Shaip maakt nu deel uit van het Ubiquity-ecosysteem: hetzelfde team, maar nu met uitgebreidere middelen om klanten op grote schaal te ondersteunen.
|
Haal essentiële inzichten uit ongestructureerde medische gegevens met behulp van entiteitsextractie.
Named Entity Recognition (NER) in de gezondheidszorg detecteert en categoriseert entiteiten zoals patiëntnamen, medische termen en diverse terminologieën in ongestructureerde tekst. Door entiteiten zoals ziekten, behandelingen en symptomen te categoriseren, maakt NER effectievere informatie-extractie en medisch databeheer mogelijk.
Shaip NER is speciaal ontwikkeld om zorginstellingen te helpen essentiële details in ongestructureerde data te ontcijferen en verbanden te leggen tussen entiteiten in medische rapporten, verzekeringsdocumenten, patiëntbeoordelingen, klinische aantekeningen, enz. Relatie-extractietechnieken worden gebruikt om automatisch relaties tussen medische entiteiten te identificeren en te classificeren, ter ondersteuning van verbeterde datastructurering en besluitvorming in de gezondheidszorg. Gesterkt door onze diepgaande expertise in NLP bieden we inzichten en pakken we complexe annotatieprojecten aan, ongeacht hun omvang.
Medische dossiers bevatten een enorme hoeveelheid medische informatie, voornamelijk ongestructureerd. Biomedische tekstminingtechnieken worden veel gebruikt in het biomedische domein om relevante biomedische entiteiten en relaties uit deze grote ongestructureerde datasets te extraheren en te analyseren. Medische entiteitsannotatie vergemakkelijkt de transformatie van deze ongestructureerde content 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
Lichaamsmetingen, vaak inclusief vitale functies, worden doorgaans met hun respectievelijke kenmerken vastgelegd in medische dossiers. We kunnen deze verschillende kenmerken met betrekking tot lichaamsmetingen lokaliseren en annoteren. Deze annotaties kunnen ook helpen bij het volgen en analyseren van klinische gebeurtenissen die in medische dossiers zijn vastgelegd.
Naast algemene medische NER-annotatie kunnen we ons ook verdiepen in gespecialiseerde domeinen zoals oncologie. Voor het oncologische domein kunnen de volgende specifieke NER-entiteiten worden geannoteerd: kankerprobleem, histologie, kankerstadium, TNM-stadium, kankergraad, dimensie, klinische status, tumormarkertest, kankermedicijn, kankerchirurgie, straling, bestudeerd gen, variatiecode en lichaamslocatie.
Belangrijke elementen bij het ontwikkelen en toepassen van NER-modellen voor oncologie zijn onder meer het opstellen van een robuuste onderzoeksmethodologie, een grondige evaluatie van de modelprestaties en de integratie van domeinspecifieke technieken om de nauwkeurigheid en efficiëntie te verbeteren.
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.
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
Effectieve dataverzameling en het waarborgen van de beschikbaarheid van data zijn essentieel voor de ontwikkeling van robuuste NER-systemen voor de gezondheidszorg. Zowel het trainingsproces als het finetuningproces zijn afhankelijk van hoogwaardige, goed geannoteerde datasets om de modelprestaties voor specifieke medische NER-taken te optimaliseren.
Neem nu contact met ons op om te leren hoe we een aangepaste NER-dataset kunnen verzamelen voor uw unieke AI/ML-oplossing
Klinische NER is een techniek voor natuurlijke taalverwerking (NLP) die wordt gebruikt om specifieke entiteiten zoals ziekten, symptomen, medicijnen en procedures te identificeren en te extraheren uit ongestructureerde medische data. Het werkt door AI-modellen te trainen op geannoteerde datasets om patronen te herkennen en klinische termen nauwkeurig te classificeren.
Klinische NER helpt ongestructureerde medische data om te zetten in gestructureerde, bruikbare inzichten. Dit stelt AI in staat om de diagnostiek te verbeteren, trends in de patiëntenzorg te identificeren en betere besluitvorming te ondersteunen, wat uiteindelijk de zorgresultaten verbetert.
NER wordt gebruikt om cruciale informatie te extraheren uit klinische dossiers, elektronische patiëntendossiers (EPD's), pathologierapporten en radiologiesamenvattingen. Het helpt bij het identificeren van entiteiten zoals medische aandoeningen, behandelingen en laboratoriumresultaten voor analyse en operationele efficiëntie.
Uitdagingen zijn onder meer het omgaan met complexe medische terminologie, afkortingen en variaties in documentatiestijlen. Ook het naleven van regelgeving zoals HIPAA en het handhaven van de nauwkeurigheid bij het werken met diverse datasets vormen aanzienlijke obstakels.
Klinische NER-modellen worden getraind met domeinspecifieke datasets om de context en betekenis van afkortingen en complexe termen te begrijpen. Deze training garandeert een hoge nauwkeurigheid bij het extraheren van relevante entiteiten, ondanks variaties in de medische taal.
Voor de training zijn geannoteerde datasets nodig, zoals klinische aantekeningen, EPD's, pathologierapporten en andere zorgdocumenten. Deze datasets moeten zorgvuldig worden gelabeld door domeinexperts om de nauwkeurigheid en relevantie ervan te garanderen.
Klinische NER wordt gebruikt voor het extraheren van EPD-gegevens, het identificeren van ziekten en medicijnen, het automatiseren van de verwerking van verzekeringsclaims en het ondersteunen van klinisch onderzoek. Het is ook essentieel voor het bouwen van AI-modellen ter ondersteuning van de besluitvorming bij diagnostiek en behandelplanning.
Door het automatiseren van het extraheren van belangrijke informatie uit ongestructureerde data, vermindert Clinical NER de handmatige inspanningen, versnelt het processen zoals patiëntendossiers en claimverwerking en biedt het bruikbare inzichten voor betere patiëntenzorg.
Het verwerken van gevoelige medische gegevens vereist strikte naleving van privacyregels zoals HIPAA. Geannoteerde gegevens moeten worden geanonimiseerd om de vertrouwelijkheid van de patiënt te beschermen en tegelijkertijd hoogwaardige trainingsgegevens voor AI-modellen te leveren.
Shaip combineert domeinexpertise, geavanceerde annotatietools en een robuust kwaliteitsborgingsproces om nauwkeurige en schaalbare klinische NER-oplossingen te leveren. Hun diensten zijn afgestemd op de unieke behoeften van AI-projecten in de gezondheidszorg, waardoor compliance en nauwkeurigheid worden gegarandeerd.
