Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe

Hợp lý hóa dữ liệu phi cấu trúc để vượt qua những thách thức hàng ngày. Đơn giản hóa việc phân tích dữ liệu, thu được những hiểu biết sâu sắc hơn và cung cấp dịch vụ chăm sóc cá nhân hóa cho những bệnh nhân có NLP chăm sóc sức khỏe.

Chăm sóc sức khỏe Ai

API NLP lâm sàng mạnh nhất mang lại tốc độ và sự đơn giản

Apis Nlp lâm sàng

Trích xuất các thực thể lâm sàng có ý nghĩa từ dữ liệu lâm sàng phi cấu trúc

Biên tập PHI

API để hủy nhận dạng thông tin sức khỏe được bảo vệ (PHI), loại bỏ tất cả “số nhận dạng trực tiếp” tức là tất cả thông tin có thể được sử dụng để nhận dạng bệnh nhân.

SnoMed & RxNorm

Triển khai API để lập hóa đơn và thanh toán y tế sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xem xét kỹ lưỡng và lấy ra các mã định danh Snomed CT và RxNorm.

 

Loinc

API lâm sàng kiểm tra các yêu cầu và kết quả xét nghiệm trong phòng thí nghiệm. Mở khóa các quan sát trong phòng thí nghiệm y tế để tìm số nhận dạng, tên và mã bằng NLP của chúng tôi.

ICD-10

API có độ chính xác cao dành cho mã hóa y tế giúp trích xuất mã ICD-10-CM và PCS có thể lập hóa đơn từ các tài liệu thăm khám của bệnh nhân chỉ bằng một nút bấm.

Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER)

API NLP lâm sàng trích xuất các thực thể y tế, bối cảnh và mối quan hệ của nó từ một lượng lớn dữ liệu lâm sàng phi cấu trúc bằng cách sử dụng Mô hình NLP Học sâu.

API tùy chỉnh

Được thiết kế riêng cho nhu cầu cá nhân. Bạn có yêu cầu cụ thể không? Đội ngũ nghiên cứu và kỹ sư của HealthcareNLP sẽ xây dựng nó, đặc biệt dành cho bạn.

Trường hợp sử dụng

De-Xác định
De-Xác định
Nhận dạng thực thể lâm sàng
Nhận dạng thực thể lâm sàng
Mô hình ung thư
Ung thư
mô hình
Quan hệ
Khai thác
Trích xuất quan hệ
Mô hình X quang
Radiology
mô hình
Quả quyết
Trạng thái
Trạng thái xác nhận

Câu chuyện thành công

Nâng cao dữ liệu về ung thư: Cấp phép, hủy nhận dạng và chú thích

Khách hàng, một tổ chức chăm sóc sức khỏe nổi tiếng, cần một hệ thống NLP phức tạp để xử lý một lượng lớn hồ sơ ung thư. Nghiên cứu điển hình này trình bày chi tiết công việc của chúng tôi trong việc cải thiện nghiên cứu của khách hàng thông qua chú thích dữ liệu chính xác, loại bỏ nhận dạng nghiêm ngặt và triển khai NLP, tất cả đều tuân thủ các quy định của HIPAA.

Vấn đề: Dự án kết hợp phân tích tài liệu lâm sàng của chuyên gia, nhận dạng tổ chức y tế và tuân thủ quyền riêng tư theo HIPAA, đòi hỏi cả kỹ năng chú thích chiến lược và kỹ thuật.

Giải pháp: Đã cung cấp 10,000 hồ sơ đã được xác định, được dán nhãn cho mô hình NLP của khách hàng, tuân thủ các tiêu chuẩn HIPAA và nâng cao kết quả nghiên cứu ung thư cũng như chăm sóc bệnh nhân của họ.

Nghiên cứu điển hình về ung thư Nlp

Lợi ích AI chăm sóc sức khỏe của Shaip

Chính xác

Chính xác

Mô hình NLP của chúng tôi có độ chính xác cao trong việc xử lý văn bản y tế.

Nỗ lực

Nỗ lực

Không cần kiến ​​​​thức về mã hóa hoặc NLP. Bắt đầu trong vài giây.

Giao thức

Giao thức

Truy cập việc triển khai và sử dụng NLP được đơn giản hóa.

Tùy chỉnh

Tùy chỉnh

Thích ứng và tinh chỉnh theo nhu cầu và yêu cầu riêng của tổ chức bạn.

Có khả năng tương tác

Có khả năng tương tác

Tích hợp nó với các hệ thống chăm sóc sức khỏe hiện tại và quy trình làm việc của bạn một cách liền mạch.

