Sağlık Hizmetlerinde Adlandırılmış Kuruluşun Tanınması
Varlık ayıklamayı kullanarak yapılandırılmamış tıbbi verilerden temel bilgileri çıkarın.
Öne Çıkan Müşteriler
Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
NER nedir
Anlamlı içgörüler keşfetmek için verileri analiz edin
Sağlık hizmetlerinde Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), yapılandırılmamış metindeki hasta adları, tıbbi terimler ve çeşitli terminolojiler gibi varlıkları algılar ve sınıflandırır. Bu yetenek, veri çıkarımını artırır, bilgi alımını kolaylaştırır ve gelişmiş yapay zeka sistemlerini güçlendirerek sağlık kurumları için vazgeçilmez bir araç haline getirir.
Shaip NER, tıbbi raporlarda, sigorta belgelerinde, hasta incelemelerinde, klinik notlarda vb. kuruluşlar arasındaki bağlantıları ortaya çıkararak sağlık kurumlarının yapılandırılmamış verilerdeki hayati ayrıntıları çözmesine yardımcı olmak için özel olarak tasarlanmıştır. NLP'deki derin uzmanlığımızla desteklenen içgörüler sağlıyoruz ve karmaşık açıklama projelerinin üstesinden geliyoruz büyüklüklerine bakılmaksızın.
Uzmanlığımız
Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)
Klinik NER API, Derin Öğrenme NLP Modellerini kullanarak tıbbi varlıkları, bunların bağlamını ve büyük miktardaki yapılandırılmamış klinik verilerden ilişkilerini tanımlar ve çıkarır. Sağlık hizmetleri bağlamında API, bir metinde tıbbi açıdan önemli bilgileri temsil eden kelimeleri veya cümleleri doğru bir şekilde algılayabilir ve kategorilere ayırabilir.
EHR gibi tıbbi kayıtlardan sorunun, anatomik yapının, ilacın, işlemin tanımlanması; Genellikle yapılandırılmazlar ve yapılandırılmış bilgileri çıkarmak için ek işlemler gerektirirler. Bu genellikle karmaşıktır ve alan uzmanlarının ilgili varlıkları çıkarmasını gerektirir.
Medical NER API tarafından genellikle tespit edilen kategoriler şunları içerir:
- TIBBİ DURUM: Hastalıkları, yaralanmaları, semptomları veya herhangi bir sağlık şikayetini tanımlar.
- İLAÇ TEDAVİSİ: İlaçların, tedavilerin veya diğer tedavi edici maddelerin adları.
- ANATOMİ: Vücut parçaları, organlar veya anatomik yapılarla ilgili terimler.
- USULÜ: Tıbbi müdahaleleri, testleri veya operasyonları tanımlar.
- TEST SONUCU: Tıbbi testlerden elde edilen sonuçları vurgular.
- KİŞİ: Hastanın bakımına veya kişisel yaşamına katılan kişileri tanımlar.
- ZAMAN: Süreler, sıklıklar veya belirli tarihler gibi zamanla ilgili referansları tanımlar.
Örnekler
1. Klinik Varlık Tanıma
Sağlık kayıtlarında büyük miktarda tıbbi bilgi, çoğunlukla yapılandırılmamış bir şekilde mevcuttur. Tıbbi varlık açıklaması, bu yapılandırılmamış içeriğin organize bir formata dönüştürülmesini kolaylaştırır.
2. Atıf
2.1 İlaç Nitelikleri
Neredeyse her tıbbi kayıt, klinik uygulamanın çok önemli bir yönü olan ilaçlar ve bunların özellikleri hakkında ayrıntılar içerir. Yerleşik yönergeleri izleyerek bu ilaçların farklı özelliklerini belirlemek ve işaretlemek mümkündür.
2.2 Laboratuvar Veri Nitelikleri
Tıbbi kayıtlardaki laboratuvar verileri genellikle kendilerine özgü nitelikleri içerir. Laboratuvar verilerinin bu özelliklerini belirlenmiş yönergelere uygun olarak ayırt edebilir ve bunlara açıklama ekleyebiliriz.
