Reconhecimento de Entidade Nomeada para Saúde
Extraia insights essenciais de dados médicos não estruturados usando extração de entidades.
Clientes em destaque
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
o que é NER
Analise dados para descobrir insights significativos
O Named Entity Recognition (NER) na área da saúde detecta e categoriza entidades como nomes de pacientes, termos médicos e diversas terminologias a partir de texto não estruturado. Esta capacidade eleva a extração de dados, facilita a recuperação de informações e capacita sistemas sofisticados de IA, estabelecendo-a como um instrumento essencial para instituições de saúde.
O Shaip NER foi feito sob medida para ajudar as instituições de saúde a decifrar detalhes vitais em dados não estruturados, revelando conexões entre entidades em relatórios médicos, documentos de seguros, avaliações de pacientes, notas clínicas, etc. , independentemente da sua magnitude.
Nossa especialidade
Reconhecimento de entidade nomeada (NER)
A API Clinical NER identifica e extrai entidades médicas, seu contexto e relacionamento de grandes blocos de dados clínicos não estruturados usando modelos de PNL de aprendizado profundo. No contexto da saúde, a API pode detectar e categorizar com precisão palavras ou frases em um texto que represente informações clinicamente significativas.
Identificação do problema, estrutura anatômica, medicamento, procedimento a partir de registros médicos como EHRs; geralmente não são estruturados e requerem processamento adicional para extrair informações estruturadas. Isto é muitas vezes complexo e requer especialistas no domínio para extrair entidades relevantes.
As categorias normalmente detectadas pela API Medical NER incluem:
- CONDIÇÃO MÉDICA: Identifica doenças, lesões, sintomas ou quaisquer problemas de saúde.
- MEDICAMENTO: Nomes de medicamentos, tratamentos ou outras substâncias terapêuticas.
- ANATOMIA: Termos relacionados a partes do corpo, órgãos ou estruturas anatômicas.
- PROCEDIMENTOS: Identifica intervenções médicas, testes ou operações.
- RESULTADO DO TESTE: Destaca os resultados dos exames médicos.
- PESSOA: Identifica indivíduos envolvidos no cuidado ou na vida pessoal do paciente.
- TEMPO: Identifica referências relacionadas ao tempo, como durações, frequências ou datas específicas.
Exemplos
1. Reconhecimento de Entidade Clínica
Um vasto volume de informações médicas está presente nos registros de saúde, predominantemente de forma não estruturada. A anotação de entidade médica facilita a transformação desse conteúdo não estruturado em um formato organizado.
2. atribuição
2.1 Atributos do Medicamento
Quase todos os registros médicos contêm detalhes sobre os medicamentos e suas características, um aspecto crucial da prática clínica. É possível identificar e marcar os diferentes atributos desses medicamentos seguindo diretrizes estabelecidas.
2.2 Atributos de dados de laboratório
Os dados laboratoriais nos registros médicos geralmente incluem seus atributos específicos. Podemos discernir e anotar esses atributos dos dados de laboratório de acordo com as diretrizes estabelecidas.
2.3 Atributos de Medição Corporal
As medidas corporais, muitas vezes abrangendo sinais vitais, são normalmente documentadas com seus respectivos atributos em registros médicos. Podemos identificar e anotar esses vários atributos relacionados às medidas corporais.
3. NER específico para oncologia
Além das anotações médicas gerais de reconhecimento de entidade nomeada (NER), podemos nos aprofundar em domínios especializados, como oncologia e radiologia. Para o domínio oncológico, as entidades NER específicas que podem ser anotadas incluem: Problema do Câncer, Histologia, Estágio do Câncer, Estágio TNM, Grau do Câncer, Dimensão, Estado Clínico, Teste de Marcador Tumoral, Medicina do Câncer, Cirurgia do Câncer, Radiação, Gene Estudado, Variação Código e site do corpo.
4. Efeito adverso NER e relacionamento
Além de identificar e anotar entidades clínicas primárias e suas relações, também podemos destacar os efeitos colaterais associados a medicamentos ou procedimentos específicos. A abordagem delineada envolve:
- Marcação dos efeitos adversos e dos agentes responsáveis por eles.
- Determinar e documentar a relação entre o efeito adverso e seu agente causador.
5. Status da afirmação
Além de identificar entidades clínicas e suas relações, também podemos categorizar o Status, a Negação e o Sujeito pertencentes a essas entidades clínicas.
Por que Shaip?
Equipe Dedicada
Os cientistas de dados gastam mais de 80% do tempo na preparação de dados. Com a terceirização, a equipe pode focar no desenvolvimento de algoritmos, deixando para nós a parte tediosa de extrair o NER.
Escalabilidade
Os modelos de ML exigem a coleta e marcação de grandes blocos de conjuntos de dados, o que exige que as empresas extraiam recursos de outras equipes. Oferecemos especialistas em domínio que podem ser facilmente dimensionados.
Melhor qualidade
Especialistas de domínio dedicados, que anotam dia após dia, farão – qualquer dia – um trabalho superior em comparação com uma equipe, que acomoda tarefas de anotação em suas agendas lotadas.
Excelência Operacional
Nosso processo de garantia de qualidade de dados, validações técnicas e controle de qualidade em vários estágios nos ajudam a fornecer qualidade que muitas vezes excede as expectativas.
Segurança com privacidade
Somos certificados por manter os mais altos padrões de segurança de dados com privacidade para garantir a confidencialidade
Preços competitivos
Como especialistas em curadoria, treinamento e gerenciamento de equipes de trabalhadores qualificados, podemos garantir que os projetos sejam entregues dentro do orçamento.
Disponibilidade e entrega
Alta disponibilidade de rede e entrega pontual de dados, serviços e soluções.
Força de trabalho global
Com um conjunto de recursos onshore e offshore, podemos construir e dimensionar equipes conforme necessário para vários casos de uso.
Pessoas, Processo e Plataforma
Com a combinação de uma força de trabalho global, plataforma robusta e processos operacionais, a Shaip ajuda a lançar a IA mais desafiadora.
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