Recunoașterea entității denumite pentru asistența medicală
Extrageți informații esențiale din datele medicale nestructurate folosind extragerea entităților.
Clienți prezentați
Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.
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.
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.
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.
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:
- Etichetarea efectelor adverse și a agenților responsabili pentru acestea.
- 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.
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.
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