Fallstudie: Lizenzierung medizinischer Datensätze
Transformation der Kinder- und Gynäkologieversorgung durch präzise Datenkuratierung und Annotationsschulung
Das Potenzial medizinischer Daten freisetzen: Umfassende Datenkuratierung, De-Identifizierung, ICD-10 CM und Annotation für ein überlegenes KI-Modelltraining.
Projektübersicht
Shaip kooperierte mit einem führenden KI-Unternehmen im Gesundheitswesen, um hochwertige, anonymisierte medizinische Datensätze für das Training fortschrittlicher NLP-Modelle zu kuratieren und zu kommentieren. Das Projekt konzentrierte sich auf die Fachrichtungen Pädiatrie und Gynäkologie und lieferte ambulante Patientenakten, die mit ICD-10-CM-Codes kommentiert wurden, über ein robustes API-Framework.
Der Datensatz wurde so strukturiert, dass das KI-Training anhand realer Gesundheitsdokumentation erleichtert wird und die Modellfähigkeit beim Verständnis klinischer Berichte verbessert wird.
Schlüsselstats
750 Seiten / ~ 300 ambulante Aufzeichnungen
Projektumfang
| Datensatztyp | Spezialprodukte | Volume | Erfasste Metadaten | Notizen |
|---|---|---|---|---|
| Medizinische Notizen | Pädiatrie | 375 Seiten (~150 Datensätze) | Dateiname, Spezialität, Dokumentart, Patientenklasse (ambulant) | Enthält Bewertungs-/Planabschnitte |
| Frauenarzt | 375 Seiten (~150 Datensätze) | |||
| Anmerkungen | ICD-10 CM (2023) | Vollständiger Datensatz | Code Mapping über API | Die Codevalidierung durch Programmierer liegt außerhalb des Geltungsbereichs |
Probleme
Das Projekt war mit mehreren kritischen Herausforderungen verbunden, die eine sorgfältige Planung und Umsetzung erforderten:
Die Beschaffung hochwertiger ambulanter Patientenakten ausschließlich aus den Bereichen Pädiatrie und Gynäkologie war eine Herausforderung. Jedes Dokument musste wichtige klinische Abschnitte wie „Beurteilung“ und „Plan“ enthalten, um präzise Anmerkungen zu ermöglichen.
Die vollständige Entfernung aller personenbezogenen Daten (PII) unter Beibehaltung des medizinischen Kontexts war für die Einhaltung des HIPAA unerlässlich. Dies erforderte detaillierte Überprüfungen, um Datenschutzverletzungen zu vermeiden.
Die Anwendung präziser ICD-10 CM (2023)-Codes über die API war aufgrund unterschiedlicher Erzählstile und medizinischer Terminologie komplex. Konsistenz und Genauigkeit bei der Kodierung waren entscheidend, um ein zuverlässiges Training des KI-Modells zu gewährleisten.
Die lückenlose Erfassung und Validierung von Metadaten wie Fachgebiet, Dokumenttyp und Patientenklasse war entscheidend. Jede Abweichung könnte das Modelltraining und die Nutzbarkeit der Daten beeinträchtigen.
Die Sicherstellung, dass alle Aufzeichnungen ausschließlich ambulanter Patienten waren, erhöhte die Komplexität, da viele klinische Dokumente gemischte Patientenklassen oder unvollständige Abschnitte enthalten können.
Um die Genauigkeitsschwelle von 90 % zu erreichen, waren mehrstufige Überprüfungen erforderlich, um Duplikate zu eliminieren, die Fachausrichtung zu validieren und die De-Identifizierung sicherzustellen – mit Bestimmungen für Nacharbeiten bei Bedarf.
Die Lösung
Umfassende Datenlizenzierung und -annotation
- Lizenzierte ambulante Aufzeichnungen für Kinderärzte und Gynäkologen
- Sicherstellung der Einbeziehung kritischer Abschnitte: Hauptbeschwerde, Verlauf, ROS, Beurteilung, Plan
- API-basierte ICD-10 CM-Annotation (Version 2023)
De-Identifizierung und Compliance
- PHI durch Platzhalter ersetzt (PERSONENNAME, DATUM, ORT usw.)
- Gewährleistung der Einhaltung der Datenschutzstandards im Gesundheitswesen
Metadaten-Tagging
- Erfasste detaillierte Metadaten pro Datei:
-
- Dateiname
- Fachgebiet (Pädiatrie oder Gynäkologie)
- Dokumenttyp (Follow-up, H&P, Konsultation)
- Patientenklasse (nur ambulant)
Qualitätskontrolle
- Strenge Qualitätsbewertungen mit:
- Keine doppelten Datensätze
- Validierung spezieller Übereinstimmungen
- Ambulante Untersuchung
- Metadaten-Konsistenzprüfung
- Ersetzen oder Korrigieren von Datensätzen mit einer Genauigkeitsschwelle von unter 90 %
Ergebnis
Shaip lieferte einen strukturierten, kommentierten Datensatz mit medizinischen Notizen, der es dem Kunden ermöglichte:
- Trainieren Sie KI-Modelle für die genaue Vorhersage des ICD-10 CM-Codes
- Verbessern Sie NLP-Fähigkeiten in realen Szenarien des Gesundheitswesens
- Einhaltung von Datenschutz- und Regulierungsstandards
- Skalieren Sie KI-Modelle im Gesundheitswesen in den Bereichen Pädiatrie und Gynäkologie
Shaips strukturierter Ansatz zur Datensatzkuratierung und -annotation hat unsere Erwartungen übertroffen. Die Genauigkeit, De-Identifizierung und Metadatenpräzision haben unsere KI-Modell-Trainingspipeline deutlich gestärkt.
