Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen
Optimieren Sie unstrukturierte Daten, um alltägliche Herausforderungen zu meistern. Vereinfachen Sie die Datenanalyse, gewinnen Sie umfassendere Erkenntnisse und bieten Sie Patienten mit NLP im Gesundheitswesen eine personalisierte Betreuung.
KI im Gesundheitswesen der nächsten Generation
NLP im Gesundheitswesen der nächsten Generation nutzt die Leistungsfähigkeit der hochentwickelten Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um unstrukturierte medizinische Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Diese innovative Technologie basiert auf einem großen Sprachmodell (LLM), das auf eine noch nie dagewesene Skala echter Patientenakten abgestimmt wurde, und bietet beispiellose Präzision und Geschwindigkeit bei der Verarbeitung und dem Verständnis komplexer Gesundheitsdaten. Von erweiterten Annotationsdiensten bis hin zu benutzerdefiniertem Modelltraining bietet es eine umfassende Lösung, die zu besseren Ergebnissen, betrieblicher Effizienz und Datensicherheit führt.
- Großes Sprachmodell im Gesundheitswesen: HealthcareNLP nutzt ein LLM, das auf 30 Mio. Patientenakten von echten Patienten abgestimmt ist, und bietet beispiellose Präzision bei der Verarbeitung unstrukturierter medizinischer Daten.
- Erweiterte Anmerkungsdienste: Mithilfe unseres fortschrittlichen LLM extrahieren unsere verfeinerten Annotationsdienste wichtige medizinische Informationen schnell und genau.
- Cloud-Unabhängigkeit und On-Premise-Hosting: Wir legen Wert auf Flexibilität und bieten Cloud-unabhängige Lösungen und On-Prem-Hosting-Optionen für überlegene Datenkontrolle und Sicherheit.
- Feste Preise, unbegrenzte Bearbeitung: Unser unkompliziertes Festkostenmodell gewährleistet eine unbegrenzte Dokumentenverarbeitung ohne versteckte Gebühren für skalierbare, vorhersehbare Abläufe.
- Benutzerdefiniertes Modelltraining: Wir bieten maßgeschneiderte Modellschulungen auf unserem LLM unter Verwendung realer, nicht identifizierter Patientendaten und stellen so robuste und datenschutzkonforme Gesundheits-Apps sicher.
Die stärksten klinischen NLP-APIs, die Geschwindigkeit und Einfachheit bieten
Extrahieren aussagekräftiger klinischer Einheiten aus unstrukturierten klinischen Daten
PHI-Redaktion
API zur De-Identifizierung geschützter Gesundheitsinformationen (PHI), die alle „direkten Identifikatoren“, d. h. alle Informationen, die zur Identifizierung des Patienten verwendet werden können, entfernt.
SnoMed & RxNorm
Implementieren Sie eine API für die medizinische Abrechnung und Kodierung, die Natural Language Processing (NLP) nutzt, um Snomed CT- und RxNorm-Identifikatoren zu prüfen und abzuleiten.
Loinc
Klinische API, die Labortestaufträge und -ergebnisse überprüft. Schalten Sie mit unserem NLP medizinische Laborbeobachtungen für Identifikatoren, Namen und Codes frei.
ICD-10
Hochpräzise API für die medizinische Kodierung, die auf Knopfdruck abrechnungsfähige ICD-10-CM- und PCS-Codes aus Patientenbesprechungsdokumenten extrahiert.
Anerkennung benannter Entitäten (NER)
Klinische NLP-API, die mithilfe von Deep-Learning-NLP-Modellen medizinische Einheiten, deren Kontext und Beziehungen aus großen Mengen unstrukturierter klinischer Daten extrahiert.
Benutzerdefinierte APIs
Maßgeschneidert für individuelle Bedürfnisse. Sie haben eine konkrete Anforderung? Das Team aus Forschern und Ingenieuren von HealthcareNLP wird es speziell für Sie entwickeln.
Anwendungsbeispiele
Modelle
Extrahierung
Modelle
Status
Erfolgsgeschichten
Onkologische Datenverbesserung: Lizenzierung, Anonymisierung und Annotation
Der Kunde, ein namhaftes Gesundheitsunternehmen, benötigte ein ausgefeiltes NLP-System zur Verwaltung einer großen Menge onkologischer Aufzeichnungen. Diese Fallstudie beschreibt detailliert unsere Arbeit zur Verbesserung der Kundenforschung durch präzise Datenannotation, strikte Anonymisierung und NLP-Implementierung, alles in Übereinstimmung mit den HIPAA-Vorschriften.
Problem: Das Projekt kombinierte eine fachmännische Analyse der klinischen Dokumentation, die Identifizierung medizinischer Einheiten und die Einhaltung des HIPAA zum Datenschutz und erforderte sowohl technische als auch strategische Anmerkungsfähigkeiten.
Lösung: Bereitstellung von 10,000 anonymisierten, gekennzeichneten Datensätzen für das NLP-Modell des Kunden unter Einhaltung der HIPAA-Standards und Verbesserung der Ergebnisse seiner onkologischen Forschung und Patientenversorgung.
