Ung thư NLP

Tiên phong nghiên cứu ung thư với NLP: Đột phá của Shaip

Tải xuống Nghiên cứu điển hình

Trong hành trình chinh phục căn bệnh ung thư, dữ liệu cũng quan trọng như sự quyết tâm. Tại Shaip, chúng tôi tự hào đã tạo ra bước nhảy vọt lớn trong nghiên cứu ung thư bằng cách giúp khách hàng của chúng tôi phát triển mô hình NLP riêng biệt, là minh chứng cho sự đổi mới, độ chính xác và quyền riêng tư.

Hiểu thách thức

Oncology nlp challenges Khách hàng của chúng tôi, một công ty hàng đầu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, đã phải đối mặt với một nhiệm vụ khó khăn: xử lý một lượng lớn hồ sơ y tế về ung thư, đồng thời cân bằng giữa việc phân tích dữ liệu tỉ mỉ với các tiêu chuẩn nghiêm ngặt về quyền riêng tư. Mục tiêu rất rõ ràng – cải tiến nghiên cứu ung thư trong khuôn khổ pháp lý.

Xây dựng giải pháp

Phản ứng của chúng tôi là triển khai một chiến lược toàn diện bao gồm phạm vi bao phủ dữ liệu lâm sàng, tuân thủ nghiêm ngặt việc loại bỏ nhận dạng theo HIPAA và tạo ra các nguyên tắc chú thích mạnh mẽ. Các bước này đảm bảo cung cấp chú thích dữ liệu có độ chính xác cao và tôn trọng tối đa quyền riêng tư của bệnh nhân.

Hiểu các thuật ngữ chăm sóc sức khỏe

Để hỗ trợ khách hàng phát triển mô hình NLP riêng biệt, chúng tôi đã nghiên cứu kỹ ngôn ngữ và thuật ngữ duy nhất được sử dụng trong ung thư. Các chuyên gia của chúng tôi hiểu sắc thái và bối cảnh của cuộc thảo luận về ung thư

Thu thập dữ liệu: Điều hướng Đại dương dữ liệu

Hành trình của chúng tôi với dự án ung thư này giống như việc điều hướng một đại dương dữ liệu. Điều bắt buộc là không chỉ bơi qua sự bao la này mà còn phải lặn sâu và làm nổi lên những viên ngọc tuệ giác ẩn giấu bên trong.

Người chú thích: Những anh hùng thầm lặng về độ chính xác của dữ liệu

Đằng sau mỗi điểm dữ liệu chúng tôi chú thích, có một nhóm những anh hùng thầm lặng. Những người chú thích của chúng tôi, được đào tạo về các nhu cầu cụ thể của dữ liệu ung thư, đã làm việc với độ chính xác để đảm bảo rằng mọi thẻ và mọi nhãn đều được đặt có chủ ý. Các chuyên gia trong lĩnh vực này đã xác định và phân loại một cách hiệu quả các thực thể y tế quan trọng vốn là huyết mạch của nghiên cứu ung thư. Sự chú ý đến từng chi tiết này rất quan trọng trong việc xây dựng một tập dữ liệu mà máy móc có thể học hỏi và các bác sĩ có thể dựa vào.

Tuyên bố ghi chú lâm sàng về ung thư

“Bệnh nhân Jane Doe được chẩn đoán mắc bệnh ung thư phổi không phải tế bào nhỏ (NSCLC) Giai đoạn IIIB, cụ thể là ung thư biểu mô tuyến, vào ngày 03/05/2023. Ung thư nằm ở thùy dưới bên phải của phổi. Nó được phân loại là T3N2M0 theo hệ thống phân giai đoạn TNM, với kích thước khối u là 5 cm x 3 cm. Việc xóa EGFR exon 19 đã được xác định thông qua phân tích PCR mẫu sinh thiết khối u. Hóa trị bằng Carboplatin AUC 5 và Pemeterxed 500 mg/m03 được bắt đầu vào ngày 20/2023/3 và được thực hiện 60 tuần một lần. Liệu pháp xạ trị chùm tia ngoài (EBRT) với liều 30 Gy chia 04 đợt bắt đầu vào ngày 01/2023/XNUMX. Quá trình điều trị của bệnh nhân đang diễn ra và không có bằng chứng nào về di căn não trên kết quả chụp MRI gần đây. Khả năng xâm lấn mạch bạch huyết vẫn chưa được xác định và khả năng dung nạp của bệnh nhân đối với chế độ hóa trị đầy đủ vẫn chưa chắc chắn.

