- Wat we doen
-
-
-
Specialiteit
-
-
-
- Standaardgegevens
-
- Oplossingen
- Platform
- Bedrijf
Haal essentiële inzichten uit ongestructureerde medische gegevens met behulp van entiteitsextractie.
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
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.
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.
2.1 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.
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.
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:
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.
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.
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.
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.
Ons datakwaliteitsborgingsproces, technische validaties en meerfasige QA helpen ons kwaliteit te leveren die vaak de verwachtingen overtreft.
We zijn gecertificeerd voor het handhaven van de hoogste normen op het gebied van gegevensbeveiliging met privacy om de vertrouwelijkheid te garanderen
Als experts in het samenstellen, trainen en managen van teams van geschoolde werknemers, kunnen we ervoor zorgen dat projecten binnen budget worden opgeleverd.
Hoge netwerk-uptime en tijdige levering van data, services en oplossingen.
Met een pool van onshore- en offshore-resources kunnen we teams bouwen en schalen zoals vereist voor verschillende use-cases.
Met de combinatie van een wereldwijd personeelsbestand, een robuust platform en operationele processen helpt Shaip de meest uitdagende AI te lanceren.
Neem nu contact met ons op om te leren hoe we een aangepaste NER-dataset kunnen verzamelen voor uw unieke AI/ML-oplossing