Genoemde Entiteitserkenning voor de Gezondheidszorg
Haal essentiële inzichten uit ongestructureerde medische gegevens met behulp van entiteitsextractie.
Uitgelichte klanten
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
Wat is NER
Analyseer gegevens om zinvolle inzichten te ontdekken
Named Entity Recognition (NER) in de gezondheidszorg detecteert en categoriseert entiteiten zoals patiëntnamen, medische termen en verschillende terminologieën uit ongestructureerde tekst. Deze mogelijkheid verbetert de data-extractie, vergemakkelijkt het ophalen van informatie en maakt geavanceerde AI-systemen mogelijk, waardoor het een essentieel instrument voor zorginstellingen wordt.
Shaip NER is op maat gemaakt om zorginstellingen te helpen vitale details in ongestructureerde gegevens te ontcijferen, waardoor verbanden tussen entiteiten in medische rapporten, verzekeringsdocumenten, patiëntbeoordelingen, klinische aantekeningen, enz. zichtbaar worden. Gesterkt door onze diepgaande expertise op het gebied van NLP, bieden we inzichten en pakken we complexe annotatieprojecten aan , ongeacht hun omvang.
Onze expertise
Erkenning van benoemde entiteiten (NER)
Klinische NER API identificeert en extraheert medische entiteiten, de context en relatie ervan uit grote hoeveelheden ongestructureerde klinische gegevens met behulp van Deep Learning NLP-modellen. In de context van de gezondheidszorg kan de API woorden of zinsneden in een tekst die medisch belangrijke informatie vertegenwoordigen, nauwkeurig detecteren en categoriseren.
Identificatie van het probleem, anatomische structuur, geneeskunde, procedure uit medische dossiers zoals EPD's; zijn meestal ongestructureerd en vereisen aanvullende verwerking om gestructureerde informatie te extraheren. Dit is vaak complex en vereist domeinexperts om relevante entiteiten eruit te halen.
Categorieën die doorgaans door de Medical NER API worden gedetecteerd, zijn onder meer:
- MEDISCHE CONDITIE: Identificeert ziekten, verwondingen, symptomen of gezondheidsklachten.
- MEDICATIE: Namen van medicijnen, behandelingen of andere therapeutische stoffen.
- ANATOMIE: Termen die betrekking hebben op lichaamsdelen, organen of anatomische structuren.
- PROCEDURE: Identificeert medische interventies, tests of operaties.
- TESTRESULTAAT: Benadrukt de resultaten van medische tests.
- PERSOON: Identificeert personen die betrokken zijn bij de zorg of het persoonlijke leven van de patiënt.
- TIJD: Identificeert tijdgerelateerde referenties, zoals duur, frequentie of specifieke datums.
Voorbeelden
1. Erkenning van klinische entiteiten
In medische dossiers is een enorme hoeveelheid medische informatie aanwezig, voornamelijk op ongestructureerde wijze. Annotatie van medische entiteiten vergemakkelijkt de transformatie van deze ongestructureerde inhoud naar een georganiseerd formaat.
2. toewijzing
2.1 Medicijnattributen
Bijna elk medisch dossier bevat details over medicijnen en hun kenmerken, een cruciaal aspect van de klinische praktijk. Het is mogelijk om de verschillende kenmerken van deze medicijnen te lokaliseren en te markeren volgens vastgestelde richtlijnen.
2.2 Attributen van laboratoriumgegevens
Laboratoriumgegevens in medische dossiers bevatten vaak hun specifieke kenmerken. We kunnen deze kenmerken van de laboratoriumgegevens onderscheiden en annoteren in overeenstemming met de vastgestelde richtlijnen.
2.3 Eigenschappen van lichaamsmetingen
Lichaamsafmetingen, die vaak vitale functies omvatten, worden doorgaans met hun respectieve kenmerken gedocumenteerd in medische dossiers. We kunnen deze verschillende kenmerken met betrekking tot lichaamsafmetingen lokaliseren en annoteren.
3. Oncologiespecifieke NER
Naast algemene medische Named Entity Recognition (NER)-annotaties kunnen we ons verdiepen in gespecialiseerde domeinen zoals oncologie en radiologie. Voor het oncologiedomein zijn de specifieke NER-entiteiten die kunnen worden geannoteerd onder meer: Kankerprobleem, Histologie, Kankerstadium, TNM-stadium, Kankergraad, Dimensie, Klinische status, Tumormarkertest, Kankergeneeskunde, Kankerchirurgie, Straling, Genstudie, Variatie Code en lichaamssite.
4. Nadelig effect NER & relatie
Naast het lokaliseren en annoteren van primaire klinische entiteiten en hun relaties, kunnen we ook de bijwerkingen benadrukken die verband houden met specifieke medicijnen of procedures. De geschetste aanpak houdt in:
- Het labelen van schadelijke effecten en de middelen die daarvoor verantwoordelijk zijn.
- Vaststellen en documenteren van de relatie tussen het schadelijke effect en de veroorzaker ervan.
5. Beweringstatus
Naast het aanwijzen van klinische entiteiten en hun relaties, kunnen we ook de status, ontkenning en het onderwerp met betrekking tot deze klinische entiteiten categoriseren.
Waarom Shaip?
Toegewijd team
Datawetenschappers besteden meer dan 80% van hun tijd aan datavoorbereiding. Met outsourcing kan het team zich concentreren op de ontwikkeling van algoritmen en het vervelende deel van het extraheren van NER aan ons overlaten.
Schaalbaarheid
ML-modellen vereisen het verzamelen en taggen van grote hoeveelheden datasets, waardoor bedrijven bronnen van andere teams moeten binnenhalen. Wij bieden domeinexperts die eenvoudig kunnen worden geschaald.
Betere kwaliteit
Toegewijde domeinexperts, die dag in dag uit annoteren, zullen – elke dag – superieur werk leveren in vergelijking met een team dat annotatietaken in hun drukke schema's onderbrengt.
Operationele uitmuntendheid
Ons datakwaliteitsborgingsproces, technische validaties en meerfasige QA helpen ons kwaliteit te leveren die vaak de verwachtingen overtreft.
Beveiliging met privacy
We zijn gecertificeerd voor het handhaven van de hoogste normen op het gebied van gegevensbeveiliging met privacy om de vertrouwelijkheid te garanderen
concurrerende prijzen
Als experts in het samenstellen, trainen en managen van teams van geschoolde werknemers, kunnen we ervoor zorgen dat projecten binnen budget worden opgeleverd.
Beschikbaarheid & Levering
Hoge netwerk-uptime en tijdige levering van data, services en oplossingen.
Wereldwijd personeelsbestand
Met een pool van onshore- en offshore-resources kunnen we teams bouwen en schalen zoals vereist voor verschillende use-cases.
Mensen, Proces & Platform
Met de combinatie van een wereldwijd personeelsbestand, een robuust platform en operationele processen helpt Shaip de meest uitdagende AI te lanceren.
Wilt u uw eigen NER-trainingsgegevens bouwen?
Neem nu contact met ons op om te leren hoe we een aangepaste NER-dataset kunnen verzamelen voor uw unieke AI/ML-oplossing