Mesterséges intelligencia az egészségügyben

Egyszerűsítse a strukturálatlan adatokat a mindennapi kihívások leküzdéséhez. Egyszerűsítse az adatelemzést, nyerjen jobb betekintést, és biztosítson személyre szabott ellátást az egészségügyi NLP-vel rendelkező betegek számára.

Egészségügy Ai

A legerősebb klinikai NLP API-k, amelyek gyorsaságot és egyszerűséget biztosítanak

Klinikai Nlp Apis

Jelentős klinikai entitások kinyerése strukturálatlan klinikai adatokból

PHI szerkesztés

API a Védett egészségügyi információk azonosításának megszüntetésére (PHI), amely eltávolítja az összes „közvetlen azonosítót”, azaz minden olyan információt, amely a páciens azonosítására használható.

SnoMed & RxNorm

Valósítson meg egy API-t az orvosi számlázáshoz és kódoláshoz, amely természetes nyelvi feldolgozást (NLP) használ a Snomed CT és RxNorm azonosítók alapos vizsgálatára és származtatására.

 

Loinc

Klinikai API, amely ellenőrzi a laboratóriumi vizsgálati rendeléseket és eredményeket. Oldja fel az orvosi laboratóriumi megfigyeléseket azonosítók, nevek és kódok számára az NLP segítségével.

ICD-10

Rendkívül pontos API az orvosi kódoláshoz, amely egyetlen gombnyomással kinyeri a számlázható ICD-10-CM és PCS kódokat a betegek találkozási dokumentumaiból.

Elnevezett entitás-felismerés (NER)

Klinikai NLP API, amely a Deep Learning NLP-modellek segítségével bontja ki az orvosi entitásokat, azok összefüggéseit és kapcsolatait strukturálatlan klinikai adatok nagy részéből.

Egyéni API-k

Személyre szabott igényekre szabva. Van konkrét követelménye? A HealthcareNLP kutatóiból és mérnökeiből álló csapata elkészíti, különösen az Ön számára.

Használjon ügyeket

De-azonosítás
De-azonosítás
Klinikai entitás felismerés
Klinikai entitás felismerés
Onkológiai modellek
Oncology
Modellek
Kapcsolat
Kivonat
Reláció kivonása
Radiológiai modellek
Radiológia
Modellek
kijelentés
Állapot
Az állítás állapota

Sikertörténetek

Onkológiai adatok javítása: engedélyezés, azonosítás megszüntetése és megjegyzések

Az ügyfélnek, egy kiemelkedő egészségügyi szervezetnek, kifinomult NLP-rendszerre volt szüksége nagy mennyiségű onkológiai feljegyzés kezeléséhez. Ez az esettanulmány részletezi a kliens kutatásának javításában végzett munkánkat pontos adatfeljegyzések, szigorú azonosítás és NLP implementáció révén, mindezt a HIPAA előírásoknak megfelelően.

Probléma: A projekt egyesítette a klinikai dokumentáció szakértői elemzését, az orvosi entitás azonosítását és a HIPAA adatvédelmi betartását, amely technikai és stratégiai megjegyzések készítését egyaránt igényli.

Megoldás: 10,000 XNUMX azonosítatlan, címkézett rekordot szállítottunk ki az ügyfél NLP-modelljéhez, betartva a HIPAA szabványokat, és javítva az onkológiai kutatások és a betegellátás eredményeit.

Onkológiai Nlp Esettanulmány

A Shaip egészségügyi AI előnyei

Pontos

Pontos

NLP-modellünk nagy pontossággal rendelkezik az orvosi szövegek feldolgozásában.

megerőltetés nélküli

megerőltetés nélküli

Nincs szükség kódolási vagy NLP ismeretekre. Kezdje el pillanatok alatt.

Felület

Felület

Hozzáférés az egyszerűsített NLP megvalósításhoz és használatához.

Testreszabható

Testreszabható

Alkalmazkodjon és finomhangolja szervezete egyedi igényeihez és követelményeihez.

Átjárható

Átjárható

Zökkenőmentesen integrálhatja meglévő egészségügyi rendszereivel és munkafolyamataival.

