Ekstrak wawasan penting dari data medis tidak terstruktur menggunakan ekstraksi entitas.
Memberdayakan tim untuk membangun produk AI terdepan di dunia.
Pengenalan Entitas Bernama (NER) dalam bidang kesehatan mendeteksi dan mengkategorikan entitas seperti nama pasien, istilah medis, dan berbagai terminologi dari teks yang tidak terstruktur. Dengan mengkategorikan entitas seperti penyakit, perawatan, dan gejala, NER memfasilitasi ekstraksi informasi dan manajemen data medis yang lebih efektif.
Shaip NER dirancang khusus untuk membantu lembaga perawatan kesehatan menguraikan detail penting dalam data tak terstruktur, mengungkap hubungan antar entitas dalam laporan medis, dokumen asuransi, tinjauan pasien, catatan klinis, dsb. Teknik ekstraksi relasi digunakan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan relasi antar entitas medis secara otomatis, mendukung penataan data dan pengambilan keputusan perawatan kesehatan yang lebih baik. Didukung oleh keahlian mendalam kami dalam NLP, kami memberikan wawasan dan menangani proyek anotasi yang kompleks, terlepas dari besarnya proyek tersebut.
Informasi medis dalam jumlah besar terdapat dalam catatan kesehatan, sebagian besar dalam bentuk yang tidak terstruktur. Teknik penambangan teks biomedis digunakan secara luas dalam domain biomedis untuk mengekstrak dan menganalisis entitas dan hubungan biomedis yang relevan dari kumpulan data besar yang tidak terstruktur ini. Anotasi entitas medis memfasilitasi transformasi konten yang tidak terstruktur ini ke dalam format yang terorganisasi.
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, yang sering kali mencakup tanda-tanda vital, biasanya didokumentasikan dengan atributnya masing-masing dalam catatan medis. Kami dapat menentukan dan membuat anotasi berbagai atribut yang terkait dengan pengukuran tubuh. Anotasi ini juga dapat membantu melacak dan menganalisis kejadian klinis yang didokumentasikan dalam catatan medis.
Selain anotasi NER medis umum, kita dapat mempelajari domain khusus seperti onkologi. Untuk domain onkologi, entitas NER spesifik yang dapat dianotasi meliputi: Masalah Kanker, Histologi, Stadium Kanker, Stadium TNM, Tingkat Kanker, Dimensi, Status Klinis, Uji Penanda Tumor, Kedokteran Kanker, Operasi Kanker, Radiasi, Gen yang Dipelajari, Kode Variasi, dan Lokasi Tubuh.
Elemen kunci dalam mengembangkan dan menerapkan model NER untuk onkologi meliputi penetapan metodologi penelitian yang kuat, evaluasi kinerja model yang menyeluruh, dan integrasi teknik khusus domain untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi.
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:
Selain menunjukkan dengan tepat entitas klinis dan hubungannya, kami juga dapat mengategorikan Status, Negasi, dan Subjek yang berkaitan dengan entitas klinis tersebut.
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.
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.
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.
Proses jaminan kualitas data, validasi teknis, & QA multi-tahap kami, membantu kami memberikan kualitas yang seringkali melebihi ekspektasi.
Kami bersertifikat untuk menjaga standar keamanan data tertinggi dengan privasi untuk memastikan kerahasiaan
Sebagai ahli dalam kurasi, pelatihan, dan pengelolaan tim pekerja terampil, kami dapat memastikan proyek disampaikan sesuai anggaran.
Jaringan tinggi up-time & pengiriman tepat waktu data, layanan & solusi.
Dengan kumpulan sumber daya darat & lepas pantai, kami dapat membangun dan menskalakan tim sesuai kebutuhan untuk berbagai kasus penggunaan.
Dengan kombinasi tenaga kerja global, platform yang kuat, & proses operasional, Shaip membantu meluncurkan AI yang paling menantang.
Pengumpulan data yang efektif dan memastikan ketersediaan data sangat penting untuk mengembangkan sistem yang kuat. kesehatan sistem NER. Proses pelatihan dan proses penyempurnaan keduanya bergantung pada kumpulan data berkualitas tinggi dan beranotasi baik untuk mengoptimalkan kinerja model untuk tugas NER medis tertentu.
Hubungi kami sekarang untuk mempelajari bagaimana kami dapat mengumpulkan kumpulan data NER khusus untuk solusi AI/ML unik Anda
