شرح البيانات للرعاية الصحية AI

شرح البيانات الطبية التي تعمل بالطاقة البشرية

افتح المعلومات المعقدة في البيانات غير المهيكلة باستخدام استخراج الكيانات والتعرف عليها

نير الطبية

عملاء متميزون

تمكين الفرق لبناء منتجات ذكاء اصطناعي رائدة عالميًا.

أمازون
جوجل
Microsoft
كوجنيت
هناك طلب متزايد على تحليل البيانات الطبية المعقدة وغير المهيكلة للكشف عن الرؤى غير المكتشفة. يأتي شرح البيانات الطبية للإنقاذ

80٪ من البيانات في مجال الرعاية الصحية غير منظمة ، مما يجعل الوصول إليها غير ممكن. يتطلب الوصول إلى البيانات تدخلاً يدويًا كبيرًا ، مما يحد من كمية البيانات القابلة للاستخدام. يتطلب فهم النص في المجال الطبي فهماً عميقاً لمصطلحاته لإطلاق العنان لإمكاناته. يوفر لك Shaip الخبرة اللازمة للتعليق على بيانات الرعاية الصحية لتحسين محركات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

IDC ، شركة محللة:

ستصل قاعدة سعة التخزين المثبتة في جميع أنحاء العالم 11.7 زيتا in 2023

IBM و Gartner و IDC:

و ان آكثر من 80% البيانات حول العالم غير منظمة ، مما يجعلها قديمة وغير صالحة للاستعمال. 

حل العالم الحقيقي

قم بتحليل البيانات لاكتشاف رؤى ذات مغزى لتدريب نماذج البرمجة اللغوية العصبية باستخدام التعليقات التوضيحية لبيانات النص الطبي

نحن نقدم خدمات شرح البيانات الطبية التي تساعد المؤسسات على استخراج المعلومات الهامة في البيانات الطبية غير المنظمة ، مثل ملاحظات الطبيب ، وملخصات القبول / التفريغ ، وتقارير علم الأمراض ، وما إلى ذلك ، والتي تساعد الآلات على تحديد الكيانات السريرية الموجودة في نص أو صورة معينة. يمكن لخبراء المجال المعتمدين لدينا مساعدتك في تقديم رؤى خاصة بالمجال - مثل الأعراض والمرض والحساسية والأدوية للمساعدة في الحصول على رؤى للرعاية.

نقدم أيضًا واجهات برمجة تطبيقات NER الطبية الخاصة (نماذج البرمجة اللغوية العصبية المدربة مسبقًا) ، والتي يمكنها تحديد وتصنيف الكيانات المسماة تلقائيًا المقدمة في مستند نصي. تعمل واجهات برمجة تطبيقات NER الطبية على الاستفادة من الرسم البياني المعرفي للملكية ، مع 20 مليون + علاقات و 1.7 مليون + مفاهيم إكلينيكية

حل العالم الحقيقي

من ترخيص البيانات ، والتجميع ، إلى التعليقات التوضيحية للبيانات ، قام Shaip بتغطيتك.

  • شرح وإعداد الصور ومقاطع الفيديو والنصوص الطبية ، بما في ذلك التصوير الشعاعي والموجات فوق الصوتية والتصوير الشعاعي للثدي والأشعة المقطعية والتصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي بالإصدار الفوتوني
  • حالات استخدام المستحضرات الصيدلانية والرعاية الصحية الأخرى لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، بما في ذلك تصنيف النص الطبي ، وتحديد الكيان المحدد ، وتحليل النص ، وما إلى ذلك.

عملية الشرح الطبي

تختلف عملية التعليقات التوضيحية عمومًا حسب متطلبات العميل ولكنها تتضمن بشكل رئيسي:

الخبرة نطاق

المرحلة 1: الخبرة الفنية في المجال (فهم نطاق المشروع وإرشادات التعليقات التوضيحية)

موارد التدريب

المرحلة 2: تدريب الموارد المناسبة للمشروع

مستندات Qa

المرحلة 3: دورة التغذية الراجعة وضمان الجودة للوثائق المشروحة

خبرتنا

1. التعرف على الكيان السريري / الشرح

يتوفر قدر كبير من البيانات والمعرفة الطبية في السجلات الطبية بشكل غير منظم بشكل رئيسي. يتيح لنا التعليق التوضيحي للكيان الطبي تحويل البيانات غير المهيكلة إلى تنسيق منظم.

