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.
Næste-gen Healthcare AI
Næste-gen Healthcare NLP udnytter kraften i sofistikeret Natural Language Processing (NLP) til at transformere ustrukturerede medicinske data til handlingsvenlig indsigt. Bygget på en stor sprogmodel (LLM), der er blevet finjusteret på en hidtil uset skala af rigtige patientdiagrammer, tilbyder denne innovative teknologi en hidtil uset præcision og hastighed ved behandling og forståelse af komplekse sundhedsdata. Fra forbedrede annoteringstjenester til tilpasset modeltræning leverer den en omfattende løsning, der fremmer forbedrede resultater, driftseffektivitet og datasikkerhed.
- Stor sprogmodel i sundhedsvæsenet: Ved at udnytte en LLM finjusteret på 30 mn rigtige patientdiagrammer giver HealthcareNLP enestående præcision i behandlingen af ustrukturerede medicinske data.
- Forbedrede annoteringstjenester: Ved at udnytte vores avancerede LLM udtrækker vores raffinerede annotationstjenester kritisk medicinsk information med hastighed og nøjagtighed.
- Cloud Independence & On-Premise Hosting: Vi prioriterer fleksibilitet og tilbyder cloud-uafhængige løsninger og on-prem hostingmuligheder for overlegen datakontrol og sikkerhed.
- Fast pris, ubegrænset behandling: Vores enkle model med faste omkostninger sikrer ubegrænset dokumentbehandling uden skjulte gebyrer for skalerbare, forudsigelige operationer.
- Træning af tilpassede modeller: Ved at tilbyde skræddersyet modeltræning på vores LLM ved hjælp af afidentificerede patientdata fra den virkelige verden sikrer vi robuste og privatlivskompatible sundhedsapps.
De stærkeste kliniske NLP API'er, der leverer hastighed og enkelhed
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
Modeller
Ekstraktion
Modeller
Status
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.
Shaip's Healthcare AI-fordele
Præcis
Vores NLP-model har høj nøjagtighed i behandlingen af medicinsk tekst.
Nemt
Ingen kodning eller NLP viden er nødvendig. Kom i gang på få sekunder.
grænseflade
Få adgang til forenklet implementering og brug af NLP.
Kan tilpasses
Tilpas og finjuster til din organisations unikke behov og krav.
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
Anbefalede ressourcer
Tilbyder
Licens Høj kvalitet
Sundheds- / medicinske data
til AI & ML -modeller
Off-the-shelf Healthcare/Medical Datasæt for at sætte gang i dit Healthcare AI-projekt.
Løsninger
Human Powered Entity Extraction / Anerkendelse for at træne NLP-modeller
Lås op for kritisk information i ustrukturerede data med enhedsudtræk i NLP.
Tilbyder
Dataafidentifikation med overholdelse af HIPAA
Afidentificere patientdata, dokumenter og PDF'er i overensstemmelse med HIPAA, GDPR.
Kan du ikke finde det, du leder efter?
Kom godt i gang med vores Healthcare NLP API'er i dag
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
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.