Vorteile der KI im Gesundheitswesen von Shaip
Genaue
Unser NLP-Modell verfügt über eine hohe Genauigkeit bei der Verarbeitung medizinischer Texte.
Mühelos
Es sind keine Programmier- oder NLP-Kenntnisse erforderlich. Legen Sie in Sekundenschnelle los.
Schnittstelle
Greifen Sie auf die vereinfachte NLP-Implementierung und -Nutzung zu.
Anpassbarer
Passen Sie es an die individuellen Bedürfnisse und Anforderungen Ihres Unternehmens an und optimieren Sie es.
Interaktiv
Integrieren Sie es nahtlos in Ihre bestehenden Gesundheitssysteme und Arbeitsabläufe.
Höchste Standards an Datenschutz und Sicherheit
Unsere NLP-Technologie (Natural Language Processing) wurde mit strengen Maßnahmen entwickelt und implementiert, um vollständige Sicherheit zu gewährleisten.
- Modernste Verschlüsselungsprotokolle
- Gesicherte Datenspeicherung
- Einhaltung von HIPAA und DSGVO
- Transparente Datenschutzerklärung
Empfohlene Ressourcen
Mit
Lizenz Hochwertig
Gesundheits-/medizinische Daten
für KI- und ML-Modelle
Standardisierte Gesundheits-/Medizindatensätze, um Ihr KI-Projekt im Gesundheitswesen anzukurbeln.
Lösungen
Human Powered Entity Extraction / Recognition zum Trainieren von NLP-Modellen
Erschließen Sie wichtige Informationen in unstrukturierten Daten mit der Entitätsextraktion in NLP.
Mit
Datenanonymisierung gemäß HIPAA
Anonymisieren Sie Patientendaten, Dokumente und PDFs gemäß HIPAA und DSGVO.
Können Sie nicht finden, wonach Sie suchen?
Beginnen Sie noch heute mit unseren NLP-APIs für das Gesundheitswesen
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Unter Healthcare NLP versteht man die Anwendung von Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache im Gesundheitswesen, um komplexe medizinische Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu verarbeiten und zu verstehen, darunter unter anderem elektronische Gesundheitsakten, klinische Notizen, Forschungsarbeiten und Patientenfeedback.
NLP im Gesundheitswesen kann zur Vorhersage und Diagnose von Krankheiten, Empfehlungen für Behandlungspfade, zum Verständnis der Patientenstimmung, zur Automatisierung der Dateneingabe, zur Optimierung von Abrechnungsprozessen, zur Gesundheitsüberwachung und -warnung und vielem mehr eingesetzt werden.
NLP kann Gesundheitsdienstleistern dabei helfen, die Krankengeschichte, Symptome und Bedenken eines Patienten besser zu verstehen, was zu genaueren Diagnosen und personalisierten Behandlungsplänen führt. Es ermöglicht außerdem die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen und erleichtert die Forschung, prädiktive Modellierung und proaktives Gesundheitsmanagement.
Zu den Herausforderungen gehören der Umgang mit unstrukturierten und nicht standardisierten medizinischen Daten, die Gewährleistung von Datenschutz und -sicherheit, die Überwindung sprachlicher und kultureller Barrieren sowie die Integration von NLP-Systemen in die bestehende IT-Infrastruktur des Gesundheitswesens.
NLP im Gesundheitswesen muss alle relevanten Datenschutzgesetze und -vorschriften einhalten, wie beispielsweise den Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) in den USA. Dies kann die Anonymisierung von Daten, die Einholung der Einwilligung des Patienten und die Umsetzung strenger Datensicherheitsmaßnahmen umfassen.
Ja, NLP im Gesundheitswesen kann ein wertvolles Werkzeug in der Telemedizin sein, indem es die Fernüberwachung von Patienten erleichtert, die gesprochene oder geschriebene Sprache des Patienten in Echtzeit interpretiert und Ärzten hilft, Patienten aus der Ferne zu diagnostizieren und zu behandeln.
NLP kann die medizinische Forschung unterstützen, indem es den Prozess der Literaturrecherche und Datenextraktion automatisiert, Muster und Trends in großen Datensätzen erkennt und Forschern hilft, komplexe medizinische Terminologie zu verstehen.
Ja, durch die Analyse von Mustern in Patientendaten und medizinischer Literatur können NLP-Algorithmen die Wahrscheinlichkeit von Krankheiten vorhersagen. Diese Vorhersagemodelle können Ärzten bei der Früherkennung und Prävention helfen.
NLP kann wichtige klinische Informationen aus EHRs extrahieren und interpretieren, wie z. B. Diagnosen, Symptome und Behandlungen. Dies kann Gesundheitsdienstleistern dabei helfen, EHR-Daten besser zu nutzen, was zu besseren Patientenergebnissen führt.
Die Zukunft des NLP im Gesundheitswesen könnte ein ausgefeilteres Verständnis der medizinischen Sprache, eine Echtzeitverarbeitung von Patientendaten und eine nahtlose Integration mit anderen Gesundheitstechnologien beinhalten. Es birgt das Potenzial, die Patientenversorgung, die medizinische Forschung und die Gesundheitsverwaltung zu revolutionieren.