Extrahera viktiga insikter från ostrukturerad medicinsk data med hjälp av enhetsextraktion.
Namngiven entitetsigenkänning (NER) inom hälso- och sjukvården upptäcker och kategoriserar entiteter som patientnamn, medicinska termer och olika terminologier från ostrukturerad text. Genom att kategorisera entiteter som sjukdomar, behandlingar och symtom underlättar NER effektivare informationsutvinning och hantering av medicinska data.
Shaip NER är skräddarsytt för att hjälpa hälso- och sjukvårdsinrättningar att dechiffrera viktiga detaljer i ostrukturerad data, vilket avslöjar kopplingar mellan enheter i medicinska rapporter, försäkringsdokument, patientrecensioner, kliniska anteckningar etc. Relationsextraktionstekniker används för att automatiskt identifiera och klassificera relationer mellan medicinska enheter, vilket stöder förbättrad datastrukturering och beslutsfattande inom hälso- och sjukvården. Stärkt av vår djupa expertis inom NLP ger vi insikter och hanterar komplexa annoteringsprojekt, oavsett deras omfattning.
En stor mängd medicinsk information finns i patientjournaler, huvudsakligen på ett ostrukturerat sätt. Biomedicinska textutvinningstekniker används ofta inom den biomedicinska världen för att extrahera och analysera relevanta biomedicinska enheter och relationer från dessa stora ostrukturerade datamängder. Annotering av medicinska enheter underlättar omvandlingen av detta ostrukturerade innehåll till ett organiserat format.
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 attribut i patientjournaler. Vi kan identifiera och kommentera dessa olika attribut relaterade till kroppsmått. Dessa anteckningar kan också hjälpa till att spåra och analysera kliniska händelser som dokumenterats i patientjournaler.
Förutom allmän medicinsk NER-annotering kan vi fördjupa oss i specialiserade domäner som onkologi. Inom onkologiområdet inkluderar de specifika NER-entiteter som kan annoteras: Cancerproblem, Histologi, Cancerstadium, TNM-stadium, Cancergrad, Dimension, Klinisk status, Tumörmarkörtest, Cancermedicin, Cancerkirurgi, Strålbehandling, Studerad gen, Variationskod och Kroppsställe.
Viktiga element i utvecklingen och tillämpningen av NER-modeller för onkologi inkluderar att etablera en robust forskningsmetodik, grundlig utvärdering av modellens prestanda och integration av domänspecifika tekniker för att förbättra noggrannhet och effektivitet.
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:
Utöver att peka ut kliniska enheter och deras relationer, kan vi också kategorisera status, negation och ämne som hänför sig till dessa kliniska enheter.
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.
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.
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.
Vår kvalitetssäkringsprocess för data, tekniska valideringar och QA i flera steg hjälper oss att leverera kvalitet som ofta överträffar förväntningarna.
Vi är certifierade för att upprätthålla de högsta standarderna för datasäkerhet med integritet för att säkerställa konfidentialitet
Som experter på att kurera, utbilda och leda team av kvalificerade arbetare kan vi säkerställa att projekt levereras inom budget.
Hög nätverksupptid och leverans i tid av data, tjänster och lösningar.
Med en pool av resurser på land och till havs kan vi bygga och skala team efter behov för olika användningsfall.
Med en kombination av en global arbetsstyrka, robust plattform och operativa processer hjälper Shaip till att lansera den mest utmanande AI.
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Effektiv datainsamling och säkerställande av datatillgänglighet är avgörande för att utveckla robusta NER-system inom hälso- och sjukvården. Både träningsprocessen och finjusteringsprocessen är beroende av högkvalitativa, välkommenterade datamängder för att optimera modellens prestanda för specifika medicinska NER-uppgifter.
Kontakta oss nu för att lära dig hur vi kan samla in en anpassad NER-datauppsättning för din unika AI/ML-lösning
Klinisk NER är en teknik för naturlig språkbehandling (NLP) som används för att identifiera och extrahera specifika enheter som sjukdomar, symtom, mediciner och procedurer från ostrukturerad medicinsk data. Den fungerar genom att träna AI-modeller på kommenterade datamängder för att känna igen mönster och klassificera kliniska termer korrekt.
Klinisk NER hjälper till att omvandla ostrukturerad medicinsk data till strukturerade, handlingsbara insikter. Detta gör det möjligt för AI att förbättra diagnostik, identifiera trender i patientvård och stödja bättre beslutsfattande, vilket i slutändan förbättrar vårdresultaten.
NER används för att extrahera viktig information från kliniska anteckningar, elektroniska patientjournaler (EHR), patologirapporter och radiologisammanfattningar. Det hjälper till att identifiera enheter som medicinska tillstånd, behandlingar och laboratorieresultat för analys och driftseffektivitet.
Utmaningarna inkluderar hantering av komplex medicinsk terminologi, förkortningar och variationer i dokumentationsstilar. Att säkerställa efterlevnad av regler som HIPAA och upprätthålla noggrannhet när man arbetar med olika datamängder är också betydande hinder.
Kliniska NER-modeller tränas med hjälp av domänspecifika datamängder för att förstå sammanhanget och betydelsen av förkortningar och komplexa termer. Denna träning säkerställer hög noggrannhet vid extrahering av relevanta enheter trots variationer i medicinskt språkbruk.
Utbildning kräver kommenterade datamängder som kliniska anteckningar, elektroniska patientjournaler, patologirapporter och andra vårddokument. Dessa datamängder måste noggrant märkas av experter inom området för att säkerställa noggrannhet och relevans.
Klinisk NER används för att utvinna data från elektroniska patientjournaler, identifiera sjukdomar och läkemedel, automatisera behandling av försäkringsanspråk och stödja klinisk forskning. Det är också avgörande för att bygga AI-modeller som stödjer beslutsfattande inom diagnostik och behandlingsplanering.
Genom att automatisera utvinningen av viktig information från ostrukturerad data minskar Clinical NER manuell ansträngning, snabbar upp processer som patientjournaler och behandling av ärenden och ger användbara insikter för bättre patientvård.
Hantering av känsliga medicinska data kräver strikt efterlevnad av integritetsregler som HIPAA. Annoterade data måste avidentifieras för att skydda patientsekretessen samtidigt som högkvalitativa träningsdata för AI-modeller tillhandahålls.
Shaip kombinerar domänexpertis, avancerade annoteringsverktyg och en robust kvalitetssäkringsprocess för att leverera noggranna och skalbara kliniska NER-lösningar. Deras tjänster är skräddarsydda för att möta de unika behoven hos AI-projekt inom hälso- och sjukvården, vilket säkerställer efterlevnad och precision.
