בינה מלאכותית בתחום הבריאות

ייעל נתונים לא מובנים כדי להתגבר על אתגרים יומיומיים. פשט את ניתוח הנתונים, הפק תובנות גדולות יותר והספק טיפול מותאם אישית למטופלים עם NLP בתחום הבריאות.

שירותי בריאות Ai

ממשקי API ה-NLP הקליניים החזקים ביותר המספקים מהירות ופשטות

Nlp Apis קליני

חילוץ ישויות קליניות משמעותיות מנתונים קליניים לא מובנים

עריכת PHI

API לביטול זיהוי של מידע בריאותי מוגן (PHI), שמסיר את כל ה"מזהים הישירים" כלומר כל המידע שניתן להשתמש בו כדי לזהות את המטופל.

SnoMed & RxNorm

הטמעת API לחיוב וקידוד רפואי המשתמש בעיבוד שפה טבעית (NLP) כדי לבחון ולהפיק מזהים של Snomed CT ו-RxNorm.

 

Loinc

API קליני שבודק הזמנות ותוצאות של בדיקות מעבדה. פתח תצפיות מעבדה רפואיות עבור מזהים, שמות וקודים באמצעות ה-NLP שלנו.

ICD-10

API מדויק ביותר לקידוד רפואי השולף קודי ICD-10-CM ו-PCS הניתנים לחיוב ממסמכי מפגש של מטופלים בלחיצת כפתור.

זיהוי ישויות בשם (NER)

API קליני NLP המחלץ ישויות רפואיות, ההקשר והקשר שלהן מגושים גדולים של נתונים קליניים לא מובנים באמצעות Deep Learning NLP Models.

ממשקי API מותאמים אישית

מותאם לצרכים אישיים. האם יש לך דרישה ספציפית? צוות החוקרים והמהנדסים של HealthcareNLP יבנה אותו, במיוחד בשבילך.

השתמש במקרים

ביטול זיהוי
ביטול זיהוי
הכרה בישות קלינית
הכרה בישות קלינית
מודלים אונקולוגיים
אונקולוגיה
מודלים
קשר
הפקה
מיצוי יחסים
מודלים של רדיולוגיה
רדיולוגיה
מודלים
טַעֲנָה
מצב
סטטוס טענה

סיפורי הצלחה

שיפור נתונים אונקולוגי: רישוי, ביטול זיהוי והערה

הלקוח, גורם בריאותי בולט, נזקק למערכת NLP מתוחכמת לטיפול בכמות גדולה של רשומות אונקולוגיות. תיאור מקרה זה מפרט את עבודתנו בשיפור המחקר של הלקוח באמצעות הערת נתונים מדויקת, ביטול זיהוי קפדני ויישום NLP, הכל בהתאם לתקנות HIPAA.

בעיה: הפרויקט שילב ניתוח תיעוד קליני מומחה, זיהוי ישות רפואית ושמירה על פרטיות HIPAA, הדורשים כישורי ביאור טכניים ואסטרטגיים כאחד.

פתרון: סיפק 10,000 רשומות ללא זיהוי, מתויגות עבור מודל ה-NLP של הלקוח, תוך עמידה בתקני HIPAA והגברת המחקר האונקולוגי ותוצאות הטיפול בחולים.

מחקר מקרה אונקולוגי Nlp

יתרונות AI הבריאות של שייפ

מדויק

מדויק

למודל ה-NLP שלנו יש דיוק גבוה בעיבוד טקסט רפואי.

מאמץ

מאמץ

אין צורך בידע בקידוד או ב-NLP. התחל תוך שניות.

מִמְשָׁק

מִמְשָׁק

גישה ליישום ושימוש ב-NLP פשוטים.

התאמה אישית

התאמה אישית

התאם והתאם לצרכים ולדרישות הייחודיות של הארגון שלך.

ניתן להפעלה

ניתן להפעלה

שלב אותו עם מערכות הבריאות הקיימות וזרימות העבודה שלך בצורה חלקה.

