Extrageți informații esențiale din datele medicale nestructurate folosind extragerea entităților.
Recunoașterea entităților denumite (NER) în domeniul sănătății detectează și clasifică entități precum numele pacienților, termenii medicali și diverse terminologii din text nestructurat. Prin clasificarea entităților precum boli, tratamente și simptome, NER facilitează extragerea mai eficientă a informațiilor și gestionarea datelor medicale.
Shaip NER este conceput pentru a ajuta instituțiile medicale să descifreze detalii vitale din datele nestructurate, dezvăluind conexiunile dintre entități din rapoartele medicale, documentele de asigurare, recenziile pacienților, notele clinice etc. Tehnicile de extragere a relațiilor sunt utilizate pentru a identifica și clasifica automat relațiile dintre entitățile medicale, sprijinind o structurare îmbunătățită a datelor și luarea deciziilor în domeniul sănătății. Susținute de expertiza noastră vastă în NLP, oferim informații și abordăm proiecte complexe de adnotare, indiferent de amploarea lor.
Un volum vast de informații medicale este prezent în dosarele medicale, predominant într-o manieră nestructurată. Tehnicile de extragere a textului biomedical sunt utilizate pe scară largă în domeniul biomedical pentru a extrage și analiza entități și relații biomedicale relevante din aceste seturi mari de date nestructurate. Adnotarea entităților medicale facilitează transformarea acestui conținut nestructurat într-un format organizat.
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 corporale, care includ adesea semnele vitale, sunt de obicei documentate cu atributele lor respective în dosarele medicale. Putem identifica și adnota aceste diverse atribute legate de măsurătorile corporale. Aceste adnotări pot ajuta, de asemenea, la urmărirea și analizarea evenimentelor clinice documentate în dosarele medicale.
Pe lângă adnotarea NER medicală generală, putem aprofunda domenii specializate, cum ar fi oncologia. Pentru domeniul oncologiei, entitățile NER specifice care pot fi adnotate includ: Problema cancerului, Histologia, Stadiul cancerului, Stadiul TNM, Gradul cancerului, Dimensiunea, Statusul clinic, Testul markerilor tumorali, Medicina cancerului, Chirurgia cancerului, Radiațiile, Gena studiată, Codul variației și Localizarea corpului.
Elementele cheie în dezvoltarea și aplicarea modelelor NER pentru oncologie includ stabilirea unei metodologii de cercetare robuste, evaluarea amănunțită a performanței modelului și integrarea tehnicilor specifice domeniului pentru a îmbunătăți acuratețea și eficiența.
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:
Dincolo de identificarea entităților clinice și a relațiilor lor, putem, de asemenea, clasifica statutul, negația și subiectul aferente acestor entități clinice.
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.
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.
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.
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.
Suntem certificați pentru menținerea celor mai înalte standarde de securitate a datelor cu confidențialitate pentru a asigura confidențialitatea
În calitate de experți în organizarea, instruirea și gestionarea echipelor de muncitori calificați, ne putem asigura că proiectele sunt livrate în limita bugetului.
Activități ridicate ale rețelei și livrare la timp a datelor, serviciilor și soluțiilor.
Cu un grup de resurse onshore și offshore, putem construi și scala echipe după cum este necesar pentru diferite cazuri de utilizare.
Cu o combinație de forță de muncă globală, platformă robustă și procese operaționale, Shaip ajută la lansarea celei mai provocatoare IA.
Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.
Colectarea eficientă a datelor și asigurarea disponibilității acestora sunt esențiale pentru dezvoltarea unor sisteme NER robuste în domeniul sănătății. Procesul de instruire și procesul de reglare fină depind atât de seturi de date de înaltă calitate, bine adnotate, pentru a optimiza performanța modelului pentru sarcini NER medicale specifice.
Contactați-ne acum pentru a afla cum putem colecta un set de date NER personalizat pentru soluția dvs. unică AI/ML
NER clinic este o tehnică de procesare a limbajului natural (NLP) utilizată pentru a identifica și extrage entități specifice precum boli, simptome, medicamente și proceduri din date medicale nestructurate. Funcționează prin antrenarea modelelor de inteligență artificială pe seturi de date adnotate pentru a recunoaște tiparele și a clasifica termenii clinici cu precizie.
Resurse netede clinice (RNE) ajută la transformarea datelor medicale nestructurate în informații structurate și utile. Acest lucru permite inteligenței artificiale să îmbunătățească diagnosticele, să identifice tendințele în îngrijirea pacienților și să sprijine o mai bună luare a deciziilor, îmbunătățind în cele din urmă rezultatele asistenței medicale.
NER este utilizat pentru a extrage informații critice din notițele clinice, dosarele electronice de sănătate (EHR), rapoartele de patologie și rezumatele radiologice. Acesta ajută la identificarea entităților precum afecțiunile medicale, tratamentele și rezultatele de laborator pentru analiză și eficiență operațională.
Printre provocări se numără gestionarea terminologiei medicale complexe, a abrevierilor și a variațiilor stilurilor de documentație. Asigurarea conformității cu reglementări precum HIPAA și menținerea acurateței în timp ce se lucrează cu seturi de date diverse sunt, de asemenea, obstacole semnificative.
Modelele clinice NER sunt antrenate folosind seturi de date specifice domeniului pentru a înțelege contextul și semnificația abrevierilor și a termenilor complecși. Această instruire asigură o precizie ridicată în extragerea entităților relevante, în ciuda variațiilor limbajului medical.
Instruirea necesită seturi de date adnotate, cum ar fi notițe clinice, dosare medicale electronice, rapoarte de patologie și alte documente medicale. Aceste seturi de date trebuie etichetate meticulos de către experți în domeniu pentru a asigura acuratețea și relevanța.
NER clinic este utilizat în extragerea datelor EHR, identificarea bolilor și medicamentelor, automatizarea procesării cererilor de despăgubire și sprijinirea cercetării clinice. De asemenea, este esențial pentru construirea de modele de inteligență artificială care să sprijine luarea deciziilor în diagnosticare și planificarea tratamentului.
Prin automatizarea extragerii informațiilor cheie din datele nestructurate, Clinical NER reduce efortul manual, accelerează procese precum înregistrarea dosarelor pacienților și procesarea cererilor de rambursare și oferă informații utile pentru o îngrijire mai bună a pacienților.
Gestionarea datelor medicale sensibile necesită respectarea strictă a reglementărilor privind confidențialitatea, precum HIPAA. Datele adnotate trebuie anonimizate pentru a proteja confidențialitatea pacientului, oferind în același timp date de antrenament de înaltă calitate pentru modelele de inteligență artificială.
Shaip combină expertiza în domeniu, instrumente avansate de adnotare și un proces robust de asigurare a calității pentru a oferi soluții NER clinice precise și scalabile. Serviciile lor sunt adaptate pentru a satisface nevoile unice ale proiectelor de inteligență artificială din domeniul sănătății, asigurând conformitatea și precizia.
