Kunstig intelligens i sundhedsvæsenet

Strømlin ustrukturerede data for at overkomme hverdagens udfordringer. Forenkle dataanalysen, opnå større indsigt og levere personlig pleje til patienter med sundhedspleje NLP.

Sundhedsvæsen Ai

De stærkeste kliniske NLP API'er, der leverer hastighed og enkelhed

Klinisk Nlp Apis

Udtrækning af meningsfulde kliniske enheder fra ustrukturerede kliniske data

PHI Redaktion

API for De-identification of Protected Health Information (PHI), der fjerner alle "direkte identifikatorer", dvs. al information, der kan bruges til at identificere patienten.

SnoMed & RxNorm

Implementer en API til medicinsk fakturering og kodning, der bruger Natural Language Processing (NLP) til at granske og udlede Snomed CT- og RxNorm-identifikatorer.

 

Loinc

Klinisk API, der inspicerer laboratorietestordrer og resultater. Lås op for medicinske laboratorieobservationer for identifikatorer, navne og koder ved hjælp af vores NLP.

ICD-10

Meget nøjagtig API til medicinsk kodning, der udtrækker fakturerbare ICD-10-CM- og PCS-koder fra patientmødedokumenter ved et klik på en knap.

Navngivet enhedsgenkendelse (NER)

Klinisk NLP API, der udtrækker medicinske enheder, dens kontekst og forhold fra store bidder af ustrukturerede kliniske data ved hjælp af Deep Learning NLP-modeller.

Brugerdefinerede API'er

Skræddersyet til personlige behov. Har du et specifikt krav? HealthcareNLPs team af forskere og ingeniører vil bygge det, specielt til dig.

Brug cases

Afidentifikation
Afidentifikation
Clinical Entity Recognition
Clinical Entity Recognition
Onkologiske modeller
Oncology
Modeller
forhold
Ekstraktion
Relationsudvinding
Radiologiske modeller
Radiologi
Modeller
Påstand
Status
Påstandsstatus

Succeshistorier

Onkologisk dataforbedring: Licensering, afidentifikation og annotering

Klienten, en fremtrædende sundhedsenhed, havde brug for et sofistikeret NLP-system til at håndtere en stor mængde onkologiske optegnelser. Dette casestudie beskriver vores arbejde med at forbedre klientens forskning gennem præcise dataannoteringer, streng de-identifikation og NLP-implementering, alt sammen i overensstemmelse med HIPAA-reglerne.

problem: Projektet kombinerede ekspert klinisk dokumentationsanalyse, medicinsk enhedsidentifikation og overholdelse af privatlivets fred til HIPAA, hvilket krævede både tekniske og strategiske annoteringsfærdigheder.

Opløsning: Leverede 10,000 de-identificerede, mærkede poster til klientens NLP-model, der overholdt HIPAA-standarder og forbedrede deres onkologiske forskning og patientbehandlingsresultater.

Onkologisk Nlp Case Study

Shaip's Healthcare AI-fordele

Præcis

Præcis

Vores NLP-model har høj nøjagtighed i behandlingen af ​​medicinsk tekst.

Nemt

Nemt

Ingen kodning eller NLP viden er nødvendig. Kom i gang på få sekunder.

grænseflade

grænseflade

Få adgang til forenklet implementering og brug af NLP.

Kan tilpasses

Kan tilpasses

Tilpas og finjuster til din organisations unikke behov og krav.

interoperabelt

interoperabelt

Integrer det problemfrit med dine eksisterende sundhedssystemer og arbejdsgange.

Højeste standarder for privatliv og sikkerhed

Vores Natural Language Processing (NLP) teknologi er designet og implementeret med strenge foranstaltninger for at sikre fuldstændig sikkerhed og tryghed.

  • Avancerede krypteringsprotokoller
  • Sikker datalagring
  • Overholdelse af HIPAA og GDPR
  • Gennemsigtig privatlivspolitik
Shaip Privatliv &Amp; Sikkerhed
Smartphone i hånden

Kan du ikke finde det, du leder efter?

Kom godt i gang med vores Healthcare NLP API'er i dag

  • Ved tilmelding er jeg enig med Shaip Privatlivspolitik , Servicevilkår og give mit samtykke til at modtage B2B marketingkommunikation fra Shaip.

Healthcare NLP er anvendelsen af ​​Natural Language Processing-teknologier i sundhedssektoren til at udtrække, behandle og forstå komplekse medicinske data fra forskellige kilder, herunder elektroniske sundhedsjournaler, kliniske noter, forskningspapirer og patientfeedback, blandt andre.

NLP i sundhedsvæsenet kan bruges til forudsigelse og diagnose af sygdomme, anbefalinger til behandlingsveje, forståelse af patientens følelser, automatisering af dataindtastning, optimering af faktureringsprocesser, helbredsovervågning og alarmering og meget mere.

NLP kan hjælpe sundhedsudbydere med bedre at forstå en patients historie, symptomer og bekymringer, hvilket fører til mere præcise diagnoser og personlige behandlingsplaner. Det giver også mulighed for effektiv behandling af store mængder data, letter forskning, forudsigelig modellering og proaktiv sundhedspleje.

Nogle udfordringer omfatter håndtering af ustrukturerede og ikke-standardiserede medicinske data, sikring af databeskyttelse og sikkerhed, overvindelse af sproglige og kulturelle barrierer og integration af NLP-systemer med eksisterende IT-infrastruktur i sundhedssektoren.

Healthcare NLP skal overholde alle relevante love og bestemmelser om databeskyttelse, såsom Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) i USA. Dette kan involvere anonymisering af data, indhentning af patientens samtykke og implementering af strenge datasikkerhedsforanstaltninger.

Ja, Healthcare NLP kan være et værdifuldt værktøj inden for telemedicin ved at lette patientovervågning på afstand, fortolke patientens talte eller skrevne sprog i realtid og hjælpe læger med at diagnosticere og fjernbehandle patienter.

NLP kan hjælpe med medicinsk forskning ved at automatisere processen med litteraturgennemgang og dataudtræk, identificere mønstre og tendenser i store datasæt og hjælpe forskere med at forstå kompleks medicinsk terminologi.

Ja, ved at analysere mønstre i patientdata og medicinsk litteratur kan NLP-algoritmer forudsige sandsynligheden for sygdomme. Disse prædiktive modeller kan hjælpe læger med tidlig opdagelse og forebyggende behandling.

NLP kan udtrække og fortolke vigtig klinisk information fra EPJ'er, såsom diagnoser, symptomer og behandlinger. Dette kan hjælpe sundhedsudbydere med at gøre bedre brug af EPJ-data, hvilket fører til forbedrede patientresultater.

Fremtiden for Healthcare NLP kan involvere mere sofistikeret forståelse af medicinsk sprog, realtidsbehandling af patientdata og problemfri integration med andre sundhedsteknologier. Det rummer potentialet til at revolutionere patientbehandling, medicinsk forskning og sundhedsadministration.