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Estrai informazioni essenziali da dati medici non strutturati utilizzando l'estrazione di entità.
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
Il Named Entity Recognition (NER) nel settore sanitario rileva e classifica entità come nomi di pazienti, termini medici e varie terminologie da testo non strutturato. Questa capacità migliora l’estrazione dei dati, facilita il recupero delle informazioni e potenzia i sofisticati sistemi di intelligenza artificiale, rendendolo uno strumento essenziale per le istituzioni sanitarie.
Shaip NER è progettato su misura per aiutare le istituzioni sanitarie a decifrare dettagli vitali nei dati non strutturati, rivelando connessioni tra entità in referti medici, documenti assicurativi, revisioni dei pazienti, note cliniche, ecc. Forti della nostra profonda esperienza nella PNL, forniamo approfondimenti e affrontiamo progetti di annotazione complessi , indipendentemente dalla loro entità.
Nelle cartelle cliniche è presente un vasto volume di informazioni mediche, prevalentemente in modo non strutturato. 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 del corpo, che spesso comprendono i segni vitali, sono generalmente documentate con i rispettivi attributi nelle cartelle cliniche. Possiamo individuare e annotare questi vari attributi relativi alle misurazioni del corpo.
Oltre alle annotazioni mediche generali di Named Entity Recognition (NER), possiamo approfondire ambiti specializzati come l'oncologia e la radiologia. Per il dominio oncologico, le entità NER specifiche che possono essere annotate includono: problema del cancro, istologia, stadio del cancro, stadio TNM, grado del cancro, dimensione, stato clinico, test dei marcatori tumorali, medicina del cancro, chirurgia del cancro, radiazioni, gene studiato, variazione Codice e sito corporeo.
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.
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