Estrai informazioni essenziali da dati medici non strutturati utilizzando l'estrazione di entità.
Il riconoscimento di entità denominate (NER) in ambito sanitario rileva e categorizza entità come nomi di pazienti, termini medici e varie terminologie da testo non strutturato. Categorizzando entità come malattie, trattamenti e sintomi, il NER facilita un'estrazione di informazioni e una gestione dei dati medici più efficaci.
Shaip NER è progettato per aiutare le strutture sanitarie a decifrare dettagli vitali nei dati non strutturati, rivelando connessioni tra entità in referti medici, documenti assicurativi, recensioni dei pazienti, note cliniche, ecc. Le tecniche di estrazione delle relazioni vengono utilizzate per identificare e classificare automaticamente le relazioni tra entità mediche, supportando una migliore strutturazione dei dati e un migliore processo decisionale in ambito sanitario. Grazie alla nostra profonda esperienza nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), forniamo approfondimenti e affrontiamo progetti di annotazione complessi, indipendentemente dalla loro portata.
Un enorme volume di informazioni mediche è presente nelle cartelle cliniche, prevalentemente in forma non strutturata. Le tecniche di text mining biomedico sono ampiamente utilizzate in ambito biomedico per estrarre e analizzare entità e relazioni biomediche rilevanti da questi ampi set di dati non strutturati. L'annotazione delle entità mediche facilita la trasformazione di questo contenuto non strutturato in un formato organizzato.
2.1 Attributi Medicina
Quasi ogni cartella clinica contiene dettagli sui farmaci e sulle loro caratteristiche, un aspetto cruciale della pratica clinica. È possibile individuare e contrassegnare le diverse caratteristiche di questi farmaci seguendo le linee guida stabilite.
2.2 Attributi dei dati di laboratorio
I dati di laboratorio nelle cartelle cliniche spesso includono i loro attributi specifici. Possiamo discernere e annotare questi attributi dei dati di laboratorio in linea con le linee guida stabilite.
2.3 Attributi di misurazione del corpo
Le misurazioni corporee, che spesso includono i parametri vitali, sono in genere documentate con i rispettivi attributi nelle cartelle cliniche. Possiamo individuare e annotare questi vari attributi relativi alle misurazioni corporee. Queste annotazioni possono anche aiutare a monitorare e analizzare gli eventi clinici documentati nelle cartelle cliniche.
Oltre all'annotazione NER medica generale, possiamo approfondire ambiti specialistici come l'oncologia. Per il dominio oncologico, le entità NER specifiche che possono essere annotate includono: Problema tumorale, Istologia, Stadio del cancro, Stadio TNM, Grado del cancro, Dimensione, Stato clinico, Test del marcatore tumorale, Medicina oncologica, Chirurgia oncologica, Radiazioni, Gene studiato, Codice di variazione e Sede corporea.
Gli elementi chiave nello sviluppo e nell'applicazione dei modelli NER per l'oncologia includono la definizione di una solida metodologia di ricerca, una valutazione approfondita delle prestazioni del modello e l'integrazione di tecniche specifiche del dominio per migliorare l'accuratezza e l'efficienza.
Oltre a individuare e annotare le entità cliniche primarie e le loro relazioni, possiamo anche evidenziare gli effetti collaterali associati a specifici farmaci o procedure. L’approccio delineato prevede:
Oltre a individuare le entità cliniche e le loro relazioni, possiamo anche classificare lo Stato, la Negazione e il Soggetto relativi a queste entità cliniche.
I data scientist dedicano oltre l'80% del tempo alla preparazione dei dati. Con l’outsourcing, il team può concentrarsi sullo sviluppo di algoritmi, lasciando a noi la parte noiosa dell’estrazione del NER.
I modelli ML richiedono la raccolta e l'etichettatura di grandi porzioni di set di dati, il che richiede alle aziende di acquisire risorse da altri team. Offriamo esperti di dominio facilmente scalabili.
Esperti di dominio dedicati, che annotano giorno dopo giorno, faranno, ogni giorno, un lavoro superiore rispetto a un team, che soddisfa le attività di annotazione nei loro fitti impegni.