2.3 Vücut Ölçümü Nitelikleri
Çoğunlukla hayati belirtileri kapsayan vücut ölçümleri genellikle tıbbi kayıtlarda ilgili özellikleriyle birlikte belgelenir. Vücut ölçüleriyle ilgili bu çeşitli nitelikleri tam olarak belirleyebilir ve bunlara açıklama ekleyebiliriz.
3. Onkolojiye Özel NER
Genel tıbbi Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) açıklamalarına ek olarak onkoloji ve radyoloji gibi özel alanlara da girebiliriz. Onkoloji alanı için açıklama eklenebilecek belirli NER varlıkları şunları içerir: Kanser Sorunu, Histoloji, Kanser Evresi, TNM Evresi, Kanser Derecesi, Boyut, Klinik Durum, Tümör Belirteç Testi, Kanser Tıbbı, Kanser Cerrahisi, Radyasyon, İncelenen Gen, Varyasyon Kod ve Gövde Sitesi.
4. Olumsuz Etki NER ve İlişki
Birincil klinik durumları ve bunların ilişkilerini saptamanın ve açıklamanın yanı sıra, belirli ilaç veya prosedürlerle ilişkili yan etkileri de vurgulayabiliriz. Belirtilen yaklaşım şunları içerir:
- Olumsuz etkilerin ve bunlardan sorumlu ajanların etiketlenmesi.
- Olumsuz etki ile onun etken maddesi arasındaki ilişkinin belirlenmesi ve belgelenmesi.
5. İddia Durumu
Klinik varlıkları ve ilişkilerini belirlemenin ötesinde, bu klinik varlıklara ilişkin Durumu, Olumsuzluğu ve Konuyu da kategorize edebiliriz.
Neden Shaip?
Adanmış Takım
Veri bilimcileri zamanlarının %80'inden fazlasını veri hazırlığına harcıyor. Dış kaynak kullanımıyla ekip, NER'i çıkarmanın sıkıcı kısmını bize bırakarak algoritmaların geliştirilmesine odaklanabilir.
ölçeklenebilirlik
ML modelleri, şirketlerin diğer ekiplerden kaynak çekmesini gerektiren büyük miktarda veri kümesinin toplanmasını ve etiketlenmesini gerektirir. Kolayca ölçeklendirilebilen alan adı uzmanları sunuyoruz.
Daha iyi kalite
Her gün açıklama ekleyen özel alan uzmanları, yoğun programlarında açıklama görevlerini yerine getiren bir ekibe kıyasla - her gün - daha üstün bir iş çıkaracaktır.
Operasyonel Mükemmellik
Veri kalitesi güvence sürecimiz, teknik doğrulamalarımız ve çok aşamalı QA'mız, çoğu zaman beklentileri aşan bir kalite sunmamıza yardımcı olur.
Gizlilikle Güvenlik
Gizliliği sağlamak için gizlilikle birlikte en yüksek veri güvenliği standartlarını koruma sertifikasına sahibiz
Rekabetçi fiyatlandırma
Nitelikli işçi ekiplerini seçme, eğitme ve yönetme konusunda uzmanlar olarak, projelerin bütçe dahilinde teslim edilmesini sağlayabiliriz.
Kullanılabilirlik ve Teslimat
Verilerin, hizmetlerin ve çözümlerin yüksek ağ çalışma süresi ve zamanında teslimi.
Küresel İş Gücü
Bir kara ve deniz kaynakları havuzuyla, çeşitli kullanım durumları için gerektiği gibi ekipler oluşturabilir ve ölçeklendirebiliriz.
İnsanlar, Süreç ve Platform
Shaip, küresel iş gücü, sağlam platform ve operasyonel süreçlerin birleşimiyle en zorlu yapay zekanın başlatılmasına yardımcı oluyor.
Kendi NER eğitim verilerinizi oluşturmak ister misiniz?
Benzersiz AI/ML çözümünüz için özel bir NER veri setini nasıl toplayabileceğimizi öğrenmek için şimdi bize ulaşın