Kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg
Stroomlijn ongestructureerde gegevens om alledaagse uitdagingen het hoofd te bieden. Vereenvoudig de data-analyse, verkrijg meer inzichten en bied gepersonaliseerde zorg aan patiënten met NLP in de gezondheidszorg.
Gezondheidszorg-AI van de volgende generatie
Next-gen Healthcare NLP maakt gebruik van de kracht van geavanceerde Natural Language Processing (NLP) om ongestructureerde medische gegevens om te zetten in bruikbare inzichten. Deze innovatieve technologie is gebouwd op een groot taalmodel (LLM) dat is verfijnd op een ongekende schaal van echte patiëntendossiers en biedt ongekende precisie en snelheid bij het verwerken en begrijpen van complexe gezondheidszorggegevens. Van verbeterde annotatieservices tot aangepaste modeltraining: het levert een alomvattende oplossing die verbeterde resultaten, operationele efficiëntie en gegevensbeveiliging stimuleert.
- Groot taalmodel in de gezondheidszorg: HealthcareNLP maakt gebruik van een LLM die is afgestemd op echte patiëntendossiers van 30 minuten en biedt ongeëvenaarde precisie bij het verwerken van ongestructureerde medische gegevens.
- Verbeterde annotatieservices: Door gebruik te maken van onze geavanceerde LLM extraheren onze verfijnde annotatiediensten kritische medische informatie snel en nauwkeurig.
- Cloudonafhankelijkheid en hosting op locatie: We geven prioriteit aan flexibiliteit en bieden cloud-onafhankelijke oplossingen en on-premise hostingopties voor superieure gegevenscontrole en beveiliging.
- Vaste prijzen, onbeperkte verwerking: Ons eenvoudige model met vaste kosten garandeert onbeperkte documentverwerking zonder verborgen kosten voor schaalbare, voorspelbare activiteiten.
- Aangepaste modeltraining: Door op maat gemaakte modeltraining over onze LLM aan te bieden met behulp van echte, geanonimiseerde patiëntgegevens, zorgen we voor robuuste en privacy-conforme zorgapps.
De sterkste klinische NLP API's die snelheid en eenvoud bieden
Het extraheren van betekenisvolle klinische entiteiten uit ongestructureerde klinische gegevens
PHI-redactie
API voor de-identificatie van beschermde gezondheidsinformatie (PHI), die alle “directe identificatiegegevens” verwijdert, dat wil zeggen alle informatie die kan worden gebruikt om de patiënt te identificeren.
SnoMed & RxNorm
Implementeer een API voor medische facturering en codering die gebruikmaakt van Natural Language Processing (NLP) om Snomed CT- en RxNorm-identificatoren nauwkeurig te onderzoeken en af te leiden.
Lendenen
Klinische API die laboratoriumtestopdrachten en -resultaten inspecteert. Ontgrendel medische laboratoriumobservaties voor identificatiegegevens, namen en codes met behulp van onze NLP.
ICD-10
Uiterst nauwkeurige API voor medische codering die met één klik op de knop factureerbare ICD-10-CM- en PCS-codes uit patiëntdocumenten haalt.
Erkenning van benoemde entiteiten (NER)
Klinische NLP API die medische entiteiten, de context en relatie ervan extraheert uit grote hoeveelheden ongestructureerde klinische gegevens met behulp van Deep Learning NLP-modellen.
Aangepaste API's
Op maat gemaakt voor persoonlijke behoeften. Heeft u een specifieke wens? Het team van onderzoekers en ingenieurs van HealthcareNLP bouwt het speciaal voor u.
Cases
Modellen
Afkomst
Modellen
Status
Succesverhalen
Verbetering van oncologische gegevens: licentieverlening, de-identificatie en annotatie
De cliënt, een vooraanstaande gezondheidszorginstelling, had een geavanceerd NLP-systeem nodig om een groot aantal oncologische dossiers te kunnen verwerken. Deze casestudy beschrijft ons werk bij het verbeteren van het onderzoek van de klant door middel van nauwkeurige gegevensannotatie, strikte de-identificatie en NLP-implementatie, allemaal in overeenstemming met de HIPAA-regelgeving.
probleem: Het project combineerde deskundige analyse van klinische documentatie, identificatie van medische entiteiten en privacynaleving van HIPAA, waarvoor zowel technische als strategische annotatievaardigheden nodig waren.
Oplossing: Leverde 10,000 geanonimiseerde, gelabelde records voor het NLP-model van de klant, waarbij werd voldaan aan de HIPAA-normen en de resultaten van hun oncologisch onderzoek en de patiëntenzorg werden verbeterd.
Shaip's AI-voordelen voor de gezondheidszorg
accuraat
Ons NLP-model heeft een hoge nauwkeurigheid bij het verwerken van medische tekst.
zonder inspanning
Er is geen codeer- of NLP-kennis nodig. Binnen enkele seconden kunt u aan de slag.
