Utambuzi wa Taasisi ya Matibabu kwa Huduma ya Afya

Uchimbaji wa Huluki / Utambuzi wa kutoa mafunzo kwa miundo ya NLP

Dondosha maarifa muhimu kutoka kwa data ya matibabu ambayo haijaundwa kwa kutumia uchimbaji wa huluki.

Wasiliana Nasi
Huduma za utambuzi wa huluki zilizopewa jina

Wateja Walioangaziwa

Kuwezesha timu kujenga bidhaa zinazoongoza ulimwenguni za AI.

Amazon
google
microsoft
Kujua

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. Kwa kuainisha huluki kama vile magonjwa, matibabu na dalili, NER huwezesha utoaji wa taarifa kwa ufanisi zaidi na usimamizi wa data ya matibabu. 

Shaip NER imeundwa ili kusaidia taasisi za huduma za afya kubainisha maelezo muhimu katika data ambayo haijaundwa, kufichua miunganisho kati ya mashirika katika ripoti za matibabu, hati za bima, ukaguzi wa wagonjwa, madokezo ya kimatibabu, n.k. Mbinu za uchimbaji wa uhusiano hutumiwa kutambua na kuainisha uhusiano kati ya taasisi za matibabu kiotomatiki, kusaidia uundaji wa data ulioboreshwa na kufanya maamuzi ya afya. Kwa kuimarishwa na utaalam wetu wa kina katika NLP, tunatoa maarifa na kushughulikia miradi changamano ya ufafanuzi, bila kujali ukubwa wake.

Kijipicha cha video cha matibabu

Mifano

1. Utambuzi wa Taasisi ya Kliniki

Kiasi kikubwa cha taarifa za matibabu kipo katika rekodi za afya, hasa kwa njia isiyo na mpangilio. Mbinu za uchimbaji wa maandishi ya kibiolojia hutumiwa sana katika kikoa cha matibabu ili kutoa na kuchambua huluki na uhusiano wa matibabu kutoka kwa hifadhidata hizi kubwa zisizo na muundo. Ufafanuzi wa huluki ya matibabu huwezesha mabadiliko ya maudhui haya ambayo hayajapangiliwa kuwa muundo uliopangwa.

Ufafanuzi wa chombo cha kliniki
Tabia za dawa

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.

Sifa za data za maabara
Tabia za kipimo cha mwili

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. Vidokezo hivi pia vinaweza kusaidia kufuatilia na kuchanganua matukio ya kimatibabu yaliyoandikwa katika rekodi za matibabu.

3. Oncology Maalum NER

Kando na ufafanuzi wa jumla wa NER ya matibabu, tunaweza kupekua katika vikoa maalum kama vile oncology. Kwa kikoa cha oncology, huluki mahususi za NER zinazoweza kufafanuliwa ni pamoja na: Tatizo la Saratani, Histolojia, Hatua ya Saratani, Hatua ya TNM, Daraja la Saratani, Kipimo, Hali ya Kliniki, Mtihani wa Alama ya Uvimbe, Dawa ya Saratani, Upasuaji wa Saratani, Mionzi, Jeni iliyosomewa, Nambari ya Tofauti, na Tovuti ya Mwili. 

Vipengele muhimu katika kuunda na kutumia miundo ya NER ya oncology ni pamoja na kuanzisha mbinu thabiti ya utafiti, tathmini ya kina ya utendakazi wa kielelezo, na ujumuishaji wa mbinu mahususi za kikoa ili kuboresha usahihi na ufanisi.

Ufafanuzi maalum wa oncology
Ufafanuzi wa athari mbaya

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:

  1. Kuweka alama za athari mbaya na mawakala wanaohusika nazo.
  2. 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.

Hali-kukanusha-somo

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.

Kuunda NLP ya kliniki ni kazi muhimu ambayo inahitaji utaalam mkubwa wa kikoa kutatua. Ninaona wazi kuwa wewe ni miaka kadhaa mbele ya Google katika eneo hili. Nataka kufanya kazi na wewe na kukupima.
Google, Inc. Mkurugenzi
Google, inc.
Katika kipindi cha miezi 6 iliyopita, tumeshirikiana kwa karibu na Shaip kuhusu mahitaji ya uwekaji lebo ya kampuni yetu. Wakati huu, tulikutana na timu yenye ujuzi ambayo mara kwa mara ilifikia viwango vya juu na makataa. Walishughulikia kazi mbalimbali za uwekaji lebo kwa ustadi, kuzoea mabadiliko ya mahitaji. Tunapendekeza sana kazi ya Shaip na tumefurahishwa na matokeo.
Meneja wa Mradi
Shaip wasiliana nasi

Je, ungependa kuunda data yako ya mafunzo ya NER?

Ukusanyaji wa data unaofaa na kuhakikisha upatikanaji wa data ni muhimu kwa ajili ya kuendeleza uthabiti huduma ya afya Mifumo ya NER. Mchakato wa mafunzo na urekebishaji mzuri zote zinategemea seti za data za ubora wa juu, zilizofafanuliwa vyema ili kuboresha utendakazi wa mfano kwa kazi mahususi za NER za matibabu.

Wasiliana nasi sasa ili kujifunza jinsi tunavyoweza kukusanya mkusanyiko maalum wa data wa NER kwa suluhisho lako la kipekee la AI/ML

  • Kwa kujiandikisha, nakubaliana na Shaip Sera ya faragha na Masharti ya Huduma na kutoa idhini yangu ya kupokea mawasiliano ya uuzaji ya B2B kutoka kwa Shaip.