Intelligence artificielle dans les soins de santé
Rationalisez les données non structurées pour surmonter les défis quotidiens. Simplifiez l’analyse des données, obtenez de meilleures informations et prodiguez des soins personnalisés aux patients grâce à la PNL dans le domaine des soins de santé.
IA médicale de nouvelle génération
La PNL pour les soins de santé de nouvelle génération exploite la puissance du traitement du langage naturel (NLP) sophistiqué pour transformer les données médicales non structurées en informations exploitables. Construite sur un modèle de langage étendu (LLM) qui a été affiné à une échelle sans précédent de dossiers de patients réels, cette technologie innovante offre une précision et une rapidité sans précédent dans le traitement et la compréhension des données de santé complexes. Des services d'annotation améliorés à la formation de modèles personnalisés, il offre une solution complète qui améliore les résultats, l'efficacité opérationnelle et la sécurité des données.
- Modèle de langage étendu dans le domaine de la santé : Exploitant un LLM affiné sur des dossiers de patients réels de 30 minutes, HealthcareNLP offre une précision inégalée dans le traitement des données médicales non structurées.
- Services d'annotations améliorés : Tirant parti de notre LLM avancé, nos services d’annotation raffinés extraient des informations médicales critiques avec rapidité et précision.
- Indépendance du cloud et hébergement sur site : Nous accordons la priorité à la flexibilité, en proposant des solutions indépendantes du cloud et des options d'hébergement sur site pour un contrôle et une sécurité supérieurs des données.
- Prix fixe, traitement illimité : Notre modèle simple et à coût fixe garantit un traitement illimité des documents sans frais cachés pour des opérations évolutives et prévisibles.
- Formation sur modèle personnalisé : En proposant une formation modèle sur mesure sur notre LLM utilisant des données de patients réelles et anonymisées, nous garantissons des applications de soins de santé robustes et respectueuses de la confidentialité.
Les API de PNL clinique les plus puissantes qui offrent rapidité et simplicité
Extraire des entités cliniques significatives à partir de données cliniques non structurées
Rédaction des PHI
API de désidentification des informations de santé protégées (PHI), qui supprime tous les « identifiants directs », c'est-à-dire toutes les informations pouvant être utilisées pour identifier le patient.
SnoMed et RxNorm
Implémentez une API pour la facturation et le codage médicaux qui utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour examiner et dériver les identifiants Snomed CT et RxNorm.
Loinc
API clinique qui inspecte les commandes et les résultats des tests de laboratoire. Débloquez les observations de laboratoire médical pour les identifiants, les noms et les codes à l’aide de notre PNL.
ICD-10
API très précise pour le codage médical qui extrait les codes ICD-10-CM et PCS facturables des documents de rencontre avec les patients en un seul clic.
Reconnaissance des entités nommées (NER)
API de PNL clinique qui extrait les entités médicales, leur contexte et leurs relations à partir de grandes quantités de données cliniques non structurées à l'aide de modèles de PNL de Deep Learning.
API personnalisées
Du sur mesure pour des besoins personnalisés. Avez-vous un besoin spécifique ? L'équipe de chercheurs et d'ingénieurs de HealthcareNLP le construira, spécialement pour vous.
Cas d'usage
Des modèles photo
extraction
Des modèles photo
Statut
Histoires de réussite
Amélioration des données en oncologie : licences, désidentification et annotations
Le client, une entité de soins de santé de premier plan, avait besoin d'un système PNL sophistiqué pour gérer une grande quantité de dossiers d'oncologie. Cette étude de cas détaille notre travail visant à améliorer la recherche du client grâce à une annotation précise des données, une désidentification stricte et la mise en œuvre du NLP, le tout conformément aux réglementations HIPAA.
Problème: Le projet combinait une analyse experte de la documentation clinique, l'identification de l'entité médicale et le respect de la confidentialité par HIPAA, nécessitant des compétences d'annotation techniques et stratégiques.
Solution: Livraison de 10,000 XNUMX dossiers anonymisés et étiquetés pour le modèle PNL du client, adhérant aux normes HIPAA et améliorant leurs résultats de recherche en oncologie et de soins aux patients.
Avantages de l'IA pour les soins de santé de Shaip
Précis
Notre modèle PNL présente une grande précision dans le traitement des textes médicaux.
