Kunsmatige intelligensie in gesondheidsorg
Stroomlyn ongestruktureerde data om alledaagse uitdagings te oorkom. Vereenvoudig data-analise, verkry groter insigte en lewer persoonlike sorg aan pasiënte met gesondheidsorg NLP.
Volgende-gen Healthcare KI
Volgende-gen Healthcare NLP maak gebruik van die krag van gesofistikeerde natuurlike taalverwerking (NLP) om ongestruktureerde mediese data te omskep in bruikbare insigte. Gebou op 'n groot taalmodel (LLM) wat verfyn is op 'n ongekende skaal van werklike pasiëntkaarte, bied hierdie innoverende tegnologie ongekende akkuraatheid en spoed in die verwerking en begrip van komplekse gesondheidsorgdata. Van verbeterde annotasiedienste tot pasgemaakte modelopleiding, dit lewer 'n omvattende oplossing wat verbeterde uitkomste, bedryfsdoeltreffendheid en datasekuriteit dryf.
- Groot taalmodel in gesondheidsorg: Deur 'n LLM te gebruik wat fyn ingestel is op 30 miljoen werklike pasiëntkaarte, bied HealthcareNLP ongeëwenaarde akkuraatheid in die verwerking van ongestruktureerde mediese data.
- Verbeterde aantekeningdienste: Met behulp van ons gevorderde LLM, onttrek ons verfynde annotasiedienste kritieke mediese inligting met spoed en akkuraatheid.
- Wolk-onafhanklikheid en gasheer op die perseel: Ons prioritiseer buigsaamheid, en bied wolk-onafhanklike oplossings en on-prem hosting opsies vir voortreflike databeheer en sekuriteit.
- Vaste pryse, onbeperkte verwerking: Ons eenvoudige, vastekostemodel verseker onbeperkte dokumentverwerking sonder verborge fooie vir skaalbare, voorspelbare ops.
- Pasgemaakte model opleiding: Deur pasgemaakte modelopleiding oor ons LLM aan te bied deur gebruik te maak van werklike, gedeïdentifiseerde pasiëntdata, verseker ons robuuste gesondheidsorgtoepassings wat aan privaatheid voldoen.
Die sterkste kliniese NLP API's wat spoed en eenvoud lewer
Onttrek betekenisvolle kliniese entiteite uit ongestruktureerde kliniese data
PHI Redaksie
API vir De-identifikasie van Beskermde Gesondheidsinligting (PHI), wat alle "direkte identifiseerders" stroop, maw alle inligting wat gebruik kan word om die pasiënt te identifiseer.
SnoMed & RxNorm
Implementeer 'n API vir mediese fakturering en kodering wat natuurlike taalverwerking (NLP) gebruik om Snomed CT- en RxNorm-identifiseerders te ondersoek en af te lei.
Loinc
Kliniese API wat laboratoriumtoetsbestellings en -resultate inspekteer. Ontsluit mediese laboratoriumwaarnemings vir identifiseerders, name en kodes deur ons NLP te gebruik.
ICD-10
Hoogs akkurate API vir mediese kodering wat faktuurbare ICD-10-CM- en PCS-kodes uit pasiënt-ontmoetingsdokumente met die klik van 'n knoppie onttrek.
Benoemde entiteitsherkenning (NER)
Kliniese NLP API wat mediese entiteite, die konteks en verwantskap daarvan uit groot stukke ongestruktureerde kliniese data onttrek met behulp van Deep Learning NLP-modelle.
Pasgemaakte API's
Pasgemaak vir persoonlike behoeftes. Het jy 'n spesifieke vereiste? HealthcareNLP se span navorsers en ingenieurs sal dit bou, spesiaal vir jou.
Gebruiksgevalle
Modelle
Onttrekking
Modelle
Status
Sukses Stories
Onkologie-dataverbetering: lisensiëring, de-identifikasie en annotasie
Die kliënt, 'n prominente gesondheidsorgentiteit, het 'n gesofistikeerde NLP-stelsel nodig gehad om 'n groot hoeveelheid onkologierekords te hanteer. Hierdie gevallestudie beskryf ons werk om die kliënt se navorsing te verbeter deur presiese data-aantekening, streng de-identifikasie en NLP-implementering, alles in ooreenstemming met HIPAA-regulasies.
Probleem: Die projek het kundige kliniese dokumentasie-analise, mediese entiteit-identifikasie en privaatheid nakoming van HIPAA gekombineer, wat beide tegniese en strategiese annotasievaardighede vereis.
Oplossing: Lewer 10,000 XNUMX gede-geïdentifiseerde, geëtiketteerde rekords vir die kliënt se NLP-model, wat voldoen aan HIPAA-standaarde en hul onkologienavorsing en pasiëntsorguitkomste verbeter.
