Tynnu mewnwelediadau hanfodol o ddata meddygol distrwythur gan ddefnyddio echdynnu endid.
Mae Adnabod Endidau Enwol (NER) ym maes gofal iechyd yn canfod ac yn categoreiddio endidau fel enwau cleifion, termau meddygol, ac amrywiol derminolegau o destun heb strwythur. Drwy gategoreiddio endidau fel clefydau, triniaethau, a symptomau, mae NER yn hwyluso echdynnu gwybodaeth a rheoli data meddygol yn fwy effeithiol.
Mae Shaip NER wedi'i deilwra i helpu sefydliadau gofal iechyd i ddehongli manylion hanfodol mewn data heb strwythur, gan ddatgelu cysylltiadau rhwng endidau mewn adroddiadau meddygol, dogfennau yswiriant, adolygiadau cleifion, nodiadau clinigol, ac ati. Defnyddir technegau echdynnu perthnasoedd i nodi a dosbarthu perthnasoedd rhwng endidau meddygol yn awtomatig, gan gefnogi gwell strwythuro data a gwneud penderfyniadau gofal iechyd. Wedi'i ategu gan ein harbenigedd dwfn mewn NLP, rydym yn darparu mewnwelediadau ac yn mynd i'r afael â phrosiectau anodi cymhleth, waeth beth fo'u maint.
Mae cyfaint enfawr o wybodaeth feddygol yn bresennol mewn cofnodion iechyd, yn bennaf mewn modd heb strwythur. Defnyddir technegau cloddio testun biofeddygol yn helaeth yn y maes biofeddygol i echdynnu a dadansoddi endidau a pherthnasoedd biofeddygol perthnasol o'r setiau data mawr heb strwythur hyn. Mae anodi endidau meddygol yn hwyluso trawsnewid y cynnwys heb strwythur hwn yn fformat trefnus.
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'r corff, sy'n aml yn cwmpasu arwyddion hanfodol, fel arfer yn cael eu dogfennu gyda'u priodoleddau priodol mewn cofnodion meddygol. Gallwn nodi'r gwahanol briodoleddau hyn sy'n gysylltiedig â mesuriadau'r corff a'u hanodi. Gall yr anodiadau hyn hefyd helpu i olrhain a dadansoddi digwyddiadau clinigol a ddogfennir mewn cofnodion meddygol.
Yn ogystal ag anodiadau NER meddygol cyffredinol, gallwn ymchwilio i feysydd arbenigol fel oncoleg. Ar gyfer y maes oncoleg, mae'r endidau NER penodol y gellir eu hanodi yn cynnwys: Problem Canser, Histoleg, Cyfnod Canser, Cyfnod TNM, Gradd Canser, Dimensiwn, Statws Clinigol, Prawf Marciwr Tiwmor, Meddygaeth Canser, Llawfeddygaeth Canser, Ymbelydredd, Genyn a Astudiwyd, Cod Amrywiad, a Safle'r Corff.
Mae elfennau allweddol wrth ddatblygu a chymhwyso modelau NER ar gyfer oncoleg yn cynnwys sefydlu methodoleg ymchwil gadarn, gwerthusiad trylwyr o berfformiad modelau, ac integreiddio technegau penodol i'r parth i wella cywirdeb ac effeithlonrwydd.
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:
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.
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.
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.
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.
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.
Rydym wedi ein hardystio am gynnal y safonau uchaf o ddiogelwch data gyda phreifatrwydd i sicrhau cyfrinachedd
Fel arbenigwyr mewn curadu, hyfforddi a rheoli timau o weithwyr medrus, gallwn sicrhau bod prosiectau'n cael eu cyflawni o fewn y gyllideb.
Dosbarthu data, gwasanaethau ac atebion uchel yn amserol ac ar amser.
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.
Gyda chyfuniad o weithlu byd-eang, platfform cadarn, a phrosesau gweithredol, mae Shaip yn helpu i lansio AI mwyaf heriol.
Grymuso timau i adeiladu cynhyrchion AI sy'n arwain y byd.