A legmagasabb szintű adatvédelem és biztonság

Természetes nyelvi feldolgozási (NLP) technológiánkat szigorú intézkedésekkel terveztük és alkalmaztuk a teljes biztonság és biztonság érdekében.

  • A legmodernebb titkosítási protokollok
  • Biztonságos adattárolás
  • A HIPAA és a GDPR betartása
  • Átlátható adatvédelmi szabályzat
Shaip Adatvédelem &Amp; Biztonság
Okostelefon a Kézben

Nem találja, amit keres?

Kezdje el Healthcare NLP API-jainkat még ma

  • A regisztrációval egyetértek Shaippal Adatkezelési tájékoztató és a Általános Szerződési Feltételek és hozzájárulok a Shaip B2B marketingkommunikációjának fogadásához.

A Healthcare NLP a Natural Language Processing technológia alkalmazása az egészségügyi szektorban, amely komplex orvosi adatok kinyerésére, feldolgozására és megértésére szolgál különféle forrásokból, többek között elektronikus egészségügyi nyilvántartásokból, klinikai feljegyzésekből, kutatási dokumentumokból és betegek visszajelzéseiből.

Az egészségügyben az NLP felhasználható betegségek előrejelzésére és diagnosztizálására, kezelési útvonalakra vonatkozó ajánlásokra, a betegek hangulatának megértésére, az adatbevitel automatizálására, a számlázási folyamatok optimalizálására, az állapotfigyelésre és riasztásra és még sok másra.

Az NLP segíthet az egészségügyi szolgáltatóknak abban, hogy jobban megértsék a páciens történetét, tüneteit és aggodalmait, így pontosabb diagnózisokat és személyre szabott kezelési terveket készítenek. Lehetővé teszi továbbá nagy mennyiségű adat hatékony feldolgozását, megkönnyítve a kutatást, a prediktív modellezést és a proaktív egészségügyi kezelést.

Egyes kihívások közé tartozik a strukturálatlan és nem szabványosított egészségügyi adatok kezelése, az adatok titkosságának és biztonságának biztosítása, a nyelvi és kulturális akadályok leküzdése, valamint az NLP-rendszerek integrálása a meglévő egészségügyi IT-infrastruktúrával.

Az egészségügyi NLP-nek meg kell felelnie az összes vonatkozó adatvédelmi törvénynek és előírásnak, például az Egyesült Államokban a Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) törvénynek. Ez magában foglalhatja az adatok anonimizálását, a páciens beleegyezésének megszerzését és szigorú adatbiztonsági intézkedések végrehajtását.

Igen, a Healthcare NLP értékes eszköz lehet a távorvoslásban azáltal, hogy megkönnyíti a betegek távoli megfigyelését, valós időben értelmezi a betegek beszélt vagy írott nyelvét, és segít az orvosoknak a betegek távoli diagnosztizálásában és kezelésében.

Az NLP segítséget nyújthat az orvosi kutatásban az irodalom áttekintésének és az adatok kinyerésének automatizálásával, nagy adathalmazok mintáinak és tendenciáinak azonosításával, valamint segít a kutatóknak megérteni az összetett orvosi terminológiát.

Igen, a betegadatok és az orvosi szakirodalom mintáinak elemzésével az NLP-algoritmusok előre jelezhetik a betegségek valószínűségét. Ezek a prediktív modellek segíthetik az orvosokat a korai felismerésben és a megelőző ellátásban.

Az NLP képes kinyerni és értelmezni az EHR-ekből fontos klinikai információkat, például diagnózisokat, tüneteket és kezeléseket. Ez segíthet az egészségügyi szolgáltatóknak abban, hogy jobban felhasználják az EHR-adatokat, ami javítja a betegek kimenetelét.

A Healthcare NLP jövője magában foglalhatja az orvosi nyelv kifinomultabb megértését, a betegek adatainak valós idejű feldolgozását és a többi egészségügyi technológiákkal való zökkenőmentes integrációt. Lehetőséget rejt magában a betegellátás, az orvosi kutatás és az egészségügyi adminisztráció forradalmasítására.