- Co děláme
-
-
-
Speciality
-
-
-
- Běžná data
-
- Řešení
- Plošina
- Společnost
Extrahujte základní poznatky z nestrukturovaných lékařských dat pomocí extrakce entit.
Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.
Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) ve zdravotnictví zjišťuje a kategorizuje entity, jako jsou jména pacientů, lékařské termíny a různé terminologie z nestrukturovaného textu. Tato schopnost zvyšuje extrakci dat, usnadňuje získávání informací a posiluje sofistikované systémy umělé inteligence, což z ní činí základní nástroj pro zdravotnické instituce.
Shaip NER je přizpůsoben tak, aby pomohl zdravotnickým institucím dešifrovat životně důležité detaily v nestrukturovaných datech, odhalit spojení mezi subjekty v lékařských zprávách, pojistných dokumentech, recenzích pacientů, klinických poznámkách atd. Díky našim hlubokým odborným znalostem v oblasti NLP poskytujeme přehledy a řešíme složité anotační projekty bez ohledu na jejich velikost.
Ve zdravotních záznamech je přítomno obrovské množství lékařských informací, převážně nestrukturovaným způsobem. Anotace lékařské entity usnadňuje transformaci tohoto nestrukturovaného obsahu do organizovaného formátu.
2.1 Atributy medicíny
Téměř každý lékařský záznam obsahuje podrobnosti o lécích a jejich charakteristikách, což je zásadní aspekt klinické praxe. Je možné přesně určit a označit různé atributy těchto léků podle zavedených pokynů.
2.2 Atributy laboratorních dat
Laboratorní údaje ve zdravotnické dokumentaci často obsahují jejich specifické atributy. Tyto atributy laboratorních dat můžeme rozeznat a anotovat je v souladu se zavedenými pokyny.
2.3 Atributy měření těla
Měření těla, často zahrnující vitální funkce, jsou obvykle dokumentována s příslušnými atributy v lékařských záznamech. Tyto různé atributy související s tělesnými měřeními můžeme přesně určit a anotovat.
Kromě obecných lékařských anotací pro rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) se můžeme ponořit do specializovaných domén, jako je onkologie a radiologie. Pro onkologickou doménu mezi konkrétní entity NER, které lze anotovat, patří: Problém rakoviny, Histologie, Stádium rakoviny, Stádium TNM, Stupeň rakoviny, Dimenze, Klinický stav, Test nádorových markerů, Medicína rakoviny, Chirurgie rakoviny, Radiace, Studovaný gen, Variace Kód a stránka těla.
Kromě určení a anotací primárních klinických jednotek a jejich vztahů můžeme také upozornit na vedlejší účinky spojené s konkrétními léky nebo postupy. Nastíněný přístup zahrnuje:
Kromě určení klinických entit a jejich vztahů můžeme také kategorizovat Stav, Negaci a Subjekt týkající se těchto klinických entit.
Data vědci tráví více než 80 % času přípravou dat. Díky outsourcingu se tým může soustředit na vývoj algoritmů a únavnou část extrahování NER ponechat na nás.
Modely ML vyžadují shromažďování a označování velkých kusů datových sad, což vyžaduje, aby společnosti čerpaly zdroje z jiných týmů. Nabízíme doménové experty, které lze snadno škálovat.
Specializovaní doménoví experti, kteří každý den a den anotují, odvedou – každý den – špičkovou práci ve srovnání s týmem, který zvládne anotační úkoly v jejich nabitém programu.
Náš proces zajišťování kvality dat, ověřování technologií a vícestupňová kontrola kvality nám pomáhají poskytovat kvalitu, která často předčí očekávání.
Jsme certifikováni pro dodržování nejvyšších standardů zabezpečení dat s ochranou soukromí pro zajištění důvěrnosti
Jako odborníci na kurátorství, školení a řízení týmů kvalifikovaných pracovníků můžeme zajistit, aby projekty byly dodány v rámci rozpočtu.
Vysoká dostupnost a včasnost dat, služeb a řešení v síti.
Díky fondu zdrojů na pevnině i na moři můžeme podle potřeby budovat a škálovat týmy pro různé případy použití.
Díky kombinaci globální pracovní síly, robustní platformy a provozních procesů pomáhá Shaip spustit nejnáročnější umělou inteligenci.
Kontaktujte nás nyní a zjistěte, jak můžeme shromáždit vlastní datovou sadu NER pro vaše jedinečné řešení AI/ML