Navngitt Entity Recognition for Healthcare
Trekk ut viktig innsikt fra ustrukturerte medisinske data ved å bruke enhetsutvinning.
Utvalgte klienter
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
Hva er NER
Analyser data for å oppdage meningsfull innsikt
Named Entity Recognition (NER) i helsevesenet oppdager og kategoriserer enheter som pasientnavn, medisinske termer og ulike terminologier fra ustrukturert tekst. Denne evnen øker datautvinning, letter informasjonsinnhenting og styrker sofistikerte AI-systemer, og etablerer den som et viktig instrument for helseinstitusjoner.
Shaip NER er skreddersydd for å hjelpe helseinstitusjoner med å dechiffrere viktige detaljer i ustrukturerte data, og avsløre sammenhenger mellom enheter i medisinske rapporter, forsikringsdokumenter, pasientanmeldelser, kliniske notater osv. Styrket av vår dype ekspertise innen NLP, gir vi innsikt og takler komplekse merknadsprosjekter , uavhengig av deres størrelse.
Vår ekspertise
Navngitt entitetsgjenkjenning (NER)
Clinical NER API identifiserer og trekker ut medisinske enheter, dens kontekst og forhold fra store deler av ustrukturerte kliniske data ved hjelp av Deep Learning NLP-modeller. I forbindelse med helsetjenester kan API nøyaktig oppdage og kategorisere ord eller uttrykk i en tekst som representerer medisinsk viktig informasjon.
Identifikasjon av problem, anatomisk struktur, medisin, prosedyre fra medisinske journaler som EPJer; er vanligvis ustrukturerte og krever ytterligere behandling for å trekke ut strukturert informasjon. Dette er ofte komplekst og krever at domeneeksperter henter ut relevante enheter.
Kategorier som vanligvis oppdages av Medical NER API inkluderer:
- MEDISINSK TILSTAND: Identifiserer sykdommer, skader, symptomer eller helseplager.
- MEDISERING: Navn på legemidler, behandlinger eller andre terapeutiske stoffer.
- ANATOMI: Begreper relatert til kroppsdeler, organer eller anatomiske strukturer.
- FREMGANGSMÅTE: Identifiserer medisinske inngrep, tester eller operasjoner.
- PRØVE RESULTATER: Fremhever resultater fra medisinske tester.
- PERSON: Identifiserer personer involvert i pasientens omsorg eller personlige liv.
- TID: Identifiserer tidsrelaterte referanser, for eksempel varigheter, frekvenser eller spesifikke datoer.
Eksempler
1. Anerkjennelse av klinisk enhet
Et stort volum av medisinsk informasjon er tilstede i helsejournaler, hovedsakelig på en ustrukturert måte. Medisinsk enhetsannotering forenkler transformasjonen av dette ustrukturerte innholdet til et organisert format.
2. Attribusjon
2.1 Medisinegenskaper
Nesten hver journal inneholder detaljer om medisiner og deres egenskaper, et avgjørende aspekt ved klinisk praksis. Det er mulig å finne og markere de forskjellige egenskapene til disse medisinene etter etablerte retningslinjer.
2.2 Lab Dataattributter
Laboratoriedata i medisinske journaler inkluderer ofte deres spesifikke attributter. Vi kan skjelne og kommentere disse egenskapene til laboratoriedataene i tråd med etablerte retningslinjer.
2.3 Kroppsmålingsattributter
Kroppsmålinger, som ofte omfatter vitale tegn, er vanligvis dokumentert med sine respektive egenskaper i medisinske journaler. Vi kan finne og kommentere disse ulike egenskapene knyttet til kroppsmål.
3. Onkologispesifikk NER
I tillegg til generelle medisinske merknader for navngitt entitetsgjenkjenning (NER), kan vi fordype oss i spesialiserte domener som onkologi og radiologi. For onkologidomenet inkluderer de spesifikke NER-enhetene som kan annoteres: Kreftproblem, histologi, kreftstadium, TNM-stadium, kreftgrad, dimensjon, klinisk status, tumormarkørtest, kreftmedisin, kreftkirurgi, stråling, genstudert, variasjon Kode og Body Site.
4. Bivirkninger NER & forhold
I tillegg til å identifisere og kommentere primære kliniske enheter og deres relasjoner, kan vi også fremheve bivirkningene forbundet med spesifikke legemidler eller prosedyrer. Den skisserte tilnærmingen innebærer:
- Merking av bivirkninger og agentene som er ansvarlige for dem.
- Bestemme og dokumentere forholdet mellom den uønskede effekten og dens årsak.
5. Påstandsstatus
I tillegg til å identifisere kliniske enheter og deres relasjoner, kan vi også kategorisere status, negasjon og emne knyttet til disse kliniske enhetene.
Hvorfor Shaip?
Dediker Team
Dataforskere bruker over 80 % av tiden på dataforberedelse. Med outsourcing kan teamet fokusere på utvikling av algoritmer, og overlate den kjedelige delen av å trekke ut NER til oss.
Skalerbarhet
ML-modeller krever innsamling og merking av store deler av datasett, noe som krever at bedrifter trekker inn ressurser fra andre team. Vi tilbyr domeneeksperter som enkelt kan skaleres.
Bedre kvalitet
Dedikerte domeneeksperter, som kommenterer dag inn og dag ut, vil – hver dag – gjøre en overlegen jobb sammenlignet med et team, som imøtekommer annoteringsoppgaver i deres travle tidsplaner.
Operasjonell Excellence
Vår datakvalitetssikringsprosess, tec-valideringer og flertrinns QA hjelper oss med å levere kvalitet som ofte overgår forventningene.
Sikkerhet med personvern
Vi er sertifisert for å opprettholde de høyeste standardene for datasikkerhet med personvern for å sikre konfidensialitet
konkurranse~~POS=TRUNC priser
Som eksperter på kuratering, opplæring og ledelse av team av dyktige arbeidere, kan vi sikre at prosjekter leveres innenfor budsjett.
Tilgjengelighet og levering
Høy nettverksoppetid og levering i tide av data, tjenester og løsninger.
Global arbeidsstyrke
Med en pool av ressurser på land og til havs kan vi bygge og skalere team etter behov for ulike brukstilfeller.
Mennesker, prosess og plattform
Med kombinasjon av en global arbeidsstyrke, robust plattform og operasjonelle prosesser, hjelper Shaip med å lansere mest utfordrende AI.
Vil du bygge dine egne NER-treningsdata?
Kontakt oss nå for å lære hvordan vi kan samle inn et tilpasset NER-datasett for din unike AI/ML-løsning