Искусственный интеллект в здравоохранении
Оптимизируйте неструктурированные данные для решения повседневных задач. Упростите анализ данных, получите больше информации и обеспечьте персонализированный уход за пациентами с помощью NLP в области здравоохранения.
ИИ в сфере здравоохранения нового поколения
НЛП нового поколения в здравоохранении использует возможности сложной обработки естественного языка (НЛП) для преобразования неструктурированных медицинских данных в действенные идеи. Эта инновационная технология, основанная на большой языковой модели (LLM), точно настроенной на беспрецедентном масштабе реальных карт пациентов, обеспечивает беспрецедентную точность и скорость обработки и понимания сложных медицинских данных. От расширенных сервисов аннотаций до обучения настраиваемых моделей — он предоставляет комплексное решение, которое обеспечивает улучшение результатов, эксплуатационную эффективность и безопасность данных.
- Большая языковая модель в здравоохранении: Используя LLM, точно настроенную на основе 30 миллионов реальных карт пациентов, HealthcareNLP обеспечивает беспрецедентную точность обработки неструктурированных медицинских данных.
- Расширенные службы аннотаций: Используя нашу передовую систему LLM, наши усовершенствованные службы аннотирования быстро и точно извлекают важную медицинскую информацию.
- Независимость от облака и локальный хостинг: Мы уделяем приоритетное внимание гибкости, предлагая независимые от облака решения и варианты локального хостинга для превосходного контроля и безопасности данных.
- Фиксированная цена, неограниченная обработка: Наша простая модель с фиксированными затратами обеспечивает неограниченную обработку документов без скрытых платежей для масштабируемых и предсказуемых операций.
- Обучение индивидуальной модели: Предлагая индивидуальное обучение модели на нашем LLM с использованием реальных обезличенных данных пациентов, мы обеспечиваем надежные и совместимые с конфиденциальностью медицинские приложения.
Самые мощные клинические API НЛП, обеспечивающие скорость и простоту
Извлечение значимых клинических объектов из неструктурированных клинических данных
Редакция ЗМИ
API для деидентификации защищенной медицинской информации (PHI), который удаляет все «прямые идентификаторы», то есть всю информацию, которая может быть использована для идентификации пациента.
СноМед и RxNorm
Внедрите API для выставления медицинских счетов и кодирования, который использует обработку естественного языка (NLP) для тщательного изучения и получения идентификаторов Snomed CT и RxNorm.
Лоинк
Клинический API, который проверяет заказы и результаты лабораторных анализов. Разблокируйте медицинские лабораторные наблюдения для идентификаторов, имен и кодов, используя наш НЛП.
МКБ-10
Высокоточный API для медицинского кодирования, который одним нажатием кнопки извлекает оплачиваемые коды ICD-10-CM и PCS из документов о встречах с пациентами.
Распознавание именованных сущностей (NER)
Клинический НЛП API, который извлекает медицинские объекты, их контекст и взаимосвязь из больших фрагментов неструктурированных клинических данных с использованием моделей НЛП глубокого обучения.
Пользовательские API
Сделано специально для индивидуальных потребностей. У вас есть особые требования? Команда исследователей и инженеров HealthcareNLP создаст его специально для вас.
Случаи использования
Модели
Добыча
Модели
Статус:
случай
Улучшение онкологических данных: лицензирование, деидентификация и аннотация
Клиенту, известной организации здравоохранения, требовалась сложная система НЛП для обработки большого количества онкологических записей. В этом тематическом исследовании подробно описана наша работа по улучшению исследований клиента посредством точного аннотирования данных, строгой деидентификации и внедрения НЛП — и все это в соответствии с правилами HIPAA.
Проблема: Проект сочетал в себе экспертный анализ клинической документации, идентификацию медицинского учреждения и соблюдение конфиденциальности HIPAA, что требовало как технических, так и стратегических навыков аннотирования.
Решение: Предоставлено 10,000 XNUMX обезличенных, помеченных записей для модели НЛП клиента, в соответствии со стандартами HIPAA и улучшающими результаты онкологических исследований и ухода за пациентами.
