Pengakuan Entitas Bernama untuk Layanan Kesehatan
Ekstrak wawasan penting dari data medis tidak terstruktur menggunakan ekstraksi entitas.
Klien Unggulan
Memberdayakan tim untuk membangun produk AI terdepan di dunia.
Apa itu NER
Menganalisis data untuk menemukan wawasan yang bermakna
Named Entity Recognition (NER) dalam layanan kesehatan mendeteksi dan mengkategorikan entitas seperti nama pasien, istilah medis, dan berbagai terminologi dari teks tidak terstruktur. Kemampuan ini meningkatkan ekstraksi data, memudahkan pengambilan informasi, dan memberdayakan sistem AI yang canggih, menjadikannya sebagai instrumen penting bagi institusi layanan kesehatan.
Shaip NER dirancang untuk membantu institusi layanan kesehatan menguraikan detail penting dalam data tidak terstruktur, mengungkapkan hubungan antar entitas dalam laporan medis, dokumen asuransi, ulasan pasien, catatan klinis, dll. Didukung oleh keahlian mendalam kami di NLP, kami memberikan wawasan dan menangani proyek anotasi yang kompleks , berapa pun besarnya.
Keahlian kami
Pengakuan Entitas Bernama (NER)
Clinical NER API mengidentifikasi dan mengekstrak entitas medis, konteks dan hubungannya dari sejumlah besar data klinis tidak terstruktur menggunakan Model Deep Learning NLP. Dalam konteks layanan kesehatan, API dapat secara akurat mendeteksi dan mengkategorikan kata atau frasa dalam teks yang mewakili informasi penting secara medis.
Identifikasi masalah, struktur anatomi, kedokteran, prosedur dari rekam medis seperti EHRs; biasanya tidak terstruktur & memerlukan pemrosesan tambahan untuk mengekstrak informasi terstruktur. Hal ini seringkali rumit dan memerlukan pakar domain untuk mengekstrak entitas yang relevan.
Kategori yang biasanya terdeteksi oleh Medical NER API meliputi:
- KONDISI MEDIS: Mengidentifikasi penyakit, cedera, gejala, atau keluhan kesehatan apa pun.
- PENGOBATAN: Nama obat, perawatan, atau zat terapeutik lainnya.
- ILMU URAI: Istilah yang berkaitan dengan bagian tubuh, organ, atau struktur anatomi.
- PROSEDUR: Mengidentifikasi intervensi medis, tes, atau operasi.
- HASIL TES: Menyoroti hasil dari tes medis.
- ORANG: Mengidentifikasi individu yang terlibat dalam perawatan pasien atau kehidupan pribadi.
- WAKTU: Mengidentifikasi referensi terkait waktu, seperti durasi, frekuensi, atau tanggal tertentu.
contoh
1. Pengakuan Entitas Klinis
Sejumlah besar informasi medis terdapat dalam rekam medis, sebagian besar dalam bentuk yang tidak terstruktur. Anotasi entitas medis memfasilitasi transformasi konten tidak terstruktur ini menjadi format terorganisir.
2. Atribusi
2.1 Atribut Obat
Hampir setiap rekam medis berisi rincian tentang obat-obatan dan karakteristiknya, yang merupakan aspek penting dalam praktik klinis. Anda dapat menentukan dan menandai atribut-atribut berbeda dari obat-obatan ini dengan mengikuti pedoman yang telah ditetapkan.
2.2 Atribut Data Lab
Data laboratorium dalam rekam medis sering kali menyertakan atribut spesifiknya. Kami dapat membedakan dan memberi anotasi pada atribut data lab ini sesuai dengan pedoman yang telah ditetapkan.
2.3 Atribut Pengukuran Tubuh
Pengukuran tubuh, sering kali mencakup tanda-tanda vital, biasanya didokumentasikan dengan atributnya masing-masing dalam rekam medis. Kita dapat menunjukkan dengan tepat dan memberi anotasi berbagai atribut yang berkaitan dengan ukuran tubuh.
3. NER Spesifik Onkologi
Selain anotasi Named Entity Recognition (NER) medis umum, kita dapat mempelajari domain khusus seperti onkologi dan radiologi. Untuk domain onkologi, entitas NER spesifik yang dapat diberi anotasi meliputi: Masalah Kanker, Histologi, Stadium Kanker, Stadium TNM, Derajat Kanker, Dimensi, Status Klinis, Tes Penanda Tumor, Pengobatan Kanker, Bedah Kanker, Radiasi, Studi Gen, Variasi Kode, dan Situs Tubuh.
4. Efek Merugikan NER & Hubungan
Selain menunjukkan dan memberi anotasi pada entitas klinis primer dan hubungannya, kami juga dapat menyoroti efek samping yang terkait dengan obat atau prosedur tertentu. Pendekatan yang diuraikan meliputi:
- Menandai efek samping dan agen yang bertanggung jawab atas efek tersebut.
- Menentukan dan mendokumentasikan hubungan antara dampak buruk dan agen penyebabnya.
5. Status Penegasan
Selain menunjukkan dengan tepat entitas klinis dan hubungannya, kami juga dapat mengategorikan Status, Negasi, dan Subjek yang berkaitan dengan entitas klinis tersebut.
Mengapa Shaip?
Tim Khusus
Ilmuwan data menghabiskan lebih dari 80% waktunya dalam persiapan data. Dengan outsourcing, tim dapat fokus pada pengembangan algoritma, menyerahkan bagian yang membosankan dalam mengekstraksi NER kepada kami.
Skalabilitas
Model ML memerlukan pengumpulan & penandaan sejumlah besar kumpulan data, yang mengharuskan perusahaan menarik sumber daya dari tim lain. Kami menawarkan pakar domain yang dapat ditingkatkan skalanya dengan mudah.
Kualitas yang lebih baik
Pakar domain khusus, yang membuat anotasi harian – setiap hari – melakukan pekerjaan yang lebih baik dibandingkan dengan tim, yang mengakomodasi tugas anotasi dalam jadwal sibuk mereka.
Keunggulan Operasional
Proses jaminan kualitas data, validasi teknis, & QA multi-tahap kami, membantu kami memberikan kualitas yang seringkali melebihi ekspektasi.
Keamanan dengan Privasi
Kami bersertifikat untuk menjaga standar keamanan data tertinggi dengan privasi untuk memastikan kerahasiaan
Harga Kompetitif
Sebagai ahli dalam kurasi, pelatihan, dan pengelolaan tim pekerja terampil, kami dapat memastikan proyek disampaikan sesuai anggaran.
Ketersediaan & Pengiriman
Jaringan tinggi up-time & pengiriman tepat waktu data, layanan & solusi.
Tenaga Kerja Global
Dengan kumpulan sumber daya darat & lepas pantai, kami dapat membangun dan menskalakan tim sesuai kebutuhan untuk berbagai kasus penggunaan.
Orang, Proses & Platform
Dengan kombinasi tenaga kerja global, platform yang kuat, & proses operasional, Shaip membantu meluncurkan AI yang paling menantang.
Ingin membuat data pelatihan APM Anda sendiri?
Hubungi kami sekarang untuk mempelajari bagaimana kami dapat mengumpulkan kumpulan data NER khusus untuk solusi AI/ML unik Anda