Ufafanuzi wa Data kwa Huduma ya Afya AI
Fungua maelezo changamano katika data ambayo haijaundwa na uchimbaji na utambuzi wa huluki
Wateja Walioangaziwa
Kuwezesha timu kujenga bidhaa zinazoongoza ulimwenguni za AI.
80% ya data katika kikoa cha huduma ya afya haijaundwa, na kuifanya isiweze kufikiwa. Kufikia data kunahitaji uingiliaji mkubwa wa mwongozo, ambao unapunguza idadi ya data inayoweza kutumika. Kuelewa maandishi katika kikoa cha matibabu kunahitaji uelewa wa kina wa istilahi yake ili kufungua uwezo wake. Shaip hukupa utaalamu wa kufafanua data ya huduma ya afya ili kuboresha injini za AI kwa kiwango.
IDC, Kampuni ya Wachambuzi:
Msingi uliosakinishwa duniani kote wa uwezo wa kuhifadhi utafikia Zettabytes 11.7 in 2023
IBM, Gartner na IDC:
80% ya data duniani kote haijaundwa, na kuifanya kuwa ya kizamani na isiyoweza kutumika.
Suluhisho la Ulimwengu Halisi
Changanua data ili kugundua maarifa yenye maana ili kutoa mafunzo kwa miundo ya NLP kwa Ufafanuzi wa Data ya Maandishi ya Kimatibabu
Tunatoa huduma za ufafanuzi wa Data ya Matibabu ambayo husaidia mashirika kupata taarifa muhimu katika data ya matibabu ambayo haijaundwa, yaani, maelezo ya daktari, muhtasari wa kuandikishwa kwa EHR/kurejesha, ripoti za ugonjwa, n.k., ambazo husaidia mashine kutambua huluki za kimatibabu zilizopo katika maandishi au picha fulani. Wataalamu wetu wa kikoa walioidhinishwa wanaweza kukusaidia kutoa maarifa mahususi ya kikoa - yaani, dalili, magonjwa, mizio na dawa, ili kusaidia kuendeleza maarifa ya utunzaji.
Pia tunatoa API za NER za Matibabu zinazomilikiwa (miundo ya NLP iliyofunzwa mapema), ambayo inaweza kutambua kiotomatiki na kuainisha huluki zilizotajwa zilizowasilishwa katika hati ya maandishi. API za NER za matibabu huongeza grafu ya maarifa ya umiliki, yenye uhusiano wa 20M+ na dhana za kimatibabu 1.7M+
Kuanzia utoaji leseni ya data, na ukusanyaji, hadi ufafanuzi wa data, Shaip amekusaidia.
- Ufafanuzi na maandalizi ya picha za matibabu, video na maandishi, ikiwa ni pamoja na radiografia, ultrasound, mammografia, uchunguzi wa CT, MRIs na tomografia ya utoaji wa photoni.
- Kesi za utumiaji wa dawa na huduma zingine za afya kwa usindikaji wa lugha asilia (NLP), ikijumuisha uainishaji wa maandishi ya matibabu, kitambulisho cha huluki kilichopewa jina, uchanganuzi wa maandishi, n.k.
Huduma za Maelezo ya Kimatibabu
Huduma zetu za Ufafanuzi wa Matibabu huwezesha usahihi wa AI katika huduma ya afya. Tunaweka lebo kwa picha za matibabu, maandishi na sauti kwa uangalifu, kwa kutumia utaalam wetu kutoa mafunzo kwa miundo ya AI. Aina hizi huboresha utambuzi, upangaji wa matibabu, na utunzaji wa wagonjwa. Hakikisha data ya ubora wa juu na ya kuaminika kwa matumizi ya teknolojia ya juu ya matibabu. Tuamini ili kuboresha ustadi wa matibabu wa AI yako.
Ufafanuzi wa Picha
Boresha AI ya matibabu kwa kubainisha data inayoonekana kutoka kwa X-rays, CT scans, na MRIs. Hakikisha miundo ya AI inafanya kazi vyema katika uchunguzi na matibabu, ikiongozwa na uwekaji data wa kitaalamu. Pata matokeo bora ya mgonjwa kwa maarifa bora ya taswira.
Ufafanuzi wa Video
Kuendeleza AI katika huduma ya afya na maelezo ya kina ya video. Imarisha ujifunzaji wa AI na uainishaji na sehemu katika taswira ya matibabu. Boresha AI yako ya upasuaji na ufuatiliaji wa mgonjwa ili kuboresha utoaji wa huduma ya afya na uchunguzi.