Sans effort
Aucune connaissance en codage ou en PNL n’est nécessaire. Commencez en quelques secondes.
Interfaces
Accédez à une mise en œuvre et à une utilisation simplifiées du NLP.
Personnalisable
Adaptez-vous et ajustez-vous aux besoins et exigences uniques de votre organisation.
Compatible
Intégrez-le de manière transparente à vos systèmes et flux de travail de santé existants.
Normes les plus élevées de confidentialité et de sécurité
Notre technologie de traitement du langage naturel (NLP) est conçue et mise en œuvre avec des mesures strictes pour garantir une sûreté et une sécurité totales.
- Protocoles de cryptage de pointe
- Stockage de données sécurisé
- Adhésion à la HIPAA et au RGPD
- Politique de confidentialité transparente
Ressources recommandées
Offre
Licence de haute qualité
Données de santé/médicales
pour les modèles AI et ML
Ensembles de données médicales/santé prêts à l'emploi pour démarrer votre projet d'IA en matière de santé.
Solutions
Human Powered Entity Extraction / Recognition pour former des modèles NLP
Débloquez des informations critiques dans des données non structurées grâce à l'extraction d'entités en PNL.
Offre
Anonymisation des données conformément à la loi HIPAA
Anonymisez les données, les documents et les PDF des patients conformément à la HIPAA et au RGPD.
Vous n'arrivez pas à trouver ce que vous cherchez?
Commencez dès aujourd’hui avec nos API NLP pour le secteur de la santé
Foire Aux Questions (FAQ)
La PNL pour les soins de santé est l'application des technologies de traitement du langage naturel dans le secteur de la santé pour extraire, traiter et comprendre des données médicales complexes provenant de diverses sources, notamment les dossiers de santé électroniques, les notes cliniques, les documents de recherche et les commentaires des patients, entre autres.
La PNL dans le domaine de la santé peut être utilisée pour la prédiction et le diagnostic des maladies, les recommandations de parcours de traitement, la compréhension des sentiments des patients, l'automatisation de la saisie des données, l'optimisation des processus de facturation, la surveillance et les alertes de santé, et bien plus encore.
La PNL peut aider les prestataires de soins de santé à mieux comprendre les antécédents, les symptômes et les préoccupations d'un patient, conduisant ainsi à des diagnostics plus précis et à des plans de traitement personnalisés. Il permet également le traitement efficace de grandes quantités de données, facilitant ainsi la recherche, la modélisation prédictive et la gestion proactive des soins de santé.
Certains défis incluent le traitement des données médicales non structurées et non standardisées, la garantie de la confidentialité et de la sécurité des données, le dépassement des barrières linguistiques et culturelles et l'intégration des systèmes NLP à l'infrastructure informatique de soins de santé existante.
La PNL pour les soins de santé doit se conformer à toutes les lois et réglementations pertinentes en matière de confidentialité des données, telles que la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) aux États-Unis. Cela peut impliquer l'anonymisation des données, l'obtention du consentement du patient et la mise en œuvre de mesures strictes de sécurité des données.
Oui, la PNL médicale peut être un outil précieux en télémédecine en facilitant la surveillance à distance des patients, en interprétant le langage parlé ou écrit du patient en temps réel et en aidant les médecins à diagnostiquer et à traiter les patients à distance.
La PNL peut aider à la recherche médicale en automatisant le processus d'analyse de la littérature et d'extraction de données, en identifiant les modèles et les tendances dans de grands ensembles de données et en aidant les chercheurs à donner un sens à une terminologie médicale complexe.
Oui, en analysant les modèles de données sur les patients et la littérature médicale, les algorithmes de PNL peuvent prédire la probabilité de maladies. Ces modèles prédictifs peuvent aider les médecins à détecter précocement et à prodiguer des soins préventifs.
La PNL peut extraire et interpréter des informations cliniques importantes des DSE, telles que les diagnostics, les symptômes et les traitements. Cela peut aider les prestataires de soins de santé à mieux utiliser les données du DSE, conduisant ainsi à de meilleurs résultats pour les patients.
L’avenir de la PNL dans le domaine de la santé pourrait impliquer une compréhension plus sophistiquée du langage médical, un traitement en temps réel des données des patients et une intégration transparente avec d’autres technologies de santé. Il a le potentiel de révolutionner les soins aux patients, la recherche médicale et l’administration des soins de santé.