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Extraia insights essenciais de dados médicos não estruturados usando extração de entidades.
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
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.
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.
2.1 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.
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.
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:
Além de identificar entidades clínicas e suas relações, também podemos categorizar o Status, a Negação e o Sujeito pertencentes a essas entidades clínicas.
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.
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.
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.
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.
Somos certificados por manter os mais altos padrões de segurança de dados com privacidade para garantir a confidencialidade
Como especialistas em curadoria, treinamento e gerenciamento de equipes de trabalhadores qualificados, podemos garantir que os projetos sejam entregues dentro do orçamento.
Alta disponibilidade de rede e entrega pontual de dados, serviços e soluções.
Com um conjunto de recursos onshore e offshore, podemos construir e dimensionar equipes conforme necessário para vários casos de uso.
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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