ปัญญาประดิษฐ์ในการดูแลสุขภาพ

ปรับปรุงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อเอาชนะความท้าทายในชีวิตประจำวัน ลดความซับซ้อนของการวิเคราะห์ข้อมูล รับข้อมูลเชิงลึกที่มากขึ้น และมอบการดูแลเฉพาะบุคคลให้กับผู้ป่วยที่มี NLP ด้านการดูแลสุขภาพ

เฮลท์แคร์ ไอ

NLP API ทางคลินิกที่แข็งแกร่งที่สุดที่มอบความเร็วและความเรียบง่าย

คลินิก Nlp Apis

การแยกหน่วยงานทางคลินิกที่มีความหมายออกจากข้อมูลทางคลินิกที่ไม่มีโครงสร้าง

การแก้ไข PHI

API สำหรับการไม่ระบุตัวตนของข้อมูลสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครอง (PHI) ซึ่งจะตัด “ตัวระบุโดยตรง” ทั้งหมด กล่าวคือข้อมูลทั้งหมดที่สามารถใช้เพื่อระบุตัวผู้ป่วยได้

สโนเมด & RxNorm

ใช้ API สำหรับการเรียกเก็บเงินทางการแพทย์และการเข้ารหัสที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อกลั่นกรองและรับตัวระบุ Snomed CT และ RxNorm

 

ลอยค์

API ทางคลินิกที่ตรวจสอบคำสั่งการทดสอบในห้องปฏิบัติการและผลลัพธ์ ปลดล็อกการสังเกตการณ์ในห้องปฏิบัติการทางการแพทย์สำหรับตัวระบุ ชื่อ และรหัสโดยใช้ NLP ของเรา

ICD-10

API ที่มีความแม่นยำสูงสำหรับการเข้ารหัสทางการแพทย์ ซึ่งจะแยกรหัส ICD-10-CM และ PCS ที่เรียกเก็บเงินได้จากเอกสารการเผชิญหน้าของผู้ป่วยด้วยการคลิกปุ่มเพียงปุ่มเดียว

การรับรู้ชื่อนิติบุคคล (NER)

Clinical NLP API ที่แยกหน่วยงานทางการแพทย์ บริบท และความสัมพันธ์ออกจากข้อมูลทางคลินิกที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากโดยใช้โมเดล Deep Learning NLP

API ที่กำหนดเอง

ออกแบบมาเพื่อความต้องการส่วนบุคคล คุณมีข้อกำหนดเฉพาะหรือไม่? ทีมนักวิจัยและวิศวกรของ HealthcareNLP จะสร้างมันขึ้นมาเพื่อคุณโดยเฉพาะ

ใช้กรณี

การไม่ระบุตัวตน
การไม่ระบุตัวตน
การรับรู้เอนทิตีทางคลินิก
การรับรู้เอนทิตีทางคลินิก
แบบจำลองด้านเนื้องอกวิทยา
รักษาและมะเร็งวิทยา
Models
ความสัมพันธ์
การสกัด
การสกัดความสัมพันธ์
แบบจำลองรังสีวิทยา
รังสีวิทยา
Models
การยืนยัน
Status
สถานะการยืนยัน

เรื่องราวความสำเร็จ

การปรับปรุงข้อมูลด้านเนื้องอกวิทยา: การออกใบอนุญาต การลบการระบุตัวตน และคำอธิบายประกอบ

ลูกค้าซึ่งเป็นองค์กรด้านการดูแลสุขภาพที่มีชื่อเสียง ต้องการระบบ NLP ที่ซับซ้อนเพื่อจัดการกับบันทึกด้านเนื้องอกวิทยาจำนวนมาก กรณีศึกษานี้ให้รายละเอียดงานของเราในการปรับปรุงการวิจัยของลูกค้าผ่านคำอธิบายประกอบข้อมูลที่แม่นยำ การลบการระบุตัวตนอย่างเข้มงวด และการนำ NLP ไปใช้ ทั้งหมดนี้เป็นไปตามข้อบังคับ HIPAA

ปัญหา: โครงการนี้รวมการวิเคราะห์เอกสารทางคลินิกของผู้เชี่ยวชาญ การระบุหน่วยงานทางการแพทย์ และการปฏิบัติตามความเป็นส่วนตัวของ HIPAA ซึ่งต้องใช้ทักษะคำอธิบายประกอบทั้งทางเทคนิคและเชิงกลยุทธ์

วิธีการแก้: ส่งมอบบันทึกที่ไม่ระบุตัวตนและติดป้ายกำกับจำนวน 10,000 รายการสำหรับโมเดล NLP ของลูกค้า ซึ่งเป็นไปตามมาตรฐาน HIPAA และยกระดับการวิจัยด้านเนื้องอกวิทยาและผลลัพธ์การดูแลผู้ป่วย

กรณีศึกษาเนื้องอกวิทยา Nlp

ประโยชน์ของ AI การดูแลสุขภาพของ Shaip

ถูกต้อง

ถูกต้อง

โมเดล NLP ของเรามีความแม่นยำสูงในการประมวลผลข้อความทางการแพทย์

ง่ายดาย

ง่ายดาย

ไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านการเขียนโค้ดหรือ NLP เริ่มต้นในไม่กี่วินาที

