Elnevezésű Entity Recognition for Healthcare
Szerezzen ki lényeges betekintést a strukturálatlan egészségügyi adatokból az entitáskivonat segítségével.
Kiemelt ügyfelek
A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.
Mi az a NER
Elemezze az adatokat, hogy értelmes betekintést nyerjen
Az egészségügyben a Named Entity Recognition (NER) funkció észleli és kategorizálja az entitásokat, például a betegek nevét, orvosi kifejezéseket és különféle terminológiákat a strukturálatlan szövegből. Ez a képesség javítja az adatkinyerést, megkönnyíti az információ-visszakeresést, és képessé teszi a kifinomult mesterséges intelligencia-rendszereket, és az egészségügyi intézmények alapvető eszközévé teszi.
A Shaip NER célja, hogy segítsen az egészségügyi intézményeknek megfejteni a strukturálatlan adatok létfontosságú részleteit, feltárva az entitások közötti kapcsolatokat orvosi jelentésekben, biztosítási dokumentumokban, betegértékelésekben, klinikai feljegyzésekben stb. Az NLP-ben szerzett mélyreható szakértelmünkre támaszkodva betekintést nyújtunk, és komplex annotációs projekteket kezelünk. , függetlenül azok nagyságától.
Szakértelem
Elnevezett entitás-felismerés (NER)
A Clinical NER API a Deep Learning NLP-modellek segítségével azonosítja és kivonja az orvosi entitásokat, azok kontextusát és kapcsolatát a strukturálatlan klinikai adatok nagy részéből. Az egészségügyi ellátással összefüggésben az API pontosan képes észlelni és kategorizálni a szövegben olyan szavakat vagy kifejezéseket, amelyek orvosilag jelentős információkat képviselnek.
Probléma, anatómiai felépítés, gyógyszer, eljárás azonosítása orvosi feljegyzésekből, például EHR-ekből; általában strukturálatlanok, és további feldolgozást igényelnek a strukturált információk kinyeréséhez. Ez gyakran bonyolult, és tartományi szakértőkre van szükség a releváns entitások kinyeréséhez.
A Medical NER API által általában észlelt kategóriák a következők:
- EGÉSZSÉGI ÁLLAPOT: Betegségeket, sérüléseket, tüneteket vagy bármilyen egészségügyi panaszt azonosít.
- GYÓGYSZER: Gyógyszerek, kezelések vagy egyéb terápiás anyagok nevei.
- ANATÓMIA: Testrészekre, szervekre vagy anatómiai struktúrákra vonatkozó kifejezések.
- ELJÁRÁS: Azonosítja az orvosi beavatkozásokat, vizsgálatokat vagy műveleteket.
- TESZTEREDMÉNY: Kiemeli az orvosi vizsgálatok eredményeit.
- SZEMÉLY: A páciens gondozásában vagy személyes életében részt vevő személyeket azonosítja.
- IDŐ: Idővel kapcsolatos hivatkozásokat azonosít, például időtartamokat, gyakoriságokat vagy konkrét dátumokat.
Példák
1. Klinikai entitás felismerés
Az egészségügyi feljegyzésekben hatalmas mennyiségű orvosi információ található, túlnyomórészt strukturálatlan formában. Az orvosi entitás annotáció megkönnyíti ennek a strukturálatlan tartalomnak a szervezett formátumba való átalakítását.
2. Attribútum
2.1 Gyógyszertulajdonságok
Szinte minden orvosi feljegyzés tartalmaz részleteket a gyógyszerekről és azok jellemzőiről, ami a klinikai gyakorlat döntő szempontja. Lehetséges pontosan meghatározni és megjelölni ezeknek a gyógyszereknek a különböző tulajdonságait a megállapított irányelvek szerint.
2.2 Laboratóriumi adatok attribútumai
Az orvosi feljegyzésekben szereplő laboratóriumi adatok gyakran tartalmazzák azok sajátos jellemzőit. A laboratóriumi adatok ezen attribútumait a megállapított irányelveknek megfelelően felismerhetjük és megjegyzésekkel látjuk el.
