- Vad erbjuder vi
-
-
-
Specialitet
-
-
-
- Off-the-shelf Dataset
-
- Lösningar
- plattform
- Företag
Extrahera viktiga insikter från ostrukturerad medicinsk data med hjälp av enhetsextraktion.
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
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.
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.
2.1 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.
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.
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.
Kontakta oss nu för att lära dig hur vi kan samla in en anpassad NER-datauppsättning för din unika AI/ML-lösning