การรับรู้ชื่อนิติบุคคลสำหรับการดูแลสุขภาพ

การแยกเอนทิตี / การรับรู้เพื่อฝึกโมเดล NLP

แยกข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากข้อมูลทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้างโดยใช้การแยกเอนทิตี

บริการรับรู้ชื่อนิติบุคคล

ลูกค้าที่แนะนำ

มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก

อเมซอน
Google
ไมโครซอฟท์
ค็อกนิต

เนอร์คืออะไร

วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย

Named Entity Recognition (NER) ในการดูแลสุขภาพจะตรวจจับและจัดหมวดหมู่เอนทิตี เช่น ชื่อผู้ป่วย คำศัพท์ทางการแพทย์ และคำศัพท์เฉพาะทางจากข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง ความสามารถนี้ยกระดับการดึงข้อมูล เรียกข้อมูลได้ง่ายขึ้น และเสริมศักยภาพระบบ AI ที่ซับซ้อน ทำให้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับสถาบันดูแลสุขภาพ 

Shaip NER ได้รับการปรับแต่งเพื่อช่วยให้สถาบันดูแลสุขภาพถอดรหัสรายละเอียดที่สำคัญในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เปิดเผยความเชื่อมโยงระหว่างหน่วยงานต่างๆ ในรายงานทางการแพทย์ เอกสารประกันภัย การทบทวนผู้ป่วย บันทึกทางคลินิก ฯลฯ ด้วยความเชี่ยวชาญเชิงลึกของเราในด้าน NLP เราจึงให้ข้อมูลเชิงลึกและจัดการกับโครงการคำอธิบายประกอบที่ซับซ้อน โดยไม่คำนึงถึงขนาดของพวกเขา

ความเชี่ยวชาญของเรา

การรับรู้ชื่อนิติบุคคล (NER)

Clinical NER API ระบุและแยกหน่วยงานทางการแพทย์ บริบท และความสัมพันธ์ออกจากข้อมูลทางคลินิกที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากโดยใช้โมเดล Deep Learning NLP ในบริบทของการดูแลสุขภาพ API สามารถตรวจจับและจัดหมวดหมู่คำหรือวลีในข้อความที่แสดงถึงข้อมูลที่มีนัยสำคัญทางการแพทย์ได้อย่างแม่นยำ

การระบุปัญหา โครงสร้างทางกายวิภาค ยา ขั้นตอนจากเวชระเบียน เช่น EHRs มักจะไม่มีโครงสร้างและต้องมีการประมวลผลเพิ่มเติมเพื่อแยกข้อมูลที่มีโครงสร้าง ซึ่งมักจะซับซ้อนและต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญในโดเมนเพื่อแยกเอนทิตีที่เกี่ยวข้อง

หมวดหมู่ที่โดยทั่วไปตรวจพบโดย Medical NER API ได้แก่:

  • เงื่อนไขทางการแพทย์: ระบุโรค การบาดเจ็บ อาการ หรือข้อร้องเรียนด้านสุขภาพ
  • ยา: ชื่อยา การรักษา หรือสารรักษาโรคอื่นๆ
  • กายวิภาคศาสตร์: คำที่เกี่ยวข้องกับส่วนต่างๆ ของร่างกาย อวัยวะ หรือโครงสร้างทางกายวิภาค
  • วิธี: ระบุการแทรกแซงทางการแพทย์ การทดสอบ หรือการผ่าตัด
  • ผลการทดสอบ: เน้นผลลัพธ์จากการทดสอบทางการแพทย์
  • บุคคล: ระบุบุคคลที่เกี่ยวข้องกับการดูแลผู้ป่วยหรือชีวิตส่วนตัว
  • เวลา: ระบุการอ้างอิงที่เกี่ยวข้องกับเวลา เช่น ระยะเวลา ความถี่ หรือวันที่ที่ระบุ

ตัวอย่าง

1. การรับรู้เอนทิตีทางคลินิก

ข้อมูลทางการแพทย์จำนวนมหาศาลปรากฏอยู่ในบันทึกสุขภาพ โดยส่วนใหญ่มีลักษณะที่ไม่มีโครงสร้าง คำอธิบายประกอบทางการแพทย์ช่วยอำนวยความสะดวกในการเปลี่ยนแปลงเนื้อหาที่ไม่มีโครงสร้างนี้ให้อยู่ในรูปแบบที่มีการจัดระเบียบ

คำอธิบายประกอบเอนทิตีทางคลินิก
คุณสมบัติของยา

2. การแสดงที่มา

2.1 คุณสมบัติยา

เวชระเบียนเกือบทุกรายการประกอบด้วยรายละเอียดเกี่ยวกับยาและลักษณะเฉพาะของยา ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของการปฏิบัติทางคลินิก คุณสามารถระบุและทำเครื่องหมายคุณลักษณะต่างๆ ของยาเหล่านี้ได้ตามหลักเกณฑ์ที่กำหนดไว้

 

2.2 คุณลักษณะข้อมูลห้องปฏิบัติการ

ข้อมูลห้องปฏิบัติการในเวชระเบียนมักมีคุณลักษณะเฉพาะรวมอยู่ด้วย เราสามารถมองเห็นและใส่คำอธิบายประกอบคุณลักษณะเหล่านี้ของข้อมูลห้องปฏิบัติการตามแนวทางที่กำหนดไว้

