Namngiven Entity Recognition for Healthcare
Extrahera viktiga insikter från ostrukturerad medicinsk data med hjälp av enhetsextraktion.
Utvalda klienter
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Vad är NER
Analysera data för att upptäcka meningsfulla insikter
Named Entity Recognition (NER) i vården upptäcker och kategoriserar enheter som patientnamn, medicinska termer och olika terminologier från ostrukturerad text. Denna förmåga höjer datautvinning, underlättar informationshämtning och ger sofistikerade AI-system möjlighet att etablera den som ett viktigt instrument för vårdinstitutioner.
Shaip NER är skräddarsydd för att hjälpa vårdinstitutioner att dechiffrera viktiga detaljer i ostrukturerad data, avslöja kopplingar mellan enheter i medicinska rapporter, försäkringsdokument, patientrecensioner, kliniska anteckningar etc. Förstärkta av vår djupa expertis inom NLP ger vi insikter och tar itu med komplexa anteckningsprojekt , oavsett deras storlek.
Vår expertis
Namngiven entitetsigenkänning (NER)
Clinical NER API identifierar och extraherar medicinska enheter, dess sammanhang och relation från stora bitar av ostrukturerad klinisk data med hjälp av Deep Learning NLP-modeller. I sjukvårdssammanhang kan API:t exakt upptäcka och kategorisera ord eller fraser i en text som representerar medicinskt betydelsefull information.
Identifiering av problem, anatomisk struktur, medicin, procedur från journaler såsom EPJ; är vanligtvis ostrukturerade och kräver ytterligare bearbetning för att extrahera strukturerad information. Detta är ofta komplext och kräver domänexperter från att extrahera relevanta enheter.
Kategorier som vanligtvis upptäcks av Medical NER API inkluderar:
- MEDICINSKT TILLSTÅND: Identifierar sjukdomar, skador, symtom eller hälsoproblem.
- MEDICIN: Namn på läkemedel, behandlingar eller andra terapeutiska substanser.
- ANATOMI: Termer relaterade till kroppsdelar, organ eller anatomiska strukturer.
- PROCEDUR: Identifierar medicinska ingrepp, tester eller operationer.
- TESTRESULTAT: Belyser resultat från medicinska tester.
- PERSON: Identifierar individer som är involverade i patientens vård eller personliga liv.
- TID: Identifierar tidsrelaterade referenser, såsom varaktigheter, frekvenser eller specifika datum.
Exempel
1. Erkännande av klinisk enhet
En stor mängd medicinsk information finns i journaler, främst på ett ostrukturerat sätt. Anteckningar för medicinska enheter underlättar omvandlingen av detta ostrukturerade innehåll till ett organiserat format.
2. Tillskrivning
2.1 Medicinegenskaper
Nästan varje journal innehåller information om mediciner och deras egenskaper, en avgörande aspekt av klinisk praxis. Det är möjligt att peka ut och markera de olika egenskaperna hos dessa mediciner enligt fastställda riktlinjer.
2.2 Labbdataattribut
Laboratoriedata i medicinska journaler inkluderar ofta deras specifika attribut. Vi kan urskilja och kommentera dessa attribut hos labbdata i linje med fastställda riktlinjer.
2.3 Kroppsmätningsattribut
Kroppsmått, som ofta omfattar vitala tecken, dokumenteras vanligtvis med sina respektive egenskaper i medicinska journaler. Vi kan peka ut och kommentera dessa olika attribut relaterade till kroppsmått.
3. Onkologispecifik NER
Förutom allmänna medicinska anteckningar om namngivna enheter (NER) kan vi fördjupa oss i specialiserade domäner som onkologi och radiologi. För onkologidomänen inkluderar de specifika NER-enheterna som kan annoteras: Cancerproblem, Histologi, Cancerstadium, TNM-stadium, Cancergrad, Dimension, Kliniskt Status, Tumörmarkörtest, Cancermedicin, Cancerkirurgi, Strålning, Genstudier, Variation Kod och Body Site.
4. Negativ effekt NER & Relation
Förutom att peka ut och kommentera primära kliniska enheter och deras relationer, kan vi också lyfta fram de biverkningar som är förknippade med specifika läkemedel eller procedurer. Det skisserade tillvägagångssättet innefattar:
- Märkning av skadliga effekter och de medel som är ansvariga för dem.
- Bestämma och dokumentera sambandet mellan den skadliga effekten och dess orsakande medel.
5. Påståendestatus
Utöver att peka ut kliniska enheter och deras relationer, kan vi också kategorisera status, negation och ämne som hänför sig till dessa kliniska enheter.
Varför Shaip?
Dediker team
Dataforskare tillbringar över 80 % av tiden med att förbereda data. Med outsourcing kan teamet fokusera på utveckling av algoritmer, vilket överlåter den tråkiga delen av att extrahera NER till oss.
Skalbarhet
ML-modeller kräver insamling och taggning av stora bitar av datamängder, vilket kräver att företag drar in resurser från andra team. Vi erbjuder domänexperter som enkelt kan skalas.
Bättre kvalité
Dedikerade domänexperter, som kommenterar dag ut och dag in kommer – vilken dag som helst – att göra ett överlägset jobb i jämförelse med ett team, som tar emot anteckningsuppgifter i deras späckade scheman.
Operativ Excellence
Vår kvalitetssäkringsprocess för data, tekniska valideringar och QA i flera steg hjälper oss att leverera kvalitet som ofta överträffar förväntningarna.
Säkerhet med integritet
Vi är certifierade för att upprätthålla de högsta standarderna för datasäkerhet med integritet för att säkerställa konfidentialitet
konkurrenskraftig prissättning
Som experter på att kurera, utbilda och leda team av kvalificerade arbetare kan vi säkerställa att projekt levereras inom budget.
Tillgänglighet & leverans
Hög nätverksupptid och leverans i tid av data, tjänster och lösningar.
Global arbetskraft
Med en pool av resurser på land och till havs kan vi bygga och skala team efter behov för olika användningsfall.
Människor, process och plattform
Med en kombination av en global arbetsstyrka, robust plattform och operativa processer hjälper Shaip till att lansera den mest utmanande AI.
Vill du bygga din egen NER-träningsdata?
Kontakta oss nu för att lära dig hur vi kan samla in en anpassad NER-datauppsättning för din unika AI/ML-lösning