Maelezo ya maandishi
Rahisisha ukuzaji wa AI ya matibabu kwa data ya maandishi yenye maelezo ya kitaalamu. Changanua na uboresha maandishi mengi kwa haraka, kuanzia madokezo yaliyoandikwa kwa mkono hadi ripoti za bima. Hakikisha maarifa sahihi na yanayoweza kutekelezeka kwa maendeleo ya huduma ya afya.
Ufafanuzi wa Sauti
Boresha utaalam wa NLP kufafanua na kuweka lebo data ya sauti ya matibabu kwa usahihi. Tengeneza mifumo inayosaidiwa na sauti kwa ajili ya shughuli za kimatibabu bila mshono na uunganishe AI katika bidhaa mbalimbali za afya zinazowezeshwa na sauti. Boresha usahihi wa uchunguzi kwa urekebishaji wa data ya sauti ya kitaalamu.
Coding ya Matibabu
Sawazisha hati za matibabu kwa kuzibadilisha kuwa misimbo ya ulimwengu kwa kutumia usimbaji wa matibabu wa AI. Hakikisha usahihi, uimarishe ufanisi wa bili, na usaidie utoaji wa huduma za afya bila matatizo kwa usaidizi wa hali ya juu wa AI katika usimbaji wa rekodi za matibabu.
Mchakato wa Ufafanuzi wa Matibabu
Mchakato wa ufafanuzi kwa ujumla hutofautiana na hitaji la mteja lakini unahusisha sana:
Awamu 1: Utaalam wa kikoa cha kiufundi (Elewa upeo na miongozo ya ufafanuzi)
Awamu 2: Kufundisha rasilimali zinazofaa kwa mradi
Awamu 3: Mzunguko wa maoni na QA ya hati zilizofafanuliwa
Kesi za Matumizi ya Maelezo ya Matibabu
Kanuni za hali ya juu za AI na ML zinabadilisha huduma ya afya kwa kutumia michakato mbalimbali ya matibabu. Teknolojia hizi za kisasa huwezesha otomatiki ya huduma ya afya, na kusababisha ufanisi ulioimarishwa, usahihi, na utunzaji wa wagonjwa. Ili kuelewa vyema athari zinazoweza kutokea, hebu tuchunguze hali zifuatazo za utumiaji:
Radiology
Huduma yetu ya ufafanuzi wa picha ya radiolojia inaboresha uchunguzi wa AI na inajumuisha safu iliyoongezwa ya utaalamu. Kila X-ray, MRI, na CT scan huwekwa alama kwa uangalifu na kukaguliwa na mtaalamu wa maswala. Hatua hii ya ziada katika mafunzo na uhakiki huongeza uwezo wa AI wa kutambua magonjwa na matatizo. Inaongeza usahihi kabla ya kujifungua kwa wateja wetu.
Cardiology
Ufafanuzi wetu wa picha unaozingatia moyo huimarisha uchunguzi wa AI. Tunaleta wataalam wa magonjwa ya moyo ambao huweka lebo picha changamano zinazohusiana na moyo na kutoa mafunzo kwa miundo yetu ya AI. Kabla hatujatuma data kwa wateja, wataalamu hawa hukagua kila picha ili kuhakikisha usahihi wa hali ya juu. Utaratibu huu huwezesha AI kugundua hali ya moyo kwa usahihi zaidi.
Dentistry
Huduma yetu ya ufafanuzi wa picha katika daktari wa meno huweka lebo za picha za meno ili kuboresha zana za uchunguzi wa AI. Kwa kutambua kwa usahihi kuoza kwa meno, matatizo ya mpangilio na hali nyingine za meno, SME zetu huwezesha AI kuboresha matokeo ya mgonjwa na kusaidia madaktari wa meno katika kupanga matibabu na kutambua mapema.
Utaalamu wetu
1. Utambuzi wa Taasisi ya Kliniki/Ufafanuzi
Kiasi kikubwa cha data ya matibabu na ujuzi hupatikana katika rekodi za matibabu hasa katika muundo usio na muundo. Ufafanuzi wa huluki ya matibabu hutuwezesha kubadilisha data ambayo haijaundwa kuwa muundo uliopangwa.
2. Maelezo ya Sifa
2.1 Sifa za Dawa
Dawa na sifa zao zimeandikwa katika karibu kila rekodi ya matibabu, ambayo ni sehemu muhimu ya uwanja wa kliniki. Tunaweza kutambua na kufafanua sifa mbalimbali za dawa kulingana na miongozo.
2.2 Sifa za Data ya Maabara
Data ya maabara mara nyingi huambatana na sifa zao katika rekodi ya matibabu. Tunaweza kutambua na kufafanua sifa mbalimbali za data ya maabara kulingana na miongozo.
