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Extrahieren Sie mithilfe der Entitätsextraktion wichtige Erkenntnisse aus unstrukturierten medizinischen Daten.
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
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.
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.
2.1 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.
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.
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:
Über die Lokalisierung klinischer Einheiten und ihrer Beziehungen hinaus können wir auch den Status, die Negation und das Subjekt dieser klinischen Einheiten kategorisieren.
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.
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.
Engagierte Fachexperten, die Tag für Tag Anmerkungen erstellen, leisten jeden Tag bessere Arbeit als ein Team, das Anmerkungsaufgaben in seinen vollen Terminkalender einbaut.
Unser Datenqualitätssicherungsprozess, technische Validierungen und mehrstufige Qualitätssicherung helfen uns, Qualität zu liefern, die oft die Erwartungen übertrifft.
Wir sind für die Einhaltung höchster Standards der Datensicherheit und des Datenschutzes zertifiziert, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten
Als Experten für die Kuratierung, Schulung und Verwaltung von Teams von Facharbeitern können wir sicherstellen, dass Projekte innerhalb des Budgets durchgeführt werden.
Hohe Netzwerkverfügbarkeit und pünktliche Bereitstellung von Daten, Diensten und Lösungen.
Mit einem Pool an Onshore- und Offshore-Ressourcen können wir Teams nach Bedarf für verschiedene Anwendungsfälle aufbauen und skalieren.
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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