Reconnaissance d'entité nommée pour les soins de santé
Extrayez des informations essentielles à partir de données médicales non structurées à l’aide de l’extraction d’entités.
Clients en vedette
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
Qu'est-ce que le NER
Analyser les données pour découvrir des informations significatives
La reconnaissance d'entités nommées (NER) dans le secteur des soins de santé détecte et catégorise des entités telles que les noms de patients, les termes médicaux et diverses terminologies à partir de textes non structurés. Cette capacité élève l'extraction de données, facilite la récupération d'informations et renforce les systèmes d'IA sophistiqués, en faisant un instrument essentiel pour les établissements de santé.
Shaip NER est conçu pour aider les établissements de santé à déchiffrer les détails vitaux des données non structurées, révélant les liens entre les entités dans les rapports médicaux, les documents d'assurance, les avis des patients, les notes cliniques, etc. Forts de notre expertise approfondie en PNL, nous fournissons des informations et abordons des projets d'annotation complexes. , quelle que soit leur ampleur.
Notre expertise
Reconnaissance des entités nommées (NER)
L'API Clinical NER identifie et extrait les entités médicales, leur contexte et leurs relations à partir de gros morceaux de données cliniques non structurées à l'aide de modèles Deep Learning NLP. Dans le contexte des soins de santé, l'API peut détecter et catégoriser avec précision des mots ou des expressions dans un texte qui représentent des informations médicalement significatives.
Identification du problème, de la structure anatomique, du médicament, de la procédure à partir des dossiers médicaux tels que les DSE ; sont généralement non structurés et nécessitent un traitement supplémentaire pour extraire des informations structurées. Ceci est souvent complexe et nécessite des experts du domaine pour extraire les entités pertinentes.
Les catégories généralement détectées par l'API Medical NER incluent :
- ÉTAT_MÉDICAL : Identifie les maladies, les blessures, les symptômes ou tout problème de santé.
- DES MÉDICAMENTS: Noms de médicaments, de traitements ou d'autres substances thérapeutiques.
- ANATOMIE: Termes liés aux parties du corps, aux organes ou aux structures anatomiques.
- PROCÉDURE: Identifie les interventions médicales, les tests ou les opérations.
- RÉSULTAT DU TEST: Met en évidence les résultats des tests médicaux.
- PERSONNE: Identifie les personnes impliquées dans les soins ou la vie personnelle du patient.
- HORAIRE : Identifie les références liées au temps, telles que les durées, les fréquences ou les dates spécifiques.
Exemples
1. Reconnaissance de l'entité clinique
Un vaste volume d’informations médicales est présent dans les dossiers de santé, pour la plupart de manière non structurée. L'annotation des entités médicales facilite la transformation de ce contenu non structuré en un format organisé.
2. Attribution
2.1 Attributs de la médecine
Presque tous les dossiers médicaux contiennent des détails sur les médicaments et leurs caractéristiques, un aspect crucial de la pratique clinique. Il est possible d'identifier et de marquer les différents attributs de ces médicaments en suivant des lignes directrices établies.
2.2 Attributs des données de laboratoire
Les données de laboratoire contenues dans les dossiers médicaux incluent souvent leurs attributs spécifiques. Nous pouvons discerner et annoter ces attributs des données de laboratoire conformément aux directives établies.
2.3 Attributs de mesure corporelle
Les mensurations corporelles, qui englobent souvent les signes vitaux, sont généralement documentées avec leurs attributs respectifs dans les dossiers médicaux. Nous pouvons repérer et annoter ces différents attributs liés aux mensurations corporelles.
3. NER spécifique à l’oncologie
En plus des annotations médicales générales de reconnaissance d'entités nommées (NER), nous pouvons approfondir des domaines spécialisés tels que l'oncologie et la radiologie. Pour le domaine de l'oncologie, les entités NER spécifiques qui peuvent être annotées comprennent : problème de cancer, histologie, stade du cancer, stade TNM, grade du cancer, dimension, état clinique, test de marqueur tumoral, médecine du cancer, chirurgie du cancer, radiation, gène étudié, variation. Code et site du corps.
4. Effet indésirable NER et relation
En plus d'identifier et d'annoter les principales entités cliniques et leurs relations, nous pouvons également mettre en évidence les effets secondaires associés à des médicaments ou à des procédures spécifiques. L’approche décrite implique :
- Étiqueter les effets indésirables et les agents qui en sont responsables.
- Déterminer et documenter la relation entre l'effet indésirable et son agent causal.
5. Statut d'assertion
Au-delà de l'identification des entités cliniques et de leurs relations, nous pouvons également catégoriser le statut, la négation et le sujet relatifs à ces entités cliniques.
Pourquoi Shaip ?
Équipe dédiée
Les data scientists consacrent plus de 80 % de leur temps à la préparation des données. Grâce à l'externalisation, l'équipe peut se concentrer sur le développement d'algorithmes, nous laissant la partie fastidieuse de l'extraction du NER.
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Les modèles ML nécessitent la collecte et le marquage de grandes parties d'ensembles de données, ce qui oblige les entreprises à puiser dans les ressources d'autres équipes. Nous proposons des experts dans le domaine qui peuvent facilement évoluer.
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Notre processus d'assurance qualité des données, nos validations techniques et notre assurance qualité en plusieurs étapes nous aident à offrir une qualité qui dépasse souvent les attentes.
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Nous sommes certifiés pour maintenir les normes les plus élevées de sécurité des données avec confidentialité pour garantir la confidentialité.
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En tant qu'experts dans la conservation, la formation et la gestion d'équipes de travailleurs qualifiés, nous pouvons nous assurer que les projets sont livrés dans les limites du budget.
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Grâce à la combinaison d'une main-d'œuvre mondiale, d'une plate-forme robuste et de processus opérationnels, Shaip aide à lancer l'IA la plus complexe.
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