Cydnabod Endid a Enwir ar gyfer Gofal Iechyd
Tynnu mewnwelediadau hanfodol o ddata meddygol distrwythur gan ddefnyddio echdynnu endid.
Cleientiaid dan Sylw
Grymuso timau i adeiladu cynhyrchion AI sy'n arwain y byd.
Beth yw NER
Dadansoddi data i ddarganfod mewnwelediadau ystyrlon
Mae Cydnabod Endid a Enwir (NER) yn y gofal iechyd yn canfod ac yn categoreiddio endidau fel enwau cleifion, termau meddygol, a therminolegau amrywiol o destun distrwythur. Mae'r gallu hwn yn dyrchafu echdynnu data, yn hwyluso adalw gwybodaeth, ac yn grymuso systemau AI soffistigedig, gan ei sefydlu fel offeryn hanfodol ar gyfer sefydliadau gofal iechyd.
Mae Shaip NER wedi'i deilwra i helpu sefydliadau gofal iechyd i ddehongli manylion hanfodol mewn data anstrwythuredig, gan ddatgelu cysylltiadau rhwng endidau mewn adroddiadau meddygol, dogfennau yswiriant, adolygiadau cleifion, nodiadau clinigol, ac ati. Wedi'i atgyfnerthu gan ein harbenigedd dwfn yn NLP, rydym yn darparu mewnwelediadau ac yn mynd i'r afael â phrosiectau anodi cymhleth , waeth beth fo'u maint.
Ein Harbenigedd
Cydnabod Endid a Enwyd (NER)
Mae API NER Clinigol yn nodi ac yn tynnu endidau meddygol, eu cyd-destun a'u perthynas o ddarnau mawr o ddata clinigol distrwythur gan ddefnyddio Modelau NLP Dysgu Dwfn. Yng nghyd-destun gofal iechyd, gall yr API ganfod a chategoreiddio geiriau neu ymadroddion yn gywir mewn testun sy'n cynrychioli gwybodaeth feddygol arwyddocaol.
Nodi problem, strwythur anatomegol, meddyginiaeth, gweithdrefn o gofnodion meddygol megis EHRs; fel arfer heb strwythur ac angen prosesu ychwanegol i echdynnu gwybodaeth strwythuredig. Mae hyn yn aml yn gymhleth ac mae angen arbenigwyr parth i echdynnu endidau perthnasol.
Mae categorïau a ganfyddir fel arfer gan yr API NER Meddygol yn cynnwys:
- MEDICAL_CONDITION: Yn nodi afiechydon, anafiadau, symptomau, neu unrhyw gwynion iechyd.
- MEDDYGINIAETH: Enwau cyffuriau, triniaethau, neu sylweddau therapiwtig eraill.
- ANATOMI: Termau sy'n ymwneud â rhannau'r corff, organau, neu strwythurau anatomegol.
- GWEITHDREFN: Yn nodi ymyriadau meddygol, profion, neu lawdriniaethau.
- TEST_RESULT : Yn amlygu canlyniadau profion meddygol.
- PERSON: Yn nodi unigolion sy'n ymwneud â gofal neu fywyd personol y claf.
- AMSER: Yn nodi cyfeiriadau sy'n ymwneud ag amser, megis hyd, amlder, neu ddyddiadau penodol.
Enghreifftiau
1. Cydnabod Endid Clinigol
Mae llawer iawn o wybodaeth feddygol yn bresennol mewn cofnodion iechyd, yn bennaf mewn modd anstrwythuredig. Mae anodi endid meddygol yn hwyluso trawsnewid y cynnwys anstrwythuredig hwn yn fformat trefnus.
2. Attodiad
2.1 Nodweddion Meddygaeth
Mae bron pob cofnod meddygol yn cynnwys manylion am feddyginiaethau a'u nodweddion, agwedd hanfodol ar ymarfer clinigol. Mae'n bosibl nodi a marcio gwahanol nodweddion y meddyginiaethau hyn gan ddilyn canllawiau sefydledig.
2.2 Priodoleddau Data Lab
Mae data labordy mewn cofnodion meddygol yn aml yn cynnwys eu priodoleddau penodol. Gallwn ganfod ac anodi'r priodoleddau hyn yn y data labordy yn unol â chanllawiau sefydledig.
