חילוץ תובנות חיוניות מנתונים רפואיים לא מובנים באמצעות מיצוי ישות.
זיהוי ישויות בעלות שם (NER) בתחום הבריאות מזהה ומסווג ישויות כמו שמות מטופלים, מונחים רפואיים ומינוחים שונים מטקסט לא מובנה. על ידי סיווג ישויות כגון מחלות, טיפולים ותסמינים, NER מאפשר חילוץ מידע וניהול נתונים רפואיים יעילים יותר.
Shaip NER מותאם לסייע למוסדות בריאות לפענח פרטים חיוניים בנתונים לא מובנים, תוך חשיפת קשרים בין ישויות בדוחות רפואיים, מסמכי ביטוח, ביקורות מטופלים, רשומות קליניות וכו'. טכניקות חילוץ קשרים משמשות לזיהוי וסיווג אוטומטיים של קשרים בין ישויות רפואיות, התומכות בשיפור מבנה הנתונים ובקבלת החלטות בתחום הבריאות. הודות למומחיות המעמיקה שלנו ב-NLP, אנו מספקים תובנות ומתמודדים עם פרויקטים מורכבים של הערות, ללא קשר לגודלם.
כמות עצומה של מידע רפואי נמצאת ברשומות רפואיות, בעיקר בצורה לא מובנית. טכניקות כריית טקסט ביו-רפואיות נמצאות בשימוש נרחב בתחום הביו-רפואי כדי לחלץ ולנתח ישויות וקשרים ביו-רפואיים רלוונטיים ממערכי נתונים גדולים ולא מובנים אלה. ביאור ישויות רפואיות מאפשר את הפיכת התוכן הלא מובנה הזה לפורמט מאורגן.
2.1 תכונות רפואה
כמעט כל תיעוד רפואי מכיל פרטים על תרופות ומאפייניהן, היבט מכריע בפרקטיקה הקלינית. ניתן לזהות ולסמן את התכונות השונות של תרופות אלו בהתאם להנחיות שנקבעו.
2.2 תכונות נתוני מעבדה
נתוני מעבדה בתיעוד הרפואי כוללים לעתים קרובות את התכונות הספציפיות שלהם. אנו יכולים להבחין בתכונות אלו של נתוני המעבדה ולהערות אותן בהתאם להנחיות שנקבעו.
2.3 תכונות מדידת גוף
מידות גוף, שלעתים קרובות כוללות סימנים חיוניים, מתועדות בדרך כלל יחד עם המאפיינים המתאימים ברשומות רפואיות. אנו יכולים לאתר ולפרט מאפיינים שונים אלה הקשורים למידות גוף. ביאורים אלה יכולים גם לסייע במעקב וניתוח אירועים קליניים המתועדים ברשומות רפואיות.
בנוסף לביאור NER רפואי כללי, אנו יכולים להתעמק בתחומים מיוחדים כמו אונקולוגיה. עבור תחום האונקולוגיה, ישויות ה-NER הספציפיות שניתן לציין כוללות: בעיית סרטן, היסטולוגיה, שלב סרטן, שלב TNM, דרגת סרטן, ממד, מצב קליני, בדיקת סמן גידול, רפואת סרטן, ניתוח סרטן, קרינה, גן שנחקר, קוד וריאציה ואתר גוף.
אלמנטים מרכזיים בפיתוח ויישום מודלים של NER באונקולוגיה כוללים ביסוס מתודולוגיית מחקר חזקה, הערכה יסודית של ביצועי המודל ושילוב של טכניקות ספציפיות לתחום לשיפור הדיוק והיעילות.
בנוסף לאיתור והערות של ישויות קליניות ראשוניות והקשרים ביניהן, אנו יכולים גם להדגיש את תופעות הלוואי הקשורות לתרופות או פרוצדורות ספציפיות. הגישה המתוארת כוללת:
מעבר לאיתור ישויות קליניות ומערכות היחסים ביניהן, אנו יכולים גם לסווג את הסטטוס, השלילה והנושא הקשורים לישויות קליניות אלו.
מדעני נתונים מבלים יותר מ-80% מהזמן בהכנת נתונים. עם מיקור חוץ, הצוות יכול להתמקד בפיתוח אלגוריתמים, ולהשאיר לנו את החלק המייגע של חילוץ NER.
מודלים של ML דורשים איסוף ותיוג של נתחים גדולים של מערכי נתונים, המחייבים חברות למשוך משאבים מצוותים אחרים. אנו מציעים מומחי תחום שניתן להגדיל בקלות.
מומחי תחום ייעודיים, המביאים הערות יום-יום-יום-אאוט יעשו - בכל יום - עבודה מעולה בהשוואה לצוות, שמתאים למשימות הערות בלוחות הזמנים העמוסים שלהם.
תהליך אבטחת איכות הנתונים שלנו, אימותים טכניים ו-QA רב-שלבי, עוזרים לנו לספק איכות שעולה על הציפיות.
