Konstgjord intelligens inom sjukvård

Effektivisera ostrukturerad data för att övervinna vardagliga utmaningar. Förenkla dataanalys, få större insikter och leverera personlig vård till patienter med sjukvårds-NLP.

Sjukvård ai

De starkaste kliniska NLP API:erna som levererar snabbhet och enkelhet

Klinisk nlp-apis

Extrahera meningsfulla kliniska enheter från ostrukturerade kliniska data

PHI-redaktion

API för avidentifiering av skyddad hälsoinformation (PHI), som tar bort alla "direkta identifierare", dvs all information som kan användas för att identifiera patienten.

SnoMed & RxNorm

Implementera ett API för medicinsk fakturering och kodning som använder Natural Language Processing (NLP) för att granska och härleda Snomed CT- och RxNorm-identifierare.

 

Loinc

Kliniskt API som inspekterar laboratorietestbeställningar och resultat. Lås upp medicinska laboratorieobservationer för identifierare, namn och koder med hjälp av vår NLP.

ICD-10

Mycket exakt API för medicinsk kodning som extraherar fakturerbara ICD-10-CM- och PCS-koder från patientmötesdokument med en knapptryckning.

Namngiven entitetsigenkänning (NER)

Clinical NLP API som extraherar medicinska enheter, dess sammanhang och relation från stora bitar av ostrukturerad klinisk data med hjälp av Deep Learning NLP-modeller.

Anpassade API:er

Skräddarsytt för personliga behov. Har du ett specifikt krav? HealthcareNLP:s team av forskare och ingenjörer kommer att bygga den, speciellt för dig.

Användningsfall

Avidentifiering
Avidentifiering
Clinical Entity Recognition
Erkännande av klinisk enhet
Onkologiska modeller
Onkologi
Modeller
Relation
Extraktion
Relationsextraktion
Radiologiska modeller
Radiologi
Modeller
påstående
status
Påstående status

Framgångsberättelser

Onkologisk dataförbättring: licensiering, avidentifiering och anteckning

Klienten, en framstående vårdenhet, behövde ett sofistikerat NLP-system för att hantera en stor mängd onkologiska journaler. Denna fallstudie beskriver vårt arbete med att förbättra kundens forskning genom exakta datakommentarer, strikt avidentifiering och NLP-implementering, allt i enlighet med HIPAA-reglerna.

Problem: Projektet kombinerade expertanalys av klinisk dokumentation, identifiering av medicinsk enhet, och integritetsefterlevnad av HIPAA, vilket kräver både tekniska och strategiska anteckningsfärdigheter.

Lösning: Levererade 10,000 XNUMX avidentifierade, märkta poster för klientens NLP-modell, som följde HIPAA-standarder och förbättrade deras onkologiska forskning och patientvårdsresultat.

Onkologi nlp fallstudie

Shaips Healthcare AI-fördelar

Noggrann

Noggrann

Vår NLP-modell har hög noggrannhet vid bearbetning av medicinsk text.

enkel

enkel

Ingen kodning eller NLP-kunskap behövs. Kom igång på några sekunder.

Gränssnitt

Gränssnitt

Få tillgång till förenklad implementering och användning av NLP.

Anpassningsbara

Anpassningsbara

Anpassa och finjustera till din organisations unika behov och krav.

driftskompatibla

driftskompatibla

Integrera det med dina befintliga vårdsystem och arbetsflöden sömlöst.

Högsta standarder för integritet och säkerhet

Vår Natural Language Processing-teknik (NLP) är designad och implementerad med strikta åtgärder för att säkerställa fullständig säkerhet och säkerhet.

  • Toppmoderna krypteringsprotokoll
  • Säker datalagring
  • Efterlevnad av HIPAA och GDPR
  • Transparent integritetspolicy
Shaip integritet och säkerhet
Smartphone i handen

Hittar du inte det du letar efter?

Kom igång med våra Healthcare NLP API:er idag

  • Genom att registrera mig godkänner jag Shaip Sekretesspolicy och Användarvillkor och ge mitt samtycke till att ta emot B2B marknadsföringskommunikation från Shaip.

Healthcare NLP är tillämpningen av Natural Language Processing-teknologier inom hälso- och sjukvårdssektorn för att extrahera, bearbeta och förstå komplexa medicinska data från olika källor, inklusive elektroniska journaler, kliniska anteckningar, forskningsrapporter och patientfeedback, bland annat.

NLP inom hälso- och sjukvården kan användas för sjukdomsförutsägelse och diagnos, rekommendationer för behandlingsvägar, förstå patientkänsla, automatisera datainmatning, optimera faktureringsprocesser, hälsoövervakning och varning och mycket mer.

NLP kan hjälpa vårdgivare att bättre förstå en patients historia, symtom och oro, vilket leder till mer exakta diagnoser och personliga behandlingsplaner. Det möjliggör också effektiv bearbetning av stora mängder data, vilket underlättar forskning, prediktiv modellering och proaktiv vårdhantering.

Några utmaningar inkluderar att hantera ostrukturerad och ostandardiserad medicinsk data, säkerställa datasekretess och säkerhet, övervinna språkliga och kulturella barriärer och integrera NLP-system med befintlig IT-infrastruktur för sjukvården.

Healthcare NLP måste följa alla relevanta lagar och regler för datasekretess, såsom Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) i USA. Detta kan innebära att anonymisera data, erhålla patientens samtycke och implementera strikta datasäkerhetsåtgärder.

Ja, Healthcare NLP kan vara ett värdefullt verktyg inom telemedicin genom att underlätta patientövervakning på distans, tolka patientens talade eller skrivna språk i realtid och hjälpa läkare att diagnostisera och behandla patienter på distans.

NLP kan hjälpa till med medicinsk forskning genom att automatisera processen för litteraturgranskning och dataextraktion, identifiera mönster och trender i stora datamängder och hjälpa forskare att förstå komplex medicinsk terminologi.

Ja, genom att analysera mönster i patientdata och medicinsk litteratur kan NLP-algoritmer förutsäga sannolikheten för sjukdomar. Dessa prediktiva modeller kan hjälpa läkare vid tidig upptäckt och förebyggande vård.

NLP kan extrahera och tolka viktig klinisk information från EHR, såsom diagnoser, symtom och behandlingar. Detta kan hjälpa vårdgivare att bättre använda EHR-data, vilket leder till förbättrade patientresultat.

Framtiden för Healthcare NLP kan innebära mer sofistikerad förståelse av medicinskt språk, realtidsbearbetning av patientdata och sömlös integration med annan sjukvårdsteknik. Det har potentialen att revolutionera patientvård, medicinsk forskning och vårdadministration.