2.3 Sifa za Vipimo vya Mwili
Kipimo cha mwili mara nyingi huambatana na sifa zao katika rekodi ya matibabu. Mara nyingi hujumuisha ishara muhimu. Tunaweza kutambua na kufafanua sifa mbalimbali za kipimo cha mwili.
3. Ufafanuzi Maalum wa Oncology wa NER
Pamoja na ufafanuzi wa jumla wa NER wa matibabu, tunaweza pia kufanyia kazi vidokezo mahususi vya kikoa kama vile oncology, radiolojia, n.k. Haya hapa huluki mahususi ya Oncology ya NER ambayo inaweza kubadilishwa - tatizo la saratani, Histolojia, hatua ya Saratani, hatua ya TNM, daraja la Saratani, Dimension, Hali ya kliniki, kipimo cha alama ya uvimbe, dawa ya saratani, upasuaji wa saratani, Mionzi, Jeni iliyosomwa, Nambari ya kutofautisha, tovuti ya Mwili
4. Athari mbaya NER & Dokezo la Uhusiano
Pamoja na kutambua na kubainisha huluki na mahusiano kuu ya kimatibabu, tunaweza pia kufafanua athari mbaya za dawa au taratibu fulani. Upeo ni kama ifuatavyo: Kuweka alama za athari mbaya na visababishi vyake. Kuweka uhusiano kati ya athari mbaya na sababu ya athari.
5. Dokezo la Uhusiano
Baada ya kubainisha na kufafanua huluki za kimatibabu, tunaweka pia uhusiano unaofaa kati ya huluki. Mahusiano yanaweza kuwepo kati ya dhana mbili au zaidi.
6. Dokezo la Madai
Pamoja na kutambua huluki na mahusiano ya kimatibabu, tunaweza pia kugawa Hali, Kukanusha na Mada ya vyombo vya matibabu.
7. Dokezo la Muda
Kufafanua vyombo vya muda kutoka kwa rekodi ya matibabu, husaidia katika kujenga ratiba ya safari ya mgonjwa. Inatoa marejeleo na muktadha wa tarehe inayohusishwa na tukio mahususi. Hapa kuna tarehe - Tarehe ya utambuzi, Tarehe ya kuanza kwa dawa, Tarehe ya mwisho ya dawa, Tarehe ya kuanza kwa Mionzi, Tarehe ya mwisho ya Mionzi, Tarehe ya kulazwa, Tarehe ya kutokwa, Tarehe ya kushauriana, Tarehe ya kumbukumbu, Mwanzo.
8. Maelezo ya Sehemu
Inarejelea mchakato wa kupanga, kuweka lebo, na kuainisha sehemu au sehemu tofauti za hati, picha au data zinazohusiana na huduma ya afya yaani, maelezo ya sehemu husika kutoka kwa hati na uainishaji wa sehemu katika aina zao. Hii husaidia katika kuunda maelezo yaliyopangwa na yanayopatikana kwa urahisi, ambayo yanaweza kutumika kwa madhumuni mbalimbali kama vile usaidizi wa maamuzi ya kimatibabu, utafiti wa matibabu na uchanganuzi wa data ya afya.
9. Usimbaji wa ICD-10-CM & CPT
Ufafanuzi wa misimbo ya ICD-10-CM na CPT kulingana na miongozo. Kwa kila nambari ya matibabu iliyo na lebo, ushahidi (vijisehemu vya maandishi) vinavyothibitisha uamuzi wa kuweka lebo pia utafafanuliwa pamoja na msimbo.
10. Usimbaji wa RXNORM
Ufafanuzi wa misimbo ya RXNORM kulingana na miongozo. Kwa kila nambari ya matibabu iliyo na lebo, ushahidi (vijisehemu vya maandishi) vinavyothibitisha uamuzi wa kuweka lebo pia utafafanuliwa pamoja na msimbo.0
11. Usimbaji wa SNOMED
Ufafanuzi wa misimbo ya SNOMED kulingana na miongozo. Kwa kila nambari ya matibabu iliyo na lebo, ushahidi (vijisehemu vya maandishi) vinavyothibitisha uamuzi wa kuweka lebo pia utafafanuliwa pamoja na msimbo.
12. Usimbaji wa UMLS
Ufafanuzi wa misimbo ya UMLS kulingana na miongozo. Kwa kila nambari ya matibabu iliyo na lebo, ushahidi (vijisehemu vya maandishi) vinavyothibitisha uamuzi wa kuweka lebo pia utafafanuliwa pamoja na msimbo.
