건강 관리의 인공 지능
구조화되지 않은 데이터를 간소화하여 일상적인 과제를 극복하세요. 의료 NLP를 통해 데이터 분석을 단순화하고 더 큰 통찰력을 도출하며 환자에게 맞춤형 치료를 제공하세요.
차세대 헬스케어 AI
차세대 의료 NLP는 정교한 자연어 처리(NLP) 기능을 활용하여 구조화되지 않은 의료 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다. 전례 없는 규모의 실제 환자 차트에서 미세 조정된 LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 구축된 이 혁신적인 기술은 복잡한 의료 데이터를 처리하고 이해하는 데 전례 없는 정확성과 속도를 제공합니다. 향상된 주석 서비스부터 맞춤형 모델 교육까지 향상된 결과, 운영 효율성 및 데이터 보안을 제공하는 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
- 의료 분야의 대규모 언어 모델: HealthcareNLP는 30천만 개의 실제 환자 차트에서 미세 조정된 LLM을 활용하여 구조화되지 않은 의료 데이터를 처리하는 데 있어 비교할 수 없는 정밀도를 제공합니다.
- 향상된 주석 서비스: 고급 LLM을 활용하는 세련된 주석 서비스는 중요한 의료 정보를 빠르고 정확하게 추출합니다.
- 클라우드 독립성 및 온프레미스 호스팅: 우리는 뛰어난 데이터 제어 및 보안을 위해 클라우드 독립적인 솔루션과 온프레미스 호스팅 옵션을 제공하여 유연성을 우선시합니다.
- 고정 가격, 무제한 처리: 당사의 간단한 고정 비용 모델은 확장 가능하고 예측 가능한 작업을 위해 숨겨진 비용 없이 무제한 문서 처리를 보장합니다.
- 맞춤 모델 학습: 실제 비식별된 환자 데이터를 사용하여 LLM에 대한 맞춤형 모델 교육을 제공함으로써 강력하고 개인정보 보호를 준수하는 의료 앱을 보장합니다.
속도와 단순성을 제공하는 가장 강력한 임상 NLP API
비정형 임상 데이터에서 의미 있는 임상 엔터티 추출
고객 사례
모델
추출
모델
Status
성공 사례
종양학 데이터 강화: 라이선싱, 비식별화 및 주석
저명한 의료 기관인 고객은 대량의 종양학 기록을 처리하기 위해 정교한 NLP 시스템이 필요했습니다. 이 사례 연구에서는 HIPAA 규정을 준수하면서 정확한 데이터 주석, 엄격한 비식별화 및 NLP 구현을 통해 고객의 연구를 개선하기 위한 당사의 작업을 자세히 설명합니다.
문제 : 이 프로젝트는 전문적인 임상 문서 분석, 의료 기관 식별, HIPAA에 대한 개인 정보 보호 준수를 결합했으며 기술적, 전략적 주석 기술이 모두 필요했습니다.
해결 방법 : HIPAA 표준을 준수하고 종양학 연구 및 환자 치료 결과를 향상하면서 고객의 NLP 모델에 대해 식별되지 않고 라벨이 지정된 10,000개의 기록을 제공했습니다.
Shaip의 헬스케어 AI 이점
정확한
우리의 NLP 모델은 의료 텍스트 처리에 있어 높은 정확도를 가지고 있습니다.
쉬운
코딩이나 NLP 지식이 필요하지 않습니다. 몇 초 만에 시작하세요.
인터페이스
단순화된 NLP 구현 및 사용법에 액세스하세요.
사용자 정의
조직의 고유한 요구 사항과 요구 사항에 맞게 조정하고 세부 조정하세요.
상호 운용 가능
기존 의료 시스템 및 워크플로와 원활하게 통합하세요.
최고 수준의 개인 정보 보호 및 보안
당사의 자연어 처리(NLP) 기술은 완전한 안전과 보안을 보장하기 위해 엄격한 조치를 통해 설계 및 구현되었습니다.
- 최첨단 암호화 프로토콜
- 안전한 데이터 저장
- HIPAA 및 GDPR 준수
- 투명한 개인정보 보호정책
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지금 Healthcare NLP API를 시작해보세요
자주 묻는 질문 (FAQ)
Healthcare NLP는 전자 건강 기록, 임상 노트, 연구 논문, 환자 피드백 등 다양한 소스로부터 복잡한 의료 데이터를 추출, 처리 및 이해하기 위해 의료 부문에 자연어 처리 기술을 적용한 것입니다.
의료 분야의 NLP는 질병 예측 및 진단, 치료 경로 권장 사항, 환자 감정 이해, 데이터 입력 자동화, 청구 프로세스 최적화, 상태 모니터링 및 경고 등에 사용될 수 있습니다.
NLP는 의료 서비스 제공자가 환자의 병력, 증상 및 우려 사항을 더 잘 이해하여 보다 정확한 진단과 맞춤형 치료 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고 연구를 촉진하며 예측 모델링 및 사전 의료 관리를 가능하게 합니다.
일부 과제에는 구조화되지 않고 표준화되지 않은 의료 데이터 처리, 데이터 개인 정보 보호 및 보안 보장, 언어 및 문화적 장벽 극복, NLP 시스템을 기존 의료 IT 인프라와 통합하는 것이 포함됩니다.
Healthcare NLP는 미국의 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)와 같은 모든 관련 데이터 개인 정보 보호 법률 및 규정을 준수해야 합니다. 여기에는 데이터 익명화, 환자 동의 획득, 엄격한 데이터 보안 조치 구현이 포함될 수 있습니다.
예, Healthcare NLP는 원격 환자 모니터링을 촉진하고, 환자의 음성 또는 서면 언어를 실시간으로 해석하고, 의사가 원격으로 환자를 진단하고 치료할 수 있도록 지원함으로써 원격 의료의 귀중한 도구가 될 수 있습니다.
NLP는 문헌 검토 및 데이터 추출 프로세스를 자동화하고, 대규모 데이터 세트의 패턴과 추세를 식별하고, 연구자가 복잡한 의학 용어를 이해하도록 지원함으로써 의학 연구를 지원할 수 있습니다.
그렇습니다. NLP 알고리즘은 환자 데이터와 의학 문헌의 패턴을 분석하여 질병의 가능성을 예측할 수 있습니다. 이러한 예측 모델은 의사의 조기 발견 및 예방 치료에 도움이 될 수 있습니다.
NLP는 EHR에서 진단, 증상, 치료 등 중요한 임상 정보를 추출하고 해석할 수 있습니다. 이는 의료 서비스 제공자가 EHR 데이터를 더 잘 활용하여 환자 결과를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Healthcare NLP의 미래에는 의료 언어에 대한 보다 정교한 이해, 환자 데이터의 실시간 처리 및 기타 의료 기술과의 원활한 통합이 포함될 수 있습니다. 이는 환자 치료, 의학 연구 및 의료 행정에 혁명을 일으킬 가능성이 있습니다.