Inteligência Artificial em Saúde

Simplifique os dados não estruturados para superar os desafios diários. Simplifique a análise de dados, obtenha melhores insights e forneça atendimento personalizado aos pacientes com PNL de saúde.

IA de saúde

As APIs clínicas de PNL mais fortes que oferecem velocidade e simplicidade

Apis de PNL Clínica

Extraindo entidades clínicas significativas de dados clínicos não estruturados

Redação de PHI

API para desidentificação de informações de saúde protegidas (PHI), que elimina todos os “identificadores diretos”, ou seja, todas as informações que podem ser usadas para identificar o paciente.

SnoMed e RxNorm

Implemente uma API para faturamento e codificação médica que utilize Processamento de Linguagem Natural (PNL) para examinar e derivar identificadores Snomed CT e RxNorm.

 

Lombo

API clínica que inspeciona pedidos e resultados de testes laboratoriais. Desbloqueie observações de laboratório médico para identificadores, nomes e códigos usando nossa PNL.

ICD-10

API altamente precisa para codificação médica que extrai códigos ICD-10-CM e PCS faturáveis ​​de documentos de atendimento de pacientes com o clique de um botão.

Reconhecimento de entidade nomeada (NER)

API de PNL clínica que extrai entidades médicas, seu contexto e relacionamento de grandes blocos de dados clínicos não estruturados usando modelos de PNL de aprendizado profundo.

APIs personalizadas

Feito sob medida para necessidades personalizadas. Você tem um requisito específico? A equipe de pesquisadores e engenheiros da HealthcareNLP irá construí-lo, especialmente para você.

Casos de uso

De-identificação
De-identificação
Reconhecimento de Entidade Clínica
Reconhecimento de Entidade Clínica
Modelos Oncológicos
Oncologia
Modelos
Relação
Processo de
Extração de Relação
Modelos de Radiologia
Radiologia
Modelos
afirmação
Status
Status de afirmação

Histórias de sucesso

Aprimoramento de dados oncológicos: licenciamento, desidentificação e anotação

O cliente, uma importante entidade de saúde, precisava de um sistema sofisticado de PNL para lidar com uma grande quantidade de registros oncológicos. Este estudo de caso detalha nosso trabalho para melhorar a pesquisa do cliente por meio de anotação precisa de dados, desidentificação rigorosa e implementação de PNL, tudo em conformidade com os regulamentos da HIPAA.

Problema: O projeto combinou análise especializada de documentação clínica, identificação de entidades médicas e adesão de privacidade à HIPAA, exigindo habilidades de anotação técnicas e estratégicas.

Alternativa? Entregou 10,000 registros rotulados e não identificados para o modelo de PNL do cliente, aderindo aos padrões HIPAA e aprimorando suas pesquisas oncológicas e resultados de atendimento ao paciente.

Estudo de caso de PNL em oncologia

Benefícios de IA de saúde da Shaip

Preciso

Preciso

Nosso modelo de PNL possui alta precisão no processamento de textos médicos.

Sem esforço

Sem esforço

Nenhum conhecimento de codificação ou PNL é necessário. Comece em questão de segundos.

Interface

Interface

Acesse implementação e uso simplificados de PNL.

Customizável

Customizável

Adapte-se e ajuste-se às necessidades e requisitos exclusivos da sua organização.

Interoperável

Interoperável

Integre-o perfeitamente aos seus sistemas e fluxos de trabalho de saúde existentes.

Os mais altos padrões de privacidade e segurança

Nossa tecnologia de Processamento de Linguagem Natural (PNL) é projetada e implementada com medidas rigorosas para garantir total segurança e proteção.

  • Protocolos de criptografia de última geração
  • Armazenamento de dados seguro
  • Aderência à HIPAA e GDPR
  • Política de privacidade transparente
Privacidade e Amplificação Shaip; Segurança
smartphone na mão

Não consegue encontrar o que procura?

Comece hoje mesmo com nossas APIs Healthcare NLP

  • Ao me registrar, concordo com Shaip Política de Privacidade e Termos de Serviço e fornecer meu consentimento para receber comunicações de marketing B2B da Shaip.

Healthcare PNL é a aplicação de tecnologias de processamento de linguagem natural no setor de saúde para extrair, processar e compreender dados médicos complexos de várias fontes, incluindo registros eletrônicos de saúde, notas clínicas, artigos de pesquisa e feedback de pacientes, entre outros.

A PNL na área da saúde pode ser usada para previsão e diagnóstico de doenças, recomendações de caminhos de tratamento, compreensão do sentimento do paciente, automatização da entrada de dados, otimização de processos de faturamento, monitoramento e alertas de saúde e muito mais.

A PNL pode ajudar os profissionais de saúde a compreender melhor o histórico, os sintomas e as preocupações de um paciente, levando a diagnósticos mais precisos e planos de tratamento personalizados. Também permite o processamento eficiente de grandes quantidades de dados, facilitando a pesquisa, a modelagem preditiva e o gerenciamento proativo da saúde.

Alguns desafios incluem lidar com dados médicos não estruturados e não padronizados, garantir a privacidade e segurança dos dados, superar barreiras linguísticas e culturais e integrar sistemas de PNL com a infraestrutura de TI de saúde existente.

A PNL de saúde deve cumprir todas as leis e regulamentos relevantes de privacidade de dados, como a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA) nos EUA. Isso pode envolver o anonimato de dados, a obtenção do consentimento do paciente e a implementação de medidas rigorosas de segurança de dados.

Sim, a PNL de saúde pode ser uma ferramenta valiosa em telemedicina, facilitando o monitoramento remoto de pacientes, interpretando a linguagem falada ou escrita do paciente em tempo real e ajudando os médicos a diagnosticar e tratar pacientes remotamente.

A PNL pode auxiliar na pesquisa médica, automatizando o processo de revisão da literatura e extração de dados, identificando padrões e tendências em grandes conjuntos de dados e ajudando os pesquisadores a compreender a terminologia médica complexa.

Sim, ao analisar padrões nos dados dos pacientes e na literatura médica, os algoritmos da PNL podem prever a probabilidade de doenças. Esses modelos preditivos podem auxiliar os médicos na detecção precoce e nos cuidados preventivos.

A PNL pode extrair e interpretar informações clínicas importantes dos EHRs, como diagnósticos, sintomas e tratamentos. Isto pode ajudar os prestadores de cuidados de saúde a fazer melhor uso dos dados do EHR, levando a melhores resultados para os pacientes.

O futuro da PNL em saúde pode envolver uma compreensão mais sofisticada da linguagem médica, processamento em tempo real de dados de pacientes e integração perfeita com outras tecnologias de saúde. Ele tem o potencial de revolucionar o atendimento ao paciente, a pesquisa médica e a administração da saúde.