อินเตอร์เฟซ

อินเตอร์เฟซ

เข้าถึงการใช้งานและการใช้งาน NLP ที่เรียบง่าย

ที่ปรับแต่งได้

ที่ปรับแต่งได้

ปรับตัวและปรับแต่งตามความต้องการและข้อกำหนดเฉพาะขององค์กรของคุณ

การทำงานร่วมกัน

การทำงานร่วมกัน

บูรณาการเข้ากับระบบการดูแลสุขภาพและขั้นตอนการทำงานที่มีอยู่ของคุณได้อย่างราบรื่น

มาตรฐานความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยสูงสุด

เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ของเราได้รับการออกแบบและใช้งานด้วยมาตรการที่เข้มงวดเพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยและความมั่นคงอย่างสมบูรณ์

  • โปรโตคอลการเข้ารหัสที่ล้ำสมัย
  • การจัดเก็บข้อมูลที่ปลอดภัย
  • การปฏิบัติตาม HIPAA และ GDPR
  • นโยบายความเป็นส่วนตัวที่โปร่งใส
Shaip ความเป็นส่วนตัว &Amp; ความปลอดภัย
สมาร์ทโฟนในมือ

ไม่พบสิ่งที่คุณกำลังมองหา?

เริ่มต้นใช้งาน Healthcare NLP API ของเราวันนี้

  • ในการลงทะเบียน ฉันเห็นด้วยกับ Shaip นโยบายความเป็นส่วนตัว และ ใช้บริการมา และให้ความยินยอมของฉันในการรับการสื่อสารการตลาดแบบ B2B จาก Shaip

Healthcare NLP คือการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติในภาคการดูแลสุขภาพเพื่อแยก ประมวลผล และทำความเข้าใจข้อมูลทางการแพทย์ที่ซับซ้อนจากแหล่งต่างๆ รวมถึงบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ บันทึกทางคลินิก เอกสารวิจัย และผลตอบรับของผู้ป่วย และอื่นๆ อีกมากมาย

NLP ในการดูแลสุขภาพสามารถนำมาใช้ในการทำนายและวินิจฉัยโรค คำแนะนำแนวทางการรักษา การทำความเข้าใจความรู้สึกของผู้ป่วย การป้อนข้อมูลอัตโนมัติ การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการเรียกเก็บเงิน การติดตามและแจ้งเตือนด้านสุขภาพ และอื่นๆ อีกมากมาย

NLP สามารถช่วยให้ผู้ให้บริการด้านสุขภาพเข้าใจประวัติ อาการ และข้อกังวลของผู้ป่วยได้ดีขึ้น นำไปสู่การวินิจฉัยที่แม่นยำยิ่งขึ้นและแผนการรักษาเฉพาะบุคคล นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ อำนวยความสะดวกในการวิจัย การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ และการจัดการการดูแลสุขภาพเชิงรุก

ความท้าทายบางประการ ได้แก่ การจัดการกับข้อมูลทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้างและไม่ได้มาตรฐาน การรับรองความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล การเอาชนะอุปสรรคด้านภาษาและวัฒนธรรม และการบูรณาการระบบ NLP เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีด้านการดูแลสุขภาพที่มีอยู่

NLP การดูแลสุขภาพจะต้องปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมด เช่น Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) ในสหรัฐอเมริกา ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการปกปิดข้อมูล การได้รับความยินยอมจากผู้ป่วย และการใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่เข้มงวด

ใช่ Healthcare NLP สามารถเป็นเครื่องมืออันทรงคุณค่าในการแพทย์ทางไกลได้ โดยอำนวยความสะดวกในการติดตามผู้ป่วยระยะไกล แปลภาษาพูดหรือภาษาเขียนของผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ และช่วยให้แพทย์วินิจฉัยและรักษาผู้ป่วยจากระยะไกลได้

NLP สามารถช่วยเหลือในการวิจัยทางการแพทย์โดยทำให้กระบวนการทบทวนวรรณกรรมและการดึงข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ ระบุรูปแบบและแนวโน้มในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และช่วยให้นักวิจัยเข้าใจคำศัพท์ทางการแพทย์ที่ซับซ้อน

ใช่ โดยการวิเคราะห์รูปแบบในข้อมูลผู้ป่วยและวรรณกรรมทางการแพทย์ อัลกอริธึม NLP สามารถทำนายโอกาสที่จะเกิดโรคได้ แบบจำลองการคาดการณ์เหล่านี้สามารถช่วยเหลือแพทย์ในการตรวจหาและการดูแลป้องกันตั้งแต่เนิ่นๆ

NLP สามารถดึงและตีความข้อมูลทางคลินิกที่สำคัญจาก EHR เช่น การวินิจฉัย อาการ และการรักษา สิ่งนี้สามารถช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการแพทย์ใช้ข้อมูล EHR ได้ดีขึ้น ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น

อนาคตของ Healthcare NLP อาจเกี่ยวข้องกับความเข้าใจที่ซับซ้อนมากขึ้นในภาษาทางการแพทย์ การประมวลผลข้อมูลผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ และการบูรณาการอย่างราบรื่นกับเทคโนโลยีการดูแลสุขภาพอื่นๆ มีศักยภาพในการปฏิวัติการดูแลผู้ป่วย การวิจัยทางการแพทย์ และการบริหารการดูแลสุขภาพ