A Shaip agora faz parte do ecossistema da Ubiquity: a mesma equipe, agora com recursos ampliados para dar suporte aos clientes em grande escala.
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Extraia insights essenciais de dados médicos não estruturados usando extração de entidades.
O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) na área da saúde detecta e categoriza entidades como nomes de pacientes, termos médicos e diversas terminologias a partir de texto não estruturado. Ao categorizar entidades como doenças, tratamentos e sintomas, o NER facilita a extração de informações e o gerenciamento de dados médicos mais eficazes.
O Shaip NER foi desenvolvido para auxiliar instituições de saúde a decifrar detalhes vitais em dados não estruturados, revelando conexões entre entidades em laudos médicos, documentos de convênios, avaliações de pacientes, anotações clínicas, etc. Técnicas de extração de relações são utilizadas para identificar e classificar automaticamente as relações entre entidades médicas, contribuindo para a estruturação de dados e a tomada de decisões em saúde. Apoiados por nossa profunda expertise em PLN, fornecemos insights e lidamos com projetos complexos de anotação, independentemente de sua magnitude.
Um vasto volume de informações médicas está presente em registros de saúde, predominantemente de forma não estruturada. Técnicas de mineração de texto biomédico são amplamente utilizadas na área biomédica para extrair e analisar entidades e relacionamentos biomédicos relevantes desses grandes conjuntos de dados não estruturados. A anotação de entidades médicas 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
Medidas corporais, muitas vezes abrangendo sinais vitais, são normalmente documentadas com seus respectivos atributos em prontuários médicos. Podemos identificar e anotar esses diversos atributos relacionados às medidas corporais. Essas anotações também podem ajudar a rastrear e analisar eventos clínicos documentados em prontuários médicos.
Além da anotação geral de NER médica, podemos nos aprofundar em domínios especializados, como oncologia. Para o domínio oncológico, as entidades NER específicas que podem ser anotadas incluem: Problema do Câncer, Histologia, Estadiamento do Câncer, Estadiamento TNM, Grau do Câncer, Dimensão, Estado Clínico, Teste de Marcador Tumoral, Medicina do Câncer, Cirurgia do Câncer, Radiação, Gene Estudado, Código de Variação e Local do Corpo.
Os principais elementos no desenvolvimento e aplicação de modelos NER para oncologia incluem o estabelecimento de uma metodologia de pesquisa robusta, uma avaliação completa do desempenho do modelo e a integração de técnicas específicas de domínio para melhorar a precisão e a eficiência.
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.
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
A coleta eficaz de dados e a garantia de sua disponibilidade são essenciais para o desenvolvimento de sistemas robustos de NER (Reconhecimento de Entidades Nomeadas) na área da saúde. Tanto o processo de treinamento quanto o de ajuste fino dependem de conjuntos de dados bem anotados e de alta qualidade para otimizar o desempenho do modelo em tarefas específicas de NER na área médica.
Entre em contato conosco agora para saber como podemos coletar um conjunto de dados NER personalizado para sua solução exclusiva de IA/ML
NER Clínica é uma técnica de processamento de linguagem natural (PLN) usada para identificar e extrair entidades específicas, como doenças, sintomas, medicamentos e procedimentos, de dados médicos não estruturados. Ela funciona treinando modelos de IA em conjuntos de dados anotados para reconhecer padrões e classificar termos clínicos com precisão.
O Clinical NER ajuda a converter dados médicos não estruturados em insights estruturados e acionáveis. Isso permite que a IA aprimore diagnósticos, identifique tendências no atendimento ao paciente e apoie a tomada de decisões, aprimorando, em última análise, os resultados da saúde.
O NER é usado para extrair informações críticas de notas clínicas, prontuários eletrônicos de saúde (PEs), relatórios de patologia e resumos radiológicos. Ele ajuda a identificar entidades como condições médicas, tratamentos e resultados laboratoriais para análise e eficiência operacional.
Os desafios incluem lidar com terminologia médica complexa, abreviações e variações nos estilos de documentação. Garantir a conformidade com regulamentações como a HIPAA e manter a precisão ao trabalhar com conjuntos de dados diversos também são obstáculos significativos.
Os modelos clínicos de NER são treinados usando conjuntos de dados específicos de cada domínio para compreender o contexto e o significado de abreviações e termos complexos. Esse treinamento garante alta precisão na extração de entidades relevantes, apesar das variações na linguagem médica.
O treinamento exige conjuntos de dados anotados, como notas clínicas, prontuários eletrônicos de saúde, relatórios de patologia e outros documentos de saúde. Esses conjuntos de dados devem ser meticulosamente rotulados por especialistas na área para garantir precisão e relevância.
A NER clínica é usada na extração de dados de prontuários eletrônicos de saúde (EHR), na identificação de doenças e medicamentos, na automatização do processamento de solicitações de seguro e no auxílio à pesquisa clínica. Também é fundamental para a construção de modelos de IA que auxiliam na tomada de decisões em diagnósticos e planejamento de tratamentos.
Ao automatizar a extração de informações importantes de dados não estruturados, o Clinical NER reduz o esforço manual, acelera processos como registros de pacientes e processamento de reivindicações e fornece insights práticos para melhor atendimento ao paciente.
O tratamento de dados médicos sensíveis exige conformidade rigorosa com normas de privacidade, como a HIPAA. Dados anotados devem ser desidentificados para proteger a confidencialidade do paciente e, ao mesmo tempo, fornecer dados de treinamento de alta qualidade para modelos de IA.
A Shaip combina expertise na área, ferramentas avançadas de anotação e um processo robusto de garantia de qualidade para fornecer soluções de NER Clínicas precisas e escaláveis. Seus serviços são personalizados para atender às necessidades específicas de projetos de IA na área da saúde, garantindo conformidade e precisão.
