Varlık ayıklamayı kullanarak yapılandırılmamış tıbbi verilerden temel bilgileri çıkarın.
Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
Sağlık hizmetlerindeki Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), yapılandırılmamış metinden hasta adları, tıbbi terimler ve çeşitli terminolojiler gibi varlıkları algılar ve kategorilere ayırır. Hastalıklar, tedaviler ve semptomlar gibi varlıkları kategorilere ayırarak NER, daha etkili bilgi çıkarma ve tıbbi veri yönetimini kolaylaştırır.
Shaip NER, sağlık kuruluşlarının yapılandırılmamış verilerdeki hayati ayrıntıları çözmesine yardımcı olmak, tıbbi raporlar, sigorta belgeleri, hasta incelemeleri, klinik notlar vb. varlıklar arasındaki bağlantıları ortaya çıkarmak için tasarlanmıştır. İlişki çıkarma teknikleri, tıbbi varlıklar arasındaki ilişkileri otomatik olarak tanımlamak ve sınıflandırmak için kullanılır ve gelişmiş veri yapılandırmasını ve sağlık karar verme sürecini destekler. NLP'deki derin uzmanlığımızla desteklenerek, büyüklükleri ne olursa olsun içgörüler sağlıyor ve karmaşık açıklama projelerini ele alıyoruz.
Sağlık kayıtlarında, çoğunlukla yapılandırılmamış bir şekilde, çok miktarda tıbbi bilgi mevcuttur. Biyomedikal metin madenciliği teknikleri, bu büyük yapılandırılmamış veri kümelerinden ilgili biyomedikal varlıkları ve ilişkileri çıkarmak ve analiz etmek için biyomedikal alanda yaygın olarak kullanılır. Tıbbi varlık açıklaması, bu yapılandırılmamış içeriğin organize bir biçime dönüştürülmesini kolaylaştırır.
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
Vücut ölçümleri, genellikle hayati belirtileri kapsar ve genellikle tıbbi kayıtlarda ilgili nitelikleriyle belgelenir. Vücut ölçümleriyle ilgili bu çeşitli nitelikleri belirleyebilir ve bunlara not düşebiliriz. Bu notlar ayrıca tıbbi kayıtlarda belgelenen klinik olayları izlemeye ve analiz etmeye yardımcı olabilir.
Genel tıbbi NER açıklamasına ek olarak, onkoloji gibi uzmanlaşmış alanlara da girebiliriz. Onkoloji alanı için, açıklanabilen belirli NER varlıkları şunlardır: Kanser Sorunu, Histoloji, Kanser Evresi, TNM Evresi, Kanser Derecesi, Boyut, Klinik Durum, Tümör Belirteç Testi, Kanser İlacı, Kanser Cerrahisi, Radyasyon, İncelenen Gen, Varyasyon Kodu ve Vücut Bölgesi.
Onkoloji için NER modellerinin geliştirilmesi ve uygulanmasındaki temel unsurlar arasında sağlam bir araştırma metodolojisi oluşturulması, kapsamlı model performans değerlendirmesi ve doğruluk ile verimliliği artırmak için alan-spesifik tekniklerin entegre edilmesi yer alır.
Birincil klinik durumları ve bunların ilişkilerini saptamanın ve açıklamanın yanı sıra, belirli ilaç veya prosedürlerle ilişkili yan etkileri de vurgulayabiliriz. Belirtilen yaklaşım şunları içerir:
Klinik varlıkları ve ilişkilerini belirlemenin ötesinde, bu klinik varlıklara ilişkin Durumu, Olumsuzluğu ve Konuyu da kategorize edebiliriz.
Veri bilimcileri zamanlarının %80'inden fazlasını veri hazırlığına harcıyor. Dış kaynak kullanımıyla ekip, NER'i çıkarmanın sıkıcı kısmını bize bırakarak algoritmaların geliştirilmesine odaklanabilir.
ML modelleri, şirketlerin diğer ekiplerden kaynak çekmesini gerektiren büyük miktarda veri kümesinin toplanmasını ve etiketlenmesini gerektirir. Kolayca ölçeklendirilebilen alan adı uzmanları sunuyoruz.
Her gün açıklama ekleyen özel alan uzmanları, yoğun programlarında açıklama görevlerini yerine getiren bir ekibe kıyasla - her gün - daha üstün bir iş çıkaracaktır.
Veri kalitesi güvence sürecimiz, teknik doğrulamalarımız ve çok aşamalı QA'mız, çoğu zaman beklentileri aşan bir kalite sunmamıza yardımcı olur.
Gizliliği sağlamak için gizlilikle birlikte en yüksek veri güvenliği standartlarını koruma sertifikasına sahibiz
Nitelikli işçi ekiplerini seçme, eğitme ve yönetme konusunda uzmanlar olarak, projelerin bütçe dahilinde teslim edilmesini sağlayabiliriz.
