استخراج الأفكار الأساسية من البيانات الطبية غير المنظمة باستخدام استخراج الكيان.
تمكين الفرق لبناء منتجات ذكاء اصطناعي رائدة عالميًا.
يكتشف نظام التعرف على الكيانات المسماة (NER) في قطاع الرعاية الصحية ويصنف كيانات مثل أسماء المرضى والمصطلحات الطبية ومختلف المصطلحات من نصوص غير منظمة. ومن خلال تصنيف كيانات مثل الأمراض والعلاجات والأعراض، يُسهّل نظام التعرف على الكيانات المسماة استخراج المعلومات وإدارة البيانات الطبية بكفاءة أكبر.
صُمم Shaip NER لمساعدة مؤسسات الرعاية الصحية على فك رموز التفاصيل الحيوية في البيانات غير المنظمة، وكشف الروابط بين الكيانات في التقارير الطبية، ووثائق التأمين، وتقييمات المرضى، والملاحظات السريرية، وغيرها. تُستخدم تقنيات استخراج العلاقات لتحديد وتصنيف العلاقات بين الكيانات الطبية تلقائيًا، مما يدعم تحسين هيكلة البيانات واتخاذ القرارات في مجال الرعاية الصحية. بفضل خبرتنا الواسعة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، نقدم رؤى ثاقبة ونتعامل مع مشاريع التعليقات التوضيحية المعقدة، بغض النظر عن حجمها.
تحتوي السجلات الصحية على كمّ هائل من المعلومات الطبية، معظمها غير مُهيكل. تُستخدم تقنيات استخراج النصوص الطبية الحيوية على نطاق واسع في المجال الطبي الحيوي لاستخراج وتحليل الكيانات والعلاقات الطبية الحيوية ذات الصلة من هذه المجموعات الضخمة غير المُهيكلة من البيانات. يُسهّل شرح الكيانات الطبية تحويل هذا المحتوى غير المُهيكل إلى صيغة مُنظمة.
2.1 سمات الطب
يحتوي كل سجل طبي تقريبًا على تفاصيل حول الأدوية وخصائصها، وهو جانب مهم من الممارسة السريرية. من الممكن تحديد وتمييز السمات المختلفة لهذه الأدوية باتباع الإرشادات المعمول بها.
2.2 سمات بيانات المختبر
غالبًا ما تتضمن البيانات المخبرية في السجلات الطبية سماتها المحددة. يمكننا تمييز هذه السمات لبيانات المختبر وتعليقها بما يتماشى مع الإرشادات المعمول بها.
2.3 سمات قياس الجسم
عادةً ما تُوثَّق قياسات الجسم، التي تشمل غالبًا العلامات الحيوية، مع خصائصها الخاصة في السجلات الطبية. يمكننا تحديد هذه الخصائص المختلفة المتعلقة بقياسات الجسم وشرحها. كما تُساعد هذه الشروح في تتبع وتحليل الأحداث السريرية الموثقة في السجلات الطبية.
بالإضافة إلى شرح سجل NER الطبي العام، يمكننا التعمق في مجالات متخصصة مثل علم الأورام. في مجال الأورام، تشمل كيانات سجل NER المحددة التي يمكن شرحها: مشكلة السرطان، علم الأنسجة، مرحلة السرطان، مرحلة TNM، درجة السرطان، البعد، الحالة السريرية، اختبار علامات الورم، طب السرطان، جراحة السرطان، الإشعاع، الجينات المدروسة، رمز التباين، وموقع الجسم.
تتضمن العناصر الأساسية في تطوير وتطبيق نماذج NER في علم الأورام إنشاء منهجية بحث قوية وتقييم شامل لأداء النموذج ودمج التقنيات الخاصة بالمجال لتحسين الدقة والكفاءة.
بالإضافة إلى تحديد وتوضيح الكيانات السريرية الأولية وعلاقاتها، يمكننا أيضًا تسليط الضوء على الآثار الجانبية المرتبطة بأدوية أو إجراءات محددة. يتضمن النهج الموضح ما يلي:
بالإضافة إلى تحديد الكيانات السريرية وعلاقاتها، يمكننا أيضًا تصنيف الحالة والنفي والموضوع المتعلق بهذه الكيانات السريرية.
يقضي علماء البيانات أكثر من 80% من وقتهم في إعداد البيانات. من خلال الاستعانة بمصادر خارجية، يمكن للفريق التركيز على تطوير الخوارزميات، تاركًا لنا الجزء الممل من استخراج NER.
تتطلب نماذج ML جمع ووضع علامات على أجزاء كبيرة من مجموعات البيانات، الأمر الذي يتطلب من الشركات سحب الموارد من الفرق الأخرى. نحن نقدم خبراء في المجال يمكن توسيع نطاقهم بسهولة.
خبراء المجال المخصصون، الذين يقومون بالتعليق التوضيحي يومًا بعد يوم، سوف يقومون - في أي يوم - بعمل رائع مقارنة بالفريق، الذي يستوعب مهام التعليقات التوضيحية في جداولهم المزدحمة.
