- Amit kínálunk
-
-
-
Szakterület
-
-
-
- Készen kapható adatok
-
- Megoldások
- Emelvény
- Cég
Szerezzen ki lényeges betekintést a strukturálatlan egészségügyi adatokból az entitáskivonat segítségével.
A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.
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.
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.
2.1 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.
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.
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 klinikai entitások és kapcsolataik meghatározásán túlmenően az ezekhez a klinikai entitásokhoz tartozó állapotok, tagadások és alanyok is besorolhatók.
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.
Az ML-modellek nagy adathalmazok gyűjtését és címkézését igénylik, amihez a vállalatoknak más csapatoktól erőforrásokat kell bevonniuk. Könnyen skálázható domain szakértőket kínálunk.
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.
Az adatminőség-biztosítási folyamatunk, a tec-ellenőrzéseink és a többlépcsős minőségbiztosításunk segítenek nekünk olyan minőséget biztosítani, amely gyakran meghaladja az elvárásokat.
Tanúsítvánnyal rendelkezünk az adatbiztonság legmagasabb szintjének fenntartására, az adatvédelemre a titoktartás érdekében
Szakértőkként a szakképzett munkásokból álló csoportok kurátora, képzése és irányítása terén biztosíthatjuk, hogy a projektek a költségvetésen belül valósuljanak meg.
Az adatok, szolgáltatások és megoldások magas szintű hálózati és időben történő szállítása.
A szárazföldi és tengeri erőforrások készletével csapatokat építhetünk és bővíthetünk a különféle felhasználási esetekhez.
A globális munkaerő, a robusztus platform és a működési folyamatok kombinációjával a Shaip segít elindítani a legnagyobb kihívást jelentő AI-t.
Lépjen kapcsolatba velünk most, hogy megtudja, hogyan gyűjthetünk egyéni NER-adatkészletet az Ön egyedi AI/ML-megoldásához