Unduh Studi Kasus
Dalam upaya menaklukkan kanker, data sama pentingnya dengan tekad. Di Shaip, kami bangga telah melakukan lompatan besar dalam penelitian onkologi dengan membantu klien kami mengembangkan model NLP khusus yang merupakan bukti inovasi, presisi, dan privasi.
Memahami Tantangan
Klien kami, pemimpin dalam layanan kesehatan, menghadapi tugas berat: memproses beragam rekam medis onkologi sambil menyeimbangkan analisis data yang cermat dengan standar privasi yang ketat. Tujuannya jelas – untuk menyempurnakan penelitian onkologi dalam kerangka peraturan.
Menyusun Solusinya
Respons kami adalah menerapkan strategi komprehensif yang mencakup cakupan data klinis, kepatuhan de-identifikasi yang ketat terhadap HIPAA, dan pembuatan pedoman anotasi yang kuat. Langkah-langkah ini memastikan penyampaian anotasi data dengan ketelitian tinggi dan sangat menghormati privasi pasien.
Memahami Terminologi Layanan Kesehatan
Untuk membantu klien dalam mengembangkan model NLP yang dipesan lebih dahulu, kami mempelajari bahasa dan terminologi unik yang digunakan dalam onkologi. Pakar kami memahami nuansa dan konteks wacana onkologis
Pengumpulan Data: Menavigasi Lautan Data
Perjalanan kami dengan proyek onkologi ini mirip dengan menjelajahi lautan data. Sangat penting untuk tidak hanya berenang melintasi luasnya ini tetapi juga menyelam lebih dalam dan memunculkan mutiara wawasan yang tersembunyi di dalamnya.
Para Anotator: Pahlawan Presisi Data Tanpa Tanda Jasa
Di balik setiap titik data yang kami anotasi, terdapat tim pahlawan tanpa tanda jasa. Anotator kami, yang terlatih dalam kebutuhan spesifik data onkologi, bekerja dengan presisi untuk memastikan bahwa setiap tag, dan setiap label ditempatkan dengan sengaja. Para ahli domain secara efektif mengidentifikasi dan mengkategorikan entitas medis penting yang merupakan sumber kehidupan penelitian onkologi. Perhatian terhadap detail ini sangat penting dalam membangun kumpulan data yang dapat dipelajari oleh mesin dan dapat diandalkan oleh dokter.
Pernyataan Catatan Klinis Onkologi
“Pasien Jane Doe didiagnosis menderita kanker paru non-sel kecil (NSCLC) Stadium IIIB, khususnya adenokarsinoma, pada 03/05/2023. Kanker ini terletak di lobus kanan bawah paru-paru. Diklasifikasikan sebagai T3N2M0 menurut sistem penentuan stadium TNM, dengan ukuran tumor 5 cm x 3 cm. Penghapusan EGFR ekson 19 diidentifikasi melalui analisis PCR pada spesimen biopsi tumor. Kemoterapi dengan Carboplatin AUC 5 dan Pemetrexed 500 mg/m² dimulai pada 03/20/2023 dan diberikan setiap 3 minggu. Terapi radiasi sinar eksternal (EBRT) dengan dosis 60 Gy dalam 30 fraksi dimulai pada 04/01/2023. Perawatan pasien masih berlangsung, dan tidak ada bukti adanya metastasis otak pada MRI terbaru. Kemungkinan invasi limfovaskular belum dapat ditentukan, dan toleransi pasien terhadap regimen kemoterapi lengkap masih belum pasti.
De-identifikasi Data: Etika dan Inovasi
Seiring dengan kemajuan kemampuan NLP kami, kami tetap teguh dalam komitmen kami terhadap standar etika. Menghapus identifikasi data sama pentingnya dengan menganalisisnya, memastikan bahwa upaya kami dalam melakukan inovasi tidak pernah mengorbankan privasi pasien.
On [Pola Tanggal], jam 11, Pak. [Nama pasien], berumur [Usia], diterima [Nama Pusat Medis] untuk operasi pinggul terjadwal, yang sebelumnya dikonsultasikan oleh dokter perawatan primernya Dr. [Nama Dokter], dan dihadiri oleh [Nama Dokter] MD. Selama dia tinggal, dia berada di bawah perawatan [Praktisi keperawatan], NP, dan [Praktisi keperawatan], RN, dengan [Nama Dokter], PA, juga sedang diajak berkonsultasi. Operasinya, yang dilakukan pada hari yang sama saat pasien masuk rumah sakit, berhasil tanpa ada komplikasi yang dilaporkan. Setelah operasi, Tn. [Nama pasien] dipindahkan ke Kamar no. [Nomor kamar], Lantai no. [Nomor Lantai], untuk pemulihan. Selama kunjungan singkatnya, catatan medisnya, termasuk MRN [Nomor Rekam Medis] dan Akun [Nomor akun], ditangani sesuai dengan protokol standar [Nama Panti Jompo], tempat tinggalnya sebelumnya. Dia dipulangkan pada hari yang sama untuk dirawat [Nama Klinik] untuk pemulihan lebih lanjut.
Dampak Shaip
Melalui teknik anotasi canggih dan penerapan NLP pada ribuan halaman catatan terkait onkologi, kami menghasilkan kumpulan data yang sangat disempurnakan. Kumpulan data ini telah menjadi landasan upaya penelitian klien yang sedang berlangsung dan di masa depan, yang bertujuan untuk meningkatkan hasil pasien dan efisiensi pemberian perawatan.
Bukti Kemampuan Kami
Keberhasilan proyek ini menggarisbawahi kemampuan kami untuk menavigasi data medis yang kompleks dengan tepat. Komitmen kami untuk meningkatkan hasil perawatan pasien dan mempercepat inovasi layanan kesehatan telah diakui oleh klien kami sebagai hal yang penting dalam memajukan kemampuan NLP mereka dalam domain onkologi.
Kesimpulan
Di Shaip, kami bukan hanya tentang data; kami ingin mendorong masa depan layanan kesehatan. Selagi kami terus mendorong batasan mengenai apa yang mungkin dilakukan dengan AI dan pembelajaran mesin di bidang onkologi, kami tetap berdedikasi untuk memberikan solusi yang tidak hanya berteknologi maju namun juga bermoral dan berpusat pada pasien. Dengan setiap kumpulan data, dengan setiap model, kami tidak hanya memproses informasi; kami membentuk masa depan perawatan kanker. Sebagai pemimpin di bidangnya, kami sangat antusias dengan kemungkinan yang bisa dibuka oleh kemampuan NLP dan AI kami bagi para profesional kesehatan dan pasien.
