Công nhận thực thể được đặt tên cho chăm sóc sức khỏe
Trích xuất những hiểu biết cần thiết từ dữ liệu y tế phi cấu trúc bằng cách sử dụng tính năng trích xuất thực thể.
Khách hàng nổi bật
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
NER là gì
Phân tích dữ liệu để khám phá những hiểu biết có ý nghĩa
Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe sẽ phát hiện và phân loại các thực thể như tên bệnh nhân, thuật ngữ y tế và các thuật ngữ khác nhau từ văn bản phi cấu trúc. Khả năng này nâng cao khả năng trích xuất dữ liệu, dễ dàng truy xuất thông tin và hỗ trợ các hệ thống AI phức tạp, biến nó thành một công cụ thiết yếu cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe.
Shaip NER được thiết kế để giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe giải mã các chi tiết quan trọng trong dữ liệu phi cấu trúc, tiết lộ mối liên hệ giữa các thực thể trong báo cáo y tế, tài liệu bảo hiểm, đánh giá bệnh nhân, ghi chú lâm sàng, v.v. Được hỗ trợ bởi chuyên môn sâu về NLP, chúng tôi cung cấp thông tin chi tiết và giải quyết các dự án chú thích phức tạp , bất kể độ lớn của chúng.
Thế mạnh của PHATBEE
Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER)
API NER lâm sàng xác định và trích xuất các thực thể y tế, bối cảnh và mối quan hệ của nó từ khối lượng lớn dữ liệu lâm sàng phi cấu trúc bằng cách sử dụng Mô hình NLP Học sâu. Trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe, API có thể phát hiện và phân loại chính xác các từ hoặc cụm từ trong văn bản thể hiện thông tin quan trọng về mặt y tế.
Xác định vấn đề, cấu trúc giải phẫu, thuốc, quy trình từ hồ sơ y tế như EHR; thường không có cấu trúc và yêu cầu xử lý bổ sung để trích xuất thông tin có cấu trúc. Điều này thường phức tạp và đòi hỏi các chuyên gia về miền phải trích xuất các thực thể có liên quan.
Các danh mục thường được API y tế NER phát hiện bao gồm:
- TÌNH TRẠNG SỨC KHỎE: Xác định bệnh tật, thương tích, triệu chứng hoặc bất kỳ khiếu nại về sức khoẻ nào.
- THUỐC: Tên thuốc, phương pháp điều trị hoặc các chất chữa bệnh khác.
- GIẢI PHẪU HỌC: Các thuật ngữ liên quan đến bộ phận cơ thể, cơ quan hoặc cấu trúc giải phẫu.
- THỦ TỤC: Xác định các can thiệp, xét nghiệm hoặc phẫu thuật y tế.
- KẾT QUẢ KIỂM TRA: Làm nổi bật kết quả từ các xét nghiệm y tế.
- NGƯỜI: Xác định các cá nhân liên quan đến việc chăm sóc bệnh nhân hoặc cuộc sống cá nhân.
- THỜI GIAN: Xác định các tham chiếu liên quan đến thời gian, chẳng hạn như thời lượng, tần suất hoặc ngày cụ thể.
Các ví dụ
1. Nhận dạng thực thể lâm sàng
Một khối lượng lớn thông tin y tế có trong hồ sơ sức khỏe, chủ yếu ở dạng không có cấu trúc. Chú thích thực thể y tế tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển đổi nội dung phi cấu trúc này sang định dạng có tổ chức.
2. Ghi công
2.1 Thuộc tính thuốc
Gần như mọi hồ sơ y tế đều có thông tin chi tiết về thuốc và đặc điểm của chúng, một khía cạnh quan trọng của thực hành lâm sàng. Có thể xác định và đánh dấu các thuộc tính khác nhau của các loại thuốc này theo hướng dẫn đã được thiết lập.
2.2 Thuộc tính dữ liệu phòng thí nghiệm
Dữ liệu phòng thí nghiệm trong hồ sơ y tế thường bao gồm các thuộc tính cụ thể của chúng. Chúng tôi có thể phân biệt và chú thích các thuộc tính này của dữ liệu phòng thí nghiệm theo các nguyên tắc đã được thiết lập.
