Umělá inteligence ve zdravotnictví

Zjednodušte nestrukturovaná data pro překonání každodenních problémů. Zjednodušte analýzu dat, získejte lepší přehled a poskytněte pacientům personalizovanou péči s NLP ve zdravotnictví.

Zdravotnictví Ai

Nejsilnější klinická NLP API, která poskytují rychlost a jednoduchost

Klinická Nlp Apis

Extrahování smysluplných klinických entit z nestrukturovaných klinických dat

Redakce PHI

API pro deidentifikaci chráněných zdravotních informací (PHI), které odstraňuje všechny „přímé identifikátory“, tj. všechny informace, které lze použít k identifikaci pacienta.

SnoMed a RxNorm

Implementujte API pro lékařské účtování a kódování, které využívá zpracování přirozeného jazyka (NLP) ke kontrole a odvození identifikátorů Snomed CT a RxNorm.

 

Bederní

Klinické API, které kontroluje objednávky a výsledky laboratorních testů. Odemkněte lékařská laboratorní pozorování pro identifikátory, jména a kódy pomocí našeho NLP.

ICD-10

Vysoce přesné rozhraní API pro lékařské kódování, které získává účtovatelné kódy ICD-10-CM a PCS z dokumentů o setkání s pacienty jediným kliknutím.

Rozpoznání pojmenované entity (NER)

Klinické NLP API, které extrahuje lékařské entity, jejich kontext a vztah z velkých kusů nestrukturovaných klinických dat pomocí modelů Deep Learning NLP.

Vlastní rozhraní API

Na míru pro osobní potřeby. Máte nějaký konkrétní požadavek? Tým výzkumníků a inženýrů HealthcareNLP jej postaví speciálně pro vás.

Případy užití

De-identifikace
De-identifikace
Rozpoznávání klinických entit
Rozpoznávání klinických entit
Onkologické modely
Onkologie
modely
Vztah
Těžba
Extrakce vztahu
Radiologické modely
Radiologie
modely
Tvrzení
Status
Stav tvrzení

Příběhy o úspěchu

Vylepšení onkologických dat: licencování, deidentifikace a anotace

Klient, významný zdravotnický subjekt, potřeboval propracovaný systém NLP, aby mohl zpracovávat velké množství onkologických záznamů. Tato případová studie podrobně popisuje naši práci na zlepšování klientského výzkumu prostřednictvím přesné anotace dat, přísné deidentifikace a implementace NLP, to vše v souladu s předpisy HIPAA.

Problém: Projekt kombinoval odbornou analýzu klinické dokumentace, identifikaci lékařské entity a dodržování ochrany soukromí podle HIPAA, což vyžadovalo jak technické, tak strategické anotační dovednosti.

Řešení: Dodáno 10,000 XNUMX neidentifikovatelných a označených záznamů pro klientův model NLP, které dodržují standardy HIPAA a zvyšují výsledky jejich onkologického výzkumu a péče o pacienty.

Případová studie onkologie Nlp

Výhody umělé inteligence společnosti Shaip pro zdravotní péči

Přesný

Přesný

Náš NLP model má vysokou přesnost při zpracování lékařského textu.

Bez námahy

Bez námahy

Nejsou potřeba žádné znalosti kódování nebo NLP. Začněte během několika sekund.

Rozhraní

Rozhraní

Zjednodušená implementace a použití NLP.

Přizpůsobitelné

Přizpůsobitelné

Přizpůsobte se a dolaďte jedinečným potřebám a požadavkům vaší organizace.

Interoperabilní

Interoperabilní

Bezproblémově jej integrujte se svými stávajícími zdravotnickými systémy a pracovními postupy.

Nejvyšší standardy ochrany soukromí a zabezpečení

Naše technologie zpracování přirozeného jazyka (NLP) je navržena a implementována s přísnými opatřeními k zajištění úplné bezpečnosti a zabezpečení.

  • Nejmodernější šifrovací protokoly
  • Zabezpečené úložiště dat
  • Dodržování HIPAA a GDPR
  • Transparentní zásady ochrany osobních údajů
Shaip Privacy &Amp; Bezpečnostní
Smartphone V Ruce

Nenašli jste, co jste hledali?

Začněte s našimi Healthcare NLP API ještě dnes

  • Registrací souhlasím se Shaipem Zásady ochrany osobních údajů a Obchodní podmínky a poskytnout svůj souhlas s přijímáním B2B marketingové komunikace od společnosti Shaip.

Healthcare NLP je aplikace technologií zpracování přirozeného jazyka v sektoru zdravotnictví k extrakci, zpracování a pochopení složitých lékařských dat z různých zdrojů, včetně elektronických zdravotních záznamů, klinických poznámek, výzkumných prací a zpětné vazby od pacientů.

NLP ve zdravotnictví lze použít pro predikci a diagnostiku onemocnění, doporučení léčebných cest, pochopení sentimentu pacientů, automatizaci zadávání dat, optimalizaci fakturačních procesů, sledování a varování zdraví a mnoho dalšího.

NLP může pomoci poskytovatelům zdravotní péče lépe porozumět pacientově historii, symptomům a obavám, což vede k přesnějším diagnózám a personalizovaným léčebným plánům. Umožňuje také efektivní zpracování velkého množství dat, usnadňuje výzkum, prediktivní modelování a proaktivní řízení zdravotní péče.

Některé výzvy zahrnují práci s nestrukturovanými a nestandardizovanými lékařskými daty, zajištění soukromí a bezpečnosti dat, překonání jazykových a kulturních bariér a integraci systémů NLP se stávající zdravotnickou IT infrastrukturou.

Zdravotní péče NLP musí splňovat všechny příslušné zákony a předpisy o ochraně osobních údajů, jako je zákon o přenositelnosti a odpovědnosti zdravotního pojištění (HIPAA) v USA. To může zahrnovat anonymizaci dat, získání souhlasu pacienta a implementaci přísných opatření pro zabezpečení dat.

Ano, Healthcare NLP může být cenným nástrojem v telemedicíně tím, že usnadňuje vzdálené monitorování pacienta, interpretuje pacientovu mluvenou nebo psanou řeč v reálném čase a pomáhá lékařům diagnostikovat a léčit pacienty na dálku.

NLP může pomoci v lékařském výzkumu automatizací procesu revize literatury a extrakce dat, identifikací vzorců a trendů ve velkých souborech dat a pomáhá výzkumníkům pochopit složitou lékařskou terminologii.

Ano, pomocí analýzy vzorců v datech pacientů a lékařské literatuře mohou algoritmy NLP předpovídat pravděpodobnost onemocnění. Tyto prediktivní modely mohou lékařům pomoci při včasné detekci a preventivní péči.

NLP může extrahovat a interpretovat důležité klinické informace z EHR, jako jsou diagnózy, symptomy a léčby. To může poskytovatelům zdravotní péče pomoci lépe využívat data EHR, což vede ke zlepšení výsledků pacientů.

Budoucnost Healthcare NLP může zahrnovat sofistikovanější porozumění lékařskému jazyku, zpracování dat pacientů v reálném čase a bezproblémovou integraci s dalšími zdravotnickými technologiemi. Má potenciál způsobit revoluci v péči o pacienty, lékařském výzkumu a správě zdravotní péče.