Tiêu chuẩn cao nhất về quyền riêng tư và bảo mật

Công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) của chúng tôi được thiết kế và triển khai với các biện pháp nghiêm ngặt để đảm bảo an toàn và bảo mật hoàn toàn.

  • Các giao thức mã hóa tiên tiến
  • Lưu trữ dữ liệu an toàn
  • Tuân thủ HIPAA và GDPR
  • Chính sách bảo mật minh bạch
Quyền riêng tư của Shaip &Amp; Bảo vệ
điện thoại thông minh trong tay

Không thể tìm thấy những gì bạn đang tìm kiếm?

Bắt đầu với API NLP chăm sóc sức khỏe của chúng tôi ngay hôm nay

  • Bằng cách đăng ký, tôi đồng ý với Shaip Chính sách Bảo mậtCác Điều Khoản của Dịch Vụ và cung cấp sự đồng ý của tôi để nhận thông tin tiếp thị B2B từ Shaip.

Chăm sóc sức khỏe NLP là ứng dụng công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe để trích xuất, xử lý và hiểu dữ liệu y tế phức tạp từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm hồ sơ sức khỏe điện tử, ghi chú lâm sàng, tài liệu nghiên cứu và phản hồi của bệnh nhân, cùng nhiều nguồn khác.

NLP trong chăm sóc sức khỏe có thể được sử dụng để dự đoán và chẩn đoán bệnh, đề xuất lộ trình điều trị, hiểu tâm lý của bệnh nhân, tự động nhập dữ liệu, tối ưu hóa quy trình thanh toán, theo dõi và cảnh báo sức khỏe, v.v.

NLP có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe hiểu rõ hơn về lịch sử, triệu chứng và mối quan tâm của bệnh nhân, dẫn đến chẩn đoán chính xác hơn và kế hoạch điều trị được cá nhân hóa. Nó cũng cho phép xử lý hiệu quả lượng lớn dữ liệu, tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu, lập mô hình dự đoán và quản lý chăm sóc sức khỏe chủ động.

Một số thách thức bao gồm xử lý dữ liệu y tế phi cấu trúc và không được tiêu chuẩn hóa, đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, vượt qua các rào cản ngôn ngữ và văn hóa cũng như tích hợp hệ thống NLP với cơ sở hạ tầng CNTT chăm sóc sức khỏe hiện có.

Healthcare NLP phải tuân thủ tất cả các luật và quy định về quyền riêng tư dữ liệu có liên quan, chẳng hạn như Đạo luật về trách nhiệm giải trình và cung cấp thông tin bảo hiểm y tế (HIPAA) ở Hoa Kỳ. Điều này có thể liên quan đến việc ẩn danh dữ liệu, lấy sự đồng ý của bệnh nhân và thực hiện các biện pháp bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt.

Có, NLP chăm sóc sức khỏe có thể là một công cụ có giá trị trong y học từ xa bằng cách hỗ trợ theo dõi bệnh nhân từ xa, giải thích ngôn ngữ nói hoặc viết của bệnh nhân trong thời gian thực và giúp bác sĩ chẩn đoán và điều trị bệnh nhân từ xa.

NLP có thể hỗ trợ nghiên cứu y học bằng cách tự động hóa quá trình xem xét tài liệu và trích xuất dữ liệu, xác định các mô hình và xu hướng trong các tập dữ liệu lớn, đồng thời giúp các nhà nghiên cứu hiểu được thuật ngữ y tế phức tạp.

Có, bằng cách phân tích các mẫu trong dữ liệu bệnh nhân và tài liệu y khoa, thuật toán NLP có thể dự đoán khả năng mắc bệnh. Những mô hình dự đoán này có thể hỗ trợ bác sĩ phát hiện sớm và chăm sóc phòng ngừa.

NLP có thể trích xuất và giải thích thông tin lâm sàng quan trọng từ EHR, chẳng hạn như chẩn đoán, triệu chứng và phương pháp điều trị. Điều này có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe sử dụng dữ liệu EHR tốt hơn, từ đó cải thiện kết quả của bệnh nhân.

Tương lai của NLP chăm sóc sức khỏe có thể liên quan đến sự hiểu biết phức tạp hơn về ngôn ngữ y tế, xử lý dữ liệu bệnh nhân theo thời gian thực và tích hợp liền mạch với các công nghệ chăm sóc sức khỏe khác. Nó có tiềm năng cách mạng hóa việc chăm sóc bệnh nhân, nghiên cứu y tế và quản lý chăm sóc sức khỏe.