Xóa nhận dạng dữ liệu: Đạo đức và đổi mới

Khi chúng tôi nâng cao khả năng NLP của mình, chúng tôi vẫn kiên định cam kết về các tiêu chuẩn đạo đức. Việc loại bỏ dữ liệu nhận dạng cũng quan trọng như việc phân tích dữ liệu đó, đảm bảo rằng việc theo đuổi đổi mới của chúng tôi không bao giờ xâm phạm quyền riêng tư của bệnh nhân.

On [Mẫu ngày tháng], vào lúc 11 giờ sáng, ông. [Tên bệnh nhân], tuổi [Già đi], đã được nhận vào [Tên trung tâm y tế] cho một cuộc phẫu thuật hông theo lịch trình, trước đó đã được tư vấn bởi bác sĩ chăm sóc chính của ông, Tiến sĩ John. [Tên bác sĩ], và có sự tham dự của [Tên bác sĩ] MD. Trong thời gian lưu trú, ông được chăm sóc bởi [Y tá hành nghề], NP và [Y tá hành nghề], RN, với [Tên bác sĩ], PA, cũng đang được lấy ý kiến. Ca phẫu thuật của anh ấy, được tiến hành cùng ngày nhập viện, đã thành công và không có biến chứng nào được báo cáo. Sau cuộc phẫu thuật, anh T. [Tên bệnh nhân] đã được chuyển đến Phòng số. [Số phòng], Tầng số. [Lầu số], để phục hồi. Trong thời gian lưu trú ngắn ngủi, hồ sơ bệnh án của ông, bao gồm cả MRN [Số hồ sơ y tế] và Tài khoản [Số tài khoản], được xử lý theo các giao thức chuẩn của [Tên viện dưỡng lão], nơi ở trước đây của anh ấy. Anh ấy đã được xuất viện sau đó cùng ngày để được chăm sóc bởi [Tên phòng khám] để phục hồi thêm. 

Tác động Shaip

Thông qua các kỹ thuật chú thích nâng cao và ứng dụng NLP cho hàng nghìn trang hồ sơ liên quan đến ung thư, chúng tôi đã cung cấp một bộ dữ liệu được tinh chỉnh cao. Bộ dữ liệu này đã trở thành nền tảng cho những nỗ lực nghiên cứu đang diễn ra và trong tương lai của khách hàng, nhằm nâng cao kết quả của bệnh nhân và hiệu quả cung cấp dịch vụ chăm sóc.

Một minh chứng cho khả năng của chúng tôi

Thành công của dự án này nhấn mạnh khả năng của chúng tôi trong việc điều hướng dữ liệu y tế phức tạp một cách chính xác. Cam kết của chúng tôi trong việc cải thiện kết quả chăm sóc bệnh nhân và thúc đẩy đổi mới chăm sóc sức khỏe đã được khách hàng của chúng tôi công nhận là công cụ giúp nâng cao khả năng NLP của họ trong lĩnh vực ung thư.

Kết luận

Tại Shaip, chúng tôi không chỉ quan tâm đến dữ liệu; chúng tôi đang hướng tới tương lai của ngành chăm sóc sức khỏe. Khi chúng tôi tiếp tục vượt qua ranh giới về những gì có thể làm được với AI và học máy trong lĩnh vực ung thư, chúng tôi vẫn tận tâm cung cấp các giải pháp không chỉ tiên tiến về mặt công nghệ mà còn phù hợp về mặt đạo đức và lấy bệnh nhân làm trung tâm. Với mỗi tập dữ liệu, với mỗi mô hình, chúng tôi không chỉ xử lý thông tin; chúng tôi đang định hình tương lai của việc chăm sóc bệnh ung thư. Với tư cách là những người đi đầu trong lĩnh vực này, chúng tôi rất vui mừng về những khả năng mà khả năng NLP và AI của chúng tôi mở ra cho các chuyên gia chăm sóc sức khỏe cũng như bệnh nhân.

Xã hội Chia sẻ