شرح الكيان السريري
سمات الطب

2. الإسناد الشرح

2.1 سمات الطب

يتم توثيق الأدوية وخصائصها في كل سجل طبي تقريبًا ، وهو جزء مهم من المجال السريري. يمكننا تحديد السمات المختلفة للأدوية والتعليق عليها وفقًا للإرشادات.

2.2 سمات بيانات المختبر

غالبًا ما تكون بيانات المختبر مصحوبة بخصائصها في السجل الطبي. يمكننا تحديد السمات المختلفة لبيانات المختبر والتعليق عليها وفقًا للإرشادات.

سمات بيانات المختبر
سمات قياس الجسم

2.3 سمات قياس الجسم

غالبًا ما يكون قياس الجسم مصحوبًا بصفاتهم في السجل الطبي. تتكون في الغالب من العلامات الحيوية. يمكننا تحديد السمات المختلفة لقياس الجسم والتعليق عليها.

3. العلاقة الشرح

بعد تحديد الكيانات السريرية والتعليق عليها ، نقوم أيضًا بتعيين العلاقة ذات الصلة بين الكيانات. قد توجد علاقات بين مفهومين أو أكثر.

تعليق توضيحي للعلاقة
شرح تأثير سلبي

4. شرح تأثير سلبي

جنبًا إلى جنب مع تحديد الكيانات والعلاقات السريرية الرئيسية والتعليق عليها ، يمكننا أيضًا توضيح الآثار الضارة لبعض الأدوية أو الإجراءات. النطاق على النحو التالي: وسم الآثار الضارة والعوامل المسببة لها. تحديد العلاقة بين التأثير المعاكس وسبب التأثير.

5. إزالة الهوية PHI

تتضمن إمكانياتنا لتحديد هوية PHI / PII إزالة المعلومات الحساسة مثل الأسماء وأرقام الضمان الاجتماعي التي قد تربط الفرد بشكل مباشر أو غير مباشر ببياناته الشخصية. إنه ما يستحقه المرضى ومتطلبات HIPAA.

إلغاء تحديد المستندات ذات النص الحر
امر

6. السجلات الطبية الإلكترونية (EMRs)

يكتسب الممارسون الطبيون نظرة ثاقبة من السجلات الطبية الإلكترونية (EMRs) والتقارير السريرية للأطباء. يمكن لخبرائنا استخراج نصوص طبية معقدة يمكن استخدامها في سجلات الأمراض والتجارب السريرية ومراجعات الرعاية الصحية.

7. الحالة / النفي / الموضوع

إلى جانب تحديد الكيانات والعلاقات السريرية ، يمكننا أيضًا تعيين حالة الكيانات السريرية ونفيها وموضوعها.

حالة النفي الموضوع

أسباب اختيار Shaip كشريكك الجدير بالثقة للتعليقات التوضيحية الطبية

مجتمع

مجتمع

فرق متخصصة ومدربة:

  • أكثر من 30,000 متعاون لإنشاء البيانات ووضع العلامات وضمان الجودة
  • فريق إدارة المشروع المعتمد
  • فريق تطوير المنتجات من ذوي الخبرة
  • فريق تحديد مصادر المواهب والإعداد
المعالجة:

المعالجة:

يتم ضمان أعلى كفاءة للعملية من خلال:

  • عملية بوابة المرحلة القوية 6 سيجما
  • فريق متخصص من 6 أحزمة سوداء سيجما - أصحاب العمليات الرئيسية والامتثال للجودة
  • حلقة التحسين المستمر وردود الفعل
المنصّة

المنصّة

تقدم المنصة الحاصلة على براءة اختراع فوائد:

  • منصة قائمة على الويب من طرف إلى طرف
  • جودة لا تشوبها شائبة
  • أسرع TAT
  • تسليم سلس

لماذا شيب؟

فريق مخصص

تشير التقديرات إلى أن علماء البيانات يقضون أكثر من 80٪ من وقتهم في إعداد البيانات. من خلال الاستعانة بمصادر خارجية ، يمكن لفريقك التركيز على تطوير خوارزميات قوية ، وترك الجزء الممل من جمع مجموعات بيانات التعرف على الكيانات المسماة لنا.