2.3 Thuộc tính đo cơ thể
Các phép đo cơ thể, thường bao gồm các dấu hiệu quan trọng, thường được ghi lại bằng các thuộc tính tương ứng trong hồ sơ y tế. Chúng ta có thể xác định và chú thích các thuộc tính khác nhau này liên quan đến số đo cơ thể.
3. NER cụ thể về ung thư
Ngoài các chú thích Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) trong y tế nói chung, chúng tôi có thể đi sâu vào các lĩnh vực chuyên biệt như ung thư và X quang. Đối với miền ung thư, các thực thể NER cụ thể có thể được chú thích bao gồm: Vấn đề về ung thư, Mô học, Giai đoạn ung thư, Giai đoạn TNM, Cấp độ ung thư, Kích thước, Tình trạng lâm sàng, Xét nghiệm đánh dấu khối u, Y học về ung thư, Phẫu thuật ung thư, Bức xạ, Nghiên cứu về gen, Biến thể Mã và Trang web Nội dung.
4. Tác dụng phụ NER & Mối quan hệ
Ngoài việc xác định chính xác và chú thích các thực thể lâm sàng chính cũng như mối quan hệ của chúng, chúng ta cũng có thể nêu bật các tác dụng phụ liên quan đến các loại thuốc hoặc quy trình cụ thể. Cách tiếp cận được phác thảo bao gồm:
- Gắn thẻ các tác dụng phụ và các tác nhân chịu trách nhiệm về chúng.
- Xác định và ghi lại mối quan hệ giữa tác động bất lợi và tác nhân gây ra nó.
5. Trạng thái khẳng định
Ngoài việc xác định chính xác các thực thể lâm sàng và mối quan hệ của chúng, chúng ta cũng có thể phân loại Trạng thái, Phủ định và Chủ đề liên quan đến các thực thể lâm sàng này.
Tại sao Shaip?
Đội cống hiến
Các nhà khoa học dữ liệu dành hơn 80% thời gian để chuẩn bị dữ liệu. Với việc thuê ngoài, nhóm có thể tập trung vào phát triển các thuật toán, để lại phần tẻ nhạt trong việc trích xuất NER cho chúng tôi.
Khả năng mở rộng
Các mô hình ML yêu cầu thu thập và gắn thẻ các khối dữ liệu lớn, yêu cầu các công ty lấy tài nguyên từ các nhóm khác. Chúng tôi cung cấp các chuyên gia tên miền có thể dễ dàng mở rộng quy mô.
Chất lượng tốt hơn
Các chuyên gia miền chuyên dụng, những người chú thích hàng ngày và hàng ngày sẽ - bất kỳ ngày nào - thực hiện công việc tốt hơn so với một nhóm, đáp ứng các nhiệm vụ chú thích trong lịch trình bận rộn của họ.
Hoạt động xuất sắc
Quy trình đảm bảo chất lượng dữ liệu, xác thực công nghệ và QA nhiều giai đoạn của chúng tôi giúp chúng tôi cung cấp chất lượng thường vượt quá mong đợi.
Bảo mật với Quyền riêng tư
Chúng tôi được chứng nhận duy trì các tiêu chuẩn cao nhất về bảo mật dữ liệu với quyền riêng tư để đảm bảo tính bảo mật
Giá cả cạnh tranh
Với tư cách là chuyên gia trong việc quản lý, đào tạo và quản lý đội ngũ công nhân lành nghề, chúng tôi có thể đảm bảo các dự án được thực hiện trong phạm vi ngân sách.
Sẵn có & Giao hàng
Thời gian cập nhật mạng cao & phân phối dữ liệu, dịch vụ & giải pháp đúng thời hạn.
Lực lượng lao động toàn cầu
Với nguồn tài nguyên trong nước và ngoài khơi, chúng tôi có thể xây dựng và mở rộng quy mô đội theo yêu cầu cho các trường hợp sử dụng khác nhau.
Con người, Quy trình & Nền tảng
Với sự kết hợp của lực lượng lao động toàn cầu, nền tảng mạnh mẽ và quy trình vận hành, Shaip giúp khởi động những AI đầy thách thức nhất.
Bạn muốn xây dựng dữ liệu đào tạo NER của riêng mình?
Liên hệ với chúng tôi ngay bây giờ để tìm hiểu cách chúng tôi có thể thu thập tập dữ liệu NER tùy chỉnh cho giải pháp AI / ML độc đáo của bạn