Mae casglu data effeithiol a sicrhau bod data ar gael yn hanfodol ar gyfer datblygu systemau NER gofal iechyd cadarn. Mae'r broses hyfforddi a'r broses mireinio ill dau yn dibynnu ar setiau data o ansawdd uchel, wedi'u hanodio'n dda i wneud y gorau o berfformiad model ar gyfer tasgau NER meddygol penodol.
Cysylltwch â ni nawr i ddysgu sut y gallwn gasglu set ddata NER wedi'i deilwra ar gyfer eich datrysiad AI/ML unigryw
Mae NER Clinigol yn dechneg prosesu iaith naturiol (NLP) a ddefnyddir i nodi ac echdynnu endidau penodol fel clefydau, symptomau, meddyginiaethau a gweithdrefnau o ddata meddygol heb strwythur. Mae'n gweithio trwy hyfforddi modelau AI ar setiau data wedi'u hanodio i adnabod patrymau a dosbarthu termau clinigol yn gywir.
Mae NER Clinigol yn helpu i drosi data meddygol heb strwythur yn fewnwelediadau strwythuredig, ymarferol. Mae hyn yn galluogi AI i wella diagnosteg, nodi tueddiadau mewn gofal cleifion, a chefnogi gwell gwneud penderfyniadau, gan wella canlyniadau gofal iechyd yn y pen draw.
Defnyddir NER i echdynnu gwybodaeth hanfodol o nodiadau clinigol, cofnodion iechyd electronig (EHRs), adroddiadau patholeg, a chrynodebau radioleg. Mae'n helpu i nodi endidau fel cyflyrau meddygol, triniaethau, a chanlyniadau labordy ar gyfer dadansoddi ac effeithlonrwydd gweithredol.
Mae heriau'n cynnwys ymdrin â therminoleg feddygol gymhleth, talfyriadau, ac amrywiadau mewn arddulliau dogfennu. Mae sicrhau cydymffurfiaeth â rheoliadau fel HIPAA a chynnal cywirdeb wrth weithio gyda setiau data amrywiol hefyd yn rhwystrau sylweddol.
Mae modelau NER clinigol yn cael eu hyfforddi gan ddefnyddio setiau data penodol i'r parth i ddeall cyd-destun ac ystyr talfyriadau a thermau cymhleth. Mae'r hyfforddiant hwn yn sicrhau cywirdeb uchel wrth echdynnu endidau perthnasol er gwaethaf amrywiadau mewn iaith feddygol.
Mae hyfforddiant yn gofyn am setiau data wedi'u hanodio fel nodiadau clinigol, cofnodion iechyd electronig, adroddiadau patholeg, a dogfennau gofal iechyd eraill. Rhaid i'r setiau data hyn gael eu labelu'n fanwl gan arbenigwyr maes i sicrhau cywirdeb a pherthnasedd.
Defnyddir NER clinigol wrth echdynnu data EHR, nodi clefydau a meddyginiaethau, awtomeiddio prosesu hawliadau yswiriant, a chynorthwyo mewn ymchwil glinigol. Mae hefyd yn hanfodol ar gyfer adeiladu modelau AI sy'n cefnogi gwneud penderfyniadau mewn diagnosteg a chynllunio triniaeth.
Drwy awtomeiddio echdynnu gwybodaeth allweddol o ddata heb strwythur, mae NER Clinigol yn lleihau ymdrech â llaw, yn cyflymu prosesau fel siartio cleifion a phrosesu hawliadau, ac yn darparu mewnwelediadau ymarferol ar gyfer gwell gofal cleifion.
Mae trin data meddygol sensitif yn gofyn am gydymffurfiaeth lem â rheoliadau preifatrwydd fel HIPAA. Rhaid dad-adnabod data wedi'i anodeiddio i amddiffyn cyfrinachedd cleifion tra'n dal i ddarparu data hyfforddi o ansawdd uchel ar gyfer modelau AI.
Mae Shaip yn cyfuno arbenigedd maes, offer anodi uwch, a phroses sicrhau ansawdd gadarn i ddarparu atebion NER Clinigol cywir a graddadwy. Mae eu gwasanaethau wedi'u teilwra i ddiwallu anghenion unigryw prosiectau AI gofal iechyd, gan sicrhau cydymffurfiaeth a chywirdeb.
