientens pågående og fremtidige forskningsinnsats, med sikte på å forbedre pasientresultater og behandlingseffektivitet.
Et testamente om vår evne
Suksessen til dette prosjektet understreker vår evne til å navigere i komplekse medisinske data med presisjon. Vår forpliktelse til å forbedre pasientbehandlingsresultater og akselerere helseinnovasjon har blitt anerkjent av våre klienter som medvirkende til å fremme deres NLP-evner innen onkologidomenet.
konklusjonen
Hos Shaip handler vi ikke bare om data; vi handler om å drive fremtidens helsevesen. Mens vi fortsetter å flytte grensene for hva som er mulig med AI og maskinlæring innen onkologi, er vi fortsatt dedikerte til å tilby løsninger som ikke bare er teknologisk avanserte, men også etisk forsvarlige og pasientsentrerte. Med hvert datasett, med hver modell, behandler vi ikke bare informasjon; vi former fremtiden for kreftomsorg. Som ledere på feltet er vi begeistret over mulighetene som våre NLP- og AI-evner låser opp for både helsepersonell og pasienter.