13. CT Scan
Huduma yetu ya ufafanuzi wa picha ni mtaalamu wa uchunguzi wa CT kwa uwekaji lebo sahihi kwa mafunzo ya AI kwa kuzingatia sana miundo ya anatomiki ya kina. Wataalamu wa masuala ya mada sio tu kukagua bali pia wanatoa mafunzo kwa kila picha kwa usahihi wa hali ya juu. Utaratibu huu wa kina husaidia katika maendeleo ya zana za uchunguzi.
14. MRI
Huduma yetu ya ufafanuzi wa picha ya MRI inaboresha uchunguzi wa AI. Wataalamu wetu wa masuala hufunza na kukagua kila uchanganuzi kwa usahihi zaidi kabla ya kujifungua. Tunaweka alama kwenye MRI kwa usahihi ili kuboresha mafunzo ya muundo wa AI. Utaratibu huu huwasaidia kubainisha kasoro na miundo. Boresha usahihi katika tathmini za matibabu na mipango ya matibabu na huduma zetu.
15. XRAY
Ufafanuzi wa picha ya X-ray huimarisha uchunguzi wa AI. Wataalamu wetu huweka kila picha lebo kwa uangalifu kwa kubainisha mivunjiko na matatizo kwa usahihi. Pia hufunza na kukagua lebo hizi kwa usahihi wa hali ya juu kabla ya kuwasilisha mteja. Tuamini ili kuboresha AI yako na kupata uchanganuzi bora wa picha za matibabu.
Mafanikio Stories
Ufafanuzi wa Bima ya Kliniki
Mchakato wa awali wa uidhinishaji ni muhimu katika kuunganisha watoa huduma za afya, walipaji na kuhakikisha matibabu yanafuata miongozo. Ufafanuzi wa rekodi za matibabu ulisaidia kuboresha mchakato huu. Ililinganisha hati na maswali huku ikifuata viwango, kuboresha utendakazi wa mteja.
Tatizo: Ufafanuzi wa kesi 6,000 za matibabu ulipaswa kufanywa ndani ya muda madhubuti kwa usahihi, kutokana na unyeti wa data ya afya. Ufuasi kamili wa miongozo ya kimatibabu iliyosasishwa na kanuni za faragha kama vile HIPAA ulihitajika ili kuhakikisha vidokezo vya ubora na utiifu.
Ufumbuzi: Tulibainisha zaidi ya kesi 6,000 za matibabu, tukiunganisha hati za matibabu na dodoso za kimatibabu. Hili lilihitaji kuunganisha kwa uangalifu ushahidi na majibu huku ukizingatia miongozo ya kimatibabu. Changamoto kuu zilizoshughulikiwa zilikuwa makataa mafupi ya mkusanyiko mkubwa wa data na kushughulikia viwango vya kimatibabu vinavyoendelea kubadilika.
Sababu za kuchagua Shaip kama Mshirika wako mwaminifu wa Dokezo la Matibabu
Watu
Timu zilizojitolea na zilizofunzwa:
- Washirika 30,000+ wa Uundaji wa Takwimu, Kuweka alama na QA
- Timu ya Usimamizi wa Miradi iliyojulikana
- Timu ya Ustawi wa Bidhaa
- Kipaji cha Bwawa la Talanta na Timu ya Kupanda
Mchakato
Ufanisi zaidi wa mchakato umehakikishiwa na:
- Mchakato wa Robust 6 Sigma-Stage-Gate
- Timu iliyojitolea ya mikanda nyeusi 6 ya Sigma - Wamiliki wa mchakato muhimu na uzingatiaji wa Ubora
- Uboreshaji unaoendelea na Kitanzi cha Maoni
Jukwaa
Jukwaa lenye hati miliki linapeana faida:
- Jukwaa la mwisho-mwisho-msingi wa wavuti
- Ubora usiofaa
- TAT ya haraka
- Uwasilishaji usio na mshono
Kwanini Shaip?
Timu ya Kujitolea
Inakadiriwa kuwa wanasayansi wa data hutumia zaidi ya 80% ya muda wao katika kuandaa data. Kwa utumaji wa huduma za nje, timu yako inaweza kuangazia uundaji wa kanuni thabiti, na hivyo kuacha sehemu ya kuchosha ya kukusanya kwetu seti za data za utambuzi wa huluki.