הסטנדרטים הגבוהים ביותר של פרטיות ואבטחה

הטכנולוגיה שלנו לעיבוד שפה טבעית (NLP) תוכננה ויושמת באמצעים מחמירים כדי להבטיח בטיחות ואבטחה מלאה.

  • פרוטוקולי הצפנה חדישים
  • אחסון נתונים מאובטח
  • הקפדה על HIPAA ו-GDPR
  • מדיניות פרטיות שקופה
Shaip פרטיות &Amp; בִּטָחוֹן
סמארטפון ביד

לא מצאתם את מה שאתם מחפשים?

התחל עם ממשקי ה-API של Healthcare NLP שלנו עוד היום

  • בהרשמה אני מסכים עם שייפ מדיניות הפרטיות ו תנאי שימוש באתר ולספק את הסכמתי לקבל תקשורת שיווקית B2B משאיפ.

Healthcare NLP הוא היישום של טכנולוגיות עיבוד שפה טבעית במגזר הבריאות כדי לחלץ, לעבד ולהבין נתונים רפואיים מורכבים ממקורות שונים, כולל רשומות בריאות אלקטרוניות, הערות קליניות, מאמרי מחקר ומשוב מהמטופלים, בין היתר.

ניתן להשתמש ב-NLP בתחום הבריאות לחיזוי ואבחון מחלות, המלצות למסלולי טיפול, הבנת סנטימנט המטופל, אוטומציה של הזנת נתונים, אופטימיזציה של תהליכי חיוב, ניטור והתראה על בריאות ועוד.

NLP יכול לעזור לספקי שירותי בריאות להבין טוב יותר את ההיסטוריה, הסימפטומים והחששות של המטופל, מה שמוביל לאבחנות מדויקות יותר ותוכניות טיפול מותאמות אישית. זה גם מאפשר עיבוד יעיל של כמויות גדולות של נתונים, מקל על מחקר, מודלים חזויים וניהול יזום של שירותי בריאות.

כמה אתגרים כוללים התמודדות עם נתונים רפואיים לא מובנים ולא מתוקננים, הבטחת פרטיות ואבטחת נתונים, התגברות על מחסומי שפה ותרבות ושילוב מערכות NLP עם תשתית IT קיימת של שירותי בריאות.

Healthcare NLP חייבת לציית לכל החוקים והתקנות הרלוונטיים לפרטיות הנתונים, כגון חוק הניידות והאחריות של ביטוח הבריאות (HIPAA) בארה"ב. הדבר יכול לכלול אנונימיזציה של נתונים, קבלת הסכמת המטופל ויישום אמצעי אבטחת מידע קפדניים.

כן, Healthcare NLP יכול להוות כלי רב ערך ברפואה טלפונית על ידי הקלה על ניטור מטופל מרחוק, פירוש השפה המדוברת או הכתובה של המטופל בזמן אמת, וסיוע לרופאים לאבחן ולטפל במטופלים מרחוק.

NLP יכול לסייע במחקר רפואי על ידי אוטומציה של תהליך סקירת הספרות והפקת נתונים, זיהוי דפוסים ומגמות במערך נתונים גדולים, וסיוע לחוקרים להבין את הטרמינולוגיה הרפואית המורכבת.

כן, על ידי ניתוח דפוסים בנתוני מטופלים ובספרות רפואית, אלגוריתמי NLP יכולים לחזות את הסבירות למחלות. מודלים חזויים אלו יכולים לסייע לרופאים בגילוי מוקדם ובטיפול מונע.

NLP יכול לחלץ ולפרש מידע קליני חשוב מתרופות EHR, כגון אבחנות, תסמינים וטיפולים. זה יכול לעזור לספקי שירותי בריאות לעשות שימוש טוב יותר בנתוני EHR, מה שיוביל לשיפור התוצאות של המטופלים.

עתיד ה-NLP של שירותי הבריאות עשוי לכלול הבנה מתוחכמת יותר של השפה הרפואית, עיבוד בזמן אמת של נתוני מטופלים ושילוב חלק עם טכנולוגיות בריאות אחרות. יש לו פוטנציאל לחולל מהפכה בטיפול בחולים, במחקר רפואי ובניהול שירותי בריאות.