Распознавание именованных объектов для здравоохранения
Извлекайте важную информацию из неструктурированных медицинских данных с помощью извлечения сущностей.
Избранные клиенты
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Что такое НЭР
Анализируйте данные, чтобы получить ценную информацию
Распознавание именованных объектов (NER) в здравоохранении обнаруживает и классифицирует такие объекты, как имена пациентов, медицинские термины и различные термины, из неструктурированного текста. Эта возможность расширяет возможности извлечения данных, упрощает поиск информации и расширяет возможности сложных систем искусственного интеллекта, делая их важным инструментом для учреждений здравоохранения.
Shaip NER создан для того, чтобы помочь учреждениям здравоохранения расшифровывать важные детали в неструктурированных данных, выявляя связи между объектами в медицинских отчетах, страховых документах, отзывах пациентов, клинических записях и т. д. Опираясь на наш глубокий опыт в НЛП, мы предоставляем аналитическую информацию и решаем сложные проекты аннотаций. , независимо от их величины.
Наша экспертиза
Распознавание именованных сущностей (NER)
Клинический NER API идентифицирует и извлекает медицинские объекты, их контекст и взаимоотношения из больших объемов неструктурированных клинических данных с использованием моделей НЛП глубокого обучения. В контексте здравоохранения API может точно обнаруживать и классифицировать слова или фразы в тексте, которые представляют значимую с медицинской точки зрения информацию.
Идентификация проблемы, анатомической структуры, лекарства, процедуры на основе медицинских записей, таких как электронные медицинские записи; обычно неструктурированы и требуют дополнительной обработки для извлечения структурированной информации. Это часто сложно и требует экспертов в предметной области для извлечения соответствующих объектов.
Категории, которые обычно обнаруживаются с помощью Medical NER API, включают:
- СОСТОЯНИЕ ЗДОРОВЬЯ: Выявляет заболевания, травмы, симптомы или любые жалобы на здоровье.
- МЕДИКАМЕНТ: Названия лекарств, методов лечения или других терапевтических веществ.
- АНАТОМИЯ: Термины, относящиеся к частям тела, органам или анатомическим структурам.
- ПРОЦЕДУРА: Обозначает медицинские вмешательства, тесты или операции.
- РЕЗУЛЬТАТ ИСПЫТАНИЙ: Освещает результаты медицинских анализов.
- ЧЕЛОВЕК: Определяет лиц, участвующих в уходе за пациентом или в личной жизни.
- TIME: Идентифицирует ссылки, связанные со временем, такие как продолжительность, частота или конкретные даты.
Примеры
1. Распознавание клинического объекта
В медицинских записях содержится огромный объем медицинской информации, преимущественно в неструктурированном виде. Аннотация к медицинским объектам облегчает преобразование этого неструктурированного контента в организованный формат.
2. Атрибуция
2.1 Атрибуты лекарства
Почти каждая медицинская карта содержит подробную информацию о лекарствах и их характеристиках, что является важнейшим аспектом клинической практики. Можно точно определить и отметить различные свойства этих лекарств, следуя установленным рекомендациям.
2.2 Атрибуты лабораторных данных
Лабораторные данные в медицинских записях часто включают в себя их специфические атрибуты. Мы можем распознавать и аннотировать эти атрибуты лабораторных данных в соответствии с установленными правилами.
2.3 Атрибуты измерения тела
Измерения тела, часто охватывающие жизненно важные показатели, обычно документируются с соответствующими атрибутами в медицинских записях. Мы можем точно определить и аннотировать эти различные атрибуты, связанные с измерениями тела.
3. НЭР, специфичная для онкологии
Помимо общемедицинских аннотаций по распознаванию именованных объектов (NER), мы можем углубиться в специализированные области, такие как онкология и радиология. В области онкологии конкретные объекты NER, которые могут быть аннотированы, включают: проблему рака, гистологию, стадию рака, стадию TNM, степень рака, размер, клинический статус, тест на опухолевые маркеры, лекарство от рака, хирургию рака, радиацию, изучение генов, вариацию. Код и основной сайт.
4. Побочный эффект NER и взаимосвязь
Помимо точного определения и аннотирования основных клинических объектов и их взаимосвязей, мы также можем выделить побочные эффекты, связанные с конкретными лекарствами или процедурами. Описанный подход предполагает:
- Маркировка побочных эффектов и агентов, ответственных за них.
- Определение и документирование связи между нежелательным эффектом и его возбудителем.
5. Статус утверждения
Помимо точного определения клинических объектов и их взаимоотношений, мы также можем классифицировать Статус, Отрицание и Субъект, относящиеся к этим клиническим объектам.
Почему Шаип?
Посвятите команду
Ученые, работающие с данными, тратят более 80% времени на подготовку данных. Благодаря аутсорсингу команда может сосредоточиться на разработке алгоритмов, оставив нам утомительную часть извлечения NER.
Масштабируемость
Модели машинного обучения требуют сбора и маркировки больших объемов наборов данных, что требует от компаний привлечения ресурсов от других команд. Мы предлагаем экспертов в предметной области, которых можно легко масштабировать.
Лучшее качество
Специализированные эксперты в предметной области, которые комментируют изо дня в день, в любой день будут выполнять работу лучше по сравнению с командой, которая выполняет задачи аннотирования в своем плотном графике.
Операционное превосходство
Наш процесс обеспечения качества данных, технические проверки и многоэтапный контроль качества помогают нам обеспечивать качество, которое часто превосходит ожидания.
Безопасность с конфиденциальностью
Мы сертифицированы для поддержания самых высоких стандартов безопасности данных и конфиденциальности для обеспечения конфиденциальности.
Конкурентное ценообразование
Являясь экспертами в подборе, обучении и управлении командами квалифицированных специалистов, мы можем гарантировать выполнение проектов в рамках бюджета.
Наличие и доставка
Высокая бесперебойная работа сети и своевременная доставка данных, услуг и решений.
Глобальная рабочая сила
Имея пул местных и зарубежных ресурсов, мы можем создавать и масштабировать команды по мере необходимости для различных вариантов использования.
Люди, процессы и платформа
Благодаря сочетанию глобальной рабочей силы, надежной платформы и операционных процессов, Shaip помогает запускать самые сложные ИИ.
Хотите создать свои собственные данные для обучения NER?
Свяжитесь с нами сейчас, чтобы узнать, как мы можем собрать собственный набор данных NER для вашего уникального решения AI/ML.