Extrayez des informations essentielles à partir de données médicales non structurées à l’aide de l’extraction d’entités.
La reconnaissance d'entités nommées (NER) dans le secteur de la santé détecte et catégorise des entités telles que les noms de patients, les termes médicaux et divers termes à partir de textes non structurés. En catégorisant des entités telles que les maladies, les traitements et les symptômes, la NER facilite l'extraction d'informations et la gestion des données médicales.
Shaip NER est conçu pour aider les établissements de santé à déchiffrer les détails essentiels des données non structurées, révélant ainsi les liens entre les entités des rapports médicaux, des documents d'assurance, des avis de patients, des notes cliniques, etc. Les techniques d'extraction de relations permettent d'identifier et de classer automatiquement les relations entre les entités médicales, améliorant ainsi la structuration des données et la prise de décisions en matière de soins de santé. Forts de notre expertise approfondie en TALN, nous fournissons des informations pertinentes et prenons en charge des projets d'annotation complexes, quelle que soit leur ampleur.
Les dossiers médicaux contiennent un volume considérable d'informations médicales, principalement non structurées. Les techniques d'exploration de texte biomédical sont largement utilisées dans le domaine biomédical pour extraire et analyser les entités et relations biomédicales pertinentes de ces vastes ensembles de données non structurées. L'annotation des entités médicales facilite la transformation de ce contenu non structuré en un format organisé.
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, qui incluent souvent les signes vitaux, sont généralement consignées avec leurs attributs respectifs dans les dossiers médicaux. Nous pouvons identifier et annoter ces différents attributs liés aux mensurations. Ces annotations peuvent également faciliter le suivi et l'analyse des événements cliniques consignés dans les dossiers médicaux.
Outre l'annotation NER médicale générale, nous pouvons explorer des domaines spécialisés comme l'oncologie. Dans ce domaine, les entités NER spécifiques pouvant être annotées incluent : le problème cancéreux, l'histologie, le stade du cancer, le stade TNM, le grade du cancer, la dimension, l'état clinique, le test de marqueur tumoral, la médecine du cancer, la chirurgie du cancer, la radiothérapie, le gène étudié, le code de variation et la localisation du cancer.
Les éléments clés du développement et de l’application des modèles NER pour l’oncologie comprennent l’établissement d’une méthodologie de recherche robuste, une évaluation approfondie des performances du modèle et l’intégration de techniques spécifiques au domaine pour améliorer la précision et l’efficacité.
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 :
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.
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.
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.
Des experts de domaine dédiés, qui annotent jour après jour, feront – n'importe quel jour – un travail supérieur par rapport à une équipe qui gère les tâches d'annotation dans leurs horaires chargés.
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.
Nous sommes certifiés pour maintenir les normes les plus élevées de sécurité des données avec confidentialité pour garantir la confidentialité.
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.
Disponibilité élevée du réseau et livraison ponctuelle des données, services et solutions.
Avec un pool de ressources onshore et offshore, nous pouvons constituer et dimensionner des équipes selon les besoins pour divers cas d'utilisation.
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.
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
La collecte efficace des données et leur disponibilité sont essentielles au développement de systèmes NER robustes pour le traitement de l'information en santé. L'apprentissage et l'ajustement fin du modèle reposent tous deux sur des jeux de données de haute qualité et bien annotés afin d'optimiser ses performances pour des tâches NER médicales spécifiques.
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Le NER clinique est une technique de traitement du langage naturel (TALN) utilisée pour identifier et extraire des entités spécifiques telles que des maladies, des symptômes, des médicaments et des procédures à partir de données médicales non structurées. Il fonctionne en entraînant des modèles d'IA sur des ensembles de données annotées pour reconnaître des schémas et classer les termes cliniques avec précision.
Clinical NER permet de convertir des données médicales non structurées en informations structurées et exploitables. L'IA peut ainsi améliorer les diagnostics, identifier les tendances en matière de soins et favoriser une meilleure prise de décision, pour finalement améliorer les résultats des soins.
Le NER permet d'extraire des informations essentielles des notes cliniques, des dossiers médicaux électroniques (DME), des rapports de pathologie et des résumés radiologiques. Il permet d'identifier des entités telles que les pathologies, les traitements et les résultats de laboratoire à des fins d'analyse et d'efficacité opérationnelle.
Les défis incluent la gestion d'une terminologie médicale complexe, des abréviations et des variations de style de documentation. La conformité aux réglementations comme la loi HIPAA et le maintien de l'exactitude des données tout en travaillant avec des ensembles de données diversifiés constituent également des obstacles majeurs.
Les modèles cliniques NER sont entraînés à l'aide d'ensembles de données spécifiques au domaine afin de comprendre le contexte et la signification des abréviations et des termes complexes. Cet entraînement garantit une grande précision dans l'extraction des entités pertinentes, malgré les variations du langage médical.
La formation nécessite des ensembles de données annotées, tels que des notes cliniques, des dossiers médicaux électroniques, des rapports de pathologie et d'autres documents de santé. Ces ensembles de données doivent être méticuleusement étiquetés par des experts du domaine afin de garantir leur exactitude et leur pertinence.
Le NER clinique est utilisé pour l'extraction de données de DMP, l'identification des maladies et des médicaments, l'automatisation du traitement des demandes d'assurance et la recherche clinique. Il est également essentiel à la création de modèles d'IA facilitant la prise de décision en matière de diagnostic et de planification des traitements.
En automatisant l'extraction d'informations clés à partir de données non structurées, Clinical NER réduit les efforts manuels, accélère les processus tels que la tenue des dossiers des patients et le traitement des réclamations, et fournit des informations exploitables pour de meilleurs soins aux patients.
Le traitement des données médicales sensibles exige le strict respect des réglementations en matière de confidentialité, comme la loi HIPAA. Les données annotées doivent être anonymisées afin de protéger la confidentialité des patients tout en fournissant des données d'entraînement de haute qualité pour les modèles d'IA.
Shaip allie expertise du domaine, outils d'annotation avancés et processus d'assurance qualité rigoureux pour fournir des solutions NER cliniques précises et évolutives. Ses services sont adaptés aux besoins spécifiques des projets d'IA en santé, garantissant conformité et précision.
