- Hva vi gjør
-
-
-
Spesialitet
-
-
-
- Hyllevaredata
-
- Løsninger
- Plattform
- Selskap
Trekk ut viktig innsikt fra ustrukturerte medisinske data ved å bruke enhetsutvinning.
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
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.
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.
2.1 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.
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.
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:
I tillegg til å identifisere kliniske enheter og deres relasjoner, kan vi også kategorisere status, negasjon og emne knyttet til disse kliniske enhetene.
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.
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.
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.
Vår datakvalitetssikringsprosess, tec-valideringer og flertrinns QA hjelper oss med å levere kvalitet som ofte overgår forventningene.
Vi er sertifisert for å opprettholde de høyeste standardene for datasikkerhet med personvern for å sikre konfidensialitet
Som eksperter på kuratering, opplæring og ledelse av team av dyktige arbeidere, kan vi sikre at prosjekter leveres innenfor budsjett.
Høy nettverksoppetid og levering i tide av data, tjenester og løsninger.
Med en pool av ressurser på land og til havs kan vi bygge og skalere team etter behov for ulike brukstilfeller.
Med kombinasjon av en global arbeidsstyrke, robust plattform og operasjonelle prosesser, hjelper Shaip med å lansere mest utfordrende AI.
Kontakt oss nå for å lære hvordan vi kan samle inn et tilpasset NER-datasett for din unike AI/ML-løsning