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Extrahieren Sie mithilfe der Entitätsextraktion wichtige Erkenntnisse aus unstrukturierten medizinischen Daten.
Named Entity Recognition (NER) im Gesundheitswesen erkennt und kategorisiert Entitäten wie Patientennamen, medizinische Fachbegriffe und verschiedene Terminologien aus unstrukturiertem Text. Durch die Kategorisierung von Entitäten wie Krankheiten, Behandlungen und Symptomen ermöglicht NER eine effektivere Informationsextraktion und ein effektiveres medizinisches Datenmanagement.
Shaip NER unterstützt Gesundheitseinrichtungen dabei, wichtige Details in unstrukturierten Daten zu entschlüsseln und Zusammenhänge zwischen Entitäten in medizinischen Berichten, Versicherungsdokumenten, Patientenberichten, klinischen Notizen usw. aufzudecken. Mithilfe von Relationenextraktionstechniken werden Beziehungen zwischen medizinischen Entitäten automatisch identifiziert und klassifiziert. Dies unterstützt eine verbesserte Datenstrukturierung und Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen. Dank unserer umfassenden NLP-Expertise liefern wir Einblicke und bewältigen komplexe Annotationsprojekte, unabhängig von ihrer Größenordnung.
In Gesundheitsakten ist eine große Menge medizinischer Informationen enthalten, überwiegend unstrukturiert. Biomedizinische Text-Mining-Techniken werden im biomedizinischen Bereich häufig eingesetzt, um relevante biomedizinische Einheiten und Zusammenhänge aus diesen großen unstrukturierten Datensätzen zu extrahieren und zu analysieren. Die Annotation medizinischer Einheiten erleichtert die Transformation dieser unstrukturierten Inhalte in ein strukturiertes 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, oft auch Vitalfunktionen, werden üblicherweise mit ihren jeweiligen Attributen in Krankenakten dokumentiert. Wir können diese verschiedenen Attribute im Zusammenhang mit Körpermaßen genau bestimmen und kommentieren. Diese Kommentare können auch dazu beitragen, klinische Ereignisse in Krankenakten zu verfolgen und zu analysieren.
Neben allgemeinen medizinischen NER-Annotationen können wir uns auch mit Spezialgebieten wie der Onkologie befassen. Im onkologischen Bereich können folgende NER-Entitäten annotiert werden: Krebsproblem, Histologie, Krebsstadium, TNM-Stadium, Krebsgrad, Dimension, klinischer Status, Tumormarkertest, Krebsmedizin, Krebschirurgie, Bestrahlung, untersuchtes Gen, Variationscode und Körperstelle.
Zu den Schlüsselelementen bei der Entwicklung und Anwendung von NER-Modellen für die Onkologie gehören die Etablierung einer robusten Forschungsmethodik, eine gründliche Bewertung der Modellleistung und die Integration domänenspezifischer Techniken zur Verbesserung von Genauigkeit und Effizienz.
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.
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
Eine effektive Datenerfassung und die Sicherstellung der Datenverfügbarkeit sind unerlässlich für die Entwicklung robuster NER-Systeme im Gesundheitswesen. Sowohl der Trainings- als auch der Feinabstimmungsprozess hängen von qualitativ hochwertigen, gut annotierten Datensätzen ab, um die Modellleistung für spezifische medizinische NER-Aufgaben zu optimieren.
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Klinische NER ist eine Technik der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), die verwendet wird, um spezifische Entitäten wie Krankheiten, Symptome, Medikamente und Verfahren aus unstrukturierten medizinischen Daten zu identifizieren und zu extrahieren. Dabei werden KI-Modelle anhand annotierter Datensätze trainiert, um Muster zu erkennen und klinische Begriffe präzise zu klassifizieren.
Klinische NER hilft dabei, unstrukturierte medizinische Daten in strukturierte, umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Dadurch kann KI die Diagnostik verbessern, Trends in der Patientenversorgung erkennen und eine bessere Entscheidungsfindung unterstützen, was letztendlich zu besseren Ergebnissen im Gesundheitswesen führt.
NER wird verwendet, um wichtige Informationen aus klinischen Notizen, elektronischen Patientenakten (EHRs), Pathologieberichten und radiologischen Zusammenfassungen zu extrahieren. Es hilft bei der Identifizierung von Entitäten wie Erkrankungen, Behandlungen und Laborergebnissen für Analysen und die Steigerung der Betriebseffizienz.
Zu den Herausforderungen zählen der Umgang mit komplexer medizinischer Terminologie, Abkürzungen und unterschiedlichen Dokumentationsstilen. Die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA und die Wahrung der Genauigkeit bei der Arbeit mit unterschiedlichen Datensätzen stellen ebenfalls erhebliche Hürden dar.
Klinische NER-Modelle werden anhand domänenspezifischer Datensätze trainiert, um den Kontext und die Bedeutung von Abkürzungen und komplexen Begriffen zu verstehen. Dieses Training gewährleistet eine hohe Genauigkeit bei der Extraktion relevanter Entitäten trotz unterschiedlicher medizinischer Fachbegriffe.
Für die Schulung werden kommentierte Datensätze wie klinische Notizen, elektronische Patientenakten, Pathologieberichte und andere Gesundheitsdokumente benötigt. Diese Datensätze müssen von Fachexperten sorgfältig beschriftet werden, um Genauigkeit und Relevanz zu gewährleisten.
Klinische NER wird bei der EHR-Datenextraktion, der Identifizierung von Krankheiten und Medikamenten, der Automatisierung der Bearbeitung von Versicherungsansprüchen und der Unterstützung der klinischen Forschung eingesetzt. Sie ist auch entscheidend für die Erstellung von KI-Modellen, die die Entscheidungsfindung bei der Diagnostik und Behandlungsplanung unterstützen.
Durch die Automatisierung der Extraktion wichtiger Informationen aus unstrukturierten Daten reduziert Clinical NER den manuellen Aufwand, beschleunigt Prozesse wie die Patientendokumentation und die Bearbeitung von Ansprüchen und bietet umsetzbare Erkenntnisse für eine bessere Patientenversorgung.
Der Umgang mit sensiblen medizinischen Daten erfordert die strikte Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie HIPAA. Kommentierte Daten müssen anonymisiert werden, um die Patientenvertraulichkeit zu wahren und gleichzeitig hochwertige Trainingsdaten für KI-Modelle bereitzustellen.
Shaip kombiniert Fachkompetenz, fortschrittliche Annotationstools und einen robusten Qualitätssicherungsprozess, um präzise und skalierbare klinische NER-Lösungen zu liefern. Die Services sind auf die besonderen Anforderungen von KI-Projekten im Gesundheitswesen zugeschnitten und gewährleisten Compliance und Präzision.