Shaip se gesondheidsorg KI-voordele
Akkurate
Ons NLP-model het 'n hoë akkuraatheid in die verwerking van mediese teks.
moeiteloos
Geen kodering of NLP kennis is nodig nie. Begin binne 'n kwessie van sekondes.
Interface
Toegang tot vereenvoudigde NLP implementering en gebruik.
Aanpasbare
Pas aan en pas by jou organisasie se unieke behoeftes en vereistes aan.
tusenwerkbaar
Integreer dit naatloos met u bestaande gesondheidsorgstelsels en werkvloeie.
Hoogste standaarde van privaatheid en sekuriteit
Ons natuurlike taalverwerking (NLP) tegnologie is ontwerp en geïmplementeer met streng maatreëls om volledige veiligheid en sekuriteit te verseker.
- Moderne enkripsieprotokolle
- Beveiligde databerging
- Nakoming van HIPAA en GDPR
- Deursigtige privaatheidsbeleid
Aanbevole bronne
Bied
Lisensie van hoë gehalte
Gesondheidsorg / mediese data
vir AI- en ML -modelle
Gesondheidsorg-/mediese datastelle van die rak af om jou Gesondheidsorg KI-projek te begin.
Oplossings
Mensaangedrewe entiteit-ekstraksie / -erkenning om NLP-modelle op te lei
Ontsluit kritieke inligting in ongestruktureerde data met entiteit-onttrekking in NLP.
Bied
Data de-identifikasie met voldoening aan HIPAA
De-identifiseer pasiëntdata, dokumente en PDF's in ooreenstemming met HIPAA, GDPR.
Kan jy nie kry waarna jy soek nie?
Begin vandag met ons Healthcare NLP API's
Algemene vrae (FAQ)
Healthcare NLP is die toepassing van natuurlike taalverwerkingstegnologieë in die gesondheidsorgsektor om komplekse mediese data uit verskeie bronne te onttrek, te verwerk en te verstaan, insluitend elektroniese gesondheidsrekords, kliniese notas, navorsingsvraestelle en pasiëntterugvoer, onder andere.
NLP in gesondheidsorg kan gebruik word vir siektevoorspelling en -diagnose, behandelingsroete-aanbevelings, begrip van pasiëntsentiment, outomatisering van data-invoer, optimalisering van faktuurprosesse, gesondheidsmonitering en -waarskuwing, en nog baie meer.
NLP kan gesondheidsorgverskaffers help om 'n pasiënt se geskiedenis, simptome en bekommernisse beter te verstaan, wat lei tot meer akkurate diagnoses en persoonlike behandelingsplanne. Dit maak ook voorsiening vir die doeltreffende verwerking van groot hoeveelhede data, fasilitering van navorsing, voorspellende modellering en proaktiewe gesondheidsorgbestuur.
Sommige uitdagings sluit in die hantering van ongestruktureerde en nie-gestandaardiseerde mediese data, die versekering van dataprivaatheid en sekuriteit, die oorkom van taal- en kulturele hindernisse, en die integrasie van NLP-stelsels met bestaande gesondheidsorg IT-infrastruktuur.
Healthcare NLP moet voldoen aan alle relevante data privaatheid wette en regulasies, soos die Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) in die VSA. Dit kan die anonimisering van data behels, die verkryging van pasiënt toestemming, en die implementering van streng data sekuriteit maatreëls.
Ja, Healthcare NLP kan 'n waardevolle hulpmiddel in telemedisyne wees deur pasiëntmonitering op afstand te fasiliteer, pasiënt se gesproke of geskrewe taal intyds te interpreteer, en dokters te help om pasiënte op afstand te diagnoseer en te behandel.
NLP kan help met mediese navorsing deur die proses van literatuuroorsig en data-onttrekking te outomatiseer, patrone en neigings in groot datastelle te identifiseer, en navorsers te help om sin te maak uit komplekse mediese terminologie.
Ja, deur patrone in pasiëntdata en mediese literatuur te ontleed, kan NLP-algoritmes die waarskynlikheid van siektes voorspel. Hierdie voorspellende modelle kan dokters help met vroeë opsporing en voorkomende sorg.
NLP kan belangrike kliniese inligting uit EHR's onttrek en interpreteer, soos diagnoses, simptome en behandelings. Dit kan gesondheidsorgverskaffers help om EHR-data beter te gebruik, wat lei tot verbeterde pasiëntuitkomste.
Die toekoms van Healthcare NLP kan meer gesofistikeerde begrip van mediese taal, intydse verwerking van pasiëntdata en naatlose integrasie met ander gesondheidsorgtegnologieë behels. Dit hou die potensiaal in om pasiëntsorg, mediese navorsing en gesondheidsorgadministrasie te revolusioneer.