Benannt Entitéit Unerkennung fir Gesondheetsariichtung

Entitéitsextraktioun / Unerkennung fir NLP Modeller ze trainéieren

Extrait wesentlech Abléck vun onstrukturéierten medizineschen Donnéeën mat Entitéitsextraktioun.

Benannt Entitéit Unerkennung Servicer

Featured Clienten

Empowering Teams fir weltwäit féierend AI Produkter ze bauen.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

Wat ass NER

Analyséiert Daten fir sënnvoll Abléck ze entdecken

Named Entity Recognition (NER) an der Gesondheetsariichtung entdeckt a kategoriséiert Entitéite wéi Patientennimm, medizinesch Begrëffer a verschidde Terminologien aus onstrukturéierten Text. Dës Kapazitéit erhéicht d'Datenextraktioun, erliichtert d'Informatiounsrecuperatioun, an erméiglecht raffinéiert AI Systemer, et etabléiert et als e wesentlecht Instrument fir Gesondheetsinstituter. 

Shaip NER ass ugepasst fir Gesondheetsinstituter ze hëllefen vital Detailer an onstrukturéierten Donnéeën z'entschlësselen, Verbindungen tëscht Entitéiten a medizinesche Berichter, Versécherungsdokumenter, Patientebewäertungen, klineschen Notizen, asw. , onofhängeg vun hirer Gréisst.

Beispiller

1. Klinesch Entitéit Unerkennung

E grousse Volume vun medezinesch Informatioun ass präsent an Gesondheetsrecords, haaptsächlech op eng onstrukturéiert Manéier. Medizinesch Entitéit Annotatioun erliichtert d'Transformatioun vun dësem onstrukturéierten Inhalt an en organiséiert Format.

Klinesch Entitéit Annotatioun
Medezin Attributer

2. Attributioun

2.1 Medezin Attributer

Bal all medizinesche Rekord enthält Detailer iwwer Medikamenter an hir Charakteristiken, e wesentlechen Aspekt vun der klinescher Praxis. Et ass méiglech déi verschidden Attributer vun dësen Medikamenter ze identifizéieren an ze markéieren no etabléierte Richtlinnen.

 

2.2 Labo Data Attributer

Laboratoire Daten a medizinesche Rekorder enthalen dacks hir spezifesch Attributer. Mir kënnen dës Attributer vun de Labodaten ënnerscheeden an annotéieren am Aklang mat etabléierte Richtlinnen.

Labo Daten Attributer
Kierpermiessungsattributer

2.3 Kierper Mooss Attributer

Kierpermiessungen, déi dacks vital Schëlder enthalen, ginn typesch mat hiren jeweilegen Attributer a medizinesche Rekorder dokumentéiert. Mir kënnen dës verschidden Attributer am Zesummenhang mat Kierpermiessungen identifizéieren an annotéieren.

3. Onkologie Spezifesch NER

Zousätzlech zu allgemenge medizinesche Named Entity Recognition (NER) Annotatiounen, kënne mir a spezialiséiert Domainen wéi Onkologie a Radiologie verdéiwen. Fir den Onkologieberäich sinn déi spezifesch NER Entitéiten, déi annotéiert kënne ginn, enthalen: Kriibsproblem, Histologie, Kriibsstadium, TNM Stadium, Kriibsgrad, Dimensioun, Klinesch Status, Tumor Marker Test, Kriibsmedizin, Kriibschirurgie, Stralung, Gen studéiert, Variatioun Code, a Kierper Site.

Onkologie spezifesch Ner Annotatioun
Negativ Effekt Annotatioun

4. negativ Effekt NER & Relatioun

Zousätzlech fir primär klinesch Entitéiten an hir Relatiounen ze identifizéieren an ze annotéieren, kënne mir och d'Nebenwirkungen ervirhiewen, déi mat spezifesche Medikamenter oder Prozedure verbonne sinn. Déi geschriwwe Approche beinhalt:

  1. Tagging negativ Effekter an Agenten verantwortlech fir si.
  2. D'Bestëmmung an d'Dokumentatioun vun der Relatioun tëscht dem negativen Effekt a sengem causative Agent.

5. Behaaptung Status

Zousätzlech zu klineschen Entitéiten an hir Bezéiungen ze identifizéieren, kënne mir och de Status, Negatioun an Thema betreffend dës klinesch Entitéite kategoriséieren.

Status-Negatioun-Betreff

Firwat Shaip?

Team dedicéieren

Datewëssenschaftler verbréngen iwwer 80% vun der Zäit an der Datepräparatioun. Mat Outsourcing kann d'Team sech op d'Entwécklung vun Algorithmen konzentréieren, deen langweilegen Deel vum NER extrahéieren fir eis ze loossen.

Skalierbarkeet

ML Modeller erfuerderen d'Sammlung & Tagging vu grousse Stécker vun Datesätz, déi Firmen erfuerderen Ressourcen vun aneren Teams ze zéien. Mir bidden Domain Experten déi liicht skaléiert kënne ginn.

Besser Qualitéit

Engagéiert Domain Experten, déi Dag-an-Dag-Out annotéieren wäerten - all Dag - eng super Aarbecht maachen am Verglach zu engem Team, déi Annotatiounsaufgaben an hire beschäftegten Zäitplang ophuelen.

Operational Excellence

Eisen Datequalitéitssécherungsprozess, Tech Validatiounen, & Multi-Stage QA, hëlleft eis Qualitéit ze liwweren déi dacks d'Erwaardungen iwwerschreift.

Sécherheet mat Privatsphär

Mir sinn zertifizéiert fir déi héchste Standards vun Datesécherheet mat Privatsphär z'erhalen fir Vertraulechkeet ze garantéieren

Competitive Pricing

Als Experten am Curating, Training a Gestioun vun Teams vu qualifizéierten Aarbechter kënne mir garantéieren datt Projete bannent Budget geliwwert ginn.

Disponibilitéit & Liwwerung

Héich Netzwierk up-time & on-time Liwwerung vun Daten, Servicer & Léisungen.

Global Aarbechtskräften

Mat engem Pool vun Onshore & Offshore Ressourcen, kënne mir Teams bauen a skaléieren wéi néideg fir verschidde Benotzungsfäll.

Leit, Prozess & Plattform

Mat Kombinatioun vun enger globaler Aarbechtskräfte, robuster Plattform, & operationelle Prozesser, hëlleft Shaip déi schwieregste AI ze lancéieren.

Shaip kontaktéiert eis

Wëllt Dir Är eege NER Trainingsdaten bauen?

Kontaktéiert eis elo fir ze léieren wéi mir e personaliséierten NER Dataset fir Är eenzegaarteg AI / ML Léisung sammele kënnen

  • Andeems Dir Iech registréiert, sinn ech mam Shaip averstanen Gréisst vun der Datei an Konditioune vum Service a gitt meng Zoustëmmung fir B2B Marketing Kommunikatioun vu Shaip ze kréien.