2.3 Nodweddion Mesur Corff
Mae mesuriadau corff, sy'n aml yn cwmpasu arwyddion hanfodol, fel arfer yn cael eu dogfennu gyda'u priodweddau mewn cofnodion meddygol. Gallwn nodi ac anodi'r nodweddion amrywiol hyn sy'n gysylltiedig â mesuriadau'r corff.
3. NER Penodol Oncoleg
Yn ogystal ag anodiadau meddygol cyffredinol ar Gydnabod Endid a Enwir (NER), gallwn ymchwilio i feysydd arbenigol megis oncoleg a radioleg. Ar gyfer y parth oncoleg, mae'r endidau NER penodol y gellir eu hanodi yn cynnwys: Problem Canser, Histoleg, Cam Canser, Cam TNM, Gradd Canser, Dimensiwn, Statws Clinigol, Prawf Marciwr Tiwmor, Meddygaeth Canser, Llawfeddygaeth Canser, Ymbelydredd, Astudiwyd Genynnau, Amrywiad Cod, a Safle Corff.
4. Effaith Andwyol NER & Perthynas
Yn ogystal â nodi ac anodi endidau clinigol sylfaenol a'u perthnasoedd, gallwn hefyd dynnu sylw at y sgîl-effeithiau sy'n gysylltiedig â chyffuriau neu weithdrefnau penodol. Mae’r dull a amlinellwyd yn cynnwys:
- Tagio effeithiau andwyol a'r asiantau sy'n gyfrifol amdanynt.
- Pennu a dogfennu'r berthynas rhwng yr effaith andwyol a'i asiant achosol.
5. Statws Haeriad
Y tu hwnt i nodi endidau clinigol a'u perthnasoedd, gallwn hefyd gategoreiddio'r Statws, Negiad, a Phwnc sy'n ymwneud â'r endidau clinigol hyn.
Pam Siapio?
Tîm Ymroddi
Mae gwyddonwyr data yn treulio dros 80% o amser yn paratoi data. Gydag allanoli, gall y tîm ganolbwyntio ar ddatblygu algorithmau, gan adael y rhan ddiflas o echdynnu NER i ni.
Scalability
Mae modelau ML yn gofyn am gasglu a thagio darnau mawr o setiau data, sy'n ei gwneud yn ofynnol i gwmnïau dynnu adnoddau o dimau eraill i mewn. Rydym yn cynnig arbenigwyr parth y gellir eu graddio'n hawdd.
Gwell Ansawdd
Bydd arbenigwyr parth ymroddedig, sy'n anodi dydd i mewn a diwrnod allan - unrhyw ddiwrnod - yn gwneud gwaith gwell o'i gymharu â thîm, sy'n cynnwys tasgau anodi yn eu hamserlenni prysur.
Rhagoriaeth Weithredol
Mae ein proses sicrhau ansawdd data, dilysiadau tec, a sicrhau ansawdd aml-gam, yn ein helpu i ddarparu ansawdd sydd yn aml yn rhagori ar ddisgwyliadau.
Diogelwch gyda Phreifatrwydd
Rydym wedi ein hardystio am gynnal y safonau uchaf o ddiogelwch data gyda phreifatrwydd i sicrhau cyfrinachedd
Pris Cystadleuol
Fel arbenigwyr mewn curadu, hyfforddi a rheoli timau o weithwyr medrus, gallwn sicrhau bod prosiectau'n cael eu cyflawni o fewn y gyllideb.
Argaeledd a Chyflenwi
Dosbarthu data, gwasanaethau ac atebion uchel yn amserol ac ar amser.
Gweithlu Byd-eang
Gyda chronfa o adnoddau ar y tir ac ar y môr, gallwn adeiladu a graddio timau yn ôl yr angen ar gyfer achosion defnydd amrywiol.
Pobl, Proses a Phlatfform
Gyda chyfuniad o weithlu byd-eang, platfform cadarn, a phrosesau gweithredol, mae Shaip yn helpu i lansio AI mwyaf heriol.
Eisiau adeiladu eich data hyfforddi NER eich hun?
Cysylltwch â ni nawr i ddysgu sut y gallwn gasglu set ddata NER wedi'i deilwra ar gyfer eich datrysiad AI/ML unigryw