تساعدنا عملية ضمان جودة البيانات لدينا، وعمليات التحقق من الصحة، وضمان الجودة متعدد المراحل، على تقديم جودة تتجاوز التوقعات في كثير من الأحيان.
نحن معتمدون للحفاظ على أعلى معايير أمن البيانات مع الخصوصية لضمان السرية
بصفتنا خبراء في تنسيق وتدريب وإدارة فرق العمال المهرة ، يمكننا ضمان تسليم المشاريع في حدود الميزانية.
سرعة عالية في توصيل البيانات والخدمات والحلول في الوقت المحدد.
من خلال مجموعة من الموارد البرية والبحرية ، يمكننا بناء فرق وتوسيع نطاقها حسب الحاجة لحالات الاستخدام المختلفة.
من خلال الجمع بين القوى العاملة العالمية والمنصة القوية والعمليات التشغيلية، تساعد Shaip في إطلاق الذكاء الاصطناعي الأكثر تحديًا.
إن جمع البيانات بشكل فعال وضمان توفرها أمر ضروري لتطوير استراتيجيات عمل قوية. الرعاية الصحية أنظمة NER. تعتمد كل من عملية التدريب وعملية الضبط الدقيق على مجموعات بيانات عالية الجودة وموضحة جيدًا لتحسين أداء النموذج لمهام NER الطبية المحددة.
اتصل بنا الآن لمعرفة كيف يمكننا جمع مجموعة بيانات NER مخصصة لحل AI / ML الفريد الخاص بك
معالجة البيانات السريرية (NER) هي تقنية معالجة لغة طبيعية (NLP) تُستخدم لتحديد واستخراج كيانات محددة، مثل الأمراض والأعراض والأدوية والإجراءات، من بيانات طبية غير منظمة. تعمل هذه التقنية من خلال تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات مُعلّقة للتعرف على الأنماط وتصنيف المصطلحات السريرية بدقة.
يساعد نظام NER السريري على تحويل البيانات الطبية غير المنظمة إلى رؤى منظمة وقابلة للتنفيذ. وهذا يُمكّن الذكاء الاصطناعي من تحسين التشخيص، وتحديد اتجاهات رعاية المرضى، ودعم اتخاذ قرارات أفضل، مما يُحسّن في نهاية المطاف نتائج الرعاية الصحية.
يُستخدم نظام NER لاستخراج معلومات بالغة الأهمية من الملاحظات السريرية، والسجلات الصحية الإلكترونية، وتقارير علم الأمراض، وملخصات الأشعة. ويساعد في تحديد عناصر مثل الحالات الطبية، والعلاجات، ونتائج المختبرات، لأغراض التحليل وتعزيز الكفاءة التشغيلية.
تشمل التحديات التعامل مع المصطلحات الطبية المعقدة والاختصارات واختلاف أساليب التوثيق. كما يُعدّ ضمان الامتثال للوائح مثل قانون HIPAA والحفاظ على الدقة أثناء العمل مع مجموعات بيانات متنوعة من العقبات الكبيرة.
يتم تدريب نماذج NER السريرية باستخدام مجموعات بيانات خاصة بمجال معين لفهم سياق ومعنى الاختصارات والمصطلحات المعقدة. يضمن هذا التدريب دقة عالية في استخراج الكيانات ذات الصلة، على الرغم من اختلافات اللغة الطبية.
يتطلب التدريب مجموعات بيانات مُعلّقة، مثل الملاحظات السريرية، والسجلات الصحية الإلكترونية، وتقارير الأمراض، وغيرها من وثائق الرعاية الصحية. ويجب أن يُصنّف خبراء متخصصون هذه المجموعات بدقة لضمان دقتها وملاءمتها.
يُستخدم نظام NER السريري في استخراج بيانات السجلات الصحية الإلكترونية، وتحديد الأمراض والأدوية، وأتمتة معالجة مطالبات التأمين، والمساعدة في الأبحاث السريرية. كما أنه بالغ الأهمية لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي التي تدعم اتخاذ القرارات في التشخيص وتخطيط العلاج.
من خلال أتمتة استخراج المعلومات الرئيسية من البيانات غير المنظمة، يقلل برنامج Clinical NER من الجهد اليدوي، ويسرع العمليات مثل تسجيل المرضى ومعالجة المطالبات، ويوفر رؤى قابلة للتنفيذ من أجل رعاية أفضل للمرضى.
يتطلب التعامل مع البيانات الطبية الحساسة التزامًا صارمًا بلوائح الخصوصية، مثل قانون HIPAA. يجب إخفاء هوية البيانات المُعلّقة لحماية سرية المرضى، مع توفير بيانات تدريب عالية الجودة لنماذج الذكاء الاصطناعي.
تجمع Shaip بين الخبرة في هذا المجال، وأدوات الشرح المتقدمة، وعملية ضمان جودة متينة لتقديم حلول NER سريرية دقيقة وقابلة للتطوير. صُممت خدماتها لتلبية الاحتياجات الفريدة لمشاريع الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، مما يضمن الامتثال والدقة.
