الاعتراف بالكيان المسمى للرعاية الصحية
استخراج الأفكار الأساسية من البيانات الطبية غير المنظمة باستخدام استخراج الكيان.
عملاء متميزون
تمكين الفرق لبناء منتجات ذكاء اصطناعي رائدة عالميًا.
ما هو NER
تحليل البيانات لاكتشاف رؤى ذات مغزى
يقوم نظام التعرف على الكيانات المسماة (NER) في الرعاية الصحية باكتشاف وتصنيف الكيانات مثل أسماء المرضى والمصطلحات الطبية والمصطلحات المختلفة من النص غير المنظم. تعمل هذه القدرة على رفع مستوى استخراج البيانات، وتسهيل استرجاع المعلومات، وتمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة، مما يجعلها أداة أساسية لمؤسسات الرعاية الصحية.
تم تصميم Shaip NER لمساعدة مؤسسات الرعاية الصحية على فك التفاصيل الحيوية في البيانات غير المنظمة، والكشف عن الروابط بين الكيانات في التقارير الطبية، ووثائق التأمين، ومراجعات المرضى، والملاحظات السريرية، وما إلى ذلك. وبدعم من خبرتنا العميقة في البرمجة اللغوية العصبية، نقدم رؤى ونتعامل مع مشاريع التعليقات التوضيحية المعقدة ، بغض النظر عن حجمها.
أمثلة
1. التعرف على الكيانات السريرية
يوجد كم هائل من المعلومات الطبية في السجلات الصحية، وفي الغالب بطريقة غير منظمة. يسهل التعليق التوضيحي للكيان الطبي تحويل هذا المحتوى غير المنظم إلى تنسيق منظم.
2. عزو
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 يتم توثيق قياسات الجسم، التي غالبًا ما تشمل العلامات الحيوية، مع سماتها الخاصة في السجلات الطبية. يمكننا تحديد وتعليق هذه السمات المختلفة المتعلقة بقياسات الجسم.
3. معدل NER المحدد في علم الأورام
بالإضافة إلى التعليقات التوضيحية العامة للتعرف على الكيانات الطبية (NER)، يمكننا التعمق في المجالات المتخصصة مثل علم الأورام والأشعة. بالنسبة لمجال علم الأورام، تتضمن كيانات NER المحددة التي يمكن شرحها ما يلي: مشكلة السرطان، علم الأنسجة، مرحلة السرطان، مرحلة TNM، درجة السرطان، البعد، الحالة السريرية، اختبار علامات الورم، طب السرطان، جراحة السرطان، الإشعاع، دراسة الجينات، والتنوع الكود والموقع الأساسي.
4. التأثير السلبي NER والعلاقة
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:
- وضع علامات على الآثار الضارة والوكلاء المسؤولين عنها.
- تحديد وتوثيق العلاقة بين التأثير الضار والعامل المسبب له.
5. حالة التأكيد
بالإضافة إلى تحديد الكيانات السريرية وعلاقاتها، يمكننا أيضًا تصنيف الحالة والنفي والموضوع المتعلق بهذه الكيانات السريرية.
لماذا شيب؟
فريق مخصص
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.
قابلية التوسع
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.
جودة أفضل
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.
التميز التشغيلي
تساعدنا عملية ضمان جودة البيانات لدينا، وعمليات التحقق من الصحة، وضمان الجودة متعدد المراحل، على تقديم جودة تتجاوز التوقعات في كثير من الأحيان.
الأمان مع الخصوصية
نحن معتمدون للحفاظ على أعلى معايير أمن البيانات مع الخصوصية لضمان السرية
أسعار تنافسية
بصفتنا خبراء في تنسيق وتدريب وإدارة فرق العمال المهرة ، يمكننا ضمان تسليم المشاريع في حدود الميزانية.
التوفر والتسليم
سرعة عالية في توصيل البيانات والخدمات والحلول في الوقت المحدد.
القوى العاملة العالمية
من خلال مجموعة من الموارد البرية والبحرية ، يمكننا بناء فرق وتوسيع نطاقها حسب الحاجة لحالات الاستخدام المختلفة.
الناس والعملية والمنصة
من خلال الجمع بين القوى العاملة العالمية والمنصة القوية والعمليات التشغيلية، تساعد Shaip في إطلاق الذكاء الاصطناعي الأكثر تحديًا.
هل تريد إنشاء بيانات تدريب NER الخاصة بك؟
اتصل بنا الآن لمعرفة كيف يمكننا جمع مجموعة بيانات NER مخصصة لحل AI / ML الفريد الخاص بك