Il nostro processo di garanzia della qualità dei dati, le convalide tecniche e il QA in più fasi ci aiutano a fornire una qualità che spesso supera le aspettative.
Siamo certificati per mantenere i più alti standard di sicurezza dei dati con la privacy per garantire la riservatezza
In qualità di esperti nella cura, formazione e gestione di team di lavoratori qualificati, possiamo garantire che i progetti vengano consegnati entro i limiti del budget.
Elevato tempo di attività della rete e consegna puntuale di dati, servizi e soluzioni.
Con un pool di risorse onshore e offshore, possiamo creare e ridimensionare i team come richiesto per vari casi d'uso.
Grazie alla combinazione di forza lavoro globale, piattaforma solida e processi operativi, Shaip aiuta a lanciare l'intelligenza artificiale più impegnativa.
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
Una raccolta dati efficace e la garanzia della disponibilità dei dati sono essenziali per lo sviluppo di sistemi NER sanitari affidabili. Sia il processo di addestramento che quello di messa a punto dipendono da set di dati di alta qualità e ben annotati per ottimizzare le prestazioni del modello per specifiche attività NER mediche.
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Il Clinical NER è una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) utilizzata per identificare ed estrarre entità specifiche come malattie, sintomi, farmaci e procedure da dati medici non strutturati. Funziona addestrando modelli di intelligenza artificiale su set di dati annotati per riconoscere modelli e classificare accuratamente i termini clinici.
Clinical NER aiuta a convertire i dati medici non strutturati in informazioni strutturate e fruibili. Ciò consente all'intelligenza artificiale di migliorare la diagnosi, identificare le tendenze nell'assistenza ai pazienti e supportare un processo decisionale più efficace, migliorando in definitiva i risultati sanitari.
NER viene utilizzato per estrarre informazioni critiche da cartelle cliniche, cartelle cliniche elettroniche (EHR), referti istologici e riepiloghi radiologici. Aiuta a identificare entità come condizioni mediche, trattamenti e risultati di laboratorio per l'analisi e l'efficienza operativa.
Le sfide includono la gestione di una terminologia medica complessa, abbreviazioni e variazioni negli stili di documentazione. Garantire la conformità a normative come l'HIPAA e mantenere l'accuratezza lavorando con set di dati diversi rappresentano altri ostacoli significativi.
I modelli NER clinici vengono addestrati utilizzando set di dati specifici per dominio per comprendere il contesto e il significato di abbreviazioni e termini complessi. Questo addestramento garantisce un'elevata accuratezza nell'estrazione di entità rilevanti nonostante le variazioni del linguaggio medico.
La formazione richiede set di dati annotati, come note cliniche, cartelle cliniche elettroniche (EHR), referti di patologia e altri documenti sanitari. Questi set di dati devono essere meticolosamente etichettati da esperti del settore per garantirne accuratezza e pertinenza.
Il Clinical NER viene utilizzato per l'estrazione di dati dalle cartelle cliniche elettroniche (EHR), l'identificazione di patologie e farmaci, l'automazione dell'elaborazione delle richieste di risarcimento assicurativo e il supporto alla ricerca clinica. È inoltre fondamentale per la creazione di modelli di intelligenza artificiale a supporto del processo decisionale nella diagnosi e nella pianificazione del trattamento.
Automatizzando l'estrazione di informazioni chiave da dati non strutturati, Clinical NER riduce lo sforzo manuale, velocizza processi come la cartella clinica dei pazienti e l'elaborazione delle richieste di rimborso e fornisce informazioni utili per una migliore assistenza ai pazienti.
La gestione di dati medici sensibili richiede il rigoroso rispetto delle normative sulla privacy, come l'HIPAA. I dati annotati devono essere anonimizzati per proteggere la riservatezza dei pazienti, pur fornendo dati di addestramento di alta qualità per i modelli di intelligenza artificiale.
Shaip combina competenze specifiche, strumenti di annotazione avanzati e un solido processo di garanzia della qualità per fornire soluzioni Clinical NER accurate e scalabili. I suoi servizi sono personalizzati per soddisfare le esigenze specifiche dei progetti di intelligenza artificiale in ambito sanitario, garantendo conformità e precisione.
