Inayoitwa Utambuzi wa Taasisi kwa Huduma ya Afya
Dondosha maarifa muhimu kutoka kwa data ya matibabu ambayo haijaundwa kwa kutumia uchimbaji wa huluki.
Wateja Walioangaziwa
Kuwezesha timu kujenga bidhaa zinazoongoza ulimwenguni za AI.
NER ni nini
Changanua data ili kugundua maarifa yenye maana
Utambuzi wa Taasisi unaoitwa (NER) katika huduma ya afya hutambua na kuainisha huluki kama vile majina ya wagonjwa, masharti ya matibabu na istilahi mbalimbali kutoka kwa maandishi ambayo hayajapangiliwa. Uwezo huu huinua uchimbaji wa data, hurahisisha urejeshaji taarifa, na kuwezesha mifumo ya kisasa ya AI, na kuifanya kuwa chombo muhimu kwa taasisi za afya.
Shaip NER imeundwa ili kusaidia taasisi za afya kubainisha maelezo muhimu katika data ambayo haijaundwa, kufichua miunganisho kati ya mashirika katika ripoti za matibabu, hati za bima, ukaguzi wa wagonjwa, maelezo ya kimatibabu, n.k. Kwa kuimarishwa na utaalam wetu wa kina katika NLP, tunatoa maarifa na kushughulikia miradi changamano ya ufafanuzi. , bila kujali ukubwa wao.
Utaalamu wetu
Utambuzi wa Vyombo Vilivyoitwa (NER)
API ya Kliniki ya NER hutambua na kutoa huluki za matibabu, muktadha wake na uhusiano kutoka sehemu kubwa za data ya kimatibabu ambayo haijaundwa kwa kutumia Miundo ya Kujifunza kwa Kina ya NLP. Katika muktadha wa huduma ya afya, API inaweza kutambua kwa usahihi na kuainisha maneno au vifungu vya maneno katika maandishi ambayo yanawakilisha maelezo muhimu kiafya.
Utambulisho wa tatizo, muundo wa anatomia, dawa, utaratibu kutoka kwa rekodi za matibabu kama vile EHRs; kwa kawaida hazina muundo na zinahitaji usindikaji wa ziada ili kutoa maelezo yaliyoundwa. Hii mara nyingi ni ngumu na inahitaji wataalam wa kikoa kutoka ili kutoa vyombo husika.
Kategoria zinazotambuliwa na API ya NER ya Matibabu ni pamoja na:
- MEDICAL_CONDITION: Hutambua magonjwa, majeraha, dalili au malalamiko yoyote ya kiafya.
- DAWA: Majina ya dawa, matibabu, au vitu vingine vya matibabu.
- ANATOMI: Masharti yanayohusiana na sehemu za mwili, viungo, au miundo ya anatomiki.
- UTANGULIZI: Hubainisha uingiliaji kati wa matibabu, majaribio au shughuli.
- TEST_RESULT: Huangazia matokeo kutoka kwa vipimo vya matibabu.
- MTU: Hubainisha watu wanaohusika katika utunzaji wa mgonjwa au maisha ya kibinafsi.
- TIME: Hubainisha marejeleo yanayohusiana na muda, kama vile muda, masafa au tarehe mahususi.
Mifano
1. Utambuzi wa Taasisi ya Kliniki
Kiasi kikubwa cha taarifa za matibabu kipo katika rekodi za afya, hasa kwa njia isiyo na mpangilio. Ufafanuzi wa huluki ya matibabu huwezesha mabadiliko ya maudhui haya ambayo hayajapangiliwa kuwa muundo uliopangwa.
2. Sifa
2.1 Sifa za Dawa
Takriban kila rekodi ya matibabu ina maelezo kuhusu dawa na sifa zao, kipengele muhimu cha mazoezi ya kliniki. Inawezekana kubainisha na kuashiria sifa tofauti za dawa hizi kwa kufuata miongozo iliyowekwa.
2.2 Sifa za Data ya Maabara
Data ya maabara katika rekodi za matibabu mara nyingi hujumuisha sifa zao maalum. Tunaweza kutambua na kufafanua sifa hizi za data ya maabara kulingana na miongozo iliyowekwa.