Преимущества ИИ в сфере здравоохранения от Shaip
точный
Наша модель НЛП обладает высокой точностью обработки медицинского текста.
легкий
Никаких знаний в области кодирования или НЛП не требуется. Начните в считанные секунды.
Интерфейс
Получите доступ к упрощенной реализации и использованию НЛП.
Настраиваемый
Адаптируйте и точно настройте в соответствии с уникальными потребностями и требованиями вашей организации.
Interoperable
Беспрепятственно интегрируйте его с вашими существующими системами здравоохранения и рабочими процессами.
Высочайшие стандарты конфиденциальности и безопасности
Наша технология обработки естественного языка (NLP) разработана и реализована с соблюдением строгих мер для обеспечения полной безопасности.
- Самые современные протоколы шифрования
- Безопасное хранение данных
- Соблюдение HIPAA и GDPR
- Прозрачная политика конфиденциальности
Рекомендуемые ресурсы
Предлагающий
Лицензия Качественная
Здравоохранение / Медицинские данные
для моделей AI и ML
Готовые наборы медицинских/медицинских данных для быстрого старта вашего проекта искусственного интеллекта в здравоохранении.
Решения
Извлечение / распознавание сущностей с участием человека для обучения моделей НЛП
Разблокируйте важную информацию в неструктурированных данных с помощью извлечения сущностей в NLP.
Предлагающий
Деидентификация данных в соответствии с HIPAA
Деидентифицируйте данные пациентов, документы и PDF-файлы в соответствии с HIPAA, GDPR.
Не можете найти то, что ищете?
Начните работу с нашими API-интерфейсами Healthcare NLP уже сегодня
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Healthcare NLP — это применение технологий обработки естественного языка в секторе здравоохранения для извлечения, обработки и понимания сложных медицинских данных из различных источников, включая электронные медицинские карты, клинические записи, исследовательские работы и отзывы пациентов, среди прочего.
НЛП в здравоохранении можно использовать для прогнозирования и диагностики заболеваний, рекомендаций по пути лечения, понимания настроений пациентов, автоматизации ввода данных, оптимизации процессов выставления счетов, мониторинга и оповещения о состоянии здоровья и многого другого.
NLP может помочь поставщикам медицинских услуг лучше понять историю, симптомы и проблемы пациента, что приведет к более точным диагнозам и персонализированным планам лечения. Это также позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных, облегчая исследования, прогнозное моделирование и упреждающее управление здравоохранением.
Некоторые проблемы включают работу с неструктурированными и нестандартизированными медицинскими данными, обеспечение конфиденциальности и безопасности данных, преодоление языковых и культурных барьеров и интеграцию систем NLP с существующей ИТ-инфраструктурой здравоохранения.
Healthcare NLP должен соблюдать все соответствующие законы и положения о конфиденциальности данных, такие как Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) в США. Это может включать анонимизацию данных, получение согласия пациента и реализацию строгих мер безопасности данных.
Да, Healthcare NLP может быть ценным инструментом в телемедицине, облегчая удаленный мониторинг пациента, интерпретируя устную или письменную речь пациента в режиме реального времени и помогая врачам диагностировать и лечить пациентов удаленно.
NLP может помочь в медицинских исследованиях, автоматизируя процесс обзора литературы и извлечения данных, выявляя закономерности и тенденции в больших наборах данных и помогая исследователям разобраться в сложной медицинской терминологии.
Да, анализируя закономерности в данных пациентов и медицинской литературе, алгоритмы НЛП могут предсказывать вероятность заболеваний. Эти прогностические модели могут помочь врачам в раннем выявлении и профилактическом лечении.
NLP может извлекать и интерпретировать важную клиническую информацию из EHR, такую как диагнозы, симптомы и методы лечения. Это может помочь поставщикам медицинских услуг лучше использовать данные EHR, что приведет к улучшению результатов лечения пациентов.
Будущее Healthcare NLP может включать в себя более сложное понимание медицинского языка, обработку данных пациентов в режиме реального времени и бесшовную интеграцию с другими технологиями здравоохранения. Он обладает потенциалом революционизировать уход за пациентами, медицинские исследования и управление здравоохранением.