Kecerdasan Buatan dalam Kesehatan
Menyederhanakan data tidak terstruktur untuk mengatasi tantangan sehari-hari. Sederhanakan analisis data, dapatkan wawasan yang lebih luas, dan berikan perawatan yang dipersonalisasi kepada pasien dengan layanan kesehatan NLP.
AI Layanan Kesehatan generasi berikutnya
NLP Layanan Kesehatan generasi berikutnya memanfaatkan kekuatan Natural Language Processing (NLP) yang canggih untuk mengubah data medis yang tidak terstruktur menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Dibangun pada model bahasa besar (LLM) yang telah disesuaikan dengan skala grafik pasien nyata yang belum pernah ada sebelumnya, teknologi inovatif ini menawarkan ketepatan dan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam memproses dan memahami data layanan kesehatan yang kompleks. Dari layanan anotasi yang ditingkatkan hingga pelatihan model khusus, ini memberikan solusi komprehensif yang mendorong peningkatan hasil, efisiensi operasional, dan keamanan data.
- Model Bahasa Besar dalam Pelayanan Kesehatan: Memanfaatkan LLM yang disempurnakan pada 30 juta grafik pasien nyata, HealthcareNLP memberikan presisi yang tak tertandingi dalam memproses data medis tidak terstruktur.
- Layanan Anotasi yang Ditingkatkan: Memanfaatkan LLM kami yang canggih, layanan anotasi kami yang disempurnakan mengekstrak informasi medis penting dengan cepat dan akurat.
- Kemandirian Cloud & Hosting Lokal: Kami memprioritaskan fleksibilitas, menawarkan solusi cloud-independen & opsi hosting lokal untuk kontrol & keamanan data yang unggul.
- Harga Tetap, Pemrosesan Tidak Terbatas: Model biaya tetap kami yang sederhana memastikan pemrosesan dokumen tanpa batas tanpa biaya tersembunyi untuk operasi yang terukur dan dapat diprediksi.
- Pelatihan Model Kustom: Menawarkan pelatihan model yang disesuaikan pada LLM kami menggunakan data pasien yang tidak teridentifikasi di dunia nyata, kami memastikan aplikasi layanan kesehatan yang kuat dan mematuhi privasi.
API NLP klinis terkuat yang memberikan kecepatan dan kesederhanaan
Mengekstraksi entitas klinis yang bermakna dari data klinis yang tidak terstruktur
Redaksi PHI
API untuk De-identifikasi Informasi Kesehatan yang Dilindungi (PHI), yang menghapus semua “pengidentifikasi langsung” yaitu semua informasi yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi pasien.
SnoMed & RxNorm
Menerapkan API untuk penagihan dan pengkodean medis yang menggunakan Natural Language Processing (NLP) untuk meneliti dan mendapatkan pengidentifikasi Snomed CT dan RxNorm.
Loinc
API Klinis yang memeriksa perintah dan hasil tes laboratorium. Buka kunci observasi laboratorium medis untuk pengidentifikasi, nama, dan kode menggunakan NLP kami.
ICD-10
API yang sangat akurat untuk pengkodean medis yang mengekstrak kode ICD-10-CM dan PCS yang dapat ditagih dari dokumen pertemuan pasien dengan mengklik tombol.
Pengakuan Entitas Bernama (NER)
API NLP Klinis yang mengekstrak entitas medis, konteks, dan hubungannya dari sejumlah besar data klinis tidak terstruktur menggunakan Model NLP Pembelajaran Mendalam.
API Khusus
Dibuat khusus untuk kebutuhan pribadi. Apakah Anda memiliki persyaratan khusus? Tim peneliti dan insinyur HealthcareNLP akan membangunnya, khusus untuk Anda.
Gunakan Kasus
Model
Pencabutan
Model
Status
Kisah Sukses
Peningkatan Data Onkologi: Perizinan, De-identifikasi, & Anotasi
Kliennya, sebuah entitas layanan kesehatan terkemuka, memerlukan sistem NLP yang canggih untuk menangani catatan onkologi dalam jumlah besar. Studi kasus ini merinci pekerjaan kami dalam meningkatkan penelitian klien melalui anotasi data yang tepat, de-identifikasi yang ketat, dan penerapan NLP, semuanya sesuai dengan peraturan HIPAA.
Masalah: Proyek ini menggabungkan analisis dokumentasi klinis ahli, identifikasi entitas medis, dan kepatuhan privasi terhadap HIPAA, yang memerlukan keterampilan anotasi teknis dan strategis.
Larutan: Mengirimkan 10,000 catatan yang tidak teridentifikasi dan diberi label untuk model NLP klien, mematuhi standar HIPAA dan meningkatkan hasil penelitian onkologi dan perawatan pasien.
Manfaat AI Kesehatan Shaip
Tepat
Model NLP kami memiliki akurasi yang tinggi dalam memproses teks medis.