2.3 Testmérési tulajdonságok
A testméréseket, amelyek gyakran az életjeleket is magukban foglalják, jellemzően a megfelelő attribútumokkal együtt dokumentálják az orvosi feljegyzésekben. Pontosan meg tudjuk határozni és megjegyzésekkel ellátni ezeket a testméretekkel kapcsolatos különféle attribútumokat.
3. Onkológiai specifikus NER
Az általános orvosi elnevezett entitásfelismerő (NER) annotációk mellett olyan speciális területekre is elmélyülhetünk, mint az onkológia és a radiológia. Az onkológiai tartományban a megjegyzésekkel ellátható NER-entitások a következők: rákprobléma, szövettan, rák stádium, TNM-stádium, rák fokozata, dimenzió, klinikai állapot, tumormarker teszt, rákgyógyászat, ráksebészet, sugárzás, géntanulmányozott, variáció Kód és törzshely.
4. Káros hatás, NER és kapcsolat
Az elsődleges klinikai entitások és kapcsolataik pontos meghatározása és megjegyzése mellett kiemelhetjük az egyes gyógyszerekhez vagy eljárásokhoz kapcsolódó mellékhatásokat is. A vázolt megközelítés a következőket tartalmazza:
- A káros hatások és az ezekért felelős szerek címkézése.
- A káros hatás és kórokozója közötti kapcsolat meghatározása és dokumentálása.
5. Az állítás állapota
A klinikai entitások és kapcsolataik meghatározásán túlmenően az ezekhez a klinikai entitásokhoz tartozó állapotok, tagadások és alanyok is besorolhatók.
Miért Shaip?
Dedikált csapat
Az adatkutatók az idő több mint 80%-át az adatok előkészítésével töltik. Az outsourcing segítségével a csapat az algoritmusok fejlesztésére koncentrálhat, ránk bízva a NER kitermelésének fárasztó részét.
Skálázhatóság
Az ML-modellek nagy adathalmazok gyűjtését és címkézését igénylik, amihez a vállalatoknak más csapatoktól erőforrásokat kell bevonniuk. Könnyen skálázható domain szakértőket kínálunk.
Jobb minőség
Az elhivatott domain szakértők, akik nap mint nap jegyzeteket készítenek, minden nap kiváló munkát végeznek egy csapathoz képest, amely elfoglaltságaik mellett eleget tesz a jegyzetelési feladatoknak.
Működési kiválóság
Az adatminőség-biztosítási folyamatunk, a tec-ellenőrzéseink és a többlépcsős minőségbiztosításunk segítenek nekünk olyan minőséget biztosítani, amely gyakran meghaladja az elvárásokat.
Biztonság adatvédelemmel
Tanúsítvánnyal rendelkezünk az adatbiztonság legmagasabb szintjének fenntartására, az adatvédelemre a titoktartás érdekében
Versenyképes árképzés
Szakértőkként a szakképzett munkásokból álló csoportok kurátora, képzése és irányítása terén biztosíthatjuk, hogy a projektek a költségvetésen belül valósuljanak meg.
Elérhetőség és szállítás
Az adatok, szolgáltatások és megoldások magas szintű hálózati és időben történő szállítása.
Globális munkaerő
A szárazföldi és tengeri erőforrások készletével csapatokat építhetünk és bővíthetünk a különféle felhasználási esetekhez.
Emberek, folyamat és platform
A globális munkaerő, a robusztus platform és a működési folyamatok kombinációjával a Shaip segít elindítani a legnagyobb kihívást jelentő AI-t.
Szeretné elkészíteni saját NER edzési adatait?
Lépjen kapcsolatba velünk most, hogy megtudja, hogyan gyűjthetünk egyéni NER-adatkészletet az Ön egyedi AI/ML-megoldásához