คุณลักษณะข้อมูลห้องปฏิบัติการ
คุณสมบัติการวัดร่างกาย

2.3 คุณลักษณะการวัดร่างกาย

โดยทั่วไปการวัดขนาดร่างกายซึ่งมักจะรวมถึงสัญญาณชีพจะถูกบันทึกไว้พร้อมกับคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องในเวชระเบียน เราสามารถระบุและอธิบายคุณลักษณะต่างๆ เหล่านี้ที่เกี่ยวข้องกับการวัดขนาดร่างกายได้

3. NER เฉพาะด้านเนื้องอกวิทยา

นอกเหนือจากคำอธิบายประกอบการจดจำเอนทิตีที่มีชื่อทางการแพทย์ทั่วไป (NER) แล้ว เรายังเจาะลึกโดเมนเฉพาะทางได้ เช่น เนื้องอกวิทยาและรังสีวิทยา สำหรับโดเมนด้านเนื้องอกวิทยา เอนทิตี NER เฉพาะที่สามารถใส่คำอธิบายประกอบได้ ได้แก่: ปัญหามะเร็ง, มิญชวิทยา, ระยะมะเร็ง, ระยะ TNM, ระดับมะเร็ง, มิติข้อมูล, สถานะทางคลินิก, การทดสอบตัวบ่งชี้เนื้องอก, ยารักษามะเร็ง, การผ่าตัดมะเร็ง, การฉายรังสี, การศึกษายีน, การเปลี่ยนแปลง รหัสและไซต์เนื้อหา

คำอธิบายประกอบ Ner เฉพาะด้านเนื้องอกวิทยา
คำอธิบายประกอบผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์

4. ผลกระทบเชิงลบ NER & ความสัมพันธ์

นอกเหนือจากการระบุและใส่คำอธิบายประกอบหน่วยงานทางคลินิกหลักและความสัมพันธ์แล้ว เรายังสามารถเน้นผลข้างเคียงที่เกี่ยวข้องกับยาหรือหัตถการเฉพาะได้ แนวทางที่ระบุไว้ประกอบด้วย:

  1. การแท็กผลข้างเคียงและตัวแทนที่รับผิดชอบ
  2. การกำหนดและบันทึกความสัมพันธ์ระหว่างผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์และสาเหตุที่ทำให้เกิดผล

5. สถานะการยืนยัน

นอกเหนือจากการระบุหน่วยงานทางคลินิกและความสัมพันธ์แล้ว เรายังสามารถจัดหมวดหมู่สถานะ การปฏิเสธ และหัวเรื่องที่เกี่ยวข้องกับหน่วยงานทางคลินิกเหล่านี้ได้

สถานะการปฏิเสธเรื่อง

ทำไมต้อง Shaip?

อุทิศทีม

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เวลามากกว่า 80% ในการเตรียมข้อมูล ด้วยการจ้างบุคคลภายนอก ทีมงานสามารถมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึม ทิ้งส่วนที่น่าเบื่อในการแยก NER ให้กับเรา

ความสามารถในการปรับขนาด

โมเดล ML จำเป็นต้องมีการรวบรวมและการแท็กชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งกำหนดให้บริษัทต้องดึงทรัพยากรจากทีมอื่น เรานำเสนอผู้เชี่ยวชาญโดเมนที่สามารถปรับขนาดได้อย่างง่ายดาย

คุณภาพที่ดีกว่า

ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านโดเมนซึ่งอธิบายแบบวันเข้าและออกในแต่ละวัน จะทำงานที่เหนือกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับทีม ซึ่งรองรับงานคำอธิบายประกอบในตารางงานที่ยุ่งวุ่นวาย

ความเป็นเลิศในการดำเนินงาน

กระบวนการประกันคุณภาพข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้องของเทคโนโลยี และ QA แบบหลายขั้นตอนช่วยให้เราส่งมอบคุณภาพที่มักจะเกินความคาดหมาย

ความปลอดภัยด้วยความเป็นส่วนตัว

เราได้รับการรับรองในการรักษามาตรฐานสูงสุดของความปลอดภัยของข้อมูลพร้อมความเป็นส่วนตัวเพื่อให้มั่นใจถึงการรักษาความลับ

การแข่งขันราคา

ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในการดูแล ฝึกอบรม และจัดการทีมพนักงานที่มีทักษะ เราสามารถมั่นใจได้ว่าโครงการต่างๆ จะได้รับการจัดส่งภายในงบประมาณ

มีจำหน่ายและจัดส่ง

ข้อมูล บริการ และโซลูชันที่พร้อมใช้งานบนเครือข่ายสูงและตรงเวลา

แรงงานทั่วโลก

ด้วยแหล่งทรัพยากรทั้งบนบกและนอกชายฝั่ง เราสามารถสร้างและปรับขนาดทีมตามความจำเป็นสำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ

ผู้คน กระบวนการ และแพลตฟอร์ม

ด้วยการผสมผสานระหว่างพนักงานระดับโลก แพลตฟอร์มที่แข็งแกร่ง และกระบวนการดำเนินงาน Shaip จึงช่วยเปิดตัว AI ที่ท้าทายที่สุด

ไสยติดต่อเรา

ต้องการสร้างข้อมูลการฝึกอบรม NER ของคุณเองหรือ

ติดต่อเราตอนนี้เพื่อเรียนรู้วิธีที่เราสามารถรวบรวมชุดข้อมูล NER ที่กำหนดเองสำหรับโซลูชัน AI/ML เฉพาะของคุณ

  • ในการลงทะเบียน ฉันเห็นด้วยกับ Shaip นโยบายความเป็นส่วนตัว และ ใช้บริการมา และให้ความยินยอมของฉันในการรับการสื่อสารการตลาดแบบ B2B จาก Shaip