Anerkennung als benannte Einrichtung für das Gesundheitswesen
Extrahieren Sie mithilfe der Entitätsextraktion wichtige Erkenntnisse aus unstrukturierten medizinischen Daten.
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Was ist NER
Analysieren Sie Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen
Die Erkennung benannter Entitäten (NER) im Gesundheitswesen erkennt und kategorisiert Entitäten wie Patientennamen, medizinische Fachbegriffe und verschiedene Terminologien aus unstrukturiertem Text. Diese Fähigkeit verbessert die Datenextraktion, vereinfacht den Informationsabruf und ermöglicht hochentwickelte KI-Systeme, wodurch sie zu einem unverzichtbaren Instrument für Gesundheitseinrichtungen wird.
Shaip NER ist darauf zugeschnitten, Gesundheitseinrichtungen dabei zu helfen, wichtige Details in unstrukturierten Daten zu entschlüsseln und Verbindungen zwischen Entitäten in medizinischen Berichten, Versicherungsdokumenten, Patientenbewertungen, klinischen Notizen usw. aufzudecken. Unterstützt durch unsere umfassende NLP-Expertise liefern wir Einblicke und bewältigen komplexe Annotationsprojekte , unabhängig von ihrer Größe.
Unsere Expertise
Anerkennung benannter Entitäten (NER)
Die klinische NER-API identifiziert und extrahiert medizinische Einheiten, deren Kontext und Beziehungen aus großen Mengen unstrukturierter klinischer Daten mithilfe von Deep-Learning-NLP-Modellen. Im Gesundheitswesen kann die API Wörter oder Phrasen in einem Text, die medizinisch bedeutsame Informationen darstellen, genau erkennen und kategorisieren.
Identifizierung des Problems, der anatomischen Struktur, der Medizin und des Verfahrens anhand von Krankenakten wie EHRs; sind in der Regel unstrukturiert und erfordern eine zusätzliche Verarbeitung, um strukturierte Informationen zu extrahieren. Dies ist oft komplex und erfordert Domänenexperten, um relevante Entitäten zu extrahieren.
Zu den von der Medical NER API typischerweise erkannten Kategorien gehören:
- MEDIZINISCHER_ZUSTAND: Identifiziert Krankheiten, Verletzungen, Symptome oder gesundheitliche Beschwerden.
- MEDIKAMENTE: Namen von Medikamenten, Behandlungen oder anderen therapeutischen Substanzen.
- ANATOMIE: Begriffe, die sich auf Körperteile, Organe oder anatomische Strukturen beziehen.
- VERFAHREN: Kennzeichnet medizinische Eingriffe, Tests oder Operationen.
- TESTERGEBNIS: Hebt Ergebnisse medizinischer Tests hervor.
- PERSON: Identifiziert Personen, die an der Pflege oder dem Privatleben des Patienten beteiligt sind.
- ZEIT: Identifiziert zeitbezogene Referenzen wie Dauer, Häufigkeit oder bestimmte Daten.
Beispiele
1. Anerkennung klinischer Entitäten
In Gesundheitsakten sind große Mengen an medizinischen Informationen enthalten, meist in unstrukturierter Form. Die Annotation medizinischer Entitäten erleichtert die Umwandlung dieses unstrukturierten Inhalts in ein organisiertes Format.
2. Zuteilung
2.1 Arzneimittelattribute
Nahezu jede Krankenakte enthält Einzelheiten zu Medikamenten und ihren Eigenschaften, ein entscheidender Aspekt der klinischen Praxis. Es ist möglich, die verschiedenen Eigenschaften dieser Medikamente anhand etablierter Richtlinien genau zu bestimmen und zu kennzeichnen.
2.2 Labordatenattribute
Labordaten in Krankenakten enthalten häufig deren spezifische Attribute. Wir können diese Attribute der Labordaten gemäß festgelegten Richtlinien erkennen und annotieren.
2.3 Körpermaßattribute
Körpermaße, die oft auch Vitalfunktionen umfassen, werden in der Regel mit ihren jeweiligen Attributen in Krankenakten dokumentiert. Wir können diese verschiedenen Attribute im Zusammenhang mit Körpermaßen lokalisieren und kommentieren.
3. Onkologiespezifisches NER
Zusätzlich zu allgemeinen medizinischen NER-Anmerkungen (Named Entity Recognition) können wir uns auch mit speziellen Bereichen wie Onkologie und Radiologie befassen. Für den Bereich Onkologie können folgende spezifische NER-Entitäten annotiert werden: Krebsproblem, Histologie, Krebsstadium, TNM-Stadium, Krebsgrad, Dimension, klinischer Status, Tumormarkertest, Krebsmedizin, Krebschirurgie, Strahlung, untersuchte Gene, Variation Code und Body-Site.
4. Nebenwirkungen von NER und Beziehungen
Neben der Lokalisierung und Kommentierung primärer klinischer Einheiten und ihrer Beziehungen können wir auch die Nebenwirkungen hervorheben, die mit bestimmten Medikamenten oder Verfahren verbunden sind. Der skizzierte Ansatz umfasst:
- Kennzeichnung unerwünschter Wirkungen und der dafür verantwortlichen Wirkstoffe.
- Ermittlung und Dokumentation des Zusammenhangs zwischen der schädlichen Wirkung und ihrem Erreger.
5. Behauptungsstatus
Über die Lokalisierung klinischer Einheiten und ihrer Beziehungen hinaus können wir auch den Status, die Negation und das Subjekt dieser klinischen Einheiten kategorisieren.
Warum Shaip?
Engagiertes Team
Datenwissenschaftler verbringen über 80 % ihrer Zeit mit der Datenvorbereitung. Durch Outsourcing kann sich das Team auf die Entwicklung von Algorithmen konzentrieren und uns den mühsamen Teil der NER-Extraktion überlassen.
Skalierbarkeit
ML-Modelle erfordern das Sammeln und Markieren großer Mengen an Datensätzen, wodurch Unternehmen Ressourcen von anderen Teams beziehen müssen. Wir bieten Domänenexperten, die leicht skalierbar sind.
Bessere Qualität
Engagierte Fachexperten, die Tag für Tag Anmerkungen erstellen, leisten jeden Tag bessere Arbeit als ein Team, das Anmerkungsaufgaben in seinen vollen Terminkalender einbaut.
Betriebliche Abläufe
Unser Datenqualitätssicherungsprozess, technische Validierungen und mehrstufige Qualitätssicherung helfen uns, Qualität zu liefern, die oft die Erwartungen übertrifft.
Sicherheit mit Datenschutz
Wir sind für die Einhaltung höchster Standards der Datensicherheit und des Datenschutzes zertifiziert, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten
Wettbewerbsfähige Preisanpassung
Als Experten für die Kuratierung, Schulung und Verwaltung von Teams von Facharbeitern können wir sicherstellen, dass Projekte innerhalb des Budgets durchgeführt werden.
Verfügbarkeit & Lieferung
Hohe Netzwerkverfügbarkeit und pünktliche Bereitstellung von Daten, Diensten und Lösungen.
Globale Belegschaft
Mit einem Pool an Onshore- und Offshore-Ressourcen können wir Teams nach Bedarf für verschiedene Anwendungsfälle aufbauen und skalieren.
Menschen, Prozesse & Plattform
Mit einer Kombination aus einer globalen Belegschaft, einer robusten Plattform und betrieblichen Prozessen hilft Shaip bei der Einführung der anspruchsvollsten KI.
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