-
-
Tên Công Ty
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.
Nhận dạng thực thể có tên (NER) trong chăm sóc sức khỏe phát hiện và phân loại các thực thể như tên bệnh nhân, thuật ngữ y khoa và nhiều thuật ngữ khác nhau từ văn bản phi cấu trúc. Bằng cách phân loại các thực thể như bệnh tật, phương pháp điều trị và triệu chứng, NER tạo điều kiện trích xuất thông tin và quản lý dữ liệu y khoa hiệu quả hơn.
Shaip NER được thiết kế riêng để giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe giải mã các chi tiết quan trọng trong dữ liệu phi cấu trúc, tiết lộ các kết nối giữa các thực thể trong báo cáo y tế, tài liệu bảo hiểm, đánh giá của bệnh nhân, ghi chú lâm sàng, v.v. Các kỹ thuật trích xuất quan hệ được sử dụng để tự động xác định và phân loại các mối quan hệ giữa các thực thể y tế, hỗ trợ cải thiện cấu trúc dữ liệu và ra quyết định chăm sóc sức khỏe. Được hỗ trợ bởi chuyên môn sâu sắc của chúng tôi về NLP, chúng tôi cung cấp thông tin chi tiết và giải quyết các dự án chú thích phức tạp, bất kể quy mô của chúng.
Một khối lượng lớn thông tin y tế có trong hồ sơ sức khỏe, chủ yếu theo cách phi cấu trúc. Các kỹ thuật khai thác văn bản y sinh được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực y sinh để trích xuất và phân tích các thực thể và mối quan hệ y sinh có liên quan từ các tập dữ liệu phi cấu trúc lớn này. Chú thích thực thể y khoa tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển đổi nội dung phi cấu trúc này thành định dạng có tổ chức.
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
Số đo cơ thể, thường bao gồm các dấu hiệu sinh tồn, thường được ghi lại với các thuộc tính tương ứng của chúng 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. Các chú thích này cũng có thể giúp theo dõi và phân tích các sự kiện lâm sàng được ghi lại trong hồ sơ y tế.
Ngoài chú thích NER y khoa chung, chúng ta có thể đi sâu vào các lĩnh vực chuyên biệt như ung thư học. Đối với lĩnh vực ung thư học, các thực thể NER cụ thể có thể được chú thích bao gồm: Vấn đề 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 ung thư, Phẫu thuật ung thư, Xạ trị, Nghiên cứu gen, Mã biến thể và Vị trí cơ thể.
Các yếu tố chính trong việc phát triển và áp dụng các mô hình NER cho ung thư bao gồm thiết lập phương pháp nghiên cứu mạnh mẽ, đánh giá hiệu suất mô hình toàn diện và tích hợp các kỹ thuật chuyên biệt để cải thiện độ chính xác và hiệu quả.
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
Thời gian cập nhật mạng cao & phân phối dữ liệu, dịch vụ & giải pháp đúng thời hạn.
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.
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.
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
Việc thu thập dữ liệu hiệu quả và đảm bảo tính sẵn có của dữ liệu là điều cần thiết để phát triển các hệ thống nhận dạng thực thể có tên (NER) mạnh mẽ trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Cả quá trình huấn luyện và tinh chỉnh đều phụ thuộc vào các tập dữ liệu chất lượng cao, được chú thích đầy đủ để tối ưu hóa hiệu suất mô hình cho các nhiệm vụ NER y tế cụ thể.
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
Clinical NER là một kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được sử dụng để xác định và trích xuất các thực thể cụ thể như bệnh tật, triệu chứng, thuốc men và quy trình từ dữ liệu y tế phi cấu trúc. Kỹ thuật này hoạt động bằng cách đào tạo các mô hình AI trên các tập dữ liệu có chú thích để nhận dạng các mẫu và phân loại chính xác các thuật ngữ lâm sàng.
Clinical NER giúp chuyển đổi dữ liệu y tế phi cấu trúc thành những thông tin chi tiết có cấu trúc và hữu ích. Điều này cho phép AI cải thiện chẩn đoán, xác định xu hướng chăm sóc bệnh nhân và hỗ trợ ra quyết định tốt hơn, từ đó nâng cao kết quả chăm sóc sức khỏe.
NER được sử dụng để trích xuất thông tin quan trọng từ các ghi chú lâm sàng, hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), báo cáo bệnh lý và tóm tắt hình ảnh. NER giúp xác định các thực thể như tình trạng bệnh lý, phương pháp điều trị và kết quả xét nghiệm để phân tích và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Những thách thức bao gồm việc xử lý thuật ngữ y khoa phức tạp, các từ viết tắt và sự đa dạng trong phong cách ghi chép. Việc đảm bảo tuân thủ các quy định như HIPAA và duy trì độ chính xác khi làm việc với nhiều tập dữ liệu khác nhau cũng là những rào cản đáng kể.
Các mô hình NER lâm sàng được đào tạo bằng cách sử dụng các tập dữ liệu chuyên biệt theo từng lĩnh vực để hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của các từ viết tắt và thuật ngữ phức tạp. Việc đào tạo này đảm bảo độ chính xác cao trong việc trích xuất các thực thể liên quan bất chấp sự khác biệt trong ngôn ngữ y khoa.
Đào tạo yêu cầu các tập dữ liệu được chú thích như ghi chú lâm sàng, hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), báo cáo bệnh lý và các tài liệu chăm sóc sức khỏe khác. Các tập dữ liệu này phải được các chuyên gia trong lĩnh vực dán nhãn cẩn thận để đảm bảo tính chính xác và phù hợp.
NER lâm sàng được sử dụng trong việc trích xuất dữ liệu EHR, xác định bệnh và thuốc, tự động hóa quy trình xử lý yêu cầu bảo hiểm và hỗ trợ nghiên cứu lâm sàng. Nó cũng rất quan trọng để xây dựng các mô hình AI hỗ trợ ra quyết định trong chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị.
Bằng cách tự động trích xuất thông tin quan trọng từ dữ liệu phi cấu trúc, Clinical NER giảm thiểu công sức thủ công, tăng tốc các quy trình như lập biểu đồ bệnh nhân và xử lý yêu cầu bồi thường, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết hữu ích để chăm sóc bệnh nhân tốt hơn.
Việc xử lý dữ liệu y tế nhạy cảm đòi hỏi phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về quyền riêng tư như HIPAA. Dữ liệu được chú thích phải được ẩn danh để bảo vệ tính bảo mật của bệnh nhân, đồng thời vẫn cung cấp dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho các mô hình AI.
Shaip kết hợp chuyên môn sâu rộng, công cụ chú thích tiên tiến và quy trình đảm bảo chất lượng mạnh mẽ để cung cấp các giải pháp NER lâm sàng chính xác và có khả năng mở rộng. Dịch vụ của họ được thiết kế riêng để đáp ứng nhu cầu riêng biệt của các dự án AI chăm sóc sức khỏe, đảm bảo tính tuân thủ và độ chính xác.
