Download Case Study
In de zoektocht om kanker te overwinnen zijn gegevens net zo belangrijk als vastberadenheid. Bij Shaip zijn we er trots op dat we een grote sprong in het oncologisch onderzoek hebben kunnen maken door onze klant te helpen een op maat gemaakt NLP-model te ontwikkelen dat getuigt van innovatie, precisie en privacy.
De uitdaging begrijpen
Onze klant, een leider in de gezondheidszorg, stond voor een lastige taak: het verwerken van een breed scala aan medische oncologische dossiers en het balanceren van nauwgezette data-analyse met strenge privacynormen. Het doel was duidelijk: het verfijnen van het oncologisch onderzoek binnen de wettelijke kaders.
Het bedenken van de oplossing
Onze reactie was het implementeren van een alomvattende strategie die dekking van klinische gegevens, rigoureuze de-identificatie in overeenstemming met HIPAA, en het creëren van robuuste annotatierichtlijnen omvat. Deze stappen garandeerden de levering van hifi-gegevensannotaties en het grootste respect voor de privacy van de patiënt.
De gezondheidszorgterminologieën begrijpen
Om de cliënt te helpen bij het ontwikkelen van een NLP-model op maat, hebben we ons verdiept in de unieke taal en terminologieën die in de oncologie worden gebruikt. Onze experts begrepen de nuance en context van het oncologische discours
Gegevensverzameling: navigeren door de gegevensoceaan
Onze reis met dit oncologieproject leek op het navigeren door een oceaan van gegevens. Het was absoluut noodzakelijk om niet alleen door deze uitgestrektheid te zwemmen, maar ook diep te duiken en de verborgen parels van inzicht naar boven te halen.
De annotators: onbezongen helden van dataprecisie
Achter elk datapunt dat we annoteerden, stond een team van onbezongen helden. Onze annotators, getraind in de specifieke behoeften van oncologische gegevens, werkten met precisie om ervoor te zorgen dat elke tag en elk label met de bedoeling werd geplaatst. De domeinexperts identificeerden en categoriseerden op effectieve wijze cruciale medische entiteiten die de levensader vormden van oncologisch onderzoek. Deze aandacht voor detail was van cruciaal belang bij het bouwen van een dataset waar machines van konden leren en waarop artsen konden vertrouwen.
Klinische notaverklaring oncologie
“Patiënt Jane Doe kreeg op 03/05/2023 de diagnose stadium IIIB niet-kleincellige longkanker (NSCLC), met name adenocarcinoom. De kanker bevindt zich in de rechter onderkwab van de long. Het is geclassificeerd als T3N2M0 volgens het TNM-stadiëringssysteem, met een tumorgrootte van 5 cm x 3 cm. Een EGFR exon 19-deletie werd geïdentificeerd door middel van PCR-analyse van het tumorbiopsiespecimen. Chemotherapie met carboplatine AUC 5 en Pemetrexed 500 mg/m² werd gestart op 03-20-2023 en moet elke 3 weken worden toegediend. Op 60-30-04 is gestart met uitwendige radiotherapie (EBRT) met een dosis van 01 Gy in 2023 fracties. De behandeling van de patiënt is aan de gang en er zijn geen aanwijzingen voor hersenmetastasen op de recente MRI. De mogelijkheid van lymfovasculaire invasie moet nog worden vastgesteld en de tolerantie van de patiënt voor het volledige chemotherapieregime blijft onzeker.
Data-de-identificatie: ethiek en innovatie
Naarmate we vooruitgang boekten in onze NLP-vaardigheden, bleven we standvastig in onze toewijding aan ethische normen. Het de-identificeren van gegevens was net zo belangrijk als het analyseren ervan, om ervoor te zorgen dat ons streven naar innovatie nooit de privacy van patiënten in gevaar zou brengen.
On [Datumpatroon], om 11 uur, dhr. [Patient naam], oud [Leeftijd], werd toegelaten [Naam medisch centrum] voor een geplande heupoperatie, eerder geraadpleegd door zijn huisarts Dr. [Naam arts], en bijgewoond door [Naam arts] MD. Tijdens zijn verblijf stond hij onder toezicht [Verpleegster], NP, en [Verpleegster], RN, met [Naam arts], PA, die ook wordt geraadpleegd. Zijn operatie, uitgevoerd op dezelfde dag als opname, was succesvol en er werden geen complicaties gemeld. Na de operatie heeft dhr. [Patient naam] werd overgebracht naar kamernr. [Kamernummer], Verdieping nr. [Verdiepingnummer], voor herstel. Tijdens zijn korte verblijf zijn zijn medische dossiers, waaronder MRN [Medisch dossiernummer] en Rekening [Rekeningnummer], werden afgehandeld volgens de standaardprotocollen van [Naam verpleeghuis], zijn vorige woonplaats. Hij werd later dezelfde dag ontslagen onder de hoede van [Klinieknaam] voor verder herstel.
De Shaip-impact
Door onze geavanceerde annotatietechnieken en NLP-toepassing op duizenden pagina's met oncologiegerelateerde gegevens hebben we een zeer verfijnde dataset geleverd. Deze dataset is de hoeksteen geworden van de lopende en toekomstige onderzoeksinspanningen van de klant, met als doel de patiëntresultaten en de efficiëntie van de zorgverlening te verbeteren.
Een bewijs van ons vermogen
Het succes van dit project onderstreept ons vermogen om met precisie door complexe medische gegevens te navigeren. Onze toewijding aan het verbeteren van de resultaten van de patiëntenzorg en het versnellen van innovatie in de gezondheidszorg wordt door onze klanten erkend als een instrument bij het bevorderen van hun NLP-capaciteiten binnen het oncologiedomein.
Conclusie
Bij Shaip draait het niet alleen om data; wij gaan over het besturen van de toekomst van de gezondheidszorg. Terwijl we de grenzen blijven verleggen van wat mogelijk is met AI en machinaal leren in de oncologie, blijven we toegewijd aan het bieden van oplossingen die niet alleen technologisch geavanceerd zijn, maar ook ethisch verantwoord en patiëntgericht. Met elke dataset, met elk model verwerken we niet alleen informatie; Wij geven vorm aan de toekomst van de kankerzorg. Als leiders in het veld zijn we enthousiast over de mogelijkheden die onze NLP- en AI-mogelijkheden bieden voor zowel gezondheidszorgprofessionals als patiënten.
