Извлекайте важную информацию из неструктурированных медицинских данных с помощью извлечения сущностей.
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Распознавание именованных сущностей (NER) в здравоохранении обнаруживает и категоризирует такие сущности, как имена пациентов, медицинские термины и различные термины из неструктурированного текста. Категоризируя такие сущности, как заболевания, методы лечения и симптомы, NER способствует более эффективному извлечению информации и управлению медицинскими данными.
Shaip NER разработан специально для того, чтобы помочь учреждениям здравоохранения расшифровывать важные детали в неструктурированных данных, выявляя связи между сущностями в медицинских отчетах, страховых документах, отзывах пациентов, клинических записях и т. д. Методы извлечения связей используются для автоматического определения и классификации связей между медицинскими сущностями, поддерживая улучшенную структуризацию данных и принятие решений в здравоохранении. Благодаря нашему глубокому опыту в обработке естественного языка мы предоставляем информацию и беремся за сложные проекты аннотаций, независимо от их масштаба.
Огромный объем медицинской информации содержится в медицинских записях, преимущественно в неструктурированном виде. Методы биомедицинского текстового интеллектуального анализа широко используются в биомедицинской области для извлечения и анализа соответствующих биомедицинских сущностей и связей из этих больших неструктурированных наборов данных. Аннотации медицинских сущностей облегчают преобразование этого неструктурированного контента в организованный формат.
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 жизненные показатели, обычно документируются с соответствующими атрибутами в медицинских записях. Мы можем точно определить и аннотировать эти различные атрибуты, связанные с измерениями тела. Эти аннотации также могут помочь отслеживать и анализировать клинические события, документированные в медицинских записях.
В дополнение к общим медицинским аннотациям NER, мы можем углубиться в специализированные домены, такие как онкология. Для домена онкологии конкретные сущности NER, которые могут быть аннотированы, включают: Cancer Problem, Histology, Cancer Stage, TNM Stage, Cancer Grade, Dimension, Clinical Status, Tumor Marker Test, Cancer Medicine, Cancer Surgery, Radiation, Gene Studied, Variation Code и Body Site.
Ключевые элементы разработки и применения моделей NER для онкологии включают создание надежной методологии исследования, тщательную оценку эффективности модели и интеграцию специфичных для предметной области методов для повышения точности и эффективности.
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:
Помимо точного определения клинических объектов и их взаимоотношений, мы также можем классифицировать Статус, Отрицание и Субъект, относящиеся к этим клиническим объектам.
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.
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.
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.
Наш процесс обеспечения качества данных, технические проверки и многоэтапный контроль качества помогают нам обеспечивать качество, которое часто превосходит ожидания.
Мы сертифицированы для поддержания самых высоких стандартов безопасности данных и конфиденциальности для обеспечения конфиденциальности.
Являясь экспертами в подборе, обучении и управлении командами квалифицированных специалистов, мы можем гарантировать выполнение проектов в рамках бюджета.
Высокая бесперебойная работа сети и своевременная доставка данных, услуг и решений.
Имея пул местных и зарубежных ресурсов, мы можем создавать и масштабировать команды по мере необходимости для различных вариантов использования.
Благодаря сочетанию глобальной рабочей силы, надежной платформы и операционных процессов, Shaip помогает запускать самые сложные ИИ.
Эффективный сбор данных и обеспечение доступности данных имеют решающее значение для разработки надежных здравоохранение Системы НЭР. Процесс обучения и процесс тонкой настройки зависят от высококачественных, хорошо аннотированных наборов данных для оптимизации производительности модели для конкретных медицинских задач NER.
Свяжитесь с нами сейчас, чтобы узнать, как мы можем собрать собственный набор данных NER для вашего уникального решения AI/ML.
Клинический NER — это метод обработки естественного языка (NLP), используемый для идентификации и извлечения конкретных сущностей, таких как заболевания, симптомы, лекарства и процедуры, из неструктурированных медицинских данных. Он основан на обучении моделей ИИ на аннотированных наборах данных для распознавания закономерностей и точной классификации клинических терминов.
Клиническая нейросеть (NER) помогает преобразовывать неструктурированные медицинские данные в структурированные и применимые на практике аналитические данные. Это позволяет ИИ улучшать диагностику, выявлять тенденции в лечении пациентов и способствовать принятию более обоснованных решений, что в конечном итоге улучшает результаты лечения.
NER используется для извлечения критически важной информации из клинических записей, электронных медицинских карт (ЭМК), заключений патологоанатомов и рентгенологических заключений. Он помогает идентифицировать такие объекты, как заболевания, методы лечения и результаты лабораторных исследований, для анализа и повышения эффективности работы.
К числу трудностей относятся работа со сложной медицинской терминологией, сокращениями и различиями в стилях оформления документации. Соблюдение таких норм, как HIPAA, и поддержание точности при работе с разнообразными наборами данных также представляют собой серьёзные трудности.
Клинические модели NER обучаются с использованием наборов данных, специфичных для предметной области, для понимания контекста и значения сокращений и сложных терминов. Такое обучение обеспечивает высокую точность извлечения релевантных сущностей, несмотря на различия в медицинской терминологии.
Для обучения требуются аннотированные наборы данных, такие как клинические записи, электронные медицинские карты, заключения патологоанатомов и другие медицинские документы. Эти наборы данных должны быть тщательно размечены экспертами в предметной области для обеспечения точности и релевантности.
Клинический NER используется для извлечения данных из электронных медицинских карт, идентификации заболеваний и лекарственных препаратов, автоматизации обработки страховых требований и поддержки клинических исследований. Он также критически важен для создания моделей ИИ, поддерживающих принятие решений при диагностике и планировании лечения.
Автоматизируя извлечение ключевой информации из неструктурированных данных, Clinical NER сокращает объем ручного труда, ускоряет такие процессы, как составление карт пациентов и обработка заявлений, а также предоставляет полезную информацию для улучшения ухода за пациентами.
Обработка конфиденциальных медицинских данных требует строгого соблюдения правил конфиденциальности, таких как HIPAA. Аннотированные данные должны быть обезличены для защиты конфиденциальности пациентов, обеспечивая при этом высокое качество данных для обучения моделей искусственного интеллекта.
Shaip сочетает экспертизу в предметной области, передовые инструменты аннотирования и надежный процесс контроля качества для предоставления точных и масштабируемых клинических решений NER. Их услуги адаптированы к уникальным потребностям проектов ИИ в здравоохранении, гарантируя соответствие требованиям и точность.
