Recunoașterea entității denumite pentru asistența medicală

Extragerea/Recunoașterea entităților pentru a antrena modele NLP

Extrageți informații esențiale din datele medicale nestructurate folosind extragerea entităților.

Servicii de recunoaștere a entității denumite

Clienți prezentați

Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

Ce este NER

Analizați datele pentru a descoperi informații semnificative

Named Entity Recognition (NER) în asistența medicală detectează și clasifică entități precum numele pacienților, termenii medicali și diverse terminologii din text nestructurat. Această capacitate crește extragerea datelor, ușurează regăsirea informațiilor și împuternicește sistemele AI sofisticate, stabilindu-l ca un instrument esențial pentru instituțiile de asistență medicală. 

Shaip NER este conceput pentru a ajuta instituțiile medicale să descifreze detalii vitale în date nestructurate, dezvăluind conexiunile dintre entități în rapoarte medicale, documente de asigurare, recenzii ale pacienților, note clinice etc. Susținuți de expertiza noastră profundă în NLP, oferim perspective și abordăm proiecte complexe de adnotare. , indiferent de amploarea lor.

Expertiza noastră

Recunoașterea entității denumite (NER)

Clinical NER API identifică și extrage entitățile medicale, contextul și relația acestuia din cantități mari de date clinice nestructurate folosind modele Deep Learning NLP. În contextul asistenței medicale, API-ul poate detecta și clasifica cu precizie cuvinte sau expresii dintr-un text care reprezintă informații semnificative din punct de vedere medical.

Identificarea problemei, a structurii anatomice, a medicinei, a procedurii din dosarele medicale, cum ar fi EHR; sunt de obicei nestructurate și necesită procesare suplimentară pentru a extrage informații structurate. Acest lucru este adesea complex și necesită experți în domeniu pentru a extrage entitățile relevante.

Categoriile detectate de obicei de Medical NER API includ:

  • CONDITIE MEDICALA: Identifică boli, răni, simptome sau orice plângere de sănătate.
  • MEDICAMENT: Denumiri de medicamente, tratamente sau alte substanțe terapeutice.
  • ANATOMIE: Termeni legați de părți ale corpului, organe sau structuri anatomice.
  • PROCEDURĂ: Identifică intervenții medicale, teste sau operații.
  • REZULTATUL TESTULUI: Evidențiază rezultatele testelor medicale.
  • PERSOANĂ: Identifică persoanele implicate în îngrijirea pacientului sau în viața personală.
  • TIMP: Identifică referințe legate de timp, cum ar fi durate, frecvențe sau date specifice.

Exemple

1. Recunoașterea entităților clinice

Un volum vast de informații medicale este prezent în dosarele de sănătate, predominant într-o manieră nestructurată. Adnotarea entității medicale facilitează transformarea acestui conținut nestructurat într-un format organizat.

Adnotare entitate clinică
Atributele medicinei

2. Atribuire

2.1 Atributele medicinei

Aproape fiecare fișă medicală conține detalii despre medicamente și caracteristicile acestora, un aspect crucial al practicii clinice. Este posibil să se identifice și să marcheze diferitele atribute ale acestor medicamente urmând liniile directoare stabilite.

 

2.2 Atributele datelor de laborator

Datele de laborator din dosarele medicale includ adesea atributele lor specifice. Putem discerne și adnota aceste atribute ale datelor de laborator în conformitate cu liniile directoare stabilite.

Atributele datelor de laborator
Atribute de măsurare a corpului

2.3 Atribute de măsurare a corpului

Măsurătorile corpului, care cuprind adesea semne vitale, sunt de obicei documentate cu atributele lor respective în dosarele medicale. Putem identifica și adnota aceste diferite atribute legate de măsurătorile corpului.

3. NER Specific Oncologic

Pe lângă adnotările medicale generale de recunoaștere a entităților denumite (NER), putem aprofunda în domenii specializate, cum ar fi oncologia și radiologia. Pentru domeniul oncologie, entitățile NER specifice care pot fi adnotate includ: Problemă cancerului, Histologie, Stadiul cancerului, Stadiul TNM, Gradul cancerului, Dimensiunea, Starea clinică, Testul markerului tumoral, Medicina cancerului, Chirurgia cancerului, Radiații, Gene studiată, Variație Cod și site-ul corpului.

Adnotare Ner specifică oncologiei
Adnotarea efectului advers

4. Efect advers NER și relație

Pe lângă identificarea și adnotarea entităților clinice primare și a relațiilor lor, putem evidenția și efectele secundare asociate cu anumite medicamente sau proceduri. Abordarea prezentată presupune:

  1. Etichetarea efectelor adverse și a agenților responsabili pentru acestea.
  2. Determinarea și documentarea relației dintre efectul advers și agentul cauzal al acestuia.

5. Starea afirmației

Dincolo de identificarea entităților clinice și a relațiilor lor, putem, de asemenea, clasifica statutul, negația și subiectul aferente acestor entități clinice.

Stare-Negație-Subiect

De ce Shaip?

Echipa dedicată

Oamenii de știință de date petrec peste 80% din timp în pregătirea datelor. Cu externalizarea, echipa se poate concentra pe dezvoltarea algoritmilor, lăsând partea plictisitoare a extragerii NER în seama noastră.

Scalabilitate

Modelele ML necesită colectarea și etichetarea unor bucăți mari de seturi de date, ceea ce necesită companiilor să atragă resurse de la alte echipe. Oferim experți în domeniu care pot fi scalați cu ușurință.

Calitate mai buna

Experții de domeniu dedicați, care adnotă zi de zi și zi în afară vor face – în orice zi – o treabă superioară în comparație cu o echipă, care se adaptează sarcinilor de adnotare în programul lor încărcat.

Excelență operațională

Procesul nostru de asigurare a calității datelor, validările tehnice și QA în mai multe etape, ne ajută să oferim o calitate care depășește adesea așteptările.

Securitate cu confidențialitate

Suntem certificați pentru menținerea celor mai înalte standarde de securitate a datelor cu confidențialitate pentru a asigura confidențialitatea

Preturi competitive

În calitate de experți în organizarea, instruirea și gestionarea echipelor de muncitori calificați, ne putem asigura că proiectele sunt livrate în limita bugetului.

Disponibilitate și livrare

Activități ridicate ale rețelei și livrare la timp a datelor, serviciilor și soluțiilor.

Forța de muncă globală

Cu un grup de resurse onshore și offshore, putem construi și scala echipe după cum este necesar pentru diferite cazuri de utilizare.

Oameni, proces și platformă

Cu o combinație de forță de muncă globală, platformă robustă și procese operaționale, Shaip ajută la lansarea celei mai provocatoare IA.

Shaip Contactează-ne

Doriți să vă construiți propriile date de antrenament NER?

Contactați-ne acum pentru a afla cum putem colecta un set de date NER personalizat pentru soluția dvs. unică AI/ML

  • Prin înregistrare, sunt de acord cu Shaip Politica de Confidențialitate și Termeni şi Condiții și îmi dau consimțământul pentru a primi comunicări de marketing B2B de la Shaip.