אנו מוסמכים לשמור על הסטנדרטים הגבוהים ביותר של אבטחת מידע עם פרטיות כדי להבטיח סודיות
כמומחים באוצרות, הדרכה וניהול צוותים של עובדים מיומנים, אנו יכולים להבטיח שהפרויקטים יבוצעו במסגרת התקציב.
אספקת נתונים, שירותים ופתרונות בזמן אמת ברשת ומסירה בזמן.
עם מאגר של משאבים ביבשה ובחוף, אנו יכולים לבנות ולהרחיב צוותים לפי הצורך עבור מקרי שימוש שונים.
עם שילוב של כוח עבודה גלובלי, פלטפורמה איתנה ותהליכים תפעוליים, שייפ עוזרת להשיק בינה מלאכותית מאתגרת ביותר.
העצמת צוותים לבנות מוצרי AI מובילים בעולם.
איסוף נתונים יעיל והבטחת זמינות נתונים חיוניים לפיתוח מערכות NER חזקות בתחום הבריאות. תהליך האימון ותהליך הכוונון העדין תלויים שניהם במערכי נתונים איכותיים ומבוארים היטב כדי לייעל את ביצועי המודל עבור משימות NER רפואיות ספציפיות.
צור איתנו קשר עכשיו כדי ללמוד כיצד אנו יכולים לאסוף מערך נתונים מותאם אישית של NER עבור פתרון ה-AI/ML הייחודי שלך
NER קליני היא טכניקת עיבוד שפה טבעית (NLP) המשמשת לזיהוי וחילוץ ישויות ספציפיות כמו מחלות, תסמינים, תרופות ונהלים מנתונים רפואיים לא מובנים. היא פועלת על ידי אימון מודלים של בינה מלאכותית על מערכי נתונים מוערים כדי לזהות דפוסים ולסווג מונחים קליניים במדויק.
NER קליני מסייע להמיר נתונים רפואיים לא מובנים לתובנות מובנות וניתנות לפעולה. זה מאפשר לבינה מלאכותית לשפר את האבחון, לזהות מגמות בטיפול בחולים ולתמוך בקבלת החלטות טובה יותר, ובסופו של דבר לשפר את תוצאות הבריאות.
NER משמש לחילוץ מידע קריטי מרשומות קליניות, רשומות רפואיות אלקטרוניות (EHR), דוחות פתולוגיה וסיכומי רדיולוגיה. הוא מסייע בזיהוי ישויות כגון מצבים רפואיים, טיפולים ותוצאות מעבדה לצורך ניתוח ויעילות תפעולית.
האתגרים כוללים טיפול בטרמינולוגיה רפואית מורכבת, קיצורים ושינויים בסגנונות תיעוד. הבטחת עמידה בתקנות כמו HIPAA ושמירה על דיוק תוך כדי עבודה עם מערכי נתונים מגוונים הן גם מכשולים משמעותיים.
מודלים קליניים של NER מאומנים באמצעות מערכי נתונים ספציפיים לתחום כדי להבין את ההקשר והמשמעות של קיצורים ומונחים מורכבים. אימון זה מבטיח דיוק גבוה בחילוץ ישויות רלוונטיות למרות שינויים בשפה הרפואית.
הכשרה דורשת מערכי נתונים עם הערות כמו רישומים קליניים, רשומות EHR, דוחות פתולוגיה ומסמכים רפואיים אחרים. מערכי נתונים אלה חייבים להיות מתויגים בקפידה על ידי מומחים בתחום כדי להבטיח דיוק ורלוונטיות.
NER קליני משמש לחילוץ נתוני EHR, זיהוי מחלות ותרופות, אוטומציה של עיבוד תביעות ביטוח וסיוע במחקר קליני. הוא גם קריטי לבניית מודלים של בינה מלאכותית התומכים בקבלת החלטות באבחון ובתכנון טיפול.
על ידי אוטומציה של חילוץ מידע מפתח מנתונים לא מובנים, Clinical NER מפחית מאמץ ידני, מאיץ תהליכים כמו רישום מטופלים ועיבוד תביעות, ומספק תובנות מעשיות לטיפול טוב יותר בחולים.
טיפול בנתונים רפואיים רגישים דורש עמידה קפדנית בתקנות פרטיות כמו HIPAA. יש לבטל את זהותם של נתונים עם הערות כדי להגן על סודיות המטופל תוך מתן נתוני אימון איכותיים עבור מודלים של בינה מלאכותית.
שייפ משלבת מומחיות בתחום, כלי ביאור מתקדמים ותהליך אבטחת איכות חזק כדי לספק פתרונות קליניים NER מדויקים וניתנים להרחבה. השירותים שלהם מותאמים לענות על הצרכים הייחודיים של פרויקטים של בינה מלאכותית בתחום הבריאות, תוך הבטחת תאימות ודיוק.
