แยกข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากข้อมูลทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้างโดยใช้การแยกเอนทิตี
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
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
ข้อมูลทางการแพทย์จำนวนมหาศาลปรากฏอยู่ในบันทึกสุขภาพ โดยส่วนใหญ่มีลักษณะที่ไม่มีโครงสร้าง คำอธิบายประกอบทางการแพทย์ช่วยอำนวยความสะดวกในการเปลี่ยนแปลงเนื้อหาที่ไม่มีโครงสร้างนี้ให้อยู่ในรูปแบบที่มีการจัดระเบียบ
2.1 คุณสมบัติยา
เวชระเบียนเกือบทุกรายการประกอบด้วยรายละเอียดเกี่ยวกับยาและลักษณะเฉพาะของยา ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของการปฏิบัติทางคลินิก คุณสามารถระบุและทำเครื่องหมายคุณลักษณะต่างๆ ของยาเหล่านี้ได้ตามหลักเกณฑ์ที่กำหนดไว้
2.2 คุณลักษณะข้อมูลห้องปฏิบัติการ
ข้อมูลห้องปฏิบัติการในเวชระเบียนมักมีคุณลักษณะเฉพาะรวมอยู่ด้วย เราสามารถมองเห็นและใส่คำอธิบายประกอบคุณลักษณะเหล่านี้ของข้อมูลห้องปฏิบัติการตามแนวทางที่กำหนดไว้
2.3 คุณลักษณะการวัดร่างกาย
โดยทั่วไปการวัดขนาดร่างกายซึ่งมักจะรวมถึงสัญญาณชีพจะถูกบันทึกไว้พร้อมกับคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องในเวชระเบียน เราสามารถระบุและอธิบายคุณลักษณะต่างๆ เหล่านี้ที่เกี่ยวข้องกับการวัดขนาดร่างกายได้
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
นอกเหนือจากการระบุและใส่คำอธิบายประกอบหน่วยงานทางคลินิกหลักและความสัมพันธ์แล้ว เรายังสามารถเน้นผลข้างเคียงที่เกี่ยวข้องกับยาหรือหัตถการเฉพาะได้ แนวทางที่ระบุไว้ประกอบด้วย:
นอกเหนือจากการระบุหน่วยงานทางคลินิกและความสัมพันธ์แล้ว เรายังสามารถจัดหมวดหมู่สถานะ การปฏิเสธ และหัวเรื่องที่เกี่ยวข้องกับหน่วยงานทางคลินิกเหล่านี้ได้
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เวลามากกว่า 80% ในการเตรียมข้อมูล ด้วยการจ้างบุคคลภายนอก ทีมงานสามารถมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึม ทิ้งส่วนที่น่าเบื่อในการแยก NER ให้กับเรา
โมเดล ML จำเป็นต้องมีการรวบรวมและการแท็กชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งกำหนดให้บริษัทต้องดึงทรัพยากรจากทีมอื่น เรานำเสนอผู้เชี่ยวชาญโดเมนที่สามารถปรับขนาดได้อย่างง่ายดาย
ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านโดเมนซึ่งอธิบายแบบวันเข้าและออกในแต่ละวัน จะทำงานที่เหนือกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับทีม ซึ่งรองรับงานคำอธิบายประกอบในตารางงานที่ยุ่งวุ่นวาย
กระบวนการประกันคุณภาพข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้องของเทคโนโลยี และ QA แบบหลายขั้นตอนช่วยให้เราส่งมอบคุณภาพที่มักจะเกินความคาดหมาย
เราได้รับการรับรองในการรักษามาตรฐานสูงสุดของความปลอดภัยของข้อมูลพร้อมความเป็นส่วนตัวเพื่อให้มั่นใจถึงการรักษาความลับ
ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในการดูแล ฝึกอบรม และจัดการทีมพนักงานที่มีทักษะ เราสามารถมั่นใจได้ว่าโครงการต่างๆ จะได้รับการจัดส่งภายในงบประมาณ
ข้อมูล บริการ และโซลูชันที่พร้อมใช้งานบนเครือข่ายสูงและตรงเวลา
ด้วยแหล่งทรัพยากรทั้งบนบกและนอกชายฝั่ง เราสามารถสร้างและปรับขนาดทีมตามความจำเป็นสำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ
ด้วยการผสมผสานระหว่างพนักงานระดับโลก แพลตฟอร์มที่แข็งแกร่ง และกระบวนการดำเนินงาน Shaip จึงช่วยเปิดตัว AI ที่ท้าทายที่สุด
ติดต่อเราตอนนี้เพื่อเรียนรู้วิธีที่เราสามารถรวบรวมชุดข้อมูล NER ที่กำหนดเองสำหรับโซลูชัน AI/ML เฉพาะของคุณ