- Hvad vi gør
-
-
-
Specialiseret
-
-
-
- Off-the-shelf Data
-
- Solutions
- perron
- Om os
Uddrag væsentlig indsigt fra ustrukturerede medicinske data ved hjælp af enhedsudtræk.
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
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.
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.
2.1 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.
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.
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.
Kontakt os nu for at lære, hvordan vi kan indsamle et tilpasset NER-datasæt til din unikke AI/ML-løsning