사용 사례 다운로드
암을 정복하려면 데이터가 결단만큼 중요합니다. Shaip에서는 고객이 혁신, 정확성 및 개인 정보 보호에 대한 증거인 맞춤형 NLP 모델을 개발할 수 있도록 지원함으로써 종양학 연구에서 큰 도약을 가능하게 한 것을 자랑스럽게 생각합니다.
과제 이해
의료 분야의 선두주자인 우리 고객은 광범위한 종양학 의료 기록을 처리하는 동시에 엄격한 데이터 분석과 엄격한 개인 정보 보호 표준의 균형을 유지해야 하는 어려운 과제에 직면했습니다. 목표는 분명했습니다. 규제 프레임워크 내에서 종양학 연구를 개선하는 것입니다.
솔루션 제작
우리의 대응은 임상 데이터 범위, HIPAA를 준수하는 엄격한 비식별화, 강력한 주석 지침 작성을 포괄하는 포괄적인 전략을 구현하는 것이었습니다. 이러한 단계를 통해 충실도가 높은 데이터 주석을 제공하고 환자의 개인 정보를 최대한 존중했습니다.
의료 용어 이해
고객이 맞춤형 NLP 모델을 개발하는 데 도움을 주기 위해 우리는 종양학에서 사용되는 고유한 언어와 용어를 조사했습니다. 우리 전문가들은 종양학 담론의 뉘앙스와 맥락을 이해했습니다.
데이터 수집: 데이터 바다 탐색
이 종양학 프로젝트에 대한 우리의 여정은 데이터의 바다를 항해하는 것과 비슷했습니다. 이 광활한 곳을 헤엄쳐 가는 것뿐만 아니라 깊이 잠수하여 그 안에 숨겨진 통찰력의 진주를 표면으로 드러내는 것도 필수적이었습니다.
Annotators: 데이터 정밀도의 알려지지 않은 영웅
우리가 주석을 단 모든 데이터 포인트 뒤에는 알려지지 않은 영웅들로 구성된 팀이 있었습니다. 종양학 데이터의 특정 요구 사항에 대해 교육을 받은 당사의 주석 작성자는 모든 태그와 모든 라벨이 의도한 대로 배치되었는지 확인하기 위해 정밀하게 작업했습니다. 해당 분야 전문가들은 종양학 연구의 핵심인 중요한 의료 개체를 효과적으로 식별하고 분류했습니다. 세부 사항에 대한 이러한 관심은 기계가 학습할 수 있고 의사가 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 구축하는 데 매우 중요했습니다.
종양학 임상 노트 설명
“환자 Jane Doe는 03년 05월 2023일에 IIIB기 비소세포폐암(NSCLC), 특히 선암종 진단을 받았습니다. 암은 폐의 오른쪽 하엽에 위치합니다. 이는 TNM 병기 결정 시스템에 따라 T3N2M0으로 분류되며 종양 크기는 5cm x 3cm입니다. EGFR 엑손 19 결실은 종양 생검 표본의 PCR 분석을 통해 확인되었습니다. Carboplatin AUC 5 및 Pemetrexed 500mg/m²를 사용한 화학요법은 03년 20월 2023일에 시작되었으며 3주마다 투여될 예정입니다. 60분할로 30Gy 용량의 외부 빔 방사선 치료(EBRT)가 04년 01월 2023일에 시작되었습니다. 환자는 치료가 진행 중이며, 최근 MRI에서 뇌 전이의 증거는 없습니다. 림프혈관 침범 가능성은 아직 결정되지 않았으며 전체 화학요법에 대한 환자의 내성은 여전히 불확실합니다.
데이터 비식별화: 윤리와 혁신
우리는 NLP 역량을 발전시키면서 윤리적 기준에 대한 약속을 확고히 유지했습니다. 데이터를 비식별화하는 것은 데이터를 분석하는 것만큼 중요하여 우리의 혁신 추구가 환자의 개인 정보를 침해하지 않도록 보장했습니다.
On [날짜 패턴], 오전 11시, Mr. [환자 이름], 세 [나이], 입학했다 [의료기관명] 예정된 고관절 수술을 위해 이전에 그의 주치의인 Dr. [의사 이름], 그리고 참석 [의사 이름] MD. 머무는 동안 그는 보살핌을 받았다. [간호사 숙련자], NP 및 [간호사 숙련자], RN, 와 [의사 이름], PA도 상담중입니다. 입원 당일 수술은 별다른 합병증 없이 성공적으로 진행됐다. 수술 후 Mr. [환자 이름] XNUMX호실로 옮겨졌습니다. [방 번호], 층 번호 [층수], 회복을 위해. 짧은 체류 기간 동안 MRN을 포함한 의료 기록 [의료기록번호] 및 계정 [계좌 번호], 표준 프로토콜에 따라 처리되었습니다. [요양원 이름], 그의 이전 거주지. 그는 같은 날 나중에 퇴원하여 보살핌을 받았습니다. [클리닉명] 추가 회복을 위해.
샤이프 임팩트
수천 페이지에 달하는 종양학 관련 기록에 대한 고급 주석 기술과 NLP 적용을 통해 고도로 정제된 데이터 세트를 제공했습니다. 이 데이터 세트는 환자 결과와 치료 제공 효율성을 향상시키는 것을 목표로 하는 고객의 현재 및 미래 연구 노력의 초석이 되었습니다.
우리의 능력에 대한 증거
이 프로젝트의 성공은 복잡한 의료 데이터를 정밀하게 탐색하는 우리의 능력을 강조합니다. 환자 치료 결과를 개선하고 의료 혁신을 가속화하려는 우리의 노력은 종양학 영역 내에서 NLP 역량을 발전시키는 데 중요한 역할을 하는 것으로 고객들로부터 인정을 받았습니다.
결론
Shaip에서 우리는 단지 데이터에 관한 것이 아닙니다. 우리는 의료의 미래를 주도하고 있습니다. 우리는 종양학 분야에서 AI와 기계 학습으로 가능한 것의 한계를 계속 확장하면서 기술적으로 진보할 뿐만 아니라 윤리적으로 건전하고 환자 중심적인 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 각 데이터 세트, 각 모델을 통해 우리는 단지 정보를 처리하는 것이 아닙니다. 우리는 암 치료의 미래를 만들어가고 있습니다. 해당 분야의 리더로서 우리는 NLP 및 AI 기능이 의료 전문가와 환자 모두에게 열어줄 가능성에 대해 기쁘게 생각합니다.
