Shaip er nu en del af Ubiquity-økosystemet: Samme team - nu bakket op af udvidede ressourcer til at understøtte kunder i stor skala.
|
Uddrag væsentlig indsigt fra ustrukturerede medicinske data ved hjælp af enhedsudtræk.
Navngivet entitetsgenkendelse (NER) i sundhedsvæsenet registrerer og kategoriserer enheder som patientnavne, medicinske termer og forskellige terminologier fra ustruktureret tekst. Ved at kategorisere enheder som sygdomme, behandlinger og symptomer muliggør NER mere effektiv informationsudtrækning og håndtering af medicinske data.
Shaip NER er skræddersyet til at hjælpe sundhedsinstitutioner med at afkode vigtige detaljer i ustrukturerede data og afsløre forbindelser mellem enheder i lægerapporter, forsikringsdokumenter, patientanmeldelser, kliniske notater osv. Relationsudtrækningsteknikker bruges til automatisk at identificere og klassificere relationer mellem medicinske enheder, hvilket understøtter forbedret datastrukturering og beslutningstagning i sundhedsvæsenet. Styrket af vores dybe ekspertise inden for NLP leverer vi indsigt og tackler komplekse annotationsprojekter, uanset deres omfang.
En stor mængde medicinsk information findes i patientjournaler, overvejende i en ustruktureret form. Biomedicinske tekstminingsteknikker anvendes i vid udstrækning inden for det biomedicinske område til at udtrække og analysere relevante biomedicinske enheder og relationer fra disse store ustrukturerede datasæt. Annotering af medicinske enheder letter omdannelsen af dette ustrukturerede indhold til et organiseret format.
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
Kropsmål, der ofte omfatter vitale tegn, dokumenteres typisk med deres respektive attributter i patientjournaler. Vi kan udpege og annotere disse forskellige attributter relateret til kropsmål. Disse annoteringer kan også hjælpe med at spore og analysere kliniske hændelser dokumenteret i patientjournaler.
Ud over generel medicinsk NER-annotering kan vi dykke ned i specialiserede domæner såsom onkologi. For onkologidomænet omfatter de specifikke NER-enheder, der kan annoteres: Kræftproblem, histologi, kræftstadie, TNM-stadie, kræftgrad, dimension, klinisk status, tumormarkørtest, kræftmedicin, kræftkirurgi, stråling, undersøgt gen, variationskode og kropssted.
Nøgleelementer i udvikling og anvendelse af NER-modeller til onkologi omfatter etablering af en robust forskningsmetode, grundig evaluering af modellens ydeevne og integration af domænespecifikke teknikker for at forbedre nøjagtighed og effektivitet.
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:
Ud over at udpege kliniske enheder og deres relationer, kan vi også kategorisere status, negation og emne, der vedrører disse kliniske enheder.
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.
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.
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.
Vores datakvalitetssikringsproces, tec-valideringer og flertrins QA hjælper os med at levere kvalitet, der ofte overgår forventningerne.
Vi er certificeret til at opretholde de højeste standarder for datasikkerhed med privatliv for at sikre fortrolighed
Som eksperter i at kuratere, træne og lede teams af dygtige medarbejdere kan vi sikre, at projekter leveres inden for budgettet.
Høj netværksoptid og levering til tiden af data, tjenester og løsninger.
Med en pulje af onshore og offshore ressourcer kan vi bygge og skalere teams efter behov til forskellige brugssager.
Med en kombination af en global arbejdsstyrke, robust platform og operationelle processer hjælper Shaip med at lancere mest udfordrende kunstig intelligens.
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Effektiv dataindsamling og sikring af datatilgængelighed er afgørende for at udvikle robuste NER-systemer til sundhedsvæsenet. Både træningsprocessen og finjusteringsprocessen afhænger af datasæt af høj kvalitet med gode annotationer for at optimere modellens ydeevne til specifikke medicinske NER-opgaver.
Kontakt os nu for at lære, hvordan vi kan indsamle et tilpasset NER-datasæt til din unikke AI/ML-løsning
Klinisk NER er en teknik til behandling af naturligt sprog (NLP), der bruges til at identificere og udtrække specifikke enheder som sygdomme, symptomer, medicin og procedurer fra ustrukturerede medicinske data. Det fungerer ved at træne AI-modeller på annoterede datasæt til at genkende mønstre og klassificere kliniske termer præcist.
Klinisk NER hjælper med at konvertere ustrukturerede medicinske data til strukturerede, handlingsrettede indsigter. Dette gør det muligt for AI at forbedre diagnostik, identificere tendenser i patientpleje og understøtte bedre beslutningstagning, hvilket i sidste ende forbedrer sundhedsresultaterne.
NER bruges til at udtrække kritiske oplysninger fra kliniske notater, elektroniske patientjournaler (EHR'er), patologirapporter og radiologiresuméer. Det hjælper med at identificere enheder såsom medicinske tilstande, behandlinger og laboratorieresultater med henblik på analyse og driftseffektivitet.
Udfordringerne omfatter håndtering af kompleks medicinsk terminologi, forkortelser og variationer i dokumentationsstile. Det er også betydelige forhindringer at sikre overholdelse af regler som HIPAA og opretholde nøjagtighed, mens man arbejder med forskellige datasæt.
Kliniske NER-modeller trænes ved hjælp af domænespecifikke datasæt for at forstå konteksten og betydningen af forkortelser og komplekse termer. Denne træning sikrer høj nøjagtighed i udtrækningen af relevante enheder på trods af variationer i medicinsk sprog.
Uddannelse kræver kommenterede datasæt som kliniske notater, elektroniske patientjournaler, patologirapporter og andre sundhedsdokumenter. Disse datasæt skal omhyggeligt mærkes af domæneeksperter for at sikre nøjagtighed og relevans.
Klinisk NER bruges til udtrækning af data fra EHR, identifikation af sygdomme og medicin, automatisering af behandling af forsikringskrav og til at understøtte klinisk forskning. Det er også afgørende for at bygge AI-modeller, der understøtter beslutningstagning inden for diagnostik og behandlingsplanlægning.
Ved at automatisere udtrækningen af vigtige oplysninger fra ustrukturerede data reducerer Clinical NER den manuelle indsats, fremskynder processer som patientjournaler og behandling af skader og giver brugbar indsigt til bedre patientpleje.
Håndtering af følsomme medicinske data kræver streng overholdelse af privatlivsregler som HIPAA. Annoterede data skal afidentificeres for at beskytte patienters fortrolighed, samtidig med at der stadig leveres træningsdata af høj kvalitet til AI-modeller.
Shaip kombinerer domæneekspertise, avancerede annotationsværktøjer og en robust kvalitetssikringsproces for at levere præcise og skalerbare kliniske NER-løsninger. Deres tjenester er skræddersyet til at imødekomme de unikke behov i sundhedsvæsenets AI-projekter og sikrer overholdelse af regler og præcision.
