Kunstig intelligens i helsevesenet

Strømlinjeform ustrukturerte data for å overvinne hverdagens utfordringer. Forenkle dataanalysen, få større innsikt og levere personlig behandling til pasienter med NLP for helsetjenester.

Helse Ai

De sterkeste kliniske NLP APIene som leverer hastighet og enkelhet

Klinisk Nlp Apis

Å trekke ut meningsfulle kliniske enheter fra ustrukturerte kliniske data

PHI-redaksjon

API for avidentifikasjon av beskyttet helseinformasjon (PHI), som fjerner alle "direkte identifikatorer", dvs. all informasjon som kan brukes til å identifisere pasienten.

SnoMed og RxNorm

Implementer et API for medisinsk fakturering og koding som bruker Natural Language Processing (NLP) for å granske og utlede Snomed CT- og RxNorm-identifikatorer.

 

Loinc

Klinisk API som inspiserer laboratorietestordrer og resultater. Lås opp medisinske laboratorieobservasjoner for identifikatorer, navn og koder ved å bruke vår NLP.

ICD-10

Svært nøyaktig API for medisinsk koding som trekker ut fakturerbare ICD-10-CM og PCS-koder fra pasientmøtedokumenter ved å klikke på en knapp.

Navngitt entitetsgjenkjenning (NER)

Klinisk NLP API som trekker ut medisinske enheter, dens kontekst og forhold fra store biter av ustrukturerte kliniske data ved hjelp av Deep Learning NLP-modeller.

Egendefinerte APIer

Skreddersydd for personlige behov. Har du et spesifikt krav? HealthcareNLPs team av forskere og ingeniører vil bygge den, spesielt for deg.

Bruk saker

De-Identifisering
De-Identifisering
Clinical Entity Recognition
Clinical Entity Recognition
Onkologiske modeller
Onkologi
Modeller
relasjon
Utvinning
Relasjonsutvinning
Radiologiske modeller
Radiologi
Modeller
Påstand
status
Påstandsstatus

Suksesshistorier

Onkologisk dataforbedring: lisensiering, avidentifikasjon og merknader

Klienten, en fremtredende helsevesen, trengte et sofistikert NLP-system for å håndtere en stor mengde onkologiske poster. Denne casestudien beskriver vårt arbeid med å forbedre klientens forskning gjennom presis datakommentarer, streng avidentifikasjon og NLP-implementering, alt i samsvar med HIPAA-forskriftene.

problem: Prosjektet kombinerte ekspert klinisk dokumentasjonsanalyse, medisinsk enhetsidentifikasjon og overholdelse av personvern til HIPAA, noe som krever både tekniske og strategiske kommentarferdigheter.

Løsning: Leverte 10,000 XNUMX avidentifiserte, merkede poster for klientens NLP-modell, overholdt HIPAA-standarder og forbedret deres onkologiske forskning og pasientbehandlingsresultater.

Casestudie for onkologi Nlp

Shaips Healthcare AI-fordeler

Nøyaktig

Nøyaktig

Vår NLP-modell har høy nøyaktighet i behandling av medisinsk tekst.

Uanstrengt

Uanstrengt

Ingen koding eller NLP-kunnskap er nødvendig. Kom i gang i løpet av sekunder.

Interface

Interface

Få tilgang til forenklet NLP-implementering og bruk.

passelig

passelig

Tilpass og finjuster til organisasjonens unike behov og krav.

interoper

interoper

Integrer den sømløst med dine eksisterende helsesystemer og arbeidsflyter.

Høyeste standarder for personvern og sikkerhet

Vår Natural Language Processing-teknologi (NLP) er designet og implementert med strenge tiltak for å sikre fullstendig sikkerhet og sikkerhet.

  • State-of-the-art krypteringsprotokoller
  • Sikker datalagring
  • Overholdelse av HIPAA og GDPR
  • Gjennomsiktig personvernpolicy
Shaip Personvern &Amp; Sikkerhet
Smarttelefon i hånden

Finner du ikke det du leter etter?

Kom i gang med våre Healthcare NLP APIer i dag

  • Ved å registrere meg godtar jeg Shaip Personvernserklæring og Våre vilkår og gi mitt samtykke til å motta B2B-markedsføringskommunikasjon fra Shaip.

Healthcare NLP er bruken av Natural Language Processing-teknologier i helsesektoren for å trekke ut, behandle og forstå komplekse medisinske data fra ulike kilder, inkludert elektroniske helsejournaler, kliniske notater, forskningsartikler og tilbakemeldinger fra pasienter, blant andre.

NLP i helsevesenet kan brukes til sykdomsprediksjon og diagnose, anbefalinger om behandlingsveier, forståelse av pasientfølelse, automatisering av dataregistrering, optimalisering av faktureringsprosesser, helseovervåking og varsling og mye mer.

NLP kan hjelpe helsepersonell til å bedre forstå en pasients historie, symptomer og bekymringer, noe som fører til mer nøyaktige diagnoser og personlige behandlingsplaner. Det gir også mulighet for effektiv behandling av store mengder data, forenkler forskning, prediktiv modellering og proaktiv helsebehandling.

Noen utfordringer inkluderer å håndtere ustrukturerte og ikke-standardiserte medisinske data, sikre datavern og sikkerhet, overvinne språklige og kulturelle barrierer og integrere NLP-systemer med eksisterende IT-infrastruktur for helsevesenet.

Healthcare NLP må overholde alle relevante lover og forskrifter for personvern, slik som Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) i USA. Dette kan innebære anonymisering av data, innhenting av pasientsamtykke og implementering av strenge datasikkerhetstiltak.

Ja, Healthcare NLP kan være et verdifullt verktøy innen telemedisin ved å legge til rette for ekstern pasientovervåking, tolke pasientens talte eller skrevne språk i sanntid, og hjelpe leger med å diagnostisere og behandle pasienter eksternt.

NLP kan bistå i medisinsk forskning ved å automatisere prosessen med litteraturgjennomgang og datautvinning, identifisere mønstre og trender i store datasett, og hjelpe forskere med å forstå kompleks medisinsk terminologi.

Ja, ved å analysere mønstre i pasientdata og medisinsk litteratur kan NLP-algoritmer forutsi sannsynligheten for sykdommer. Disse prediktive modellene kan hjelpe leger med tidlig oppdagelse og forebyggende behandling.

NLP kan trekke ut og tolke viktig klinisk informasjon fra EPJer, som diagnoser, symptomer og behandlinger. Dette kan hjelpe helsepersonell til å gjøre bedre bruk av EPJ-data, noe som fører til forbedrede pasientresultater.

Fremtiden til Healthcare NLP kan innebære mer sofistikert forståelse av medisinsk språk, sanntidsbehandling av pasientdata og sømløs integrasjon med andre helseteknologier. Det har potensialet til å revolusjonere pasientbehandling, medisinsk forskning og helseadministrasjon.