Benoemde entiteitserkenning vir gesondheidsorg
Onttrek noodsaaklike insigte uit ongestruktureerde mediese data met behulp van entiteit-onttrekking.
Voorgestelde kliënte
Bemagtig spanne om wêreldleidende KI-produkte te bou.
Wat is NER
Ontleed data om betekenisvolle insigte te ontdek
Benoemde Entiteitserkenning (NER) in die gesondheidsorg bespeur en kategoriseer entiteite soos pasiëntname, mediese terme en verskeie terminologieë uit ongestruktureerde teks. Hierdie vermoë verhoog data-onttrekking, vergemaklik inligtingherwinning en bemagtig gesofistikeerde KI-stelsels, wat dit as 'n noodsaaklike instrument vir gesondheidsorginstellings vestig.
Shaip NER is aangepas om gesondheidsorginstellings te help om belangrike besonderhede in ongestruktureerde data te ontsyfer, en onthulling van verbande tussen entiteite in mediese verslae, versekeringsdokumente, pasiëntresensies, kliniese notas, ens. Gesteun deur ons diepgaande kundigheid in NLP, verskaf ons insigte en pak komplekse annotasieprojekte aan , ongeag hul grootte.
Ons kundigheid
Benoemde entiteitsherkenning (NER)
Kliniese NER API identifiseer en onttrek mediese entiteite, die konteks en verwantskap daarvan uit groot stukke ongestruktureerde kliniese data met behulp van Deep Learning NLP-modelle. In die konteks van gesondheidsorg kan die API woorde of frases akkuraat opspoor en kategoriseer in 'n teks wat medies beduidende inligting verteenwoordig.
Identifikasie van probleem, anatomiese struktuur, medisyne, prosedure uit mediese rekords soos EHR's; is gewoonlik ongestruktureerd en vereis bykomende verwerking om gestruktureerde inligting te onttrek. Dit is dikwels kompleks en vereis van domeinkundiges om relevante entiteite te onttrek.
Kategorieë wat tipies deur die Mediese NER API opgespoor word, sluit in:
- MEDIESE TOESTAND: Identifiseer siektes, beserings, simptome of enige gesondheidsklagtes.
- MEDIKASIE: Name van dwelms, behandelings of ander terapeutiese stowwe.
- ANATOMIE: Terme wat verband hou met liggaamsdele, organe of anatomiese strukture.
- PROSEDURE: Identifiseer mediese ingrypings, toetse of operasies.
- TOETSUITSLAG: Lig uitkomste van mediese toetse uit.
- PERSOON: Identifiseer individue wat betrokke is by die pasiënt se sorg of persoonlike lewe.
- TYD: Identifiseer tydverwante verwysings, soos tydsduur, frekwensies of spesifieke datums.
voorbeelde
1. Kliniese Entiteit Erkenning
'n Groot volume mediese inligting is teenwoordig in gesondheidsrekords, hoofsaaklik op 'n ongestruktureerde wyse. Mediese entiteit-annotasie fasiliteer die transformasie van hierdie ongestruktureerde inhoud in 'n georganiseerde formaat.
2. Erkenning
2.1 Medisyne eienskappe
Byna elke mediese rekord bevat besonderhede oor medikasie en hul eienskappe, 'n deurslaggewende aspek van kliniese praktyk. Dit is moontlik om die verskillende eienskappe van hierdie medikasie vas te stel en te merk volgens gevestigde riglyne.
2.2 Lab Data-kenmerke
Laboratoriumdata in mediese rekords sluit dikwels hul spesifieke eienskappe in. Ons kan hierdie eienskappe van die laboratoriumdata onderskei en annoteer in ooreenstemming met gevestigde riglyne.
2.3 Liggaamsmetingskenmerke
Liggaamsmetings, wat dikwels vitale tekens insluit, word tipies met hul onderskeie eienskappe in mediese rekords gedokumenteer. Ons kan hierdie verskillende eienskappe wat verband hou met liggaamsmates identifiseer en annoteer.
3. Onkologiespesifieke NER
Benewens algemene mediese Name Entity Recognition (NER)-aantekeninge, kan ons delf in gespesialiseerde domeine soos onkologie en radiologie. Vir die onkologie-domein sluit die spesifieke NER-entiteite wat geannoteer kan word in: Kankerprobleem, Histologie, Kankerstadium, TNM-stadium, Kankergraad, Dimensie, Kliniese Status, Tumormerkertoets, Kankergeneeskunde, Kankerchirurgie, Bestraling, Geenstudie, Variasie Kode en Liggaamswerf.
4. Nadelige effek NER & Verhouding
Benewens die uitwys en annotering van primêre kliniese entiteite en hul verhoudings, kan ons ook die newe-effekte wat met spesifieke middels of prosedures geassosieer word, uitlig. Die uiteengesit benadering behels:
- Merk nadelige effekte en die agente wat daarvoor verantwoordelik is.
- Bepaling en dokumentasie van die verband tussen die nadelige effek en die veroorsakende middel daarvan.
5. Beweringstatus
Behalwe om kliniese entiteite en hul verhoudings vas te stel, kan ons ook die Status, Negering en Onderwerp wat op hierdie kliniese entiteite betrekking het, kategoriseer.
Hoekom Shaip?
Toewy span
Datawetenskaplikes spandeer meer as 80% van die tyd aan datavoorbereiding. Met uitkontraktering kan die span fokus op die ontwikkeling van algoritmes, wat die vervelige deel van die onttrekking van NER aan ons oorlaat.
Skaalbaarheid
ML-modelle vereis versameling en merk van groot stukke datastelle, wat vereis dat maatskappye hulpbronne van ander spanne intrek. Ons bied domeinkundiges aan wat maklik afgeskaal kan word.
Beter gehalte
Toegewyde domeinkundiges, wat dag-in en dag-uit annoteer, sal - enige dag - 'n uitstekende werk verrig in vergelyking met 'n span, wat annotasietake in hul besige skedules akkommodeer.
Operasionele Uitnemendheid
Ons datakwaliteitversekeringsproses, tegnologiese validasies en multi-stadium QA help ons om kwaliteit te lewer wat dikwels verwagtinge oortref.
Sekuriteit met privaatheid
Ons is gesertifiseer vir die handhawing van die hoogste standaarde van datasekuriteit met privaatheid om vertroulikheid te verseker
Mededingende pryse
As kundiges in die samestelling, opleiding en bestuur van spanne van geskoolde werkers, kan ons verseker dat projekte binne begroting gelewer word.
Beskikbaarheid en aflewering
Hoë netwerk up-time & op die regte tyd aflewering van data, dienste en oplossings.
Globale werksmag
Met 'n poel van land- en buitelandse hulpbronne, kan ons spanne bou en skaal soos benodig vir verskeie gebruiksgevalle.
Mense, proses en platform
Met 'n kombinasie van 'n wêreldwye arbeidsmag, robuuste platform en operasionele prosesse, help Shaip om die mees uitdagende KI te begin.
Wil jy jou eie NER-opleidingsdata bou?
Kontak ons nou om te leer hoe ons 'n pasgemaakte NER-datastel vir jou unieke KI/ML-oplossing kan insamel