Interface
Krijg toegang tot vereenvoudigde NLP-implementatie en -gebruik.
Maatwerk
Pas uw organisatie aan en stem deze nauwkeurig af op de unieke behoeften en vereisten van uw organisatie.
interoperabele
Integreer het naadloos met uw bestaande gezondheidszorgsystemen en workflows.
Hoogste normen voor privacy en beveiliging
Onze Natural Language Processing (NLP)-technologie is ontworpen en geïmplementeerd met strenge maatregelen om volledige veiligheid en beveiliging te garanderen.
- State-of-the-art encryptieprotocollen
- Beveiligde gegevensopslag
- Naleving van HIPAA en AVG
- Transparant privacybeleid
Aanbevolen bronnen
Het aanbieden van
Licentie Hoge kwaliteit
Gezondheidszorg/medische gegevens
voor AI- en ML-modellen
Kant-en-klare zorg-/medische datasets om uw AI-project in de gezondheidszorg een vliegende start te geven.
Oplossingen
Human Powered Entity Extraction / Recognition om NLP-modellen te trainen
Ontgrendel cruciale informatie in ongestructureerde gegevens met entiteitsextractie in NLP.
Het aanbieden van
De-identificatie van gegevens met naleving van HIPAA
De-identificeer patiëntgegevens, documenten en pdf's in overeenstemming met HIPAA en AVG.
Kunt u niet vinden wat u zoekt?
Ga vandaag nog aan de slag met onze Healthcare NLP API's
Veel gestelde vragen (FAQ)
Healthcare NLP is de toepassing van Natural Language Processing-technologieën in de gezondheidszorgsector om complexe medische gegevens uit verschillende bronnen te extraheren, verwerken en begrijpen, waaronder elektronische medische dossiers, klinische aantekeningen, onderzoeksdocumenten en feedback van patiënten.
NLP in de gezondheidszorg kan worden gebruikt voor het voorspellen en diagnosticeren van ziekten, aanbevelingen voor behandeltrajecten, het begrijpen van het sentiment van patiënten, het automatiseren van gegevensinvoer, het optimaliseren van factureringsprocessen, gezondheidsmonitoring en -waarschuwingen, en nog veel meer.
NLP kan zorgverleners helpen de geschiedenis, symptomen en zorgen van een patiënt beter te begrijpen, wat leidt tot nauwkeurigere diagnoses en gepersonaliseerde behandelplannen. Het maakt ook de efficiënte verwerking van grote hoeveelheden gegevens mogelijk, waardoor onderzoek, voorspellende modellen en proactief gezondheidszorgbeheer worden vergemakkelijkt.
Enkele uitdagingen zijn onder meer het omgaan met ongestructureerde en niet-gestandaardiseerde medische gegevens, het waarborgen van gegevensprivacy en -beveiliging, het overwinnen van taal- en culturele barrières en het integreren van NLP-systemen met de bestaande IT-infrastructuur in de gezondheidszorg.
Zorg-NLP moet voldoen aan alle relevante wet- en regelgeving op het gebied van gegevensprivacy, zoals de Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) in de VS. Dit kan het anonimiseren van gegevens inhouden, het verkrijgen van toestemming van de patiënt en het implementeren van strikte gegevensbeveiligingsmaatregelen.
Ja, Healthcare NLP kan een waardevol hulpmiddel zijn in de telegeneeskunde door het op afstand monitoren van patiënten mogelijk te maken, de gesproken of geschreven taal van de patiënt in realtime te interpreteren en artsen te helpen patiënten op afstand te diagnosticeren en te behandelen.
NLP kan helpen bij medisch onderzoek door het proces van literatuuronderzoek en gegevensextractie te automatiseren, patronen en trends in grote datasets te identificeren en onderzoekers te helpen complexe medische terminologie te begrijpen.
Ja, door patronen in patiëntgegevens en medische literatuur te analyseren, kunnen NLP-algoritmen de waarschijnlijkheid van ziekten voorspellen. Deze voorspellende modellen kunnen artsen helpen bij vroege detectie en preventieve zorg.
NLP kan belangrijke klinische informatie uit EPD's halen en interpreteren, zoals diagnoses, symptomen en behandelingen. Dit kan zorgverleners helpen EPD-gegevens beter te gebruiken, wat leidt tot betere patiëntresultaten.
De toekomst van Healthcare NLP kan een meer geavanceerd begrip van medische taal, real-time verwerking van patiëntgegevens en naadloze integratie met andere gezondheidszorgtechnologieën met zich meebrengen. Het heeft het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in de patiëntenzorg, het medisch onderzoek en de gezondheidszorgadministratie.