قابلية التوسع

يتطلب نموذج ML المتوسط ​​جمع ووضع علامات على أجزاء كبيرة من مجموعات البيانات المسماة ، الأمر الذي يتطلب من الشركات سحب الموارد من الفرق الأخرى. مع شركاء مثلنا ، نقدم خبراء في المجال يمكن توسيع نطاقهم بسهولة مع نمو أعمالك.

جودة أفضل

سيقوم خبراء المجال المخصصون ، الذين يقومون بالتعليق التوضيحي اليومي واليوم الخارجي - في أي يوم - بعمل متفوق عند مقارنتهم بالفريق الذي يحتاج إلى استيعاب مهام التعليقات التوضيحية في جداولهم المزدحمة. وغني عن القول ، أنه يؤدي إلى إنتاج أفضل.

التميز التشغيلي

تساعدنا عملية ضمان جودة البيانات التي أثبتت جدواها ، وعمليات التحقق من صحة التكنولوجيا ، والمراحل المتعددة لضمان الجودة ، على تقديم أفضل جودة في فئتها تتجاوز التوقعات.

الأمان مع الخصوصية

نحن معتمدون للحفاظ على أعلى معايير أمن البيانات مع الخصوصية أثناء العمل مع عملائنا لضمان السرية

أسعار تنافسية

بصفتنا خبراء في تنسيق وتدريب وإدارة فرق العمال المهرة ، يمكننا ضمان تسليم المشاريع في حدود الميزانية.

Shaip اتصل بنا

هل تبحث عن خبراء التعليقات التوضيحية للرعاية الصحية لمشاريع معقدة؟

اتصل بنا الآن لمعرفة كيف يمكننا جمع مجموعة البيانات والتعليق عليها لحل AI / ML الفريد الخاص بك

  • بالتسجيل ، أنا أتفق مع Shaip سياسة الخصوصية و شروط الخدمة وأقدم موافقتي على تلقي اتصالات تسويقية B2B من Shaip.

يعد التعرف على الكيان المحدد جزءًا من معالجة اللغة الطبيعية. الهدف الأساسي من NER هو معالجة البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وتصنيف هذه الكيانات المسماة إلى فئات محددة مسبقًا. تتضمن بعض الفئات الشائعة الاسم والموقع والشركة والوقت والقيم النقدية والأحداث والمزيد.

باختصار ، يتعامل NER مع:

التعرف على الكيان المُسمى / اكتشافه - تحديد كلمة أو سلسلة من الكلمات في مستند.

تصنيف كيان مسمى - تصنيف كل كيان تم اكتشافه إلى فئات محددة مسبقًا.

تساعد معالجة اللغة الطبيعية على تطوير آلات ذكية قادرة على استخلاص المعنى من الكلام والنص. يساعد التعلم الآلي هذه الأنظمة الذكية على مواصلة التعلم من خلال التدريب على كميات كبيرة من مجموعات بيانات اللغة الطبيعية. بشكل عام ، يتكون البرمجة اللغوية العصبية من ثلاث فئات رئيسية:

فهم بنية اللغة وقواعدها - النحو

اشتقاق معاني الكلمات والنص والكلام والتعرف على العلاقات - الدلالات

التعرف على الكلمات المنطوقة والتعرف عليها وتحويلها إلى نص - كلام

بعض الأمثلة الشائعة لتصنيف كيان محدد مسبقًا هي:

شخص: مايكل جاكسون ، أوبرا وينفري ، باراك أوباما ، سوزان ساراندون

مكان الاقامه كندا ، هونولولو ، بانكوك ، البرازيل ، كامبريدج

التنظيم وجدولة المواعيد: سامسونج ، ديزني ، جامعة ييل ، جوجل

مرة: 15.35 ، 12 مساءً ،

الطرق المختلفة لإنشاء أنظمة NER هي:

الأنظمة المستندة إلى القاموس

الأنظمة المستندة إلى القواعد

الأنظمة القائمة على التعلم الآلي

تبسيط دعم العملاء

كفاءة الموارد البشرية

تصنيف المحتوى المبسط

تحسين محركات البحث

توصية المحتوى الدقيق