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.

Soins de santé IA

Les API de PNL clinique les plus puissantes qui offrent rapidité et simplicité

API PNL Clinique

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

Désidentification
Désidentification
Reconnaissance d'entités cliniques
Reconnaissance d'entités cliniques
Modèles d'oncologie
Oncologie
Des modèles photo
Rapport
extraction
Extraction de relations
Modèles de radiologie
Radiologie
Des modèles photo
Affirmation
Statut
État de l'assertion

de clients

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.

Étude de cas PNL en oncologie

Avantages de l'IA pour les soins de santé de Shaip

Précis

Précis

Notre modèle PNL présente une grande précision dans le traitement des textes médicaux.

Sans effort

Sans effort

Aucune connaissance en codage ou en PNL n’est nécessaire. Commencez en quelques secondes.

Interfaces

Interfaces

Accédez à une mise en œuvre et à une utilisation simplifiées du NLP.

Personnalisable

Personnalisable

Adaptez-vous et ajustez-vous aux besoins et exigences uniques de votre organisation.

Compatible

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
Shaip Confidentialité &Amp; Sécurité
Smartphone en main

Vous n'arrivez pas à trouver ce que vous cherchez?

Commencez dès aujourd’hui avec nos API NLP pour le secteur de la santé

  • En m'inscrivant, je suis d'accord avec Shaip Politique de confidentialité et Conditions d'utilisation et donner mon consentement pour recevoir des communications marketing B2B de Shaip.

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.