Navngivet Entity Recognition for Healthcare
Uddrag væsentlig indsigt fra ustrukturerede medicinske data ved hjælp af enhedsudtræk.
Fremhævede klienter
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Hvad er NER
Analyser data for at opdage meningsfuld indsigt
Named Entity Recognition (NER) i sundhedsvæsenet registrerer og kategoriserer enheder som patientnavne, medicinske termer og forskellige terminologier fra ustruktureret tekst. Denne evne løfter dataudtræk, letter informationssøgning og styrker sofistikerede AI-systemer, hvilket etablerer det som et vigtigt instrument for sundhedsinstitutioner.
Shaip NER er skræddersyet til at hjælpe sundhedsinstitutioner med at dechifrere vitale detaljer i ustrukturerede data og afsløre sammenhænge mellem enheder i medicinske rapporter, forsikringsdokumenter, patientanmeldelser, kliniske noter osv. Styrket af vores dybe ekspertise i NLP giver vi indsigt og tackler komplekse annoteringsprojekter , uanset deres størrelse.
Vores ekspertise
Navngivet enhedsgenkendelse (NER)
Clinical NER API identificerer og udtrækker medicinske enheder, dets kontekst og forhold fra store bidder af ustrukturerede kliniske data ved hjælp af Deep Learning NLP-modeller. I forbindelse med sundhedspleje kan API'en nøjagtigt detektere og kategorisere ord eller sætninger i en tekst, der repræsenterer medicinsk væsentlig information.
Identifikation af problem, anatomisk struktur, medicin, procedure fra lægejournaler såsom EPJ'er; er normalt ustrukturerede og kræver yderligere behandling for at udtrække struktureret information. Dette er ofte komplekst og kræver domæneeksperter fra at udtrække relevante enheder.
Kategorier, der typisk opdages af Medical NER API inkluderer:
- SYGDOMSTILSTAND: Identificerer sygdomme, skader, symptomer eller eventuelle helbredsmæssige klager.
- MEDICIN: Navne på lægemidler, behandlinger eller andre terapeutiske stoffer.
- ANATOMI: Udtryk relateret til kropsdele, organer eller anatomiske strukturer.
- PROCEDURE: Identificerer medicinske indgreb, tests eller operationer.
- TEST_RESULTAT: Fremhæver resultater fra medicinske tests.
- PERSON: Identificerer personer involveret i patientens pleje eller personlige liv.
- TID: Identificerer tidsrelaterede referencer, såsom varigheder, frekvenser eller specifikke datoer.
Eksempler
1. Anerkendelse af klinisk enhed
En stor mængde medicinsk information er til stede i sundhedsjournaler, overvejende på en ustruktureret måde. Medicinsk enhedsannotering letter transformationen af dette ustrukturerede indhold til et organiseret format.
2. Tilskrivning
2.1 Medicinegenskaber
Næsten hver journal indeholder detaljer om medicin og deres egenskaber, et afgørende aspekt af klinisk praksis. Det er muligt at udpege og markere de forskellige egenskaber ved disse lægemidler efter fastlagte retningslinjer.
2.2 Laboratoriedataattributter
Laboratoriedata i lægejournaler inkluderer ofte deres specifikke egenskaber. Vi kan skelne og kommentere disse attributter af laboratoriedataene i overensstemmelse med etablerede retningslinjer.
2.3 Kropsmålingsattributter
Kropsmålinger, der ofte omfatter vitale tegn, er typisk dokumenteret med deres respektive egenskaber i lægejournaler. Vi kan udpege og kommentere disse forskellige egenskaber relateret til kropsmål.
3. Onkologisk specifik NER
Ud over generelle medicinske annotationer for navngivet enhedsgenkendelse (NER) kan vi dykke ned i specialiserede domæner såsom onkologi og radiologi. For det onkologiske domæne omfatter de specifikke NER-enheder, der kan annoteres: Kræftproblem, Histologi, Kræftstadium, TNM-stadium, Kræftgrad, Dimension, Klinisk Status, Tumormarkørtest, Kræftmedicin, Kræftkirurgi, Stråling, Genundersøgt, Variation Kode og Body Site.
4. Bivirkninger NER & forhold
Ud over at udpege og kommentere primære kliniske enheder og deres relationer, kan vi også fremhæve de bivirkninger, der er forbundet med specifikke lægemidler eller procedurer. Den skitserede tilgang involverer:
- Mærkning af bivirkninger og de midler, der er ansvarlige for dem.
- Bestemmelse og dokumentation af sammenhængen mellem den ugunstige virkning og dens forårsagende agens.
5. Påstandsstatus
Ud over at udpege kliniske enheder og deres relationer, kan vi også kategorisere status, negation og emne, der vedrører disse kliniske enheder.
Hvorfor Shaip?
Dediker team
Dataforskere bruger over 80 % af tiden på dataforberedelse. Med outsourcing kan teamet fokusere på udvikling af algoritmer, hvilket overlader den kedelige del af udvindingen af NER til os.
Skalerbarhed
ML-modeller kræver indsamling og tagging af store bidder af datasæt, hvilket kræver, at virksomheder trækker ressourcer fra andre teams. Vi tilbyder domæneeksperter, som nemt kan skaleres.
Bedre kvalitet
Dedikerede domæneeksperter, der annoterer dag-ind-og-dag-ud, vil - hver dag - gøre et overlegent stykke arbejde i forhold til et team, der imødekommer annoteringsopgaver i deres travle tidsplaner.
Operationel ekspertise
Vores datakvalitetssikringsproces, tec-valideringer og flertrins QA hjælper os med at levere kvalitet, der ofte overgår forventningerne.
Sikkerhed med privatliv
Vi er certificeret til at opretholde de højeste standarder for datasikkerhed med privatliv for at sikre fortrolighed
Konkurrencedygtige Priser
Som eksperter i at kuratere, træne og lede teams af dygtige medarbejdere kan vi sikre, at projekter leveres inden for budgettet.
Tilgængelighed og levering
Høj netværksoptid og levering til tiden af data, tjenester og løsninger.
Global arbejdsstyrke
Med en pulje af onshore og offshore ressourcer kan vi bygge og skalere teams efter behov til forskellige brugssager.
Mennesker, proces og platform
Med en kombination af en global arbejdsstyrke, robust platform og operationelle processer hjælper Shaip med at lancere mest udfordrende kunstig intelligens.
Vil du bygge dine egne NER træningsdata?
Kontakt os nu for at lære, hvordan vi kan indsamle et tilpasset NER-datasæt til din unikke AI/ML-løsning