Shaip er nå en del av Ubiquity-økosystemet: Samme team – nå støttet av utvidede ressurser for å støtte kunder i stor skala.
|
Trekk ut viktig innsikt fra ustrukturerte medisinske data ved å bruke enhetsutvinning.
Navngitt enhetsgjenkjenning (NER) i helsevesenet oppdager og kategoriserer enheter som pasientnavn, medisinske termer og ulike terminologier fra ustrukturert tekst. Ved å kategorisere enheter som sykdommer, behandlinger og symptomer, legger NER til rette for mer effektiv informasjonsutvinning og håndtering av medisinske data.
Shaip NER er skreddersydd for å hjelpe helseinstitusjoner med å tyde viktige detaljer i ustrukturerte data, og avdekke sammenhenger mellom enheter i medisinske rapporter, forsikringsdokumenter, pasientanmeldelser, kliniske notater osv. Relasjonsutvinningsteknikker brukes til å automatisk identifisere og klassifisere relasjoner mellom medisinske enheter, noe som støtter forbedret datastrukturering og beslutningstaking innen helsevesenet. Styrket av vår dyptgående ekspertise innen NLP, gir vi innsikt og takler komplekse annoteringsprosjekter, uavhengig av omfang.
En stor mengde medisinsk informasjon finnes i helsejournaler, hovedsakelig på en ustrukturert måte. Biomedisinske tekstutvinningsteknikker er mye brukt i det biomedisinske domenet for å trekke ut og analysere relevante biomedisinske enheter og relasjoner fra disse store ustrukturerte datasettene. Annotering av medisinske enheter 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
Kroppsmål, som ofte omfatter vitale tegn, dokumenteres vanligvis med sine respektive attributter i pasientjournaler. Vi kan finne og kommentere disse ulike attributtene knyttet til kroppsmål. Disse annotasjonene kan også bidra til å spore og analysere kliniske hendelser dokumentert i pasientjournaler.
I tillegg til generell medisinsk NER-annotering, kan vi fordype oss i spesialiserte domener som onkologi. For onkologidomenet inkluderer de spesifikke NER-enhetene som kan annoteres: Kreftproblem, histologi, kreftstadium, TNM-stadium, kreftgrad, dimensjon, klinisk status, tumormarkørtest, kreftmedisin, kreftkirurgi, stråling, studert gen, variasjonskode og kroppssted.
Viktige elementer i utvikling og anvendelse av NER-modeller for onkologi inkluderer etablering av en robust forskningsmetodikk, grundig evaluering av modellens ytelse og integrering av domenespesifikke teknikker for å forbedre nøyaktighet og effektivitet.
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.
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
Effektiv datainnsamling og sikring av datatilgjengelighet er avgjørende for å utvikle robuste NER-systemer for helsevesenet. Både opplæringsprosessen og finjusteringsprosessen er avhengige av datasett av høy kvalitet med gode annotasjoner for å optimalisere modellytelsen for spesifikke medisinske NER-oppgaver.
Kontakt oss nå for å lære hvordan vi kan samle inn et tilpasset NER-datasett for din unike AI/ML-løsning
Klinisk NER er en teknikk for naturlig språkbehandling (NLP) som brukes til å identifisere og trekke ut spesifikke enheter som sykdommer, symptomer, medisiner og prosedyrer fra ustrukturerte medisinske data. Den fungerer ved å trene AI-modeller på kommenterte datasett for å gjenkjenne mønstre og klassifisere kliniske termer nøyaktig.
Klinisk NER bidrar til å konvertere ustrukturerte medisinske data til strukturert, handlingsrettet innsikt. Dette gjør det mulig for AI å forbedre diagnostikk, identifisere trender i pasientbehandling og støtte bedre beslutningstaking, noe som til slutt forbedrer helseutfall.
NER brukes til å hente ut kritisk informasjon fra kliniske notater, elektroniske helsejournaler (EHR-er), patologirapporter og radiologisammendrag. Det bidrar til å identifisere enheter som medisinske tilstander, behandlinger og laboratorieresultater for analyse og driftseffektivitet.
Utfordringene inkluderer håndtering av kompleks medisinsk terminologi, forkortelser og variasjoner i dokumentasjonsstiler. Å sikre samsvar med forskrifter som HIPAA og opprettholde nøyaktighet mens man jobber med ulike datasett er også betydelige hindringer.
Kliniske NER-modeller trenes ved hjelp av domenespesifikke datasett for å forstå konteksten og betydningen av forkortelser og komplekse termer. Denne treningen sikrer høy nøyaktighet i uttrekkingen av relevante enheter til tross for variasjoner i medisinsk språk.
Opplæring krever kommenterte datasett som kliniske notater, elektroniske helsejournaler, patologirapporter og andre helsedokumenter. Disse datasettene må merkes nøye av domeneeksperter for å sikre nøyaktighet og relevans.
Klinisk NER brukes til utvinning av EHR-data, identifisering av sykdommer og medisiner, automatisering av behandling av forsikringskrav og bistand i klinisk forskning. Det er også avgjørende for å bygge AI-modeller som støtter beslutningstaking i diagnostikk og behandlingsplanlegging.
Ved å automatisere utvinningen av nøkkelinformasjon fra ustrukturerte data, reduserer Clinical NER manuell innsats, fremskynder prosesser som pasientjournalføring og behandling av krav, og gir handlingsrettet innsikt for bedre pasientbehandling.
Håndtering av sensitive medisinske data krever streng overholdelse av personvernforskrifter som HIPAA. Annoterte data må avidentifiseres for å beskytte pasientens konfidensialitet, samtidig som det gir opplæringsdata av høy kvalitet for AI-modeller.
Shaip kombinerer domeneekspertise, avanserte annoteringsverktøy og en robust kvalitetssikringsprosess for å levere nøyaktige og skalerbare kliniske NER-løsninger. Tjenestene deres er skreddersydd for å møte de unike behovene til AI-prosjekter innen helsevesenet, og sikrer samsvar og presisjon.