Kubadilika
Muundo wa wastani wa ML ungehitaji kukusanya na kuweka lebo sehemu kubwa za seti za data zilizotajwa, jambo ambalo linahitaji makampuni kukusanya rasilimali kutoka kwa timu nyingine. Kwa washirika kama sisi, tunatoa wataalam wa kikoa ambao wanaweza kuongezwa kwa urahisi kadri biashara yako inavyokua.
Ubora bora
Wataalam wa kikoa waliojitolea, ambao hufafanua siku za mchana na siku-ya-siku yoyote - watafanya kazi bora ikilinganishwa na timu, ambayo inahitaji kuchukua kazi za ufafanuzi katika ratiba zao zenye shughuli nyingi. Bila kusema, inasababisha pato bora.
Ubora wa Operesheni
Mchakato wetu uliothibitishwa wa uthibitishaji wa ubora wa data, uthibitishaji wa teknolojia na hatua nyingi za QA, hutusaidia kutoa ubora wa hali ya juu ambao unazidi matarajio.
Usalama na Faragha
Tumeidhinishwa kwa kudumisha viwango vya juu zaidi vya usalama wa data kwa faragha huku tukifanya kazi na wateja wetu 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.
Rasilimali Zinazopendekezwa
blogu
Utambuzi wa Huluki unaoitwa (NER) - Dhana, Aina
Utambuzi wa Huluki (NER) hukusaidia kukuza ujifunzaji wa mashine na miundo ya NLP ya hali ya juu. Jifunze kesi za matumizi za NER, mifano, na mengi zaidi katika chapisho hili lenye taarifa nyingi.
blogu
Maswali 5 ya Kuuliza Kabla ya Kuajiri Healthcare Labeling Co.
Seti ya data ya mafunzo ya ubora wa afya inaboresha matokeo ya muundo wa matibabu unaotegemea AI. Lakini jinsi ya kuchagua mtoa huduma anayefaa wa huduma ya afya ya kuweka lebo?
blogu
Wajibu wa Ukusanyaji wa Takwimu na Dokezo katika Huduma ya Afya
Kwa kutumia data kuweka msingi wa huduma ya afya, tunahitaji kuelewa jukumu lake, utekelezaji wa ulimwengu halisi na changamoto. Soma ili kujua…
Je, unatafuta Wataalam wa Ufafanuzi wa Huduma ya Afya kwa miradi ngumu?
Wasiliana nasi sasa ili kujifunza jinsi tunavyoweza kukusanya na kufafanua mkusanyiko wa data kwa suluhisho lako la kipekee la AI/ML
Maswali yanayoulizwa (FAQ)
Utambuzi wa Huluki Uliopewa Jina ni sehemu ya Uchakataji wa Lugha Asilia. Lengo kuu la NER ni kuchakata data iliyopangwa na isiyo na muundo na kuainisha huluki hizi zilizotajwa katika kategoria zilizobainishwa mapema. Baadhi ya kategoria za kawaida ni pamoja na jina, eneo, kampuni, wakati, maadili ya fedha, matukio, na zaidi.
Kwa kifupi, NER inahusika na:
Utambuzi/ugunduzi wa huluki uliopewa jina - Kutambua neno au mfululizo wa maneno katika hati.
Uainishaji wa huluki uliopewa jina - Kuainisha kila huluki iliyotambuliwa katika kategoria zilizoainishwa.
Usindikaji wa Lugha Asilia husaidia kukuza mashine zenye akili zenye uwezo wa kutoa maana kutoka kwa hotuba na maandishi. Kujifunza kwa Mashine husaidia mifumo hii mahiri kuendelea kujifunza kwa kutoa mafunzo kuhusu idadi kubwa ya seti za data za lugha asilia. Kwa ujumla, NLP ina aina tatu kuu:
Kuelewa muundo na kanuni za lugha - Sintaksia
Kupata maana ya maneno, maandishi, na hotuba na kutambua uhusiano wao - Semantiki
Kutambua na kutambua maneno yaliyozungumzwa na kuyabadilisha kuwa maandishi - Hotuba
Baadhi ya mifano ya kawaida ya uainishaji wa huluki ulioamuliwa mapema ni:
Mtu: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
eneo: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazil, Cambridge
Organization: Samsung, Disney, Chuo Kikuu cha Yale, Google
muda: 15.35, 12 PM,
Njia tofauti za kuunda mifumo ya NER ni:
Mifumo ya msingi wa kamusi
Mifumo inayotegemea kanuni
Mifumo ya ujifunzaji wa mashine
Usaidizi wa Wateja Ulioboreshwa
Rasilimali Watu yenye Ufanisi
Uainishaji wa Maudhui Uliorahisishwa
Kuboresha Injini za Utafutaji
Pendekezo Sahihi la Maudhui