Tanpa usaha
Tidak diperlukan pengetahuan coding atau NLP. Mulailah dalam hitungan detik.
Antarmuka
Akses implementasi dan penggunaan NLP yang disederhanakan.
Customizable
Beradaptasi dan sesuaikan dengan kebutuhan dan persyaratan unik organisasi Anda.
Dapat dioperasikan
Integrasikan dengan sistem dan alur kerja layanan kesehatan Anda yang ada secara lancar.
Standar Privasi & Keamanan Tertinggi
Teknologi Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) kami dirancang dan diterapkan dengan tindakan ketat untuk memastikan keselamatan dan keamanan sepenuhnya.
- Protokol enkripsi tercanggih
- Penyimpanan data yang aman
- Kepatuhan terhadap HIPAA dan GDPR
- Kebijakan privasi transparan
Sumber Daya yang Direkomendasikan
Menawarkan
Lisensi Berkualitas Tinggi
Data Kesehatan/Medis
untuk Model AI & ML
Kumpulan Data Layanan Kesehatan/Medis siap pakai untuk memulai proyek AI Layanan Kesehatan Anda.
Solusi
Ekstraksi / Pengakuan Entitas Bertenaga Manusia untuk melatih model NLP
Buka informasi penting dalam data tidak terstruktur dengan ekstraksi entitas di NLP.
Menawarkan
De-identifikasi Data dengan kepatuhan terhadap HIPAA
De-identifikasi data pasien, dokumen, dan PDF sesuai dengan HIPAA, GDPR.
Tidak dapat menemukan apa yang Anda cari?
Mulailah dengan API NLP Layanan Kesehatan kami hari ini
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
NLP Perawatan Kesehatan adalah penerapan teknologi Pemrosesan Bahasa Alami di sektor perawatan kesehatan untuk mengekstrak, memproses, dan memahami data medis yang kompleks dari berbagai sumber, antara lain termasuk catatan kesehatan elektronik, catatan klinis, makalah penelitian, dan umpan balik pasien.
NLP dalam layanan kesehatan dapat digunakan untuk prediksi dan diagnosis penyakit, rekomendasi jalur pengobatan, memahami sentimen pasien, mengotomatiskan entri data, mengoptimalkan proses penagihan, pemantauan dan peringatan kesehatan, dan banyak lagi.
NLP dapat membantu penyedia layanan kesehatan untuk lebih memahami riwayat, gejala, dan kekhawatiran pasien, sehingga menghasilkan diagnosis yang lebih akurat dan rencana perawatan yang dipersonalisasi. Hal ini juga memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar secara efisien, memfasilitasi penelitian, pemodelan prediktif, dan manajemen layanan kesehatan yang proaktif.
Beberapa tantangannya termasuk menangani data medis yang tidak terstruktur dan tidak terstandarisasi, memastikan privasi dan keamanan data, mengatasi hambatan bahasa dan budaya, dan mengintegrasikan sistem NLP dengan infrastruktur TI layanan kesehatan yang ada.
NLP Layanan Kesehatan harus mematuhi semua undang-undang dan peraturan privasi data yang relevan, seperti Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan (HIPAA) di AS. Hal ini dapat melibatkan penganoniman data, mendapatkan persetujuan pasien, dan menerapkan langkah-langkah keamanan data yang ketat.
Ya, Healthcare NLP dapat menjadi alat yang berharga dalam telemedis dengan memfasilitasi pemantauan pasien jarak jauh, menafsirkan bahasa lisan atau tulisan pasien secara real-time, dan membantu dokter mendiagnosis dan merawat pasien dari jarak jauh.
NLP dapat membantu penelitian medis dengan mengotomatiskan proses tinjauan literatur dan ekstraksi data, mengidentifikasi pola dan tren dalam kumpulan data besar, dan membantu peneliti memahami terminologi medis yang kompleks.
Ya, dengan menganalisis pola data pasien dan literatur medis, algoritma NLP dapat memprediksi kemungkinan suatu penyakit. Model prediktif ini dapat membantu dokter dalam deteksi dini dan perawatan pencegahan.
NLP dapat mengekstrak dan menafsirkan informasi klinis penting dari EHR, seperti diagnosis, gejala, dan pengobatan. Hal ini dapat membantu penyedia layanan kesehatan memanfaatkan data EHR dengan lebih baik, sehingga menghasilkan hasil yang lebih baik bagi pasien.
Masa depan NLP Layanan Kesehatan mungkin melibatkan pemahaman bahasa medis yang lebih canggih, pemrosesan data pasien secara real-time, dan integrasi tanpa batas dengan teknologi layanan kesehatan lainnya. Ini memiliki potensi untuk merevolusi perawatan pasien, penelitian medis, dan administrasi layanan kesehatan.