Download Case Study
I jagten på at erobre kræft er data lige så afgørende som beslutsomhed. Hos Shaip er vi stolte over at have muliggjort et stort spring inden for onkologisk forskning ved at hjælpe vores klient med at udvikle en skræddersyet NLP-model, der står som et vidnesbyrd om innovation, præcision og privatliv.
Forstå udfordringen
Vores klient, en leder inden for sundhedspleje, stod over for en skræmmende opgave: at behandle en bred vifte af onkologiske medicinske journaler og samtidig balancere omhyggelig dataanalyse med strenge privatlivsstandarder. Målet var klart – at forfine onkologisk forskning inden for de regulatoriske rammer.
Udarbejdelse af løsningen
Vores svar var at implementere en omfattende strategi omfattende klinisk datadækning, streng de-identifikation i overensstemmelse med HIPAA og skabelsen af robuste annoteringsretningslinjer. Disse trin sikrede levering af high-fidelity dataannoteringer og den største respekt for patientens privatliv.
Forståelse af sundhedsterminologierne
For at hjælpe klienten med at udvikle en skræddersyet NLP-model, dykkede vi ned i det unikke sprog og terminologier, der bruges i onkologi. Vores eksperter forstod nuancen og konteksten af onkologisk diskurs
Dataindsamling: Navigering i datahavet
Vores rejse med dette onkologiske projekt var beslægtet med at navigere i et hav af data. Det var bydende nødvendigt ikke kun at svømme gennem denne storhed, men også at dykke dybt og overflade indsigtens perler gemt indeni.
The Annotators: Unsung Heroes of Data Precision
Bag hvert datapunkt, vi annoterede, var der et hold af ubesungne helte. Vores annotatorer, uddannet i de specifikke behov for onkologiske data, arbejdede med præcision for at sikre, at hvert mærke og hver etiket blev placeret med hensigt. Domæneeksperterne identificerede og kategoriserede effektivt afgørende medicinske enheder, der var livsnerven i onkologisk forskning. Denne opmærksomhed på detaljer var afgørende i opbygningen af et datasæt, som maskiner kunne lære af, og læger kunne stole på.
Erklæring om onkologi klinisk note
"Patienten Jane Doe blev diagnosticeret med Stage IIIB ikke-småcellet lungekræft (NSCLC), specifikt adenokarcinom, den 03/05/2023. Kræften er placeret i højre nederste del af lungen. Det er klassificeret som T3N2M0 i henhold til TNM-stadiesystemet, med en tumorstørrelse på 5 cm x 3 cm. En EGFR exon 19 deletion blev identificeret gennem PCR-analyse af tumorbiopsiprøven. Kemoterapi med Carboplatin AUC 5 og Pemetrexed 500 mg/m² blev påbegyndt den 03/20/2023 og skal administreres hver 3. uge. Ekstern strålebehandling (EBRT) ved en dosis på 60 Gy i 30 fraktioner påbegyndt den 04/01/2023. Patientens behandling er i gang, og der er ingen tegn på hjernemetastaser på den nylige MR-scanning. Muligheden for lymfvaskulær invasion er endnu ikke fastlagt, og patientens tolerance for den fulde kemoterapi-kur er fortsat usikker.
Afidentifikation af data: Etik og innovation
Efterhånden som vi udviklede vores NLP-kapaciteter, forblev vi standhaftige i vores forpligtelse til etiske standarder. At afidentificere data var lige så vigtigt som at analysere dem, hvilket sikrede, at vores stræben efter innovation aldrig kompromitterede patientens privatliv.
On [Datomønster]11:00, Mr. [Patientens navn], alderen [Alder], blev optaget til [Navn på lægecenter] til en planlagt hofteoperation, tidligere konsulteret af hans primære læge Dr. [Lægens navn], og overværet af [Lægens navn] MD. Under sit ophold var han under opsyn af [Sygeplejerske], NP, og [Sygeplejerske], RN, med [Lægens navn], PA, bliver også hørt. Hans operation, der blev udført samme dag som indlæggelsen, var vellykket uden komplikationer. Efter operationen, Mr. [Patientens navn] blev overført til værelsesnr. [Værelsesnummer], Etage nr. [Etagenummer], til bedring. Under hans korte ophold, hans lægejournaler, herunder MRN [journalnummer] og konto [Kontonummer], blev håndteret i henhold til standardprotokollerne for [Navn på plejehjem], hans tidligere bopæl. Han blev senere samme dag udskrevet til pleje af [Kliniknavn] til yderligere rekreation.
Shaip-påvirkningen
Gennem vores avancerede annoteringsteknikker og NLP-applikation på tusindvis af sider med onkologi-relaterede optegnelser, leverede vi et meget raffineret datasæt. Dette datasæt er blevet hjørnestenen i klientens igangværende og fremtidige forskningsindsats med det formål at forbedre patientresultater og plejeeffektivitet.
Et testamente om vores formåen
Succesen med dette projekt understreger vores evne til at navigere i komplekse medicinske data med præcision. Vores forpligtelse til at forbedre patienters behandlingsresultater og accelerere sundhedsinnovation er blevet anerkendt af vores kunder som medvirkende til at fremme deres NLP-kapaciteter inden for det onkologiske domæne.
Konklusion
Hos Shaip handler vi ikke kun om data; vi handler om at drive fremtidens sundhedsvæsen. Mens vi fortsætter med at skubbe grænserne for, hvad der er muligt med AI og maskinlæring i onkologi, forbliver vi dedikerede til at levere løsninger, der ikke kun er teknologisk avancerede, men også etisk forsvarlige og patientcentrerede. Med hvert datasæt, med hver model, behandler vi ikke kun information; vi former fremtiden for kræftbehandling. Som førende på området er vi begejstrede for de muligheder, som vores NLP- og AI-kapaciteter åbner op for både sundhedspersonale og patienter.