2.3 Sifa za Vipimo vya Mwili
Vipimo vya mwili, mara nyingi hujumuisha ishara muhimu, kwa kawaida huandikwa na sifa zao husika katika rekodi za matibabu. Tunaweza kubainisha na kubainisha sifa hizi mbalimbali zinazohusiana na vipimo vya mwili.
3. Oncology Maalum NER
Kando na maelezo ya jumla ya Utambuzi wa Taasisi ya matibabu (NER), tunaweza kupekua katika vikoa maalum kama vile oncology na radiolojia. Kwa kikoa cha oncology, vyombo maalum vya NER ambavyo vinaweza kufafanuliwa ni pamoja na: Shida ya Saratani, Histolojia, Hatua ya Saratani, Hatua ya TNM, Daraja la Saratani, Kipimo, Hali ya Kliniki, Mtihani wa Alama ya Tumor, Dawa ya Saratani, Upasuaji wa Saratani, Mionzi, Gene Alisoma, Tofauti. Kanuni, na Tovuti ya Mwili.
4. Athari mbaya NER & Uhusiano
Kando na kubainisha na kubainisha huluki za kimsingi za kimatibabu na uhusiano wao, tunaweza pia kuangazia madhara yanayohusiana na dawa au taratibu mahususi. Mbinu iliyoainishwa inajumuisha:
- Kuweka alama za athari mbaya na mawakala wanaohusika nazo.
- Kuamua na kuandika uhusiano kati ya athari mbaya na wakala wake wa causative.
5. Hali ya Madai
Zaidi ya kubainisha huluki za kimatibabu na mahusiano yao, tunaweza pia kuainisha Hali, Kukanusha na Mada inayohusiana na vyombo hivi vya kimatibabu.
Kwanini Shaip?
Timu ya Kujitolea
Wanasayansi wa data hutumia zaidi ya 80% ya muda katika utayarishaji wa data. Kwa utumaji wa huduma za nje, timu inaweza kuangazia uundaji wa algoriti, na hivyo kuacha sehemu ya kuchosha ya kupata NER kwetu.
Kubadilika
Miundo ya ML inahitaji mkusanyiko na kuweka lebo sehemu kubwa za hifadhidata, ambazo zinahitaji makampuni kukusanya rasilimali kutoka kwa timu nyingine. Tunatoa wataalam wa kikoa ambao wanaweza kupunguzwa kwa urahisi.
Ubora bora
Wataalamu waliojitolea wa kikoa, ambao hufafanua siku-kuingia na kutoka siku yoyote - watafanya kazi bora zaidi ikilinganishwa na timu, ambayo inashughulikia kazi za ufafanuzi katika ratiba zao zenye shughuli nyingi.
Ubora wa Operesheni
Mchakato wetu wa uhakikisho wa ubora wa data, uthibitishaji wa teknolojia, & QA ya hatua nyingi, hutusaidia kutoa ubora unaozidi matarajio.
Usalama na Faragha
Tumeidhinishwa kwa kudumisha viwango vya juu zaidi vya usalama wa data kwa faragha ili kuhakikisha usiri
Bei ya Ushindani
Kama wataalamu katika kuratibu, kutoa mafunzo na kusimamia timu za wafanyikazi wenye ujuzi, tunaweza kuhakikisha kuwa miradi inawasilishwa ndani ya bajeti.
Upatikanaji na Utoaji
Mtandao wa juu wakati-wa-wakati na uwasilishaji wa wakati wa data, huduma na suluhisho.
Nguvu Kazi ya Ulimwenguni
Kwa rasilimali nyingi za nchi kavu na nje ya nchi, tunaweza kuunda na kuongeza timu kama inavyohitajika kwa matukio mbalimbali ya matumizi.
Watu, Mchakato na Jukwaa
Pamoja na mchanganyiko wa wafanyakazi wa kimataifa, jukwaa thabiti, na michakato ya uendeshaji, Shaip husaidia kuzindua AI yenye changamoto nyingi.
Je, ungependa kuunda data yako ya mafunzo ya NER?
Wasiliana nasi sasa ili kujifunza jinsi tunavyoweza kukusanya mkusanyiko maalum wa data wa NER kwa suluhisho lako la kipekee la AI/ML