Töltse le az esettanulmányt
A rák leküzdésére irányuló törekvésben az adatok ugyanolyan létfontosságúak, mint az elszántság. A Shaipnél büszkék vagyunk arra, hogy jelentős ugrást tettünk az onkológiai kutatások terén azáltal, hogy segítettünk ügyfelünknek egy olyan testreszabott NLP-modellt kidolgozni, amely az innováció, a precizitás és a magánélet bizonyítékaként szolgál.
A kihívás megértése
Ügyfelünknek, aki az egészségügyben vezető szerepet tölt be, ijesztő feladat előtt kellett állnia: az onkológiai kórlapok széles skáláját kellett feldolgoznia, miközben egyensúlyban volt az aprólékos adatelemzés és a szigorú adatvédelmi normák között. A cél egyértelmű volt – az onkológiai kutatás finomítása a szabályozási keretek között.
A megoldás megalkotása
A válaszunk egy átfogó stratégia megvalósítása volt, amely magában foglalja a klinikai adatok lefedettségét, a HIPAA-nak megfelelő szigorú deazonosítást és robusztus annotációs irányelvek létrehozását. Ezek a lépések biztosították a nagy pontosságú adatfeljegyzések kézbesítését és a betegek magánéletének maximális tiszteletben tartását.
Az egészségügyi terminológiák megértése
Annak érdekében, hogy segítsük az ügyfelet egy egyedi NLP-modell kidolgozásában, elmélyültünk az onkológiában használt egyedi nyelvezetben és terminológiákban. Szakértőink megértették az onkológiai diskurzus árnyalatait és kontextusát
Adatgyűjtés: Navigálás az Adat-óceánon
Utunk ezzel az onkológiai projekttel az adatok óceánjában való navigáláshoz hasonlított. Elengedhetetlen volt, hogy ne csak átússzuk ezt a hatalmasságot, hanem mélyre is merüljünk, és felszínre hozzuk a benne rejtőző betekintés gyöngyszemeit.
Az annotátorok: Az adatpontosság el nem énekelt hősei
Minden általunk jegyzett adatpont mögött egy csapat énekelt hős állt. Az onkológiai adatok speciális igényeire kiképzett annotátoraink precízen dolgoztak azon, hogy minden címke és címke szándékosan kerüljön elhelyezésre. A terület szakértői hatékonyan azonosították és kategorizálták azokat a kulcsfontosságú orvosi entitásokat, amelyek az onkológiai kutatások éltető elemei voltak. Ez a részletekre való odafigyelés kritikus fontosságú volt egy olyan adatkészlet felépítésében, amelyből a gépek tanulhatnak, és amelyre az orvosok támaszkodhatnak.
Onkológiai Klinikai Megjegyzés Nyilatkozat
„Jane Doe betegnél IIIB stádiumú nem-kissejtes tüdőrákot (NSCLC), különösen adenokarcinómát diagnosztizáltak 03. A rák a tüdő jobb alsó lebenyében található. A TNM staging rendszer szerint T05N2023M3 besorolású, 2 cm x 0 cm-es daganatmérettel. Az EGFR 5-es exon delécióját a tumorbiopsziás minta PCR-analízisével azonosítottuk. A Carboplatin AUC 3 és 19 mg/m² pemetrexed kemoterápiát 5-án kezdték el, és 500 hetente kell beadni. 03-én megkezdődött a külső sugárterápia (EBRT) 20 Gy dózisban, 2023 frakcióban. A beteg kezelése folyamatban van, és a legutóbbi MRI-n nincs bizonyíték agyi áttétekre. A lymphovascularis invázió lehetőségét még nem határozták meg, és továbbra is bizonytalan, hogy a beteg mennyire tolerálja a teljes kemoterápiás kezelést.
Adatok azonosításának megszüntetése: Etika és innováció
Ahogy fejlődtünk NLP-képességeink terén, szilárdan kitartottunk az etikai normák iránti elkötelezettségünk mellett. Az adatok azonosításának megszüntetése ugyanolyan fontos volt, mint elemzésük, biztosítva, hogy innovációs törekvésünk soha ne sértse a betegek magánéletét.
On [Dátumminta], 11:00 órakor, Mr. [Patient Name], idős [Kor], felvették [Az egészségügyi központ neve] tervezett csípőműtétre, amelyet előzetesen az alapellátó orvosa, dr. [Orvos neve], és részt vett [Orvos neve] MD. Ottléte alatt gondozása alatt állt [Gyakorló nővér], NP, és [Gyakorló nővér], RN, vele [Orvos neve], PA, szintén konzultáltak. A felvétellel egy napon végrehajtott műtétje sikeres volt, komplikáció nélkül. A műtétet követően Mr. [Páciens neve] számú szobába helyezték át. [Szoba szám], emelet sz. [Foor Number], gyógyulásért. Rövid tartózkodása alatt orvosi feljegyzései, köztük az MRN [Orvosi nyilvántartás száma] és Számla [Számlaszám], szabvány protokollja szerint kezelték [Nővérotthon neve], előző lakhelye. Még aznap kiengedték a gondozásba [Klinika neve] további gyógyulásért.
A Shaip hatás
Fejlett annotációs technikáinkkal és több ezer oldalnyi onkológiai vonatkozású feljegyzésre kiterjedő NLP-alkalmazásunkkal rendkívül finomított adatkészletet biztosítottunk. Ez az adatkészlet az ügyfél folyamatban lévő és jövőbeli kutatási erőfeszítéseinek sarokkövévé vált, amelyek célja a betegek kimenetelének és az ellátás hatékonyságának javítása.
Képességünk bizonyítéka
A projekt sikere rámutat arra, hogy képesek vagyunk precízen navigálni az összetett orvosi adatokban. Ügyfeleink elismerték a betegellátási eredmények javítása és az egészségügyi innováció felgyorsítása iránti elkötelezettségünket, amely fontos szerepet játszik NLP-képességeik fejlesztésében az onkológia területén.
Következtetés
A Shaipnél nem csak az adatokkal foglalkozunk; az egészségügy jövőjét mozdítjuk elő. Miközben továbbra is feszegetjük a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás lehetőségeinek határait az onkológiában, továbbra is elkötelezettek vagyunk amellett, hogy olyan megoldásokat kínáljunk, amelyek nemcsak technológiailag fejlettek, hanem etikailag is megalapozottak és betegközpontúak. Minden adathalmaznál, minden modellnél nem csak információkat dolgozunk fel; alakítjuk a rákellátás jövőjét. A terület vezetőiként izgatottak vagyunk az NLP- és AI-képességeink által az egészségügyi szakemberek és a betegek számára kínált lehetőségek miatt.