Verilerin, hizmetlerin ve çözümlerin yüksek ağ çalışma süresi ve zamanında teslimi.
Bir kara ve deniz kaynakları havuzuyla, çeşitli kullanım durumları için gerektiği gibi ekipler oluşturabilir ve ölçeklendirebiliriz.
Shaip, küresel iş gücü, sağlam platform ve operasyonel süreçlerin birleşimiyle en zorlu yapay zekanın başlatılmasına yardımcı oluyor.
Etkili veri toplama ve veri kullanılabilirliğini sağlama, sağlam bir veri tabanı geliştirmek için olmazsa olmazdır. sağlık NER sistemleri. Eğitim süreci ve ince ayar süreci, belirli tıbbi NER görevleri için model performansını optimize etmek amacıyla yüksek kaliteli, iyi açıklamalı veri kümelerine bağlıdır.
Benzersiz AI/ML çözümünüz için özel bir NER veri setini nasıl toplayabileceğimizi öğrenmek için şimdi bize ulaşın
Klinik NER, hastalıklar, semptomlar, ilaçlar ve prosedürler gibi belirli varlıkları yapılandırılmamış tıbbi verilerden tanımlamak ve çıkarmak için kullanılan bir doğal dil işleme (NLP) tekniğidir. Yapay zeka modellerini, açıklamalı veri kümeleri üzerinde eğiterek, kalıpları tanıma ve klinik terimleri doğru bir şekilde sınıflandırma yoluyla çalışır.
Klinik NER, yapılandırılmamış tıbbi verilerin yapılandırılmış, eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürülmesine yardımcı olur. Bu, yapay zekanın tanıları iyileştirmesine, hasta bakımındaki eğilimleri belirlemesine ve daha iyi karar alma süreçlerini desteklemesine olanak tanır ve sonuç olarak sağlık hizmeti sonuçlarını iyileştirir.
NER, klinik notlardan, elektronik sağlık kayıtlarından (EHR'ler), patoloji raporlarından ve radyoloji özetlerinden kritik bilgileri çıkarmak için kullanılır. Analiz ve operasyonel verimlilik için tıbbi durumlar, tedaviler ve laboratuvar sonuçları gibi unsurların belirlenmesine yardımcı olur.
Karmaşık tıbbi terminoloji, kısaltmalar ve dokümantasyon stillerindeki farklılıklar gibi zorluklar da bulunmaktadır. HIPAA gibi düzenlemelere uyumu sağlamak ve çeşitli veri kümeleriyle çalışırken doğruluğu korumak da önemli engellerdir.
Klinik NER modelleri, kısaltmaların ve karmaşık terimlerin bağlamını ve anlamını anlamak için alana özgü veri kümeleri kullanılarak eğitilir. Bu eğitim, tıbbi dildeki farklılıklara rağmen ilgili varlıkların çıkarılmasında yüksek doğruluk sağlar.
Eğitim, klinik notlar, elektronik sağlık kayıtları, patoloji raporları ve diğer sağlık belgeleri gibi açıklamalı veri kümeleri gerektirir. Bu veri kümeleri, doğruluk ve alaka düzeyini garantilemek için alan uzmanları tarafından titizlikle etiketlenmelidir.
Klinik NER, EHR veri çıkarma, hastalık ve ilaçları tanımlama, sigorta taleplerinin işlenmesini otomatikleştirme ve klinik araştırmalara yardımcı olma gibi alanlarda kullanılır. Ayrıca, teşhis ve tedavi planlamasında karar vermeyi destekleyen yapay zeka modelleri oluşturmak için de kritik öneme sahiptir.
Yapılandırılmamış verilerden önemli bilgilerin çıkarılmasını otomatikleştirerek Klinik NER manuel çabayı azaltır, hasta kayıt tutma ve talep işleme gibi süreçleri hızlandırır ve daha iyi hasta bakımı için eyleme geçirilebilir içgörüler sağlar.
Hassas tıbbi verilerin işlenmesi, HIPAA gibi gizlilik düzenlemelerine sıkı sıkıya uyulmasını gerektirir. Hasta gizliliğini korumak ve yapay zeka modelleri için yüksek kaliteli eğitim verileri sağlamak amacıyla açıklamalı verilerin kimliksizleştirilmesi gerekir.
Shaip, doğru ve ölçeklenebilir Klinik NER çözümleri sunmak için alan uzmanlığını, gelişmiş açıklama araçlarını ve güçlü bir kalite güvence sürecini bir araya getiriyor. Hizmetleri, sağlık sektöründeki yapay zeka projelerinin benzersiz ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde uyarlanarak uyumluluk ve hassasiyet sağlıyor.
